采购商如果不学会如何降低成本，未来将被人工智能取代
采购商如果不学会如何降低成本，未来将被人工智能取代
2016年底奥巴马的科学和经济顾问发布了一份关于人工智能的报告指出20年后人工智能可能威胁美国47%工作岗位。麦肯锡最近发布的《人工智能-下一个数字前沿》中也指出“60%职业中，至少30%的工作内容将会被基于人工智能的自动化替代”。在金融行业，由于人工智能而导致的裁员已经是全行业趋势。2017年3月，位于纽约的美国全球投资管理公司--贝莱德(BlackRock)宣布将裁掉40个工作岗位，用人工智能的电脑化股票交易算法，取代部分人力投资组合经理。
这股洪流无疑会影响公司运营的各个职能，采购职能当然不能例外。但细化到不同的采购品类和不同的采购工作内容，受到冲击的程度是完全不同的。在未来10-15年，高频采购交易将会大规模被自动化替代;依托人工智能的推荐方案，采购决策的的效率和合理性将大幅提升。
间接材料采购将会消失
即便没有人工智能的影响，间接材料的战略采购和运营采购的职位也会大幅度减少。企业对间接材料的采购行为在向消费者市场的采购行为演变-“去中介化，需求者在购物平台上直接下单购买”。平台方将承担这些物料的战略采购工作，包括供应商选择和合同谈判(铸造行业采购商可以在百度搜索，“铸造订单网”目前这个网站只针对铸造行业的采购商进行免费服务);而普通需求者就像在淘宝、京东上买东西一样便捷，不需要任何运营采购人员的介入。采购交易的细节会和企业的内部系统(如ERP)同步。
与此同时，集成知识图谱的深度学习推荐算法在推荐效果上将逐步替代传统的协同过滤推荐模型，进一步提升需求者的采购体验和平台的服务水平。来自不同行业、不同规模和不同采购标准的企业需求人员在平台上看到的供应企业、产品标准和质量、产品价格都是不同的，实现按照具体企业定制的智能推荐方案。
铸造订单网企业购搭建的企业级电商化采购平台，将原本繁琐的采购工作简单化、信息化、透明化。截止2017年底，铸造订单网平台现有供应商客户数5万家，活跃供应商家。
运营采购大幅度自动化
从技术角度看，直接材料的运营采购自动化在20年前就已经解决。将产品需求计划通过MRP(物料需求计划)分解为采购需求，自动转换为采购订单，通过EDI / WEB EDI / ROSSETNET与供应商和物流服务商交换物料需求预测、采购订单、采购订单确认、物流信息和付款的数据。运营采购自动化这么多年没有大规模落地固然有客户认可、使用成本等多方面原因，但根本原因是由于产品预测的准确度低造成采购订单频繁提前、推迟或取消的采购效率低下远远超过采购自动化带来的效率提升。运营采购的日常工作中，20%的时间在处理采购订单，80%的时间在和计划管理、供应商和物流商沟通协调发货的安排。
随着消费渠道去中介化的发展和人工智能技术对客户需求数据的挖掘、分析和提炼，供应链的牛鞭效应将会大幅度改善。一方面，使用人工智能精准预测客户需求;另一方面，当企业与供应方的系统数据实时联通后，人工智能技术可以分析供应方的产能利用率和瓶颈环节，企业可以平衡供应链供需关系并实时优化库存，同时实现完全自动化采购和订单处理。而传统的ERP厂商如SAP已经在这个领域布局。
德国在线零售商Otto通过人工智能程序，对未来30天内公司将销售产品的预测准确率达到90%。 预测非常可靠，Otto现在可以根据人工智能预测的订单构建库存，从而能够大幅提升物品交付给客户的周期。Otto对这项技术非常有信心，每个月系统自动从不同厂商订购20万件物品。
战略采购走向智能化
战略采购包含寻筛、审核、询价和合同等环节，其中寻筛和询价这两个环节尤为重要。基于垂直行业知识图谱的智能经纪人(Virtual Agent)和机器学习未来将深度介入直接材料和项目采购的这两个环节，将战略采购推向智能化。具体表现为基于知识图谱的智能寻源和人工智能驱动的商业谈判算法。
