2025年采购中的AI：实用工具与策略

我曾以为采购只是谈判和管理供应商，直到有一个夏天我负责整理发票和更新表格。说实话，这远没有我想象的那么光鲜。

事实证明，我并不是唯一有这种感受的人。根据KPMG的数据，自动化可以完成采购中超过一半的常规任务。

在各行各业，AI正在帮助团队更高效地工作，减少烦恼，采购领域也不例外。AI代理的实际应用案例已经产生了影响，从自动化常规审批到从供应商数据中挖掘洞见。

本文将详细介绍采购中使用的AI类型、应用场景，以及如何实际落地，无需计算机科学学位也能掌握。

什么是采购领域的人工智能？

采购中的AI指的是利用人工智能自动化日常任务，从数据中挖掘洞见，并在整个采购流程中支持更快速、更明智的决策。

AI技术让采购专业人士能够基于数据做决策，更高效地管理供应商，最终实现更快、更准确的采购流程。

采购中常用的AI类型

生成式AI

生成式AI（GenAI）是一种能够生成输出内容的AI，比如邮件、报告或完整的招标文件，基于其训练数据。这已成为采购中最常见的AI形式之一，原因也很明显。

在采购中，GenAI可以：

• 几分钟内起草工作说明书（SOW）、供应商简报或招标文件等文档。
• 总结冗长的供应商会议或绩效报告，让你无需逐字查阅。
• 自动撰写并发送供应商邮件或状态更新。
• 帮助整理和标记数据，便于后续分析。

本质上，GenAI承担了大量文档编写和数据处理工作，让团队能将更多精力投入到战略事务中。

机器学习

机器学习（ML）通过学习过往趋势，识别模式并预测接下来可能发生的情况。

无需再翻查无数表格或凭直觉决策，ML工具可以分析历史采购趋势和供应商表现，帮助团队更快做出决策。

例如，如果某个供应商经常延迟交付，ML可以在问题扩大前发现这一模式。或者，它可以标记出与常规支出行为不符的异常发票。它还可以在几分钟内完成对数百笔交易的支出分类这一繁琐任务。

ML模型获取的数据越多，越智能，其洞见也会不断提升。

机器人流程自动化（RPA）

RPA并不追求智能决策——它的目标不是做决定或发现洞见。RPA 真正擅长的是在各系统间高效执行大量基于规则的任务，无需人工干预。

作为业务流程自动化的核心组成部分，RPA可以自动完成数据录入、发票匹配和订单处理等工作，无需人工操作。

虽然听起来不那么光鲜，但把这些常规工作自动化后，团队就能专注于采购中更具战略性的部分。这就是让流程更顺畅，减少对人工的依赖。

自然语言处理（NLP）

NLP帮助计算机理解和解析人类语言——这在处理合同、邮件或RFP回复等文本密集型内容时非常有用。

在采购场景下，NLP工具可以：

• 从合同中提取重要条款和条件
• 分析供应商反馈或在线评价的语气和情感
• 从发票或收据中提取关键信息并转化为结构化数据
• 为解答常见采购问题的聊天机器人提供支持

NLP通常集成在支出分析软件和文档处理系统中。团队也可以通过AWS Comprehend或Google Cloud Natural Language等API，将其接入现有工作流程。

虽然概念听起来复杂，但实际应用往往只需在现有工具中启用相应功能即可。

Agentic AI

Agentic AI是目前最新的技术。

Agentic AI指的是能够自主规划、采取行动，并根据目标或变化条件自我调整的系统，无需为每个任务提供详细指令。

而在采购中，AI代理不仅仅是发送提醒。它们可以模拟更换供应商对成本或进度的影响，甚至能自动发起后续操作，如起草采购订单或更新供应商记录。

这带来了Agentic AI工作流：AI代理不仅能提供洞见，还能在各系统间自动执行后续操作。例如，某个AI代理可以检测到缺货风险，模拟替代供应商的影响，并在同一流程中自动发起采购订单。

