在沃爾瑪讓AI負責採購協商,推行自動化商談系統的四項心得

企業在向供應商採購時,很多時候是簽訂未經協商的制式合約,使供應商失去彈性。但要採購人員實際去協商,也往往耗費大量成本。沃爾瑪如何用AI自動化協商軟體解決這些問題?

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就像大部分進行大型採購的組織一樣,沃爾瑪(Walmart)不可能與所有超過10萬家的供應商進行個別協商。於是,有20%的供應商都是簽訂制式合約,條款通常沒有經過協商。這並不是與這些「尾端供應商」往來最好的做法。但是,如果雇用更多人力擔任採購人員來與這些供應商協商,增加的價值也不敷成本。

沃爾瑪以人工智慧(AI)驅動的軟體解決這個問題。這套軟體有一個文字介面(也就是聊天機器人),能代表沃爾瑪與真人供應商協商。加拿大沃爾瑪在2021年1月試行這項解決方案,並以供應商提供的回饋來訓練這套系統。此後,沃爾瑪又在另外三個國家部署這項解決方案,而有更多國家的沃爾瑪,計畫在不久之後採行這項科技。 本文要分享四個心得,談談如何運用自動化採購協商,讓採購商和供應商都能受惠。這類系統能夠節省開銷、提升雙方的交易條件,並增加供應鏈的彈性和韌性(resiliency,或譯復原力)。

試行計畫

有鑑於AI的進步,沃爾瑪開始探索尾端供應商採購協商自動化的可能性,並在2019年核准了一套叫做Pactum AI的軟體產品。新冠疫情延宕了這項部署,但是一年後,也就是2021年1月,本文作者之一的迪維特,在他的組織沃爾瑪國際(Walmart International)重新啟動了這項計畫。

由於沃爾瑪已經在沙箱環境實驗過這套軟體,因此沃爾瑪國際直接在它的加拿大公司進行小型試行計畫。這項為期三個月的試行計畫納入各種利害關係人(包括89家供應商、5個採購單位,以及來自加拿大沃爾瑪金融、財務和法律部門的代表),還有Pactum,也就是創造背後那套AI科技的公司。

一開始,沃爾瑪國際估計,如果聊天機器人可以和20%參與試行計畫的供應商達成交易,這套系統就能產生正向的投資報酬。這家零售商選擇了「非轉售商品」(也就是諸如車隊服務、推車和其他在零售店內使用的設備),而不是銷售給沃爾瑪顧客的產品。它決定聚焦於支付條款有精準數據的供應商,以及有明確機會可以改進支付條款、可以確保沃爾瑪拿到額外折扣的供應商。

 

沃爾瑪國際以支付期程為目標,希望能談成提早支付有折扣,或是延長支付期限而不拿折扣。做為交換,沃爾瑪願意放棄無理由終止契約的權利(就是所謂的「任意終止契約」),改成沃爾瑪必須在30天、60天或90天前書面通知解約。沃爾瑪也會選擇性地讓供應商有機會增加品項和銷售量,來換取價格折扣。

內部採購人員挑選目標供應商,並為Pactum AI的機器學習演算法建立訓練情境。這些情境用來建立結構化腳本,引導供應商完成協商。供應商可以按照自己的步調回應這些情境。

沃爾瑪國際邀請大約100家尾端供應商試用這套解決方案,其中有89家同意參與。聊天機器人與64%同意參與的供應商成功達成協議(遠遠超過原訂目標,也就是20%),平均協商時間為11天。平均而言,沃爾瑪省下1.5%的協商支出,而支付期限也平均延長35天。

試行後,沃爾瑪國際訪談協商成功的供應商,發現其中有83%認為這套系統容易使用,而且喜歡這套系統能給他們討價還價的空間,並給他們時間,讓他們能用自己的步調考慮協商。例如,烘焙設備製造商MIWE的總裁班.嘉里斯托(Ben Garisto)就說:「面對面協商時,你不一定在事前就會想到問題,你得即時反應。其他類型的自動提議系統有時候有點像是範本,沒有我們發揮的餘地。」

不過,有幾家供應商仍然偏好面對面協商。有些供應商則想要更為精簡、更為流暢的腳本,不要禁止供應商在協商過程中返回前面的步驟。

沃爾瑪在試行後改良情境與腳本,並把這套解決方案推展到美國、智利和南非的供應商。截至目前為止,聊天機器人與68%供應商達成協議,省下了3%的支出。

四大心得

對採購自動化有興趣的企業,在開發與引進這類系統時,可以應用以下幾個心得:

  1. 盡快進入試行階段。許多企業的AI旅程在概念驗證階段就走不下去了——根據顧能公司(Gartner)的數據,只有不到一半的計畫進入試行階段。這是因為概念驗證階段的重點是技術能力,而非業務目標。沃爾瑪決定跳過概念驗證階段,直接進入以業務目標為重點的試行階段。

沃爾瑪的「業務負責人員」(也就是負責預算以及與供應商往來的人員,例如負責店面用品的營運部門,還有負責硬體與軟體的IT部門),協助建立協商用例和情境。沃爾瑪的採購人員針對訓練聊天機器人所需的協商情境,提供重要的專業意見,並提出參與試行的供應商名單(取決於哪些供應商和沃爾瑪有足夠的交易量可以確保協商進行,以及哪些供應商願意得到協商的機會)。法律團隊則確保聊天機器人的腳本和協商完成的合約,符合沃爾瑪的訂約標準和政策。

  1. 從間接支出的產品類別與事先核准的供應商開始。沃爾瑪從非轉售商品(也就是不賣給零售顧客的商品)開始試行,盡量降低新採購做法的測試對於企業的風險。沃爾瑪也聚焦於事先核准的供應商,這樣一來就不會因為需要核准新的供應商而延遲開始試行。
  1. 決定可以接受的取捨。自動化採購需要精準界定採購者為了換到自己想要的東西,願意退讓到什麼底線。例如,AI聊天機器人需要知道採購者願意做出的具體取捨,比如說從收到發票後10天內全額支付,轉變為接受收到發票後15、20、30、45或60天內支付,換得更好的終止合約條款,並讓供應商有機會擴大與沃爾瑪的生意往來。
  1. 擴大地區、產品類別和用例,來擴大規模。沃爾瑪對這項計畫的信條是「辦到它、擴大它」。成功的試行幫沃爾瑪將這套解決方案推展到其它事業單位。加拿大、美國、智利和南非試行之後,即將要部署到墨西哥、中美洲和中國。此外,產品類別也擴大了,納入運輸路線費率的協商以及部分轉售商品的協商。有些中層供應商現在也採用這套系統,而聊天機器人也具備了多語能力。

規模的擴大提升了生產力,因為這套軟體每一次協商都在學習,從而縮短新產品類別的建置時間。此外,聊天機器人能同時進行2,000場協商,這是真人採購人員做不到的事。 我們可以看到發展的軌跡:隨著條款愈發具有演算法性質,沒有管理到的供應商就愈少。如此一來,採購專業人員就能減少花在協商協議的心力,加強關注策略關係、例外情況和持續改善。

文章來源:哈佛商業評論 4月號