商业谈判算法
高阶战略采购的最后一门培训课程通常是基于博弈论的商业谈判。重点不再是各种方法和工具，而是对谈判对手预期的管理。如果说管理是科学和艺术的结合，流程和工具是科学的体现，而谈判则上升至艺术层面。好的采购一定是一个博弈大师。虽然通过学习可以提升这方面的能力，但我更相信这种能力是天生禀赋，不是每个人通过学习都可以成为博弈大师。人工智能正在改变这种局面，你不需要懂博弈论，也可以获得基于博弈论的专业分析和建议。
2016年人工智能领域最重要的一件事是AlphaGo和李世石之间的人机大战，而在2017年德扑人机大战中冷扑大师(Libratus)战胜由2016年世界德州扑克大赛金手链冠军领衔的“中国龙之队”，代表人工智能向商业应用加速拓展。Libratus没有AlphaGo使用的深度学习技术，而是依赖于古典的线性规划，一种极其强调试错的方法。举例来说，AlphaGo是通过分析人类玩家的3000万棋谱来学习的，Libratus却是从零开始，通过自己跟自己玩大量的游戏进行学习。Libratus依靠的是大量的数学计算，利用博弈论，通过平衡风险与收益来决定自己的下一步。将这种商业谈判算法应用到询报价或招投标流程，直接材料和项目的采购决策过程的效率和合理性将会大幅提升。
关于Libratus的商业计划，卡内基梅隆大学计算机学院院长Andrew Moore表示，他自己最喜欢的商业应用是在企业交易或者是企业谈判领域，货物的供需或者货物的交易，可以用Libratus这种AI驱动的商业谈判算法来进行，人们甚至可以通过AI去摸清谈判对象的底线和谈判逻辑。
采购的未来
随着生产效率的大幅提高，一部分人工作就足以供养全社会人口的现象在北欧高福利国家已经呈现。2016年6月瑞士发起了的一项公投。公投的内容是:瑞士人民不工作，也能每个月获得2500瑞士法郎(约合1.68万人民币)的“工资”。 虽然结果是76.9%的瑞士公民投了反对票，但随着人工智能对人类“身体能力”和“认知能力”的替代，这将会成为全球的普遍现象。
在未来10-15年，不同的采购品类和不同的采购工作内容的采购职位也会呈现如上图所示麦肯锡对于美国市场会被人工智能替代的工作分析的类似分布。
在商业模式和人工智能的双重影响下，80%间接材料的采购职位将会消失
直接材料的运营采购将会大幅度自动化，将减少60%的直接材料运营采购职位
人工智能带来的流程效率效益提升，将影响30%的直接材料战略采购和项目采购职位
采购将会从专业职能向管理职能转变。基于分布在流程不同阶段的人工职能产品的专业分析及建议，采购人员将侧重于对供应资源的管理工作:供应成本管理、供应风险的管理、供应商关系管理、供应商绩效管理和战略发展管理。在成本管理方面，由于一个产品70%的成本是在研发阶段决定的，采购将深度参与产品的前期开发。
采购职位减少是大势所趋，但采购部门在公司价值链上将由支持职能转变为直接为客户创造价值的核心职能。采购人员现在不是，将来也不会是公司“没用的闲人”。
做为采购人，每年都有降本指标，该如何做呢，可以参照以下下以下4个方法
很多采购会自嘲;我一年只做一件事，降价。听起来像开玩笑，但是很大程度上也说出了降价在采购工作中的重要性。国内企业过去30年在国际制造业行业中保持竞争力的主要利器是成本优势，但随着国内人力成本，土地价格以及各种生产资料价格上涨，以前靠拼价格、规模的竞争优势明显下降，很多制造业外迁，到越南、柬埔寨等东南亚国家已是一种趋势，特别是低端的、依靠劳动力为主的制造业。因此国内一些企业为了保持低成本竞争力必须在产品价格方面下功夫。土地价格，人力成本等从宏观上看几乎都是固定的，那么只能从生产资料方面找办法，而采购成本在制造业中的比例非常高，基本上在50-90%，假设公司采购成本占总营业额的50%，利润率是10%，采购成本那么每降低一个百分点，可以带来利润率增加5个百分点，这就是采购的杠杆作用，用1个百分点可以撬动5个百分点的利润。因此，降价作为企业保持竞争力和提升盈利水平的必然选择。如下表，A公司销售额100万，采购额50万，利润10万，通过降价2%，采购成本降低1万(降价2%)，利润增加1万(增加10%)。