当与合适的数据和工具（如供应商数据库或库存管理工具）连接后，这些代理可以在设定范围内半自动地行动，帮助团队更快推进，减少人工协调。

采购中应用AI的优势

优化流程

RPA和基于ML的工作流引擎等AI工具可以大规模简化重复性任务，让团队能够专注于更具战略性的工作。

例如，RPA可以自动从目录系统提取数据填写申请表，依据主数据验证供应商信息，并根据成本中心、支出限额和紧急程度自动将请求分配给合适的审批人，全程无需人工干预。

减少错误

流程越依赖人工，出错的概率就越高，尤其在压力大的情况下。

AI通过在流程中引入实时校验和异常检测，有效减少错误。

比如提交的发票与原始采购订单不符时，无需人工审核，机器学习模型会立即标记出差异。

无论是发现重复录入，还是标记异常情况，AI都能为容易出错的工作带来一致性和准确性，尤其在团队节奏很快时。

降低成本

AI不仅通过自动化重复任务来降低成本，还能提升决策质量，发现隐藏的低效环节。

例如，AI 代理可以计算提前支付供应商以换取2%折扣的成本效益，并自动推荐最佳机会。

利用AI进行高级支出分析的组织，通过优化采购策略和减少价值流失，总成本节省可达10%。

无增长阵痛地扩展

随着采购业务扩展，复杂度和数据量增加，但AI能帮助团队在不增加人手的情况下应对这些挑战。

从自动整合数据到优化合同分析和支出可视化，AI让企业能够更智能地成长，减少扩张带来的阵痛。

提前预警风险

采购传统上是被动应对的。AI则通过提前预警和建议，让团队在问题发生前就做好准备。

这种前瞻性变得越来越重要。事实上，70%的采购负责人将供应商风险上升列为首要关注点，而人工智能正成为他们首选的工具。

AI模型会扫描内部数据（如交付问题和合同合规性）以及外部信号（信用评分、ESG评级、新闻等），生成当前的风险评分，帮助团队在问题恶化前采取行动。

AI 在采购中的 8 大应用场景

1. 更智能的预测与成本控制

机器学习通过学习过往采购模式和供应商表现，帮助团队预测需求。它能预测何时补货、采购量多少，并考虑延迟、价格波动，甚至天气等外部因素。

机器学习算法分析大量历史采购数据和外部数据，如大宗商品价格、运输延误、通货膨胀，甚至天气预报。综合这些数据，建立可预测未来采购需求的模型，往往精确到 SKU 级别。

例如，假设港口突然延误，恰逢某种包装材料需求激增。机器学习模型可能在问题显现前就发现这一趋势，并建议提前下单或切换到其他供应商。

机器学习模型还会追踪实时输入，如市场价格变动。如果原材料成本开始上涨，系统可能建议重新谈判合同或加快采购进度以锁定较低价格。

这种预测能力让团队能够：

• 避免过度采购或采购不足。
• 优化库存持有成本。
• 在问题影响运营前调整采购策略。
• 基于最新、可操作的信息做出预算决策。

2. 采购与数据任务自动化

像供应商调研、RFP 生成和数据录入等手工任务非常耗时。

AI 通过从多个渠道提取供应商资料、自动填写 RFP 模板、在系统间同步关键数据，无需人工录入，从而简化这些流程。这样，采购团队可以缩短周期，将精力转向更具战略性的工作，如提升供应商关系或分析绩效。

