We hebben een reeks trends op het gebied van Source-to-Pay, inkoop en financiën geïdentificeerd die de moeite waard zijn om in de gaten te houden. De eerste trend die we onderzochten was... AI… maar dan mensgerichte AIDaarom zullen we ons nu concentreren op het belang van DATA.
Naarmate markten evolueren, is effectief informatiebeheer een essentiële vereiste om de uitgaven te beheersen en een gezonde winstgevendheid te garanderen. Voor veel organisaties neemt dit de vorm aan van datagestuurd uitgavenbeheer, oftewel strategische inkoop, kostenreductie en supply chain management, gebaseerd op gedetailleerde data.
Maar data en analyses vormen ook de basis voor AI en machine learning. In essentie zijn data en analyses de drijvende kracht achter AI, omdat AI niet kan "leren" zonder elektronische data. Al in december 2023 stelde Forbes dat kunstmatige intelligentie (AI) een enorme impact zou hebben. Zonder de juiste gegevens is het gewoon... kunstmatig.Wil een organisatie AI optimaal benutten, dan is er op zijn minst een basisniveau van data- en procesautomatisering nodig.
Organisaties die AI, en met name generatieve AI, willen inzetten, stuiten vaak op een kloof tussen het veelbelovende potentieel en de daadwerkelijke zakelijke waarde die het oplevert. De antwoorden die AI levert, zijn immers slechts zo goed als de oorspronkelijke data.
Generatieve AI-modellen Generative AI is onmiskenbaar krachtig, maar de ware waarde ervan komt pas echt tot uiting in combinatie met de kennis die is vastgelegd in de rijke data van een organisatie. Hier speelt data-orkestratie een cruciale rol: het transformeren van ongestructureerde data naar een consistent formaat dat geschikt is voor AI-verwerking – zoals de conversie van ongestructureerde data naar elektronische facturen – wat een potentiële scheidslijn kan vormen tussen succes en mislukking van Generative AI. Dit is met name het geval wanneer er sprake is van uiteenlopende IT-systemen en gefragmenteerde databases.
Om het rendement op investeringen te maximaliseren, absolute efficiëntie te bereiken en waarde op lange termijn voor een organisatie te creëren, moeten teams toegang hebben tot uitgebreide data*. En dat geldt ook voor systemen. Als je bijvoorbeeld een helder beeld hebt van e-procurement- en inkoopactiviteiten, van transacties tot samenvattende analyses, krijg je vrijwel realtime inzicht in de uitgaven, wat helpt bij het nemen van weloverwogen zakelijke beslissingen. En als er AI-data beschikbaar zijn, kunnen machine learning-mogelijkheden facturen vastleggen en ongestructureerde data omzetten in volledig elektronische facturen.
Data-inzichten veranderen nu al de manier waarop we leven, werken en opereren. Daarom zouden ze beschikbaar moeten zijn om uitgaven te analyseren en te beheersen, compliance en risico's te monitoren en procesverbeteringen te identificeren. Inzichten uit één betrouwbare bron worden steeds toegankelijker, waardoor organisaties de kracht van hun data kunnen benutten om beter onderbouwde beslissingen te nemen en de weg vrij te maken voor toekomstig succes.
* Voor inkoop heeft uitgebreide data betrekking op prestatiegegevens van leveranciers, ESG-gegevens, verzekeringsdekking, bedrijfsprofielinformatie, financiële gegevens van leveranciers en contractgegevens. Inkopers kunnen vervolgens naar die leverancier worden geleid, nadat de inkoopafdeling heeft bepaald welke leveranciers moeten worden ingeschakeld .
Naarmate markten evolueren, is effectief informatiebeheer een essentiële vereiste om de uitgaven te beheersen en een gezonde winstgevendheid te garanderen. Voor veel organisaties neemt dit de vorm aan van datagestuurd uitgavenbeheer, oftewel strategische inkoop, kostenreductie en supply chain management, gebaseerd op gedetailleerde data.
Maar data en analyses vormen ook de basis voor AI en machine learning. In essentie zijn data en analyses de drijvende kracht achter AI, omdat AI niet kan "leren" zonder elektronische data. Al in december 2023 stelde Forbes dat kunstmatige intelligentie (AI) een enorme impact zou hebben. Zonder de juiste gegevens is het gewoon... kunstmatig.Wil een organisatie AI optimaal benutten, dan is er op zijn minst een basisniveau van data- en procesautomatisering nodig.
Organisaties die AI, en met name generatieve AI, willen inzetten, stuiten vaak op een kloof tussen het veelbelovende potentieel en de daadwerkelijke zakelijke waarde die het oplevert. De antwoorden die AI levert, zijn immers slechts zo goed als de oorspronkelijke data.
Generatieve AI-modellen Generative AI is onmiskenbaar krachtig, maar de ware waarde ervan komt pas echt tot uiting in combinatie met de kennis die is vastgelegd in de rijke data van een organisatie. Hier speelt data-orkestratie een cruciale rol: het transformeren van ongestructureerde data naar een consistent formaat dat geschikt is voor AI-verwerking – zoals de conversie van ongestructureerde data naar elektronische facturen – wat een potentiële scheidslijn kan vormen tussen succes en mislukking van Generative AI. Dit is met name het geval wanneer er sprake is van uiteenlopende IT-systemen en gefragmenteerde databases.
Om het rendement op investeringen te maximaliseren, absolute efficiëntie te bereiken en waarde op lange termijn voor een organisatie te creëren, moeten teams toegang hebben tot uitgebreide data*. En dat geldt ook voor systemen. Als je bijvoorbeeld een helder beeld hebt van e-procurement- en inkoopactiviteiten, van transacties tot samenvattende analyses, krijg je vrijwel realtime inzicht in de uitgaven, wat helpt bij het nemen van weloverwogen zakelijke beslissingen. En als er AI-data beschikbaar zijn, kunnen machine learning-mogelijkheden facturen vastleggen en ongestructureerde data omzetten in volledig elektronische facturen.
Data-inzichten veranderen nu al de manier waarop we leven, werken en opereren. Daarom zouden ze beschikbaar moeten zijn om uitgaven te analyseren en te beheersen, compliance en risico's te monitoren en procesverbeteringen te identificeren. Inzichten uit één betrouwbare bron worden steeds toegankelijker, waardoor organisaties de kracht van hun data kunnen benutten om beter onderbouwde beslissingen te nemen en de weg vrij te maken voor toekomstig succes.
* Voor inkoop heeft uitgebreide data betrekking op prestatiegegevens van leveranciers, ESG-gegevens, verzekeringsdekking, bedrijfsprofielinformatie, financiële gegevens van leveranciers en contractgegevens. Inkopers kunnen vervolgens naar die leverancier worden geleid, nadat de inkoopafdeling heeft bepaald welke leveranciers moeten worden ingeschakeld .