采购成本占销售额50%，
利润率为10%
那么采购该如何降价?而且要年复一年的降价，供应商的人力成本、土地成本、生产资料要素等也都在上涨，哪来的降价空间?这些问题都是一直困扰采购的。因为每次与供应商的降价谈判，都是个零和谈判，导致供应商从一开始就是抵触的心理，因此谈判的过过程肯定是艰辛的，且很多时间达不到我们的目的，即使表面上看似达到了，供应商同意降价要求，但采购发现供应商后续的质量、交付、服务水平大幅降低。实际上这种谈判降价，很多时候的结果是双输，那么如何把降价从双输的结果到双赢的局面，是需要有专业的采购人士去思考和完成的。因为每个公司情况不同，产品定位和目标客户也不一致，采购的物料不一样，供应市场状况也不同，所以没有一个万能的解决方案。
我将从以下几个层面去分析降价，提出降价的总体思路和框架。
一、用帕雷托法则统计物料采购金额
帕雷托法则也称为80/20法则，学会避免将时间和精力花费在琐事上，要学会抓主要矛盾。找出占销售额80%的产品，此类产品定义为A类产品，根据此方式，我们还可以定义为B类和C类产品，我们的主要降价目标就是A类产品，因为他所占采购份额大，降价效果明显，如果花很大精力选择C类物料做降价，即使达成降价率的目标，对企业总体采购降价的的贡献也不会很大。80/20法则很大程度上告诉我们如何在降价工作中队时间及精力进行分配。如下图，A产品产品的累计采购额采购了80%，被定义为A类产品，B类产品就是累计比例在(80-95)%之间的物料，(95-100)%之间的物料则被定义为C类物料。当然这个具体百分比不是固定不变的，可以根据企业的实际情况进行变动。
2,064,567.00
2,064,567.00
1,748,956.34
3,813,523.34
1,556,799.20
5,370,322.54
909,000.21
6,279,322.75
900,000.21
7,179,322.96
999,009.67
8,178,332.63
290,009.32
8,468,341.95
200,001.11
8,668,343.06
二、按照顺序对A-B-C物料分别进行卡拉杰克矩阵分析
按照供应风险和采购金额对物料进行分类，分为四类物料:战略型、杠杆型、瓶颈型、一般型。
对于不同的物料，我们的总体降价思路和方法是不同的。比如对于MRO类的物料，我们尽量选择的是整合，打包的方法，简化流程，提高交易的效率。对于瓶颈物料降价的方式更多的事期望开发新供应商上面，一方面降低风险，另外也会给供应商带来竞争压力，从而拿到更优惠的价格，当然，在开发新供应商时需要有相对的保密性。对于杠杆物料，可以采用招投标，竞价方式进行，因为这些物流很多是常规、标准件，市场中有很多潜在的供应商可以提供，供应风险也小。对于战略物料，谈判更多的时候是相互沟通，基于整体合作的基础上进行商务沟通，比如，降价很难达到采购方理想的目标，卖方可以通过技术支持，服务等方面进行支持，可以讲是变相降价方式。对这类供应商，降价不是一刀砍的事。
三、通过内部人员和流程提升，降低采购成本
