fbpx
loader
banner

Thời gian đọc: 4 phút

Lượt xem: 32
Featured Image

Việc quản lý mua sắm của các doanh nghiệp thường đòi hỏi sự đầu tư lớn về thời gian và công sức, nhất là đối với ngành bán lẻ. Đứng trước sự phát triển của nền kinh tế số, việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) cho việc quản lý mua sắm đang giúp tối ưu hóa hiệu suất và mang lại lợi ích to lớn cho doanh nghiệp. AI và ML không chỉ đơn thuần là công nghệ, mà còn là những công cụ thông minh hỗ trợ linh hoạt, hỗ trợ đưa ra các chiến lược mang tính quyết định. Cùng Antsomi tìm hiểu xem “cặp đôi” này đã thay đổi cách thức vận hành kinh doanh như thế nào thông qua bài viết sau đây nhé.

Cách AI và ML được ứng dụng trong các hoạt động quản lý mua sắm

Cải thiện các quy trình quản lý mua sắm: 

Quy trình mua sắm có thể được tối ưu bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại thường xuyên; chẳng hạn: tạo đơn đặt hàng, kiểm tra hoá đơn, quản lý hợp đồng,… Do đó, doanh nghiệp có thể giảm thiểu sai sót thủ công và tiết kiệm thời gian cho các hoạt động mang tính chiến lược hơn. 

Khả năng phân tích và thấu hiểu dữ liệu

Ứng dụng AI cho phép đánh giá hiệu suất của nhà cung cấp dựa trên nhiều tiêu chí khách quan. Hệ thống ML cũng giúp xác định xu hướng và mẫu hành vi của nhà cung cấp, từ đó hỗ trợ dự đoán trong việc lựa chọn hoặc đàm phán với nhà cung cấp.

Ngoài ra, với việc sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI có thể trích xuất các điều khoản chính từ hợp đồng, ví dụ như: điều khoản thanh toán, chấm dứt,… hỗ trợ việc quản lý hợp đồng đơn giản và hiệu quả hơn.

Dễ dàng ra quyết định chiến lược và tối ưu hóa giảm thiểu rủi ro:

Một trong những ưu điểm lớn nhất mà AI và ML mang lại cho quy trình quản lý mua sắm là khả năng phân tích dữ liệu lớn và dự đoán xu hướng một cách chính xác. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược mua hàng, từ việc dự báo nhu cầu đến quản lý tồn kho, tất cả đều dựa trên dữ liệu chính xác và phản ánh thị trường thời gian thực.

Bằng việc ứng dụng công nghệ để phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường, các chỉ số hiệu suất của nhà cung cấp,… doanh nghiệp có thể đưa ra dự báo về nhu cầu trong tương lai với độ chính xác cao. Điều này cho phép doanh nghiệp tối ưu hoá mức tồn kho, tránh tình trạng thiếu hụt hàng hoá và tinh chỉnh tổng thể các hoạt động của chuỗi cung ứng. Từ đó, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả vận hành và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

Dễ dàng ra quyết định chiến lược và tối ưu hóa giảm thiểu rủi ro:

Hơn nữa, các thuật toán học máy có khả năng phân tích, nhận biết chỉ số của những nguy cơ rủi ro tiềm ẩn trong quy trình mua sắm giúp doanh nghiệp trở nên chủ động phản ứng nhanh hơn. Bằng các chiến lược dự phòng, họ có thể giảm thiểu những tác động tiêu cực lên hoạt động kinh doanh.

Thách thức phải đối mặt và những lưu ý không nên bỏ qua

Mặc dù AI và ML mang lại nhiều lợi ích nhưng việc đảm bảo dữ liệu chất lượng, sự giám sát của con người và bảo mật thông tin là yếu tố không thể bỏ qua khi triển khai công nghệ này.

  • Thực hiện các thuật toán học máy đòi hỏi truy cập vào dữ liệu chất lượng cao, vì độ chính xác và hiệu quả của những thuật toán này phụ thuộc vào chất lượng và lượng dữ liệu đầu vào. Doanh nghiệp nên đảm bảo rằng cấu trúc dữ liệu thích hợp để tối đa hóa tiềm năng của Trí tuệ Nhân tạo trong quản lý mua hàng.
  • Một yếu tố khác đó là cần có sự giám sát và can thiệp của con người. Mặc dù các thuật toán học máy có thể tự động hóa và tối ưu nhiều khía cạnh của quản lý mua sắm; nhưng yếu tố chuyên môn và đánh giá của con người vẫn rất quan trọng. Các chuyên gia nên làm việc cùng với hệ thống Trí tuệ Nhân tạo để xác định kết quả rõ ràng và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên những thông tin được tạo ra bởi các thuật toán.
  • Hơn nữa, doanh nghiệp cần ưu tiên bảo mật và riêng tư dữ liệu khi triển khai Trí tuệ Nhân tạo trong quản lý mua sắm. Việc tuân theo quy định bảo mật dữ liệu là điều cần thiết để tránh khỏi việc truy cập trái phép hoặc vi phạm dữ liệu. 

Sự hỗ trợ từ Antsomi CDP 365

Antsomi CDP 365 sử dụng AI (Trí tuệ nhân tạo) và ML (Học máy) để thực hiện các nhiệm vụ quan trọng. AI giúp hệ thống tự động xử lý và hiểu dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó tạo ra thông tin hữu ích và dự đoán xu hướng. 

Các thuật toán ML của Antsomi CDP 365 giúp xác định các mẫu, tương quan và xu hướng từ dữ liệu; từ đó đưa ra những gợi ý và quyết định thông minh. Việc kết hợp AI và ML trong CDP 365 để tối ưu hóa quản lý dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh, từ đó cải thiện trải nghiệm khách hàng và hiệu suất tổng thể của doanh nghiệp. 

Tương lai của AI và ML đối với các hoạt động Quản lý mua sắm

Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là công cụ mạnh mẽ hỗ trợ quyết định, mà còn là bước tiến lớn trong việc cải thiện hiệu suất và linh hoạt của quản lý mua sắm. AI và ML đang thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận và đem lại sự linh hoạt và thông minh cho các chiến lược quyết định. Bằng cách sử dụng hiệu quả công nghệ này, doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu suất và giảm thiểu rủi ro trong môi trường kinh doanh đầy biến động ngày nay.

Antsomi CDP 365 – Nền tảng dữ liệu khách hàng tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) đầu tiên tại Đông Nam Á. Antsomi CDP 365 đã được Viện CDP công nhận là “Delivery CDP”, đồng thời được đưa vào Báo cáo “Now Tech: Nền tảng dữ liệu khách hàng ở Châu Á Thái Bình Dương, quý 4 năm 2021” của Forrester .

Comments