인공지능 Procurement 2025 – 트렌드, 채택 및 전망

하나됨으로 시작하십시오. 프로토콜 가로질러 소싱 흐름; 올리다 가시성; 축소 지루함 tasks 90일 이내에 측정 가능한 수준으로.

산업 전반에 걸쳐, european 마케팅 보고서 14~22%의 제멋대로 쓰는 비용 삭감; 가시성 공급업체 네트워크 전반에서 증가합니다.; 흐름 일상 점검 자동화; 그들은, 줄이는 제조, 소매 부문에서 사이클 시간 약 20% 단축; increase 네트워크 전반의 가시성.

공급업체 성과, ESG 지표 데이터에서 숨겨진 상관관계가 드러납니다., 형태 세부 사항, 규제 통제가 일치합니다; 오클라 분석 결과 연결된 데이터 소스 표시, 계획에서 실행까지 속도 증가; decision-making 품질이 향상되고 수동 대사 작업이 필요하지 않습니다.

실질적인 단계: 구축하기 모듈러 재사용 가능한 AI 블록을 사용한 아키텍처, 빠른 성과도 중요하지만 거버넌스는 필수, 유럽 규정으로 범위 확대 양식; ROI 분기별 측정; 데이터 거버넌스 강화, 파이프라인 업그레이드, 개인 정보 보호 제어 강화로 파일럿에서 프로덕션으로 확장; 병목 현상 해결; increase 팀 간 가시성.

시간이 지남에 따라, 가시성 increase 공급망 전반에 걸쳐; social 드라이버, european 시장이 도입을 촉진하고, 생태계는 연결됨 공급업체, 고객, 내부 부서 전반에서; 숨겨진 비용은 줄어들고; 위험 통제가 개선되며; 오클라 인사이트가 우선순위 결정을 안내합니다.

2025년 조달 분야의 실질적인 AI: 트렌드 및 도입

구매 부서의 일상적인 업무 자동화를 위해 학습 기반 생성형 AI 시범 사업을 시작합니다. 스캔된 예외 사항은 사람이 신속하게 개입하여 원하는 결과를 보장하도록 전달됩니다.

20~40개의 대규모 팀에 걸친 초기 파일럿 결과에 따르면 자동화는 상품의 일상적인 거래, 소싱 활동을 혁신하며, 물류 작업이 가장 큰 효과를 제공하고, 특히 인바운드 흐름에서 괄목할 만한 이득을 보입니다.

접근성 높은 인터페이스는 비전문적인 구매자의 도입을 가속화하고, 공유 데이터 모델은 공정성, 추적 가능성과 같은 가치를 보존하며, 표준화된 카탈로그, 단위 수준 메타데이터는 예외를 줄입니다. 가이드는 이들을 위한 구성을 간소화합니다.

Genai 기반 공급업체 문서, 계약, 송장 스캔 데이터 추출은 데이터 캡처를 향상시키고, 이는 통찰력을 제공하며 재작업을 줄입니다.

공급업체 리스크, 물류 성과, 더 나아가 공급업체 다양성을 중심으로 학습 기반 전략을 구축하고, 문제가 발생하면 담당 팀이 신속하게 개입하여 유용한 신호를 적시에 대응합니다.

기사에서는 이 접근 방식을 확장 가능하다고 칭했습니다. 이는 여러 팀에서 접근 가능하며, 원하는 결과, 예산, 공급업체 관계를 충족합니다.

소싱, 계약, 공급업체 관계 관리 분야의 주요 생성형 AI 활용 사례

90일 이내에 GenAI 기반 플레이북을 구현하여 소싱, 계약, SRM 전반의 핵심 루틴을 자동화하고 측정 가능한 성과를 창출하며 공급망 네트워크 전반에 연속성을 확보합니다.