很多公司在提到采购成本时，更多的事考虑到采购花费的直接成本，并没有考虑到交易成本，如何提升采购人员的专业水平，优化采购系统和流程，通过信息化技术，提高采购工作效率，比如使用网上招标、竞价、系统下订单等，可以减少采购中的交易成本，很多大公司集团公司，到现在还在使用传真，邮件下订单给供应商，一方面交易成本高，另外，还存在中途丢失，遗漏等风险。因此，对企业来讲，使用专业的采购人员和工具就显的非常重要，这里的工具包括信息化技术、系统、流程等，只有把效率做上去，把专业度做上去，那么采购的交易成本就会降下来。
四、部门间协同，供应链降价
一谈到降价，都认为是采购部门的事，与己无关，高高挂起。确实这种想法普遍存在于公司的各个层级，这一方面与固有的观念有关，既然供应商的价格是有采购谈的，那么降价也是有采购来谈，天经地义。这种观念导致整个公司在降价谈判过程中，不能把整个公司层面资源、信息和能力整合在一起，光靠采购部单枪匹马与供应商进行降价活动，效果往往不理想。
在基于部门间协同基础上的供应链降价，是整合内外部资源和信息的基础上，完善整个产品价值流的过程，进而完成降价，并达成企业与供应商的双赢局面。降价活动并只是一个商务谈判的过程，我们可以把它看成一个项目，从项目立项，分析、方案制定、实施、总结来管理整个降价过程，这过程中有许许多多的项目参与人，包括内部和外部人员。比如通过价值工程/分析(VE/VA)，标杆学习Benchmark 、WORKSHOP 等活动、优化产品设计、完善制造工艺过程、优化价值流、改善物流方案和物流效率等。价值过程和价值分析就需要内部设计、工程、制造、质量、采购等各部门协同合作与供应商一起去优化产品设计，从产品功能、外观、制造工艺等各方面去沟通是否存在降价的机会，在这过程中供应商不在是降价活动的注定输家，它也可以通过设计优化，带来利益，供应链降本的关注点不是关注与你舍我取的过程，它关注与产品价值流过程的优化，减少不必要的浪费、提升供应链的效率、增加产品的附加值。它不在是企业与供应商之间的零和游戏，相互间更多的是合作而不是竞争。当一个超人工智能出生的时候，对我们来说就像一个全能的上帝降临地球当一个超人工智能出生的时候，对我们来说就像一个全能的上帝降临地球火红科技百家号前面小编讲过，人工智能一旦达到猴子的智力水平，那基本就突破了智能的技术封锁。那么以下的话题可能要变得有点吓人了。我在这里要提醒大家，以下所说的都是大实话——是一大群受人尊敬的思想家和科学家关于未来的诚实的预测。这里小编先引出一个沉重的概念——智能爆炸。这个概念是这样的：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制。当它完成一次自我改进后，它比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平。而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多，让它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平——这就是智能爆炸。这种级别的超级智能不是我们能够理解的，就好像蜜蜂不会理解相对论一样。在我们的语言中，我们把135的智商叫作聪明，把85的智商叫作笨，但是我们不知道怎么形容12900的智商，人类语言中根本没这个概念。但是我们知道的是，人类对于地球的统治教给我们一个道理——智能就是力量。也就是说，一个超人工智能，一旦被创造出来，将是地球有史以来最强大的东西，而所有生物，包括人类，都只能屈居其下——而这一切，有可能在未来几十年就发生。当一个超人工智能出生的时候，对我们来说就像一个全能的上帝降临地球一般。这时候我们所关心的应该是：这是否会是一个仁慈的上帝？本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。火红科技百家号最近更新：简介:科技毁灭世界，科技摆渡世界作者最新文章相关文章载脂蛋白AI降低怎么办？体检结果：0.9...
