The ROI Rules of AI: Procuring Success (Sponsored Content)
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寻找和引进新的供应商对于采购人员来说是一个耗时的过程。邓白氏与IBM合作，将人工智能应用于这一过程，使员工能够用简单的英语查询其数据库，以找到符合他们所需标准的供应商。结果是一个更简单、更快的流程，为公司节省了时间和金钱。本期由IBM赞助。请访问omnystudio.com/listener了解隐私信息。</context> <raw_text>0 鉴于您是彭博播客的订阅者，我们认为您会对一个新的四集赞助播客《AI投资回报率规则》感兴趣。该播客由IBM和彭博媒体工作室制作，探讨了商业领袖如何看待人工智能项目的投资回报率。您可以在收听您最喜爱的播客的任何地方订阅。这是一期最近的节目。

想象一下，您在一家大公司的采购部门工作。您被指派为公司旗舰产品的一个关键组件寻找供应商。您需要限制公司的风险。因此，您首先会问，潜在供应商的财务状况是否健康？他们是否正在被起诉？他们在环境、社会和治理指标上的得分如何？供应商因战争或飓风而暂时关闭的几率有多大？而这些只是您需要回答的一些问题。彻底调查一个潜在供应商可能需要您几天的时间。问题在于效率。我们发现，每一个任务都非常耗时。这是邓白氏首席数据和分析官Gary Kotovitz所说的话。

他的公司刚刚推出了一款由人工智能驱动的产品，使采购专业人员能够快速研究供应商。这就是他们如何构建它以及他们和他们的客户在此过程中学到了什么的案例。来自IBM和彭博媒体工作室，这是《AI投资回报率规则》，我是您的主持人Edward Adams。♪

在这个播客中，我们正在探讨各种规模的组织如何使用人工智能来改变其运营，旨在提高其投资回报率及其客户的投资回报率。

在财务数据方面，没有比邓白氏更具历史意义的公司了。邓白氏是一家数据和分析公司，已有近200年的历史。我们收集了超过5.9亿家私营公司的资料，并为我们的客户提供供应链管理、信用决策、贷款决策以及销售和营销方面的见解。无论您是购买还是销售，您都需要邓白氏收集的这类信息。

销售人员用它来寻找潜在客户。银行用它来评估申请贷款公司的信用度。采购专业人员用它来降低其供应链的风险。如果说疫情教会了公司什么，那就是供应链存在许多风险，既有可预见的，也有不可预见的。采购人员的工作是预测可能出现的问题并减轻这些风险。

邓白氏长期以来一直通过其自身的数字界面和第三方采购应用程序提供对其数据云的访问。一位研究潜在供应商的采购人员可能会说：我想看看他们的ESG评分，我想看看他们的信用评分，我想看看他们的供应链概况，或者我想看看他们的实际位置。因此，所有这些通常需要花费时间才能完成的查找工作。

为了节省采购人员的时间，邓白氏与IBM及其Watson X AI和数据平台合作，创建了一个名为“Ask Procurement”（询问采购）的新自然语言界面，采购人员可以使用该界面提出诸如……“请告诉我关于ABC公司的一切信息”这样简单的问题。

或者，员工可以一次搜索所有特定的采购标准，例如询问具有强大信贷、低债务权益比率且为少数族裔所有的部件制造商。从“Ask Procurement”生成的初始供应商列表中，员工可以通过提出更多问题来进一步缩小潜在客户范围。该产品大约花了六个月的时间来构建，并于11月初开始向客户提供。

据Kotovitz称，它已经为邓白氏带来了回报。投资回报有两个方面。准确性与他们的决策有关。为了做出正确的决定，我是否拥有所有 readily available 的信息？第二个是效率和生产力。

在与客户合作构建产品的过程中，邓白氏了解了很多关于客户工作流程的信息。您开始了解，您通常是寻找ESG评分和信用概况，还是通常寻找ESG评分以及，比如说，公司所有权？这两个问题对大多数客户来说是最重要的，还是其他什么？

因此，随着时间的推移，这开始为您提供大量关于客户如何与您的数据交互以及您需要设计的流程类型的智能信息。客户还接受了关于生成式人工智能能做什么和不能做什么的教育。众所周知，生成式人工智能本身对许多客户来说是一个全新的概念。我认为我们在构建它时面临的最大挑战之一

是让人们了解它能为他们提供的价值。现在他们知道了它的功能，客户就会有这种“啊哈”时刻。然后从那里开始，他们开始说，好吧，我现在明白了。所以这就是我想要的一切。Codavet表示，该产品的早期用户发现，他们审核潜在供应商所需的时间平均减少了10%到20%。

在大型公司中，采购团队的人数可能达到数千人，这是一个巨大的节省，可以用来解决更具战略意义的采购问题。邓白氏选择IBM是因为它可以在创建产品的过程中扮演多个角色。因此，IBM是一个很棒的合作伙伴，他们……

与他们的客户合作，我认为，是从多个不同的维度。一个是他们显然是技术提供商。IBM也是客户。他们是这款采购产品的消费者。他们带来了一些专业知识。因此，当我们开始使用Watson X平台及其相关的技术堆栈时，他们有一个构建团队帮助我们

收集需求以及实际开发。据IBM美国行业市场总经理Dave McDonald称，邓白氏在构建资产采购方面的经验为其他公司开始其人工智能之旅提供了经验教训。首先，我想说的是，大多数转型项目，例如从生成式人工智能开始，都与人员、流程和技术有关。因此，让我们从人员和流程开始。

人工智能不应该是仅由IT部门主导的倡议。

因为它有点像科学项目，很少能达到人们正在寻找的业务效益和投资回报，从而推动价值创造。因此，我们的建议是，您始终需要一位业务线赞助商，他们将直接受益于人工智能项目的成果。它不能仅仅是一个简单的提问和得到答案的问题。它必须影响和改变业务流程。因此，人员和流程是第一位的。第二是……

如果您使用的是每个人都可以访问的大型语言模型，那么它会给每个人相同的答案。它并没有真正为您带来竞争优势。因此，能够将其他人无法访问的私有数据与自然语言处理和语音的传统大型语言模型功能相结合，这将是推动其发展的关键。

邓白氏现在正将注意力转向创建“Ask Procurement”的第二阶段，这将使客户能够将其自己关于供应商的数据集成到邓白氏提供的数据中。Kotevitz认为，采购部门将越来越多地允许其他部门的员工与该产品互动，从而进一步节省时间。

利益相关者能够自己提出问题并得到解答。这减轻了当今采购专业人员承担的许多不必要的任务，例如回答“我的订单在哪里？”之类的问题。这是《AI投资回报率规则》，一个来自IBM和彭博媒体工作室的播客。如果您喜欢您听到的内容，请订阅并留下您的评论。

我是Edward Adams。感谢收听。