传统的采购谈判通常涉及耗时的重复任务

[ujjal22]

自动起草和审查合同。凭借其生成文本的能力，生成式人工智能可用于快速创建采购合同草案，以及检查法律文件以确保正确性并检测潜在风险和不合规问题。
生成报告并提供见解。这些工具可以无缝分析大量数据并汇总大型文档，以报告、摘要或演示文稿的形式生成富有洞察力的信息。
通过情景模拟改善与供应商的谈判。生成式人工智能还可以模拟类人决策，起草谈判策略并生成密切反映经验丰富谈判者策略的响应。例如，Gen AI 可以在模拟谈判中扮演不同的角色，通过检查论点和反论点来规划策略。
人工智能在公共采购中的用例
在以下部分中，我们将介绍人工智能在招聘中最有前途的一些用例。

招聘谈判
在采购方面，、大量数据分析以及供应商和采购团队之间无休 乌拉圭电话数据 止的互动，以获得正确的交易。

人工智能，特别是生成式人工智能，正在迅速改变招聘专家处理这些谈判的方式。 ChatGPT 等工具可用于自动化提案评估、从大量数据中提取关键见解，并提取相关的最新信息为谈判做好准备。

如果设计得当，人工智能助手甚至可以根据历史数据和预定义参数与供应商进行自主谈判。在实践中，生成式人工智能助手可以通过消除不同时区、繁忙的日程和海量数据造成的摩擦来改善内部和外部关系。相反，应通过更好地反映对方优先事项的谈话要点来促进对话。

这些应用程序共同实现了更加知情、高效和动态的合同谈判，显着减少了谈判过程中的人工工作量。

费用分析与优化
支出分析是分析支出数据以发现模式、识别瓶颈和节省机会、提高绩效和优化采购策略的过程。人工智能和机器学习可以帮助自动化和加速支出分析的每一步，从收集和清理来自各种来源的数据到对数据进行排序和分析以提取有价值的见解。

供应商风险评估和管理
人工智能在采购中最具说明性的用例之一是评估供应商风险状况。机器学习和深度学习模型用于创建供应商的精细类别，并根据安全和隐私控制、财务、ESG 实践、公司政策、事件响应计划、第三方关系和其他因素等数据来预测结果。影响供应商的连续性和抵抗力。

需求预测和库存管理
人工智能的另一个有价值的应用是库存管理。机器学习模型分析历史销售数据、客户趋势和其他因素，以预测未来需求并最大限度地降低库存过剩的风险。同样，人工智能可以根据过去的记录、市场趋势甚至实时信息来预测客户需求。