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KI: Maschinelles Lernen im Procurement

Feature | 7. September 2017 von Andreas Schmitz 24

Lernende Systeme werden dem Einkäufer automatisierbare Arbeit immer mehr abnehmen. Künstliche Intelligenz ermöglicht ihm, mehr denn je die Entwicklung von Produkten zu unterstützen.

Noch vor wenigen Jahren war die Hauptaufgabe des Einkäufers klar definiert: Waren neue Produkte fertig entwickelt, war vor allem sein Verhandlungsgeschick gefragt, um gute Preise für erforderliche Bauteile zu machen. Heute ist das anders. „Das Beschaffungswesen befindet sich in einer Transformation“, erläutert Kai Finck, Leiter des SAP Ariba Center of Excellence, „Einkaufsabteilung strukturieren sich massiv um, Mitarbeiter werden per Software durch Einkaufsprozesse geführt und Aufgaben an Shared Service Center abgegeben.“ Der Einkäufer konzentriert sich heute mehr und mehr darauf, die Produktentwicklung zu unterstützen – etwa indem er Lieferanten frühzeitig einbindet und ihre Innovationskraft nutzt. Besonders die künstliche Intelligenz (KI) und damit das maschinelle Lernen wird weiter Prozesse automatisieren. Schon jetzt zeigt sich, wie die Kooperation zwischen SAP Ariba und IBM Watson diese Entwicklung – „cognitive Procurement“ genannt – voran bringen wird, denn zwei Prototypen werden voraussichtlich schon in diesem Jahr als Services im Produkt für Pilotkunden zur Verfügung stehen.

Folgende konkrete Szenarien zeigen, was die IBM- und SAP-Teams in Palo Alto und Bangalore derzeit beschäftigt und inwieweit „cognitive Procurement“ Beschaffungsprozesse unterstützt.

1. Intelligentes Vertragsmanagement: Vertragsbibliothek hinzuziehen

Angenommen, ein Mitarbeiter im Einkauf möchte einen Vertrag anlegen, um Computer-Server in einer spezifischen Region zu beschaffen. Dann unterstützt ihn künftig ein intelligenter Assistent darin, jene Verträge aus der Vertragsbibliothek zu selektieren, deren Templates sich am besten für den neuen Vertrag eignen. „Zudem analysiert das System die Vertragstexte etwa im Hinblick auf die Haftbarkeit oder Zahlungsvereinbarungen und stellt Abweichungen gegenüber Standardverträgen heraus“, erläutert Finck. Dem intelligenten Assistenten kommt zugute, dass die Technologie IBM Watson in der Lage ist, wichtige Details aus unstrukturierten Daten herauszulesen – etwa aus gesprochenem Wort, Bildern oder (Vertrags-)texten. Dieser Service soll das Produkt SAP Ariba Contract Management ergänzen.

2. Beschaffungsintelligenz: Die dynamische Preisbildung nutzen

Beim Einkauf von Stahl, Kupfer, seltenen Erden oder anderen Rohstoffen schwanken die Preise auf dem Weltmarkt enorm. Allein innerhalb des vergangenen Jahres pendelte der Eisenerzpreis zwischen 50 und 90 US-Dollar. Um herauszufinden, wann und wo man einkaufen sollte und wer der günstigste Lieferant ist, spielen sowohl externe Datenquellen, das SAP-Ariba-Netzwerk sowie IBM Watson ineinander. Das Prinzip, das der Preisbildung zugrunde liegt, kennen viele aus dem Flugverkehr oder von Bahnreisen: Nur wer zum richtigen Zeitpunkt – wenn die Nachfrage gering ist – seine Tickets kauft, bekommt einen guten Preis. Hier spricht man von dynamischer Preisfindung. Der neue Service von IBM und SAP Ariba lernt aus Preisentwicklungen der letzten Jahrzehnte, selektiert Lieferanten, entwickelt Prognosen und macht Vorschläge. Auch dieser lernende Preisalgorithmus wurde als Prototyp bereits entwickelt und soll im Laufe des Jahres bereits als Service für Kunden zur Verfügung stehen.

3. Intelligente Assistenten: Antworten kommen aus dem Off

Wer wissen will, welche Lieferanten in Südamerika eine spezielle Dienstleistung bereitstellen, wird künftig einen intelligenten Assistenten fragen. Denn er ist in der Lage, eigenständig und in der jeweiligen Landessprache auf Fragen zu antworten. Ein intelligenter Assistent ist vor allem dann gefragt, wenn es darum geht, große Mengen an Business-Daten zu durchforsten und Vorschläge zu machen. Das kann eine Maschine schneller als ein Mensch. Auch im intelligenten Vertragsmanagement unterstützt der intelligente Assistent den Einkäufer dabei, komplexe Verträge zu erstellen und führt ihn durch die Prozesse hindurch. „Wie Siri auf dem iPhone interagiert der intelligente Assistent mit dem Nutzer, verknüpft Daten miteinander und liefert intelligente Antworten“, ist Finck überzeugt.


Procurement

Der Beispielsdialog zeigt, wie ein intelligenter Assistent den Einkäufer im Vertragsmanagement unterstützt.


4. Scoring-Mechanismen: Die Kreditwürdigkeit nachweisen

Über das Beschaffungsnetzwerk SAP Ariba tauschen aktuell mehr als 2,7 Millionen Lieferanten und deren Auftraggeber Bestellungen, Rechnungen und Lieferinformationen miteinander aus. Der Plattform ist also auch bekannt, wie zuverlässig die Produkte des Lieferanten den Kunden erreicht und ob Auftraggeber fristgerecht gezahlt haben. „Diese Informationen kann zum Beispiel ein Lieferant gegenüber Banken nutzen, um seine Kreditwürdigkeit nachzuweisen“, erläutert Finck.

5. Intelligente Netzwerke: Steuern sparen

Eine automatische Steuerberechnung reduziert das Risiko bei Unternehmen, zu hohe Steuern zu zahlen. Jede eingehende Rechnung wird – unterstützt von der Lösung OneSource von Thomson Reuters – gemäß geltender Vorschriften geprüft und Unregelmäßigen festgestellt, bevor unnötig hohe Kosten entstehen. „Zudem werden Beratungs- und Auditierungskosten direkt geltend gemacht“, erläutert Finck.

6. Blockchain: Intelligente Verträge sicher und schnell abwickeln

Zwar ist das Thema Blockchain aktuell noch mehr ein Hype als Realität, doch ist heute schon klar, dass das Beschaffungswesen von dieser Entwicklung, die SAP mit SAP Leonardo vorantreibt, profitieren kann. „Ein intelligenter Vertrag schafft für alle Transparenz und eliminiert Risiken“, erläutert Finck. Ist etwa eine Maschine gefertigt und soll sie nun auf einem Schiff weitertransportiert werden, ist künftig keine Akkreditivabteilung in einer Bank mehr nötig, um Auskunft darüber zu geben, ob nötige Zahlungen auch tatsächlich eingegangen sind. In der Blockchain sind sämtliche Transaktionen für alle am Prozess Beteiligten transparent. „Das ist heute noch ein manueller, sehr aufwendiger und fehleranfälliger Prozess“, sagt Finck.

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