• 구매 소싱: GenAI 기반 공급업체 심사, 사전 자격 평가, 초기 시장 조사를 자동화하여 사이클 시간 단축, 의사 결정 지원을 위한 통계 및 보고서 제공; 지정학적 상황, 범위 제약, 원자재 지표에 대한 리스크 가시성 확보; 자체 학습 모델을 통해 문서 분류 정확도 향상; 담당자에게 클릭 한 번으로 인사이트 제공; 팀 플레이북 생성 지원; 4월 웨이브 지표에서 공급업체 커버리지 및 응답 시간 개선 확인; 전반적인 신뢰성 향상.
• 계약: 문서에서 GenAI 기반 조항 추출; 공급업체 간 조건 비교; 협상 시뮬레이션; 표준 조건 자동 초안 작성; 지정된 검토자의 클릭으로 작동; 계약 전반의 템플릿 연속성; 통계로 마감 속도 추적; 범위는 위험 관리, 가격 책정 메커니즘, 서비스 수준 정의를 포함; 4월 벤치마크 결과 계약 마감 속도 향상, 수정 횟수 감소.
• 공급업체 관계 관리: GenAI는 송장, 배송, 품질 지표 전반에서 지속적인 성과 모니터링을 지원하고, 알림을 자동화하며, 신호를 위험 범주로 분류하고, 후속 작업 생성을 자동화합니다. 담당 관리자는 클릭스루 대시보드를 통해 검토할 수 있습니다. 중요한 요소에는 배송 적시성, 결함률, 품질 비용, 지속 가능성 등이 포함됩니다. 리더가 제기하는 질문이 거버넌스를 형성하며, 일부 거버넌스 체제에서는 추적 가능성이 요구됩니다. 가상 시나리오는 자체 학습 개선을 지원하고, 추적 대상은 워크플로우를 안내합니다. 4월 보고서는 동일 공급업체 전반의 추세를 강조하여 연속성을 개선합니다. 광범위한 도입이 가속화되고 있습니다.

데이터 준비성: AI 성공을 위해 조달팀에 필요한 것

제안: 통합된 데이터 거버넌스 프레임워크 구현, 품질 검사 자동화, 명확한 데이터 소유권 정의, 일상 워크플로에 통합, 데이터세트 등록 활성화, 리니지 추적, 출처 확인. 적용된 검사를 안내하는 품질 규칙의 예시 제공; 데이터 리니지를 식별 가능하게 함; 메타데이터 자동화로 자동화된 신뢰도 확보; 기원에 대한 추론이 상당히 간단해짐; 문제가 발생하면 출처를 다시 확인. 숨겨진 격차 표면화; 지루한 데이터 작업이 자동화된 스트림으로 전환; 신뢰할 수 있는 데이터 생성으로 신뢰도 향상; 글로벌 솔루션에 대한 준비 완료; 위험 완화 필요; 데이터 준비성은 모든 것을 가능하게 함; 지속적인 측정을 위해 등록. 위험을 완화하려면 통제를 구현하십시오. 이 프레임워크는 사이클 시간을 단축하여 신속한 실험을 가능하게 합니다.

도메인별 실질적인 인벤토리 수행: 공급업체 데이터; 계약 데이터; 지출 데이터; 성과 지표; 기존 분류체계 참조; 지역에 걸쳐 적용되는 글로벌 표준 준수. 품질 정의; 완전성 목표 설정; 5-7개의 데이터 품질 규칙 설정; 단일 등록부를 통해 진행 상황 모니터링; 완전하게 관찰 가능한 데이터 계보 보장; 위반 시 자동 알림 설정; 데이터가 임계값을 충족하지 못할 경우, 수정 워크플로우 트리거 (소유자에게 에스컬레이션 필요 가능).

거버넌스 역할 설정; SLA 정의; 데이터 관리자 지정; 소유자 지정; 데이터 엔지니어 임명; 이러한 역할을 워크플로우에 통합; 분기별 검토 포함; 메트릭으로 확인; 팀 간 반복 가능한 데이터 수집 프로세스 정의.

AI 기반 구매-지불 관리의 거버넌스, 리스크 및 규정 준수

AI 기반 P2P 운영을 위한 중앙 정책 프레임워크 수립; 데이터 품질 및 모델 성능에 대한 책임을 라인 관리자에게 부여; 자동 배포되는 의사 결정 전에 공식적인 승인 관문 구현; 일상적인 점검을 수행하는 기계에 의한 모니터링 포함 (자동 이상 징후 경고와 유사).

데이터 거버넌스 상세 내용: 데이터 품질 검사; 계보; 개인 정보 보호 통제; 보존 정책; 접근 제어 메커니즘; 현재 규칙은 저장 시 암호화 필요; 전송 중 암호화; 정기적인 개인 정보 영향 평가.

