Kaynaktan Ödemeye'nin geleceği: Yapay zeka odaklı süreç optimizasyonu

Kaynaktan Ödemeye, işletmelerin ihtiyaçlarını etkili bir şekilde belirlemelerini, çözümleri tedarik etmelerini, şartları müzakere etmelerini ve ödemeleri hassas ve hızlı bir şekilde gerçekleştirmelerini sağlayan dinamik bir süreçtir. Kuruluşlar bu döngüde ustalaşarak operasyonel verimliliği artırabilir ve önemli bir değer yaratabilir.

Kaynaktan ödemeye süreci altı temel adımdan oluşur:

1. Harcama analizi: Şirketler, tedarikçilerden alınan ürün ve hizmetlerle ilgili harcamalar hakkında önemli verilere sahiptir. Bu harcama verileri analiz edilerek ve gereksinimler göz önünde bulundurularak maliyet tasarrufu için satın alma stratejileri geliştirilir.
2. Satıcı yönetimi: Bu aşamada, mevcut satıcılar finansal istikrar, itibar ve önceki performanslarına göre değerlendirilir. Amaç, fiyatlandırma, kalite ve teslimat süresini göz önünde bulundurarak bilinçli kararlar vermektir.
3. Sözleşme yönetimi: Süreç, potansiyel tedarikçileri değerlendirmek için Teklif Talepleri (RFP'ler), Bilgi Talepleri (RFI'ler) ve Teklif Talepleri (RFQ'lar) göndermeyi içerir. Bir tedarikçi seçildikten sonra mümkün olan en iyi fiyatı almak için müzakereler yapılır. Şirketler ayrıca tedarik sürecinde navlun koşulları, ödenekler ve indirimler konusunda da pazarlık yaparlar. Müzakere ve sözleşme tamamlandıktan sonra, ürün, miktar, fiyat ve beklenen teslim tarihini belirten bir satın alma siparişi oluşturulur.
4. Mal/hizmet teslimatı: Ürünler varışta, miktarın satın alma siparişinde belirtilene uygun olduğundan emin olmak için denetlenir. İncelemeden sonra şirket bir Mal Alındı Notu (GRN) düzenler.
5. Faturaları kaydedin: Borç hesapları departmanı, tedarikçiden gelen faturaların satın alma siparişleri ve mal teslim alındı notu ile mutabakatından sorumludur.
6. Tedarikçiye ödeme: Malların tatmin edici olduğu onaylandıktan sonra, şirket sözleşmede belirtilen ödeme koşullarına göre tedarikçiye ödeme yapar. Örneğin, "ödeme koşullarından biri "Net 10 "dur, bu da ödemenin 10 gün içinde yapılması gerektiği anlamına gelir.

Kaynaktan ödemeye: Nasıl çalışır

• Değerlendirme: Bir perakende şirketi, ağındaki 200 mağazayı yenilemek için 50.000 organik tişörte ihtiyacı olduğunu belirler. Gerekli boyutları, kumaşı ve rengi belirlerler.
• Tedarikçi keşfi ve kalifikasyonu: Satın alma ekibi, Bilgi Talebi (RFI) gönderen organik pamuklu giysiler konusunda uzmanlaşmış üç sertifikalı satıcıyı araştırır ve seçer.
• Kaynak bulma ve müzakere: En uygun satıcıları belirledikten sonra perakendeci, seçtiği tedarikçilere bir Teklif Talebi (RFQ) gönderir. En iyi tedarikçi ile pazarlık yapar ve en iyi değeri sağlayan tedarikçiyi seçer.
• Sözleşme yönetimi: Taraflar, satıcı şirket ile fiyat, teslim tarihi ve ürün kalitesi de dahil olmak üzere organik tişörtlerin satın alınmasına ilişkin şartları belirleyen bir sözleşme taslağı hazırlar ve imzalar.
• Satın alma siparişi: Perakendeci, satın alma sistemi aracılığıyla satıcı ile miktarı ve fiyatı teyit etmek için 50.000 tişört için bir satın alma siparişi oluşturur.
• Malların teslim alınması ve incelenmesi: Ürünler teslim alındıktan sonra şirket bunları kalite ve miktar açısından inceler. Herhangi bir tutarsızlık ve şikayetin bir listesini derler ve bir Mal Alındı Notu (GRN) oluştururlar.
• Fatura işleme: Borç hesapları departmanı satıcıdan bir fatura alır. Faturayı, doğruluğunu teyit etmek için satın alma siparişi ve mal kabul notu ile karşılaştırırlar.
• Ödeme işlemleri: Perakendeci, satın alma faturasını Net 30 (N30) koşullarına göre düzenler, yani satıcı 30 gün içinde ödeme alır.
• Tedarikçi performans değerlendirmesi: Perakendeci, tedarik edilen ürünlerin kalitesini, tahsis edilen teslimat süresini ve iletişim kalitesini değerlendirerek tedarikçilerinin performansını değerlendirir.

