Искусственный интеллект (ИИ) повсюду, но большинство организаций все еще сталкиваются с практическим вопросом: с каких вариантов использования ИИ нам следует начать и каков самый быстрый путь от экспериментов с ИИ к осязаемым бизнес-результатам? Если вы уже экспериментировали с ИИ, но испытываете трудности с переходом от пилотных проектов к измеримому эффекту, вы понимаете необходимость практического и прескриптивного подхода, который определяет, где ИИ изменит ситуацию к лучшему, может применяться с уверенностью и позволяет отслеживать результаты.
Именно на это направлены пакеты вариантов использования ИИ от Infor™ с их отраслевыми рекомендациями, которые предлагают вам четкую отправную точку и управляемый путь к окупаемости инвестиций (ROI). Каждый пакет представляет собой готовый к использованию набор рекомендуемых аналитических данных о процессах и производительности, поддерживаемых ИИ и адаптированных под отраслевые рабочие процессы и роли, с четкими указаниями о том, где применять автоматизацию на базе ИИ, что измерять и какие действия предпринимать дальше.
Поставляемые в составе Infor Velocity Suite, они преследуют цель не просто дать «больше ИИ». Речь идет об облегчении практического внедрения ИИ и ускорении окупаемости инвестиций за счет ИИ, который естественным образом встраивается в рабочие процессы, уже выполняемые вашими командами. Infor Velocity Suite объединяет в едином предложении решения на базе ИИ, инструменты и экспертные знания, необходимые вам для работы на самом высоком уровне.
Оценивая ИИ-опции от других поставщиков, вы часто видите длинные списки универсальных агентов. Горизонтальные возможности ERP и обилие универсальных агентов создают небольшую ценность из-за нехватки достаточного отраслевого и бизнес-контекста. Это приводит к поверхностным, дорогостоящим и трудоемким результатам, когда вам приходится самостоятельно связывать все элементы воедино, что порождает больше сложности, чем пользы. Infor применяет прескриптивный подход. Infor рекомендует пакеты вариантов использования ИИ, разработанные специально для процессов вашей отрасли, чтобы задействованные функциональные роли имели четкие указания о том, с чего начать и как масштабировать использование с течением времени, тем самым повышая ценность для бизнеса.
Почему прескриптивный подход превосходит объем ИИ
Ваша организация работает на основе операционных процессов, поддерживаемых вашей ERP. Клиенты Infor получают выгоду от встроенных, проверенных отраслевых процессов, которые обеспечивают ценность в соответствии с передовыми практиками сразу после запуска. Пакеты вариантов использования ИИ разработаны для усиления этой ценности, добавляя аналитику и автоматизацию на базе ИИ непосредственно в те процессы, где выполняется работа, под руководством глубоких знаний Infor в области данных и отраслевых процессов.
Пакеты прескриптивных вариантов использования ИИ превосходят простое «количество ИИ», устраняя три частые причины неудач:
- Путаница в масштабе: пакеты вариантов использования ИИ построены вокруг процессов, на которые вы уже опираетесь (например, эффективность кредиторской задолженности или операции по продажам и выполнение заказов).
- Сложности при внедрении: пакеты вариантов 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 вариантов использования ИИ нацелены на быстрое получение измеримых бизнес-результатов (например, сокращение цикла конвертации наличных денежных средств для высвобождения оборотного капитала).
Как пакеты вариантов использования ИИ быстрее приносят вам пользу
Infor структурирует каждый вариант использования ИИ вокруг четкого прогресса — диагностика, автоматизация, оптимизация, — который предоставляет вам управляемый путь к доказанной коммерческой ценности. Поскольку наши пакеты основаны на специфических для отрасли процессах, они учитывают операционные реалии, с которыми универсальный ИИ справиться не может.
Рассмотрим кредиторскую задолженность и управление поставщиками. Предприятию пищевой промышленности необходимо справляться с быстрыми циклами оплаты поставок в больших объемах из-за скоропортящегося характера сырья, частых закупок за наличный расчет, волатильности цен и правил безопасности пищевых продуктов, которые тесно связывают идентификаторы поставщиков и прослеживаемость с процессом оплаты. На иллюстрации ниже представлен пример «Прескриптивного варианта использования для пищевой промышленности» для повышения эффективности кредиторской задолженности 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 отраслевыми процессами, которые помогают исключить кастомизацию и ускорить внедрение, обеспечивая при этом контекст, необходимый для предоставления ценности ИИ и автоматизации.
