Supply management e Intelligenza artificiale: applicazioni e benefici

Un’altra applicazione molto comune è quella di supporto ai fornitori nella fase di onboarding. Tra le classi più comuni di intelligenza artificiale troviamo gli assistenti virtuali e i chatbot, che simulano la conversazione con un consumatore, o in questo caso un fornitore, per supportarlo nello svolgere attività standard e spesso ripetitive. Durante la fase di onboarding, il fornitore deve imparare a utilizzare il portale fornitori, così come deve rispondere a eventuali sondaggi di autovalutazione e fornire tutta la documentazione necessaria per le relative valutazioni di prequalifica e qualifica.

La tecnologia consente quindi di ingaggiare e interagire con il fornitore, fornendogli tutte le informazioni e linee guida necessarie per una corretta gestione delle attività appena citate. Il beneficio per l’impresa buyer è un efficientamento considerevole del processo di onboarding, con una riduzione significativa dei tempi e costi associati alla gestione del fornitore. La macchina riesce infatti a gestire le richieste del fornitore, imparando e migliorando le proprie prestazioni sulla base di dati storici.

Infine, tra le tecniche più utilizzate di intelligenza artificiale troviamo il language e image processing. Queste due tecniche di machine learning sono molto utili per attività operative, come quelli dei processi di fatturazione e pagamento. La tecnologia, infatti, viene utilizzata per analizzare le informazioni inserite all’interno di una fattura. In modalità prescrittiva, il processamento dei dati supporta l’operatore suggerendo la corretta riconciliazione con gli altri documenti associati (per esempio ordine d’acquisto, documento di trasporto, ecc.), così da facilitare e velocizzare il pagamento delle fatture. Inoltre, alcuni operatori che lavorano nel Supply Chain Finance, stanno utilizzando diverse tecniche di intelligenza artificiale per cercare di mitigare i rischi associati alle soluzioni di cessione del credito (come Factoring o Invoice Trading).

Sulla base del processamento di dati e informazioni inserite nella fattura, l’algoritmo è in grado di rilevare se il documento è fraudolento con un tasso di errore di appena il 2%. In caso la fattura venisse considerata come autentica, l’algoritmo permetterebbe di finanziarla anticipatamente con una significativa riduzione dei rischi associati.

Questi sono solo alcuni esempi di supporto dell’intelligenza artificiale nel procurement, ma le linee di sviluppo futuro sembrano interessanti e molto promettenti: dalla classificazione automatica delle merceologie alla selezione del miglior fornitore, dall’automazione della riconciliazione dei documenti ai pagamenti “smart”. Il saving passerà dunque anche dall’intelligenza artificiale!

* Project manager presso l’Osservatorio Supply Chain Finance - Politecnico di Milano