S2P süreçleri: Mevcut zorluklar

• Veri görünürlüğünün olmaması: İşletmeler sıklıkla parçalı veri kaynaklarıyla karşılaşmakta, bu da tedarikçi performansı ve harcamalarındaki eğilimleri belirlemeyi zorlaştırmaktadır.
• Manuel süreçlerdeki hatalar: Çok sayıda kuruluş hala manuel veri girişine ve kağıt faturalamaya güvenmektedir. Bu emek yoğun yaklaşım hatalara açıktır ve fatura işlemede gecikmelere ve yanlış ödemelere yol açar.
• Uyumluluk riskleri: Merkezi gözetim mekanizmalarının eksikliği, tedarikçi uyumluluğunun izlenmesini ve satın alma politikalarına bağlılığın sağlanmasını zorlaştırabilir.
• Değişime karşı direnç: Yeni S2P süreçlerinin uygulanması genellikle geleneksel iş akışlarına alışkın çalışanların muhalefetiyle karşılaşmaktadır. Bu durum, etkili değişim yönetimi stratejilerine duyulan ihtiyacı vurgular.

S2P Süreci: Optimizasyon ihtiyacı

• Bir işletmenin ilk dört önceliği operasyonel verimlilik (%78), maliyet azaltma (%76), dijital dönüşüm (%76) ve inovasyon (%73) olmuştur. (Kaynak: Deloitte Küresel Satın Alma Direktörü (CPO) Anketi) [Kaynak - Deloitte]
• Firmaların %40'ı operasyonel verimlilikten bahsederek Satın Alma Müdürlerinin (CPO) satın alma süreçlerini optimize etme ve verimliliği artırma ihtiyacını vurgulamaktadır. Bu istatistik, operasyonel süreçleri optimize etmenin maliyetleri etkin bir şekilde yönetmek ve değer yaratmak için çok önemli olduğunun kuruluşlar arasında yaygın olarak kabul edildiğinin bir göstergesidir.
• Buna ek olarak, kuruluşların %40'ı dijital dönüşüme öncelik vererek, satın alma yeteneklerini geliştirmek ve verimliliği artırmak için dijital teknolojileri ve araçları uygulamanın önemini vurguluyor. Dijital dönüşüm, tedarikçi işbirliğinin ardından en kritik ikinci satın alma stratejisi olarak tanımlanıyor. Bu durum, CPO'ların satın alma süreçlerini iyileştirmek için teknolojiden yararlanmanın gerekliliğini açıkça anladıklarını göstermektedir.

Kaynaktan Ödemeye'nin geleceği: Manuel işlemleri azaltmak için yapay zeka fırsatları

Kullanım örneği #1 - Uyumluluk belgelerinin doğrulanması

Tedarikçi kaydı, lisanslar, sertifikalar ve sigorta poliçeleri de dahil olmak üzere, genellikle farklı formatlarda çeşitli belgelerin sunulmasını gerektirir. İlgili manuel süreçler, eksiksizlik ve kurumsal gerekliliklere uygunluk için ön kontroller de dahil olmak üzere titiz belge değerlendirmesidir. Temel adımlar arasında sistem entegrasyonu için uyumluluk belgelerinden veri çıkarma, resmi kaynaklar aracılığıyla belgenin gerçekliğinin doğrulanması, sunulan bilgilere dayalı risk sınıflandırması ve kurumsal standartlara sürekli bağlılığı sağlamak için tedarikçi uyumluluğunun, sertifikaların ve sözleşmelerin sürekli izlenmesi yer alır.

Sık karşılaşılan zorluklar

• Yorgunluk, dikkat dağınıklığı veya manuel doğrulamada uzmanlık eksikliğinden kaynaklanan insan hataları.
• Manuel incelemeler önemli miktarda kaynak gerektirir ve daha kritik görevlere odaklanmayı etkiler.
• Uyumluluk doğrulaması eksik veya yanlış kayıtlar nedeniyle engellenir.
• Kurumsal büyümeyle birlikte belge hacmi katlanarak artar ve bu da doğruluğun korunmasını zorlaştırabilir.

Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

• Optik Karakter Tanıma (OCR) ve makine öğrenimi gibi yapay zeka teknolojileri, belgelerdeki insan değerlendiricilerin gözden kaçırabileceği ince tutarsızlıkları ve kalıpları tespit edebilir.
• Akıllı Belge İşleme (IDP) kullanımı, belgelerden kritik bilgilerin çıkarılmasını ve doğrulanmasını otomatikleştirerek belge işlemenin etkinliğini önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca, uyumluluğu sağlamak için belgeleri harici kaynaklara veya düzenleyici veritabanlarına karşı çapraz kontrol edebilir.

Kullanım örneği #2 - Otomatik fatura eşleştirme

Manuel fatura eşleştirme süreci, manuel veri girişi, belge alma ve karşılaştırmayı içerdiğinden emek yoğundur ve insan hatasına açıktır.