모델 거버넌스는 버전 관리, 평가 게이트, 성능 목표, 재현성 측정, 위험 점수 산정을 시행하며, 도로타가 명확한 비전을 가지고 이를 이끌고 있습니다. 책임 범위는 데이터 관리자, ML 엔지니어, 감독을 수행하는 라인 관리자에 걸쳐 있습니다.

위험 관리 채널: 자동화로 인한 운영 위험; 데이터 드리프트; 공급업체 위험; 벤더 위험; 규제 노출; 사고 처리 절차; 에스컬레이션 경로.

준법 감시 통제: 감사 추적; 정책 정합성; 제3자 위험 평가; 데이터 개인 정보 보호 권리; 분쟁 해결 절차; 규제 보고 템플릿; 외부 검토.

측정 가능한 결과 목표: 주기 시간 단축, 오류율 감소, 송장당 비용 개선, 현재 구현은 강력한 메트릭 제공, 보고에 따르면 제어 장치가 있을 때 일반적인 처리 주기 향상 범위는 15~30%임.

구현 지침: 제한적인 공급업체 풀을 대상으로 파일럿을 시작하십시오. 검증이 완료되면 네트워크 전체로 확장하십시오. 분기별 검토를 설정하십시오. 점진적으로 커버리지를 확대합니다. 현재 규제 기대치에 부합하도록 조정합니다. 추적 가능성을 유지하십시오.

스마트 모니터링: 변화하는 요구 사항에 대한 날씨 알림; 자동화된 위험 점수 산정; 평가 주기; 기존의 Dorota 주도 이니셔티브에서 얻은 교훈을 바탕으로 향후 단계 결정; 활동 수행 직원에 대한 교육 보장.

ROI 및 가치 측정: AI 조달 이니셔티브를 위한 KPI

세 가지 지표(비용 절감, 사이클 타임, 데이터 품질 향상)에 초점을 맞춘 90일 KPI 스프린트를 시작합니다. 기존 ERP, 결제, 공급업체 마스터, AI 기반 모델의 입력을 통합하는 통합 데이터 패브릭을 구축하여 ROI 추적을 가능하게 합니다. 통합 보고 레이어를 통해 인사이트를 제공하고, 클릭할 때마다 진행 상황이 표시됩니다.

파일럿 시작 전에 반드시 지표를 정의해야 함. 임원 질문은 유형적 투자 회수에 집중됨. 제안된 목표: 협상된 지출 비용 절감 6–12%, PO부터 지불까지의 사이클 시간 40–60% 단축, 자동 분류 정확도 95% 이상. 기존 데이터 소스 연결을 통해 통합된 뷰 생성; AI 기반 분류기 활용; 이상 감지 위한 자율적 신호 활용.

측정 아키텍처는 현재 보고 스택의 확장에 의존하며, 클릭 스루 대시보드를 통해 표면 분석을 제공합니다. Google 제공 분류 체계를 활용하여 공급업체 분류를 보강하고, 지식 기반을 동적으로 유지하며, 품질 개선 사항은 표면적인 지표를 통해 추적합니다.

사례는 영향을 보여줍니다. 1) AI 기반 확장 기능 통합으로 90일 이내에 공급업체 온보딩 시간이 45% 단축되었습니다. 2) 자동 매칭으로 지불 주기에서 수동 검토가 60% 감소했습니다. 3) 위험 점수 산정으로 고위험 공급업체를 조기에 식별하여 혼란 노출을 30% 낮췄습니다.

거버넌스는 지표를 단일 대시보드에 통합하고, 규칙 엔진을 구현하며, 확장 모듈을 활성화하고, 데이터 품질을 유지하며, 사례의 결과와 교훈을 문서화해야 합니다.

세계적 맥락에서: 글로벌 기업들은 국경 간 공급업체 데이터 조화를 통해 운영을 업그레이드했으며, AI 기반 흐름은 주기, 규정 준수, 의사 결정을 개선합니다.

다음 단계: 세 번의 파일럿 운영, 학습 내용 통합, 추가 카테고리로 확장, 기존 분류 체계 활용, 보고 기능 확장, KPI 정의에 대한 분기별 수정 일정 수립.

