Искусственный интеллект (ИИ) повсюду, но большинство организаций все еще сталкиваются с практическим вопросом: с каких сценариев использования ИИ нам следует начать и каков самый быстрый путь от экспериментов с ИИ к ощутимым бизнес-результатам? Если вы уже экспериментировали с ИИ, но испытываете трудности с превращением пилотных проектов в измеримый эффект, вы понимаете необходимость практического и предписывающего подхода, который определяет, где ИИ принесет реальную пользу, может быть применен с уверенностью и позволяет отслеживать результаты.
Именно на это отвечают пакеты сценариев использования ИИ от Infor™ с их отраслевыми рекомендациями, которые предлагают четкую отправную точку и направляемый путь к окупаемости инвестиций (ROI). Каждый пакет — это готовый к использованию набор рекомендуемых аналитических данных о процессах и производительности, основанный на ИИ и адаптированный к отраслевым рабочим процессам и ролям, с четкими указаниями о том, где применять автоматизацию ИИ, что измерять и какие действия предпринимать дальше.
Поставляемые в рамках Infor Velocity Suite, они нацелены не на «больше ИИ», а на облегчение практического внедрения ИИ и ускорение окупаемости инвестиций за счет ИИ, который естественным образом интегрируется в рабочие процессы, уже выполняемые вашими командами. Infor Velocity Suite объединяет в одном комплексном предложении решения, инструменты и экспертные знания в области ИИ, необходимые для работы на самом высоком уровне.
Оценивая варианты ИИ от других поставщиков, вы часто увидите длинные списки универсальных агентов. Горизонтальные ERP-возможности и обилие универсальных агентов создают мало ценности из-за недостатка отраслевого и бизнес-контекста. Это приводит к поверхностным, дорогостоящим и трудоемким результатам, когда вам приходится самостоятельно связывать элементы воедино, что порождает больше сложности, чем ценности. Infor применяет предписывающий подход. Infor рекомендует пакеты сценариев использования ИИ, разработанные специально для процессов вашей отрасли, чтобы функциональные роли имели четкие инструкции о том, с чего начать и как расширять использование с течением времени, тем самым увеличивая бизнес-ценность.
Почему предписывающий подход превосходит объем ИИ
Ваша организация работает благодаря операционным процессам, поддерживаемым вашей ERP. Клиенты Infor получают выгоду от встроенных и проверенных отраслевых процессов, которые обеспечивают ценность в соответствии с передовыми практиками с момента запуска. Пакеты сценариев использования ИИ предназначены для усиления этой ценности, добавляя аналитические данные и автоматизацию на базе ИИ непосредственно в процессы, где выполняется работа, под руководством глубоких знаний Infor о данных и отраслевых процессах.
Пакеты предписывающих сценариев использования ИИ превосходят простую «количество ИИ», устраняя три распространенные причины неудач:
- Путаница в охвате: пакеты сценариев использования ИИ разработаны вокруг процессов, на которые вы уже опираетесь (например, эффективность расчетов с кредиторами или операции по продажам и выполнению заказов).
- Трудности при внедрении: пакеты сценариев использования ИИ рекомендуют проверенный подход к применению ИИ и автоматизации, основанный на анализе неэффективности ваших бизнес-процессов, чтобы команды могли действовать уверенно.
- Неопределенность в отношении окупаемости инвестиций: пакеты сценариев использования ИИ нацелены на быстрое получение измеримых бизнес-результатов (например, сокращение цикла конверсии денежных средств для высвобождения оборотного капитала).
Как пакеты сценариев использования ИИ приносят вам ценность быстрее
Infor структурирует каждый сценарий использования ИИ вокруг четкой прогрессии — диагностика, автоматизация, оптимизация — которая дает вам направляемый путь к доказанной бизнес-ценности. Поскольку наши пакеты основаны на отраслевых процессах, они учитывают операционные реалии, с которыми не может справиться универсальный ИИ.
Рассмотрим расчеты с кредиторами и управление поставщиками. Предприятие пищевой промышленности должно управлять быстрыми и высокообъемными циклами оплаты поставщикам из-за скоропортящегося характера сырья, частых закупок за наличные, волатильности цен и правил безопасности пищевых продуктов, которые тесно связывают идентификаторы поставщиков и прослеживаемость с процессом оплаты. На рисунке ниже представлен пример «Предписывающего сценария использования для пищевой промышленности» для эффективности расчетов с кредиторами и управления поставщиками. Промышленный производитель, напротив, работает с меньшим количеством более крупных поставщиков, более стабильными ценами и более длительными условиями оплаты.
