电子采购应用的案例 17万亿数字化采购市场，在AI时代质变|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

17万亿数字化采购市场，在AI时代质变

AI采购应用在2024年已全面开花。

企业采购是供应链管理的重要组成部分，这一企业行为从合同和订单管理中衍生而出，随着政策推动，采购供应链形成了覆盖供应商寻源、采购商城、供应商全生命周期管理、采购协同的闭环管理能力，还从单一的采购环节向研发、生产、物流、服务等环节延伸。

企业物资采购规模庞大。亿邦智库《2024数字化采购发展报告》显示，2023年全国企业物资采购总额约175.4万亿元，其中数字化采购额约17.2万亿元，渗透率达9.8%，增速15.2%。

从物资采购品类看，2023年生产性物资采购额为97.3万亿元，非生产性物资采购额为78.1万亿元，非生产性物资主要涉及办公用品、MRO工业品、工会福利、营销物资四大场景。其中，办公用品市场规模约2万亿元，MRO工业品约8.9万亿元，营销物资约2万亿元，工会福利超1万亿元（员工福利支出约占薪资的6%-8%）。

这个十几万亿的大市场，先后经历了在线化、数字化、智能化等技术驱动带来的商业模式重构。随着招投标从线下转线上，企业采购从ERP、SRM（供应商关系管理）软件演变为网上商城，又迎来AIGC的全面改造——不仅快速用上了AI营销、AI客服、AI知识库等通用模型能力，也在积极探索智能寻源、AI招投标、AI导购、智能核价、智能合同、智能物流调度、智能供应商画像与风控等采购特有场景的AI落地。

技术进展正在为采购带来哪些改变？AI如何带动采购数字化创新？本文将初步梳理采购不同环节中的AI应用及实践案例，为行业提供参考。

采购前：以标准化构建数字化基础

多种力量在推动企业采购的发展：

在需求侧，央国企不断推进阳光采购，将采购权限从子公司收回总部，进行统一线上采购建设。采购方式也从直接交易的供应商协同拓展至多级供应商协同。

在供给侧，采购服务商通过软件和资源，串联起供需两端，实现从需求预测、寻源、商城采购、订单/合同管理、采购/付款、供应链计划、智能补货的全流程管理。

大量供应商被整合进服务商的采购系统，通过数字化采购平台实现产品销售和业绩增长。

只不过要想采购做得妙，先要标准建得好。企业采购长期以来面临物资编码混乱、SKU管理难、供需匹配费劲、寻源招标慢等问题，标准的不统一也让数字化能力被局限在局部环节，难以形成全链条的科学决策和降本增效。

如今，大模型带来新解法。

▶ AI重构物资/商品编码体系

标准化是数字化与智能化的前提，但企业采购中的商品编码混乱由来已久。

在数字化早期，商品信息就不太完整。比如缺失产品图，缺标题，缺品名，缺重量体积，缺税收编码等。而且To B行业商品种类繁多，不同企业的商品需求也各不相同，单个企业建起的商品目录很难得到复用。

同时，由于商品来源各异，客户、各级供应商甚至整个供应链的商品编码各不相同，导致企业在建立商品数据库时，无法有效识别同种不同名的商品。

如今，大模型的语义搜索、意图识别和图像识别技术，正在重构采购的商品编码体系。

擅长语义理解和图片分析的AI，可以通过产品图片和详情页的采集和分析，对图像进行多层次特征提取，再与标准供应链数据库的图像信息匹配；还可以通过产品品名、型号、属性及描述信息，进行识别分类和标准化处理，帮助企业快速建立标准化的物资/商品编码。

中交电商 总经理陈鹏告诉亿邦动力，由于供应商之间的商品编码并不一致，比如A供应商推了十几万SKU，B供应商推了十几万SKU，同一个物品，在不同供应商那里有不同的描述文字。所以中交电商训练的AI会识别描述和商品之间的关系，进行商品编码的合并，合并不了的商品，再推给人工做再次干预。（推荐阅读《专访中交电商总经理陈鹏》）

天源迪科 则基于“迪科工业品大模型”构建的AI企业物资治理系统，解决物资数据混乱、标准不统一、数据质量差的问题。“迪科工业品大模型”不仅能智能识别和处理物资数据，实现数据归一化和标准化，提高物资调度与管理效率，还能将前置物资智能审核效率提升150%，数据质量提升80%。

