自第一波網際網路繁榮期以來，供應鏈管理的發展速度就迎來了前所未有的大爆發。如今，人們又開始熱烈討論AI對規劃、製造和物流行業的影響。遺憾的是，尋源採購似乎被排除在了考量範圍之外。
智能尋源採購是一種系統功能，強調在企業的整個生命周期內實現供應商價值的最大化。儘管首席採購官（CPO）們早已充分意識到這種採購方法的協作屬性，但受到大量過時系統的拖累，無數精明的採購人員仍被迫將大量時間和精力消耗在價格談判、合同簽訂和供應商審計等偶發性工作上，而很少能專注幫助其他企業部門作出更好的採購決策。
浪費頭腦是種巨大的損失
工程領域有句老話，認為80%的生命周期成本在產品設計階段就已經鎖定。但在實踐層面，大多數人明顯還沒吃透這句金玉良言。問題的實質不在於人們不理解這句話，而是擅長跟供應商一同創造價值的採購專業人士忙於處理日常事務，根本無法在制定設計決策時充分發揮自己的專業知識。因固件短缺導致交付延誤的波音787夢想飛機就是典型案例，凸顯出採購水平可能給業務帶來的巨大財務衝擊。
在最近的採訪中，一位首席採購官指出了這個核心問題：「我不知道技術是不是真的帶來了它所承諾的好處」——包括解放採購團隊，讓專業人士處理更多增值工作。從實際合作經歷來看，大部分企業的採購部門仍然苦於爭取預算，努力想要跟上規劃、物流和電子商務方面的發展速度。
但波音787夢想飛機延誤畢竟屬於小概率事件，要想在實際運營中爭取到資金預算，還是要看採購部門能幫企業省下多少真金白銀。更可悲的是，總有些人認為採購的要義就是「揀便宜的買」。這種忽視採購專業知識的行為往往令本就話語權有限的採購部門更加雪上加霜。
AI前來支援
「智能尋源採購」的理念始於2020年，這段時間業務流程湧入了大量涉及各零件編程和材料規格的相關數據。第一波衝擊是環境、社會和公司治理（ESG）問責制對企業提出的材料採購與排放控制壓力；之後，全球貿易緊張局勢給採購平台來了一番大洗牌，企業必須對原產國可追溯性等風險管理指標做更精準的追蹤。
再有，社交媒體（特別是TikTok）的力量增加了對各品牌的採購決策風險，徹底扭轉了以往只需要做簡單成本效益計算的局面。如今各種數據集之間相互關聯、錯綜複雜，大多處於非結構化格式，而且總體規模仍在快速擴張。但好消息是，AI技術正在出手幫助釐清各種數據類型。
AI對於機器人流程自動化（RPA）和動態供應商門戶同樣至關重要。寶潔等領先企業已經建立起這類門戶以幫助採購團隊簡化工作流程，並為供應商合作夥伴提供更好的自助服務工具。沃爾瑪也使用AI與長尾供應商進行價格談判，藉此騰出更多時間與主要供應商開展更加密切的戰略合作。
對於希望幫助企業做出更佳採購決策的開明首席採購官，智能尋源採購無疑是一股值得關注的潮流，其本質是從ERP樣式的表格數據結構和工作流應用、逐步向AI時代的新形態過渡。如果能夠成功落地，這種方法將在問責制和協作水平方面帶來突破性成效，充分滿足理想採購模式中的這兩大基本價值指標。
不止於此
即使還沒有部署完整的技術支持系統，部分企業也已經在運用智能尋源採購的概念，突破以往單純強調「質優價廉」的原材料和設備採購思路。例如，施耐德電氣已經與其前1000家供應商合作，計劃在2025年將運營碳排放量減半。General Mills則開展投資分析以指導農民供應農作物，預計到2030年在100萬英畝土地上發展出可再生農業。宜家也從2015年開始努力，終於實現了棉花供應中的100%可再生比例。
供應管理所關注的不僅僅是成本，智能尋源採購能夠激發出由首席採購官主導的驅動力，實現從概念規劃到業務完成的全生命周期價值回饋。
而AI，正是開啟這座寶藏的鑰匙。