Infor разрабатывает свои ERP с учетом этих отраслевых различий. Они интегрированы с проверенными и специфичными для отрасли процессами, которые помогают исключить кастомизацию и ускорить внедрение, обеспечивая при этом промышленный контекст, необходимый для предоставления ценности ИИ и автоматизации.
Вот как работает прогрессия «диагностика-автоматизация-оптимизация» на примере расчетов с кредиторами в пищевой промышленности:
1. Диагностика
Получите фактическое представление о текущем функционировании процесса по сравнению с передовыми практиками с помощью Infor Process Mining на базе ИИ. Узнайте, как счета-фактуры, квитанции и отслеживание поставщиков перемещаются на самом деле — от закупок на склад, затем в команду качества и, наконец, в расчеты с кредиторами. Определите места, где работа замедляется из-за таких проблем, как недостающие квитанции, блокировки качества, расхождения в весе или сорте, или повторяющиеся запросы к поставщикам для получения недостающей информации или сертификатов. Это подчеркивает области, где увеличивается время цикла и страдает цикл конверсии денежных средств.
2. Автоматизация
Примените автоматизацию на базе ИИ для выполнения рутинных задач. Например, автоматизация может захватывать ключевые поля из счетов-фактур и документов о приемке, сопоставлять счета с заказами на поставку (PO) и квитанциями (включая детали и вес) и автоматически направлять элементы. Когда возникают исключения, такие как сорт ниже ожидаемого, недопоставка, партия, ожидающая проверки качества, или отсутствие сертификата анализа (COA), система может создать направляемую задачу и запросить у поставщика недостающую информацию. Утверждения и точки эскалации остаются на месте для решений, чувствительных к политике.
3. Оптимизация
Отслеживайте результаты и продолжайте совершенствоваться в простом ритме: измерение, поиск причины, корректировка, подтверждение. Сосредоточьтесь на ключевых показателях эффективности (KPI), таких как ускорение цикла конверсии денежных средств, увеличение объема счетов, обрабатываемых одним сотрудником отдела расчетов с поставщиками, и повышение показателей эффективности работы поставщиков. Используйте сводки, созданные с помощью генеративного ИИ (GenAI), для выявления задержек и исключений, а затем обновляйте правила, маршруты утверждения и требования к поставщикам, чтобы предотвратить повторение проблем. Агенты ИИ, сотрудничающие с вами на протяжении всего процесса, увеличивают долю автоматизированной обработки, сокращают количество споров и обратных списаний, а также повышают надежность поставщиков. Интегрированные возможности GenAI также могут помочь командам обобщать повторяющиеся исключения, составлять сообщения для поставщиков и преобразовывать рекомендации в операционные задачи непосредственно в рабочем процессе.
В результате поток становится ориентированным на исключения. Рутинные проверки, подтверждения, управление документацией и обработка счетов переходят к автоматизации на базе ИИ, при этом человек остается в контуре управления для обеспечения соблюдения внутренних политик и принятия ответственных решений. Это высвобождает время команд AP, закупок, склада и контроля качества, позволяя им сосредоточиться на задачах с более высокой добавленной стоимостью: выборе поставщиков и управлении их эффективностью, проверке заказов на закупку, результатах контроля качества и разрешении реальных исключений.
Суть: воспроизводимое руководство, которое можно использовать для достижения успеха в ваших инициативах по внедрению ИИ.
Приведенный выше пример иллюстрирует процесс в конкретной отрасли. Независимо от того, работаете ли вы в пищевой промышленности, производстве, дистрибуции или другом секторе, подход остается прежним. Infor предлагает библиотеку пакетов предписанных вариантов использования ИИ, разделенных по процессам и отраслям, помогая организациям перейти от простого интереса к ИИ к реальным операционным результатам.
Чтобы узнать больше о самом простом способе получения бизнес-ценности от ИИ, прочитайте нашу новую электронную книгу о трех шагах к достижению ROI от ИИ.
Зарегистрируйтесь на наше цифровое мероприятие «ИИ, который знает вашу отрасль», которое состоится 7 мая 2026 года в 10:00 по восточному летнему времени (EDT), чтобы открыть для себя новые перспективы, инновации и источники вдохновения.