更具独创性的是京东工业 的墨卡托标准商品库 。这是一种新编码方式，用AI叠加各品类头部品牌商的专家经验，提炼出商品共性后形成的一套统一商品参数，构建出一种统一的工业供应链“语言体系”。目前，京东工业品墨卡托标准商品库已建设有四级类目，与1500家工业品专业品牌合作进行数据对接，建有2500多个商品数据库标准模板并开展应用。（推荐阅读《独家解读：5000万商品库，京东如何拿下第二战场》）

▶ 企业招投标，全面AI化

供应商想要进入客户的采购体系，还要经历招投标环节。统计数据显示， 2019年至2023年全国招标项目数量实现了连续5年自然增长，招标数量骤增。

对采购方来说，审核海量标书耗时耗力且易于出错。对供应商来说，客户的报价单往往包含几千条甚至几万条数据，通过人工匹配上万条数据和超百万SKU，让标书的复杂度直线上升。

不少企业正凭借“大模型+本地知识库”的深度融合，开发高效精准的“AI招投标助手 ”。

比如大唐犀维电商 ，利用大模型自动识别资质、证照，通过OCR、NLP自然语言理解，联动第三方网站进行验证，训练了近80种常见资质以及业绩合同的智能评审模型。研发采购文件和报价文件结构化编制工具，编制了600余个采购文件范本，建设资质业绩、供应商信用标准库，实现信息自动集成、引用和比对，为智能评审提供技术支撑。（在京发布》" linktype="text" imgurl="" imgdata="null" data-itemshowtype="0" tab="innerlink" data-linktype="2">推荐阅读《<2024数字化采购发展报告>在京发布》）

齐心集团 则通过AI系统，自动寻找相似或相同商品，自动匹配相应的SKU，并通过成本、质量和模型匹配价格，快速报给客户。

国家能源集团更是运用AI进行采购场景创新的国内首个“智能无人评审系统 ”。这一系统建设了一套从采购文件编制、报价文件响应、评审结果输出为一体的智能化采购解决方案，实现非招标采购全类别、全评审方式全覆盖。仅需专家对自动评审出的偏离项进行复核即可完成评审，大幅降低自有裁量权、显著提高评审效率。目前上线运行8万余单，准确率超97%。

▶ 智能寻源，提供多维度供应商画像

寻源指的是企业在供应链管理中，寻找可以提供优质产品和服务、满足企业需求的资源，包括供应商寻源、采购寻源、溯根寻源等多个方面。

传统的寻源依靠企业的人员分工，异地寻找。2.0阶段的寻源已经延伸到AI搜索与智能匹配。

被AI加持过的寻源系统，支持跨区搜索，可以智能推荐匹配，还能提供多维度供应商画像，甚至可以进行全网招募供应商。除了搜索框搜索外，还可以进行高级搜索，比如选择采购类型、产品分类、注册地区等要素，提高了寻源精准度。

用友BIP采购云 就利用大数据分析模型，依据供应商的历史绩效记录、技术能力（Technology）、成本控制（Cost）、交付表现（Delivery）以及环境与社会责任（Environment & CSR）等多维度评估指标，精准定位与推荐最符合企业需求的优质供应商。

▶ AI导购，采购员的好帮手

尽管有了数字化的寻源、商品系统，采购员日常工作还是繁重。因为采购员还要面对信息获取、供应商管理、价格波动预测、数据分析等方面的难题，不仅影响采购效率，还可能对供应链的稳定性和采购成本控制产生不利影响。

AI导购成了采购员的好帮手。由大模型+RPA构成的采购助手，可以为采购人提供关于商品型号、参数、规格等专业问题的咨询服务，还能够通过自然语言交流对复杂需求进行精准分析、做出专业的商品推荐。

同时AI导购还被一键导入企业专属知识库，提供企业流程、制度、管理规定、操作指引，采购员可以通过和AI导购对话，咨询任何企业规定或需求细节。

比如阿里国际站推出的AI生意助手 ，具有自动接待功能，可以0时差全天候及时回复海外客户。同时还可以帮助商家快速发布商品，将商家发布商品的时间从原本的60分钟，缩短至最快60秒。

京东工业也基于AI大模型推出采购助手 。通过AI大模型的自然语言能力，以及对采购知识的理解能力、合成能力、生成能力和检索能力，辅助人工，提升效率。这是类似于助理员工，或者虚拟员工的角色。