Вот как работает прогрессия диагностика-автоматизация-оптимизация на примере кредиторской задолженности в пищевой промышленности:
1. Диагностика
Получите объективное представление о текущем функционировании процесса по сравнению с передовыми практиками с помощью Infor Process Mining на базе ИИ. Узнайте, как счета, квитанции и отслеживание поставщиков реально циркулируют — от закупок до склада, затем до группы контроля качества и, наконец, до отдела кредиторской задолженности. Определите точки, где работа замедляется из-за таких проблем, как недостающие квитанции, задержки контроля качества, расхождения в весе или сорте, или повторяющиеся запросы к поставщикам для получения недостающей информации или сертификатов. Это выявляет зоны, где увеличивается время цикла и оказывается влияние на цикл конвертации наличных средств.
2. Автоматизация
Примените оптимизированную с помощью ИИ автоматизацию для обработки рутинных задач. Например, автоматизация может фиксировать ключевые поля в счетах и документах о приемке, сопоставлять счета с заказами на поставку (PO) и квитанциями (включая детали и вес), а также автоматически направлять позиции по маршруту. При возникновении исключений, таких как качество ниже ожидаемого, недопоставка, партия на проверке качества или отсутствие сертификата анализа (COA), система может создать управляемую задачу и запросить у поставщика недостающую информацию. Утверждения и точки эскалации остаются в силе для решений, чувствительных к регламенту.
3. Оптимизация
Следите за результатами и продолжайте совершенствоваться в простом темпе: измеряйте, находите причину, корректируйте, подтверждайте. Сосредоточьтесь на ключевых показателях эффективности (KPI), таких как ускоренный цикл конверсии денежных средств, увеличение объема счетов, обрабатываемых одним сотрудником по расчету с кредиторами, и лучшие показатели эффективности поставщиков. Используйте сводки, созданные с помощью генеративного искусственного интеллекта (GenAI), чтобы выявлять задержки и исключения, а затем обновляйте правила, маршруты утверждения и требования к поставщикам, чтобы избежать повторения проблем. Агенты ИИ, которые сотрудничают с вами на протяжении всего процесса, увеличивают объем обработки без участия человека, сокращают количество споров и обратных платежей, а также повышают надежность поставщиков. Встроенные возможности GenAI также могут помочь командам суммировать повторяющиеся исключения, составлять обращения к поставщикам и превращать рекомендации в операционные задачи непосредственно в рабочем процессе.
В результате получается поток, ориентированный на исключения. Рутинные проверки, подтверждения, управление документами и обработка счетов переходят к автоматизации на базе ИИ при участии человека в роли контролера для обеспечения управления и принятия решений, чувствительных к внутренней политике. Это освобождает команды кредиторов, закупок, склада и контроля качества, позволяя им сосредоточиться на задачах с более высокой добавленной стоимостью: выборе поставщиков и управлении их эффективностью, проверке заказов на покупку, результатах контроля качества и разрешении реальных исключений.
Главное: воспроизводимое руководство, которое можно использовать для достижения успеха в инициативах по внедрению ИИ.
Приведенный выше пример иллюстрирует процесс в определенной отрасли. Работаете ли вы в производстве продуктов питания, обрабатывающей промышленности, дистрибуции или в другой сфере, подход остается прежним. Infor предлагает библиотеку пакетов предписанных вариантов использования ИИ по процессам и отраслям, помогая организациям перейти от любопытства к ИИ к реальным бизнес-результатам.
Чтобы узнать больше о самом простом способе достижения бизнес-ценности ИИ, прочтите нашу новую электронную книгу о трех шагах к получению рентабельности инвестиций в ИИ.
Зарегистрируйтесь на наше цифровое мероприятие «ИИ, который знает вашу отрасль», которое состоится 7 мая 2026 года в 10:00 по восточному времени, чтобы открыть для себя новые перспективы, инновации и источники вдохновения.
