данных могут Без чистых

[s.inf.o2.6.9]

в закупках. Масштабируемость. По мере роста наборов данных Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных и выявлять закономерности изменила процессы закупок. От выбора поставщиков и прогнозирования спроса до динамического ценообразования и управления рисками — инструменты искусственного интеллекта помогают командам по закупкам принимать более быстрые и разумные решения. Тем не менее, несмотря на все свои обещания, компании, спешащие внедрить новейшие технологии в свои процессы закупок, могут упустить из виду один критический фактор: качество данных.

Инвестиции в точ список рассылки вице-президента по персоналу ность , точных и хорошо организованных данных даже самые передовые системы искусственного интеллекта подобны гоночным автомобилям со спущенными шинами — нагруженными потенциалом, но неспособными достичь максимальной производительности. ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, которые он получает, и если данные неполные или устаревшие, результаты ИИ будут отражать эти недостатки, что приведет к принятию плохих решений или упущенным возможностям.

Компании, которые рассматривают свои данные как стратегический актив, а не просто побочный продукт деятельности, могут оказаться в лучшем положении для реализации потенциала ИИ. Объединение внутренних данных с информацией о рынке, Подробнее: Разрыв в модернизации цепочки поставок сокращается за счет инвестиций в автоматизацию и цифровые платежи. Окупаемость инвестиций в высококачественные данные. В отличие от среды «бизнес-потребитель», где данные часто стандартизированы и централизованы, закупки BB более фрагментированы.