此外，不少企业还尝试通过大模型进行需求预测、供应商管理、智能合同管理等环节，在多个维度帮助企业采购降本增效，增强采购供应链的透明度和可追溯。

采购中：在海量SKU中寻找订单的最优解

从ERP软件到SRM软件到网上采购商城，企业采购经过多轮迭代，正式形成以电商商城为代表的主要采购方式。亿邦智库调研显示，截至目前国务院国资委监管的97家央企中，已经有超过70家企业建立了采购商城 。政府、军队体系亦自上而下建立了自行采购平台。

尽管做到了采购的线上化，但大宗商品价格波动剧烈，非生产性物资种类多、渠道复杂、数据庞大，企业如何在海量商品中找到自己采购订单的最优解？

▶ 价格监测，让企业不当“冤大头”

想要在采购过程中不当“冤大头”，每个企业都不会错过价格监测这个关键环节。但价格不是你想监测就能监测到，“采购时缺少价格参考，监管体系不完善，采购价格高导致合规性风险等问题。”天源迪科执行总裁谢立拓认为。

对于价格涨辄大起大落的大宗商品采购来说，价格预测已经成为行业常态，老道的从业者都会靠“总结经验”和“猜行情”来预判价格走势。

比如钢铁行业在每年春节前都要进入冬储阶段，钢贸商通常会在春节前1-2个月储存钢材，在春节后进行销售。但企业要不要冬储，取决于对春节后价格的预期，经验时灵时不灵，冬储也会有亏损风险。

兰格钢铁基于二十多年行业数据积累，推出“钢铁智策”AI预测系统大模型 ，实现对钢铁行业未来1-12周现货市场的数据预测，钢铁行业上下游趋势分析预测，以及宏观经济高频数据展示、各项经济运行数据的趋势预测。

在办公用品、MRO、福利劳保等非生产性物资采购中，由于众多繁杂、渠道复杂、共计多种，导致部分网上商城的价格变动频繁，难以监测实施数据，形成最优采购计划。

亿邦智库注意到，有些央国企网上商城已经开始利用AI技术实现实时价格监控、优化定价模型，利用AI技术辅助商家入驻审核、监控商家价格行为，包括：

1. 采购预算编制时参考价格

2. 商品上下架时价格偏离度审查

3. 定标辅助，合理定价决策

4. 商城采购同款、相似商品实时比价

5. 商城价格策略定制

6. 供应商考核和管理依据

图片来源：亿邦智库

比如天源迪科的AI价格监测产品 ，可以帮助企业监测物资价格波动情况，实现智能比价、智能控价。

▶ 高效匹配，让供需双方快速牵手

面对动辄涉及上百万SKU、无数供应商的供给量，企业采购部门只能依靠人力看着订单找商品，不仅耗时耗力，而且运转低效。AI让供需高效匹配成为可能。

比如，齐心集团通过大量商品数据清洗和提取，相同、相似商品识别，格式标准化转换，将供需双方的商品信息翻译为标准化商品参数，构建了企业商品标准库模型。基于对齐的商品模型库，齐心得以为供需双方提供高效匹配。

而京东工业的太璞数智供应链解决方案， 则可以系统帮助供应链供需两端实现数智化：在供给侧，通过IPNP（工业履约神经科学）将制造商、分销商及代理商连接起来，同时连接需方与库存，通过智能决策实现供需的匹配和协同；在需求侧，完成内部供应链的数智化，包括企业自身内部需求计划、管理、供应商管理、财务打通等。这样，京东工业就可以基于算法和大模型的预测，打造最短链路，实现协同降本。（推荐阅读《中国工业品变革，五年五个关键词》）

君逸数码：深耕智慧城市领域，拥有数个大型智慧水利和交通项目案例

金融界6月28日消息，有投资者在互动平台向君逸数码提问：公司有参与智慧城市，智慧水利，智慧交通等领域吗？具体运用在哪些方面能介绍一下吗？

公司回答表示：公司长期深耕于智慧城市领域，基于智慧城市治理服务及智慧民生等应用场景开展主营业务，主要涉及智慧市政、智慧管廊、智慧公安（平安城市、雪亮工程）、智慧交通、智慧教育、智慧楼宇、智慧场馆、智慧金融安防等智慧城市领域。智慧水利领域，公司拥有亭子口灌区一期工程通信设备、自动化管理监测设备采购及其安装工程、重庆市永川区中小型灌区水站网建设项目等多个大型智慧水利案例。智慧交通领域，公司拥有郑州航空港经济综合实验区道路交通电子警察系统及交通卡口系统、天全县新区道路智能交通安装项目等案例。具体内容请详见公司官网与指定官方媒体的定期报告。

本文源自金融界AI电报