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病情分析： 您好，APOAI：为高密度脂蛋白（HDL）的主要结构蛋白，APOB为低密度脂蛋白（LDL）的主要结构蛋白。所以它们可以直接反应HDL与LDL的含量与功能。血清中出现高LDL、高APOB、高胆固醇时，易早患冠心病。载脂蛋白a1比较低了那么往往可能导致血管粥样硬化问题。意见建议：饮食方面避免油腻肥厚食物才是可以，而且要改善血液循环。
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评价成功！【新视野】人工智能的降临
两年前，我把跟踪世界8 年的研究成果梳理成文，出版了《众创时代》一书，并有幸入选了《书评周刊》《新智囊》等媒体的年度好书榜，至今，该书已经加印十多次，我感到非常欣慰，总算没有辜负读者们的期待。事实上，那时交给中信出版社的书稿，是从我的百万字写作中挑选出来的。8年的研究，我不仅发现了众创时代下的C2C（从客户需求到客户消费）商业生态圈模式，还洞察到更多新技术、新模式、新商业的规律，特别是关于人工智能的商业特殊化规律。所有这些，不可能在一本书中详尽，于是，就有了这本新书《未来地图》。
2015 年年底，我受刘庆峰博士之邀，回国参加了科大讯飞人工智能语音产品发布会。当时，除了好莱坞大片登场的冲击感外，最让我感到震撼的是，中国在人工智能领域的发展居然已与世界一流同行的水平不相上下，有了我们自己原创的产品！我立刻萌生了要研究一个中国本土企业创新案例的想法。我在想：中国企业能在世界前沿引领人工智能商业化吗？要知道，人工智能商业化可是一个非常前沿的课题，也是一个非常困难的课题。
资本对新商业是最有敏锐力的，但即使放眼全球，投资界对人工智能的商业化问题也仍然处于探索阶段。当我将自己的想法告诉好友丁健后，他对我提出了这样一个问题：能不能研究一下人工智能在商业化道路上，有什么新规律、新模式？这可就不是我原来想象的简单案例研究了。当然，也有很多人说，人工智能技术仍在不断突破，连技术问题都还没有搞清楚，又怎么可能搞清楚商业或商业模式呢？而对我来说，这恰恰是一个激动人心的新活儿，我就喜欢挑战别人认为不可能的事。
于是，我进入了一个全新的研究、创作空间，这是一个非常开放而又非常封闭的过程。
我先说一下“非常封闭”，是指我不得不专注，排除或停止所有与研究无关的事，因此我选择了闭关，我甚至在微信朋友圈里也“消失”了一阵。但是，我知道，真正的朋友绝对会支持我。“非常开放”指的是，我在2016 年春天，决定彻底放空自己，踏上了强化学习人工智能的新旅途，向科学家学习，向企业家学习，向创业者学习，向工程师学习，向同行学习，向学生学习……人工智能时代，机器都在学习，人不学习就完蛋了！
我的第一站，无疑是美国硅谷。在与我曾经在伯克利哈斯商学院的学生阿弩普·哈辛（Anoop Sinha）博士见面时，我惊喜地获知，他就是苹果Siri（苹果公司一项智能语音控制功能）项目的领导！他告诉我，人工智能并不可怕，他只用了三个月的时间，就得以进入很深的领域，他鼓励我说，世界太需要有关人工智能技术商业化的新思想、新模式了，我的研究课题对当前该领域的发展非常有价值。这个反馈给了我无穷的信心。
我所到之处、所学之人，无论是伯克利、斯坦福的人工智能实验室和教授，谷歌、微软、IBM（国际商业机器公司）、苹果、亚马逊等公司的产品和科学家，还是无数正在崛起的小公司的顶尖创意，五彩缤纷、超级前沿的研究，都让我受益匪浅。毫无疑问，人工智能就是一次人类历史上跨时代的认知革命。当我在一些中国企业学习和研究后，更是惊喜地发现，在这次认知革命中，不少中国人和中国企业，第一次在前沿创新领域，与世界一流的团队站在了同一起跑线上。
与此同时，我也惊讶地发现，在一些发达国家和地区，无论是美国，还是欧洲，我身边原来的那些中产阶级精英分子，有越来越多的人都被迫走上了快速沉沦的滑道。原因并非美国总统特朗普所说的那样（写这本书时，他还没有上任）——被中国人抢去了饭碗，他们其实是被人工智能淘汰了。更宏观一点儿的研究，也佐证了全球中产阶级正在被消亡的事实。
于是，我开始思考，人工智能时代，商业应该如何创新，才能既得以获得人工智能增强人类的红利，又能让这种红利普惠人类商业和经济，而不是加大贫富两极分化。沿着这个问题，我的学习、研究和洞察，都有了清晰的目标，也就更顺利地有了这本书的成果。也许，你能在书中看到我研究的足迹。