MTN 集团打造了名为采购驾驶舱的平台，将整个组织的采购数据集中管理。团队无需切换系统或四处查找信息，就能实时清晰地了解采购活动、供应商绩效和支出情况。

这是一种高效有序、节省时间的方式。事实证明，这种做法成效显著：MTN 借助 AI 驱动的自动化获得了行业认可。

3. 简化采购订单流程

说实话，手动管理采购订单既慢又容易出错，还很繁琐。

AI 代理可以自动化采购流程中的关键环节——从创建采购订单到跟踪发货和处理异常。它们不仅能发现问题，还能主动采取措施，比如从备用供应商重新下单或将延误上报审核。

例如，当提交采购申请时，AI 代理会根据已批准的供应商和价格自动填写采购订单，然后发送订单并更新交付计划。

如果出现冲突，比如交期问题，AI 可以根据历史数据提出替代方案。仪表盘让相关方随时了解进展，系统还能自动匹配发票与收货单，发现异常及时提醒审核。

4. 采购团队的 AI 助手

AI 助手在采购中是支持团队的工具，能够承担日常、耗时的重复性任务。它们与现有系统协作，加快决策速度，减少日常流程中的人工操作。

AI 助手不会取代人的专业知识，但确实能让团队工作更高效、更智能。

Zycus 推出了Merlin Intake，这是一款帮助用户创建和跟踪采购申请的 AI 助手。它引导用户完成采购流程，随时解答问题，减少反复沟通。

5. 智能支出分析

采购团队常常难以掌握资金流向，尤其是数据分散在 ERP 和 P2P 系统中时。数据分散时，想弄清每一笔支出去向会变得很困难。

AI 工具可以自动清洗和分类数据，为团队提供统一、准确的支出视图。机器学习算法能发现异常，挖掘传统工具难以察觉的节省机会。

例如，AI 可能发现多家供应商的重复采购，可以整合以获得批量折扣，或发现某一类别支出异常激增，提示需要审核。

这种洞察力帮助团队：

• 提升各类别和供应商的支出可视化
• 发现违规或越权支出
• 识别打包采购或重新谈判的机会
• 做出更明智的预算和采购决策

6. 供应商风险管理

供应商风险日益受到关注，AI 让风险管理变得更加主动。

机器学习模型持续扫描内部信号（如合同违规、发票异常）和外部指标（如信用评分、ESG 评级、地缘政治事件、全球新闻）。

AI 将这些信息整合为实时风险评分，使采购团队能按风险敞口和可靠性优先管理供应商。有些工具甚至能模拟供应链中断场景，指导风险缓解策略。

例如，Resilinc 的 AI 平台通过分析供应商表现和外部事件，帮助企业预测潜在延误。借助 Resilinc 平台，企业可以在中国台风等事件发生前预判中断。系统会提前提醒团队，便于他们调整运输路线，避免潜在收入损失。

7. 合同智能

采购合同包含大量关键信息，但人工审核和管理非常耗时。

例如，NLP 工具（如 LLM 代理）可以从成千上万份合同中提取关键条款（如付款条款、服务级别协议），并将其映射到合规框架。

假设你的团队需要在年底前审核 500 份供应商合同。AI 系统几分钟内即可扫描所有文件，标记即将到期的合同，突出缺少数据保护条款的合同，并将类似协议分组，便于集中审核。

8. 动态供应商匹配

过去，寻找合适供应商主要依赖静态供应商名单或人工调研。AI 通过分析供应商历史表现、资质、价格和当前产能，智能推荐合适的供应商。

系统利用机器学习，评估结构化和非结构化数据，为特定需求或地区推荐最合适的供应商。

采购团队现在可以：

• 更快筛选出理想供应商
• 从符合质量、成本和 ESG 目标的供应商中采购
• 缩短供应商入驻时间，提高采购灵活性

如何在采购中实施 AI

采购领域采用 AI 没有通用方案。最佳路径取决于企业规模和目标，但并不意味着必须从零开发。

本节适用于采购经理、采购专员、供应链专业人士和首席采购官，帮助他们将 AI 实际应用到工作流程中。

1. 明确目标

不要因为 AI 听起来新潮就盲目使用。要清楚你要解决的具体问题。

你是想自动化采购订单？提升支出分类？还是预测供应风险？

每个目标都需要不同的工具、数据模型和集成。例如，自动化采购订单可能需要使用RPA，而提升预测能力则可能依赖于机器学习。

如果没有明确的目标，你可能会打造一个昂贵却无效的工具。以痛点为起点，让它引导你的 AI 实施过程。

2. 选择平台

目标明确后，选择能够支持这些目标的工具。

从你已经在用的系统开始。许多ERP和采购平台现在都内置了AI功能，比如支出分类或合同分析。如果你的需求更为特殊，可以考虑独立工具，但一定要确保它们能与你现有系统无缝集成。

