הרכש היה סעיף ההוצאות הגדול ביותר בארגון, וגם הכאוטי ביותר. האינפלציה ועליות המחירים מצד הספקים שחקו את הרווחיות, ההוצאות היו מפוזרות בין ארבע מערכות נפרדות, ולאנשי הרכש לא הייתה כל דרך להשוות בין חוזים או אפילו לדעת ששתי מחלקות שונות משלמות מחירים שונים על אותו השירות בדיוק.
מאחר שהנתונים היו מפוזרים בארבע מערכות נפרדות, כוח הקנייה של החברה היה מבוזר. מחלקות שונות רכשו ציוד זהה מספקים שונים ובמחירים שונים, והחברה לא הצליחה לנצל את יתרון הגודל שלה כדי לנהל משא ומתן כגוף אחד.
ניהול החוזים רק החמיר את המצב. במצב שבו בלתי אפשרי לעקוב ידנית אחר אלפי הסכמים ונספחים, החברה החמיצה הנחות נפח שהגיעו לה כדין, וספגה עלויות מיותרות פשוט מכיוון שתנאי ההסכמים לא נאכפו בפועל מול הספקים.
והמשא ומתן התנהל בעיקר על סמך תחושות בטן. אנשי הרכש התמקחו על בסיס מערכות היחסים האישיות שלהם עם הספקים, ללא נתוני השוואה של מחירי שוק עדכניים או הצעות מתחרות שיאפשרו להציב יעד קשיח.
לאחד ארבע מערכות לתמונת מצב אחת ברורה, ואז לרתום את ה-AI כדי לאתר דליפות תקציביות ולהגדיר יעדים מדויקים למשא ומתן.
ריכזנו את כל נתוני הרכש ממערכות ה-ERP למאגר נתונים אחוד. כעת, מודל למידת מכונה מסווג אוטומטית כל שורת הוצאה, מאחד מאות רשומות מפוזרות לקטגוריות ברורות, ומספק לראשונה שקיפות מלאה.
מנוע שפה מנתח אלפי חוזי רכש סרוקים, מחלץ את תנאי התשלום, מועדי החידוש והתחייבויות הספקים, ומצליב אותם מול החשבוניות בפועל כדי לחשוף חיובי יתר ותשלומים כפולים.
אנשי הרכש מקבלים כלי שמנתח את היסטוריית הרכש, מגמות השוק ומחירי המתחרים, ומפיק תדריך מפורט למשא ומתן עם יעדי מחיר קשיחים, המוכנים עוד לפני שהם מתיישבים לשולחן הדיונים.
מערכת ההצלבה בין החוזים לחשבוניות מזהה אוטומטית חשבוניות ששולמו פעמיים והנחות שהובטחו אך לא מומשו, והופכת דליפת תקציב שקטה לכסף מזומן שהחברה יכולה לדרוש בחזרה.
כאשר כל קטגוריית רכש שקופה לחלוטין בכל המחלקות, החברה יכולה לאחד ספקים, לנצל את מלוא כוח הקנייה שלה במשא ומתן, ולהפסיק לשלם מחירים שונים על אותו המוצר.
תהליך הרכש מנותב אוטומטית לספקים מאושרים בלבד. הדבר שם קץ לרכש חורג מחוץ להסכמים שדרכו דלפו כספים, ומאיץ במקביל את תהליך האישור של ספקים חדשים ומורשים.
סעיף ההוצאות הגדול ביותר בארגון, סוף סוף תחת שליטה.
בתוך פחות משנה, ההוצאות העקיפות הצטמצמו ב-12% בזכות איחוד ספקים ומשא ומתן מבוסס נתונים. בנוסף, החברה החזירה לקופתה סכומים משמעותיים שדלפו בשל חיובים כפולים והנחות נפח שלא מומשו.
תהליך אישור החוזים מול ספקים חדשים הואץ ב-40%. הרכש החורג מחוץ להסכמים נבלם לחלוטין והרכישות נותבו אוטומטית לספקים מאושרים, מה שהוביל לשיפור דרמטי הן בבקרה והן במהירות העבודה.
התקציב ברכש דולף מכיוון שההוצאות אינן שקופות והחוזים פשוט אינם נקראים. הערך האמיתי טמון ביצירת תמונת מצב אחת ומקוטלגת המאחדת את כל המערכות, במנוע שמצליב כל חוזה מול כל חשבונית, ובקניינים שמגיעים למשא ומתן עם יעדים המעוגנים במחירי השוק, כך שהחיסכון הופך לתהליך מתמשך ולא למהלך חד-פעמי. הפתרון מבוסס על אותה מתודולוגיה קפדנית של ניתוח מסמכים ואיתור חריגות כמו בעבודת אנליטיקת הביקורת שלנו, אלא שהפעם היא מיושמת על הוצאות וספקים במקום על ספר החשבונות הראשי.
משרד ביקורת נשען על מדגמים אקראיים קטנים שהחמיצו הונאה מתוחכמת. AI שמנתח 100% מספר החשבונות סימן דפוסי הונאה ופרצות בקרה, והעביר את המשרד לכיסוי מלא תוך קיצוץ חד בעבודת השטח.
לפרויקט המלא ← תיק מוצרים ועלות · מוצרי צריכהקטלוג מנופח של 1,500+ מק"טים הסתיר את העלות האמיתית שלו. ניתוח עלויות ב-AI קיצץ את המגוון ב-25% בלי אובדן הכנסה, הוריד את זמן ההשבתה של הקו ב-35%, ושחרר הון חוזר שהיה כלוא במלאי עודף.
לפרויקט המלא ←