这一年多来，我很幸运，遇到的人和事，企业和组织，都充满了未来感，这让我有一种好像画画的感觉，每一次触笔，都是创造。我在敲打每一个字时，都会刺激我的创作突触。这一年，我也很担忧，眼睁睁地看着很多企业家和企业还没赶上互联网+的浪潮，就又要受到人工智能+的冲击！很多企业处在煎熬中，本来要上市的，没能上成；本来要转型的，没有转好；本来要改造的，改倒下了。对很多企业和个人来说， 人工智能及其簇群的爆发，也许意味着“淘汰”、“贫困”，甚至“战斗”的终结。大众也许不再是真正意义上的“智人”（intelligent），而成为被降维的“聪明人”（smart）——就像尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中所描述的那样：“不是什么人都是有用的”。而在他的新书《未来简史》中，“智人”正在成为“神人”。这正好佐证了这本书所关注的商业中“强者恒强，弱者更弱”两极分化日益严重的观点。
于是，我们发现，人工智能也许会让人类进入一个隐形的、争夺未来的“战争”之中。这场战斗，已经从商场开始了！其中有可能包含了智人与人工智能，智人与聪明人，智人（好人）与智人（坏人）的对抗。我暗暗想，我的这本书应该有点儿使命感，那就是提出这样的一种观点：通过技术商业化的创新，可以化解对立，而解决对立最好的方案，就是实现可持续发展的多级繁荣，而不是少数寡头的游戏。
因此，为大众转型、升级、创业、投资，至少提供不走弯路、不被淘汰的一些洞见，就成为我对研究成果的最低要求。而我最真切的希望是，如果这本书能通过发现人工智能商业化的一些科学规律，为大众创业和企业转型、创新，提供可用来落地的战略框架与模式，帮助企业走上多级繁荣的新商业大道，那就是最理想的了。当然，这有赖于读者的最后收获。
同时，你一定要知道，我的研究是动态的，因为人工智能将一切变化都带入了超速发展的轨道，而且要比我们想象中快得多。人工智能机器人可以24 小时不停地工作，处理我们不可预见之事，人工智能行政助理可以完成比人类更靠谱的日常任务；人工智能助教或呼叫运营员可以比人类更高效地应对要求；人工智能工程师可以做出比人类更好的设计创意；人工智能飞行员可以比人类更安全地引导飞船落地；人工智能研究员可以比人类更快地发现新科学定律； 人工智能机器人，可以比人类更聪明地实现自我组装。
你也一定知道，上面所提到的这些，都已经不是人工智能最新的创造了。今天，人工智能技术已经加速进入一个更神奇的领域。那就是人工智能对人类能力本身的增强，让普通人变成天才。人类只要拥有一种特殊的人工智能产品，就可以用心智/ 意念与其深度连接和沟通，借助云资源，让人类本来非常有限的资源和记忆，变成比之前聪明百万倍的新智人。
雷·库兹韦尔将这种因人工智能而增强人类能力的变化，称之为“双指数级增长”，因为人类对人工智能技术的研发，与人工智能参与更新的人工智能技术的研发是同步叠加的。20 世纪80 年代时，人工智能的突破需要10 年，而未来，可能只需以毫秒计算。
可以想象，2017 年1 月，我写完这本书，而当你在春节后读到它时，也许就已经又有新的人工智能技术和概念出现了。如果你在2027 年时再读这本书，书中的很多想法、策略、规律将会被检验。正像2006 年，我在中国出版的第一本书《下一步：中国企业全球化路径》一样，我当时提出，中国碎片市场与全球系统市场之间，有一个强基因与弱基因的全球竞争框架，其中不乏诸多规则、效应、路径等，有幸今天都被验证了；也像2015 年的《众创时代》，我提出的共享经济商业生态圈模式，也在今天被广泛应用。当然，在2027 年第一次读到这本《未来地图》的新读者，也许会感觉这像一本古怪的历史书。
因此，我的任务，就是要致力于创新、迭代新思想和新方法，无论是打印的还是在线的。我感到，生在这个时代，是如此幸运！让我们一起迎接人类历史上，最宏大的技术与商业的认知革命，并享受人工智能时代多级繁荣新商业的创造过程。（作者吴霁虹，北京大学访问教授；本文为作者所著《未来地图——创造人工智能万亿级产业的商业模式和路径》序言，中信出版社2017年4月出版。）
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