最适合的平台是能够兼容你现有系统，并能随着业务增长而扩展的平台。

3. 准备数据

AI 的智能程度取决于你提供的数据质量。

在正式开始之前，先盘点一下你现有的资源。清理杂乱的数据，整合分散在各系统的信息，并加强数据治理。这意味着要统一数据格式并验证其准确性。

采购团队不需要完美的数据，但需要可用的数据。可以把这看作是播种前的土壤准备。

4. 实现你的解决方案

当你的目标和平台明确，数据也准备就绪后，就是让你的解决方案落地的时候了。

在大多数采购团队中，这并不意味着要从零开发AI工具，而是与供应商、合作伙伴或内部IT团队合作，配置并部署适合实际场景的工具。

选择最适合你团队能力和目标复杂度的方法。

5. 赋能你的团队

即使是最好的AI工具，如果团队不会用或不信任，也无法带来成效。

解决方案上线后，要安排时间进行培训和推广。与供应商或实施伙伴合作，围绕实际应用场景培训团队，并根据采购人员的实际工作方式定制培训内容——不仅仅是讲解工具的功能。

为实际操作留出空间，记录常见工作流程，并保持持续反馈。

如果没人会用，再好的技术也无法发挥作用。

6. 评估与迭代

不要一劳永逸，放任不管。

通过明确的指标来跟踪AI工具的影响，比如周期缩短、节省金额或避免的风险事件。

如果上线了聊天机器人，可以查看聊天机器人分析，了解它们的使用情况、有效之处以及可能带来阻碍的地方。衡量聊天机器人投资回报率尤其重要，这有助于证明投资价值并指导后续改进。

同时与用户沟通。哪些地方好用？哪些地方不顺畅？

AI系统会随着时间不断优化，但前提是你持续调整和完善。最好的实施方案会随着实际使用不断进化。

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常见问题

在采购中实施AI工具成本高吗？

在采购中实施AI工具的成本差异很大：现有平台中的入门级AI功能每月可能只需几百美元，而企业级解决方案（如高级支出分析或自主智能体）每年可能高达六位数。总费用取决于工作流程的复杂性，以及你是采用现成方案还是定制开发AI能力。

在采购中使用AI有哪些风险或弊端？

在采购中使用AI存在一些风险，比如数据不完整或不准确时可能导致错误决策，使用专有AI系统可能导致供应商锁定，以及如果敏感数据未得到妥善保护可能引发合规问题。此外，AI工具有时也会产生错误或意外结果，因此需要人工监督，及时发现并纠正问题，避免造成高昂损失。

采购中的AI工具会取代工作岗位，还是只是改变了工作方式？

采购中的AI工具通常不会直接取代岗位，而是通过自动化数据录入、发票匹配或支出分类等重复性任务，改变人们的工作方式，让采购人员能够专注于供应商关系、谈判和风险管理等战略性工作。不过，随着AI融入日常流程，岗位可能会向更具分析性或技术性的方向转变。

小企业能从采购AI中受益吗，还是主要适用于大型企业？

小企业同样可以从采购AI中获益，尤其是通过价格实惠的SaaS工具，这些工具无需高昂前期投入，就能提供自动化文档处理、供应商匹配或基础支出分析等功能。虽然大型企业通常会部署更复杂、定制化的AI方案，但小型企业也能通过轻量级、基于云的AI工具显著节省时间并提升决策质量。

采购团队需要具备哪些技能才能使用AI工具？

采购团队不一定需要编程能力，但需要具备数据素养，了解AI模型的工作原理并能识别数据质量问题。熟悉分析工具、能够自如使用数字化平台也很重要，同时还要能与IT部门协作，将AI解决方案集成到采购流程中。