Yaygın zorluklar

• Doğrulama hataları: Faturalar, satın alma siparişleri (PO) ve ürün makbuzları arasındaki tutarsızlıklar tedarikçi memnuniyetsizliğine, uyum risklerine ve ödeme gecikmelerine yol açabilir.
• Pahalıdır: Manuel fatura eşleştirme, kullanılan zaman ve kaynaklar nedeniyle operasyonel maliyetleri artırır.
• Sınırlı ölçeklenebilirlik: İşletmeler büyüdükçe, artan fatura hacimlerini manuel olarak yönetmek sürdürülemez hale gelir, bu da birikmiş işlerin işlenmesine ve verimsizliğe neden olur.

Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

• Doğal Dil İşleme (NLP) modelleri, tutarsızlıkları tespit etmek için faturalar, satın alma siparişleri ve makbuzlardaki yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış metinleri okuyabilir ve anlayabilir. Bu süreç, faturaların satın alma siparişleri ve ticari makbuzlarla doğrulanmasına yardımcı olarak manuel işçiliği ve hata oranlarını azaltır.
• Kural tabanlı ve hibrit makine öğrenimi sistemleri, satın alma siparişindeki miktarı faturalarla karşılaştırabilir ve herhangi bir tutarsızlığı belirleyebilir.
• Yapay zeka algoritmaları insan hatalarını azaltarak hassas eşleştirme ve gerçek tutarsızlıkların tespit edilmesini garanti eder.

Kullanım örneği #3 - Harcama analitiği

Birden fazla kaynaktan gelen verilerin konsolidasyonu, mevcut harcama analitiğinde sık karşılaşılan bir zorluktur. Bu süreç, verilerin temizlenmesi, sınıflandırılması ve analizi için önemli miktarda el emeği gerektirir.

Yaygın zorluklar

• Bu süreç hatalara ve tutarsızlıklara açıktır, bu da yanlış içgörülere neden olabilir.
• Satın alma ekipleri, geciken raporlama, harcama modellerine ilişkin sınırlı görünürlük ve maliyet tasarrufu fırsatlarını gerçek zamanlı olarak belirleyememe gibi engellerle karşılaşıyor.

Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

• Yapay zeka, bu prosedürleri optimize ederek veri çıkarma, temizleme ve kategorize etme işlemlerinde dış kaynak kullanımına yardımcı olabilir.
• Bu yalnızca manuel çabayı azaltmakla kalmaz, aynı zamanda gerçek zamanlı, doğru karar verme sürecini mümkün kılarak harcama analitiğinin verimliliğini ve etkisini önemli ölçüde artırır.
• Makine öğrenimi algoritmaları anomalileri tespit edebilir, harcama eğilimlerini tahmin edebilir ve maliyet optimizasyonu için eyleme geçirilebilir öneriler sunabilir.

Üretken yapay zeka kullanım örnekleri

Harcama analizi

Gösterge tablosu anlatımları aracılığıyla gelişmiş karar vermeyi kolaylaştırmak için kategoriler, bölgeler veya tedarikçiler genelinde harcama modellerinin ayrıntılı özetlerini oluşturun.

Satıcı yönetimi

İşe alımdan uyumluluk hatırlatmalarına kadar tüm satıcı iletişimi için her satıcı etkileşimini kişiselleştirerek daha güçlü, daha işbirlikçi ortaklıkları teşvik edin.

Sözleşme yönetimi

Kritik bilgileri vurgulayarak sözleşmeleri özetlemek için önceden belirlenmiş şablonları kullanarak ön sözleşme taslakları oluşturun.

Mal/hizmet teslimi

İstem tabanlı gerçek zamanlı durum raporları ile teslimat sürecinin her aşamasında görünürlük kazanın.

Faturalama

Fatura hatalarını ortadan kaldırarak ve otomasyon yoluyla ödeme döngülerini hızlandırarak ödeme sürecini kolaylaştırın.

Ödemeler

Nakit akışı tahmini, tedarikçi koşulları ve kıyaslama ölçütleri ile tutarlı ödeme planlarını optimize ederek nakit akışı yönetiminde uzmanlaşın.

Son not

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimini (ML ) Kaynaktan Ödemeye (S2P) sürecine entegre etmek sadece operasyonel bir iyileştirme değildir; yenilik, verimlilik ve doğruluğu teşvik eden stratejik bir etkinleştiricidir. Yapay zeka, tekrar eden görevleri otomatikleştirerek, eyleme geçirilebilir içgörüleri ortaya çıkararak ve akıllı karar vermeyi kolaylaştırarak kuruluşların satın alma faaliyetlerinin değerini en üst düzeye çıkarmalarını sağlar. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, yapay zekanın S2P ortamını dönüştürme potansiyeli artacak ve işletmelere büyüme ve rekabet avantajı için benzersiz fırsatlar sunacaktır.