파일럿에서 규모 확대로: 단계별 GenAI 구현 플레이북

90일 이내에 측정 가능한 재정적 이익을 제공하는 단일하고 범위가 좁은 사용 사례부터 시작하십시오. 세 가지 핵심 소스의 저장된 데이터에 대한 액세스를 확보하고, 사이클 시간 15% 단축 또는 12% 절감과 같은 목표 지표를 정의하십시오. 테스트 및 빠른 롤백을 위해 2~3개의 모델 인스턴스를 프로비저닝하십시오.

데이터 품질, 리스크, 모델 행동을 감독하기 위해 데이터 소유자 및 부서 간 조직을 지정하는 거버넌스 지침을 제정합니다. 이 접근 방식은 이해 관계자 간의 조정과 명확한 에스컬레이션 경로를 필요로 합니다. 시스템에서 수행하는 입력, 출력 및 작업에 대한 최신 문서를 요구합니다.

3계층 아키텍처를 채택하십시오. 핵심 지능형 모델, 도메인 어댑터 및 기존 서비스에 대한 확장 지점을 포함합니다. 민감한 작업에는 상대적으로 격리된 환경을 사용하고 일반적인 작업에는 공개 인스턴스를 사용하십시오. 반복 가능한 결과를 지원하기 위해 프롬프트, 프롬프트 라이브러리 및 저장된 구성은 버전 관리를 유지하십시오.

ERP, CRM, 콘텐츠 저장소의 데이터를 통합하고, 필드를 정리하고, 단위를 표준화하고, 데이터 계보를 설정합니다. 역할 기반 프롬프트와 저장된 템플릿을 포함하는 프롬프트 라이브러리를 구축합니다. 각 사실이 공급업체 및 내부 사용자와의 대화를 통해 어떻게 이동하는지 보여주는 데이터 맵을 포함합니다.

운영, 재무, 위험 분야 전문가로 구성된 팀을 조직 내 소유주 지휘하에 구성합니다. 개인 정보 보호, 데이터 처리 및 외부 참여에 대한 지침을 수립합니다. 대화를 구체적인 행동으로 전환하기 위해 주간 피드백 루프를 구현합니다. 안전 장치 및 에스컬레이션 경로를 적용하여 독자적인 배포를 방지합니다.

실행 리듬: 1~4주차에 파일럿 실시, 5~8주차에 2개 도메인으로 확장, 9~12주차에 지역 팀으로 확대. 주기 시간 단축, 공급업체 응답 정확도, 거래당 실현된 절감액의 세 가지 지표 측정. 6~9개월 이내에 1.5~2.0배의 투자 수익률 달성 목표.

세션, 프롬프트 저장소 증가, 인스턴스 전반의 API 호출을 추적하여 비용을 가시화합니다. 과도한 지출을 방지하기 위해 분기별 상한선이 있는 사용량 기반 요금제를 사용하고, 재정적 영향을 구체적인 결과와 연결하며, 목표와 확장 계획을 조정하기 위해 분기별 검토를 설정합니다.

보안 제어: 전송 및 저장 중 데이터 암호화, 역할 기반 접근, 감사 로그. 보존 기간 및 제거 규칙 정의, 정책 준수 보장. 위험 등록부를 구축하고 필요한 경우 신속하게 문제 해결을 위해 소유자 지정 (사후 대응).

결과가 안정화되면 학습 내용을 공유하기 위한 중앙화된 패턴을 만들고, 각 템플릿에는 위험, 비용, 결과 필드를 포함하여 가치 포착이 발생하는 방식을 표준화해야 합니다. 공급업체 논의를 위해 서비스 및 오퍼 중앙 리포지토리를 사용하고, 교훈이 적용될 경우 유사한 워크플로에 재사용 가능한 확장을 만듭니다. 공통 거버넌스 프레임워크 내에서 기능별로 프롬프트를 맞춤화하여 고유한 가치를 유지하십시오.

고유한 역량과 확장 가능한 영향력을 강조하는 미래 지향적인 비전을 유지하십시오. 지속적인 피드백을 수렴하고, 조직의 전략적 목표와 일관성을 유지하며, GenAI 스택에 포함된 서비스 세트를 계속 발전시키십시오. 각 도메인의 리드를 포함하여 전략적 기회와의 연계를 보장하고 가치 실현을 가속화하는 제안을 구체화하십시오.