预测分析如何化解准时制库存的固有风险

编者按：Edmund Zagorin是总部位于加州旧金山的Arkestro公司首席战略官，该公司提供基于AI与机器学习的采购平台。本文仅代表作者个人观点。

疫情前的数年里，生产率上升与库存成本下降——这通常依托精益与准时制（just-in-time）模式实现——曾让众多采购高管在控制成本的同时实现业务成功。然而时至今日，通胀压力、关键物资频繁短缺以及劳动力不足，正导致许多采购团队超支、陷入被动应对，并造成显著的价值流失。其结果是，越来越多的CFO与财务管理团队将采购纯粹视为成本中心，而非利润创造的机会。

在这一新形势下，采购团队——即财务部门中负责寻找并管理供应商、执行采购的职能——需要从根本上改变运作方式，而最大的机遇之一在于预测性技术的应用。多年来，预测性技术已被用于企业其他领域以提升效率、生产率与创收潜力——例如，利用预测性维护在机器部件故障前予以更换，从而避免停机并提高产量。但传统上，预测模型并未被引入采购领域。原因何在？

从历史上看，CFO与采购部门一直通过整合供应商基础、与少数重点供应商谈判更有利合同来优化寻源。但可挖掘的潜力远不止于此。以下是预测性技术能够提供助力的几个方面：

预测性定价：锚定合理价位，避免溢价支付

采购团队在谈判时，往往对特定供应品的实际公允市场价格缺乏清晰认知。对于曾合作过的供应商，采购方或许知道历史成交价，但鉴于当前价格波动剧烈（尤其在部分大宗商品领域），历史价格未必足以作为基准参考。

预测模型可为采购团队提供目标定价参考，使其能够分析广泛的市场变量，从而智能地建议一个供应商更可能接受的合理报价。这带来两重效果：其一，研究显示，首个报价（即“锚定”价格）将成为基准，最终成交价不会偏离该锚点太远——这一现象被称为锚定偏差。预测性定价确保采购团队了解行情，不会提交过高的初始报价，从而降低最终溢价支付的概率。其二，谈判进程得以提速，使资源有限的采购团队能更高效地利用时间，摆脱容易导致超支的被动“恐慌性采购”模式。

供应商寻源与博弈论：扩大竞争池，打破单一来源

AI等预测性技术可帮助采购团队发现新供应商，避免陷入可能导致价格哄抬的“单一来源”困境。通过扩大供应商池，并让供应商知晓其他竞争者的存在及其在投标中的相对位置，采购团队能够促进良性竞争，从而更有可能获得更优价格。正如业界常言：当供应商相互竞争时，采购团队便是赢家。

此外，正如谷歌搜索会返回一系列结果，AI也能生成供应商清单，并依据广泛变量对其进行排序——不仅包括价格，还涵盖可用性、所有者多元化及质量等属性——这使得采购团队能够基于当下的业务需求，更轻松地做出明智决策。

机构知识的延伸与复用：降低质量风险，守护财务底线

在供应商寻源中，除价格外还需考虑诸多因素，例如供应商的质量历史尤为重要。如今，AI可在推荐中纳入供应商的质量记录，其依据不仅来自现任员工的交互数据，甚至可追溯至前任或退休团队成员的经验反馈。这样一来，团队能够核实供应商是否达到所需的质量标准，避免让企业暴露于代价高昂的召回风险之下——而这一风险最终往往由CFO承担责任。

人们常说，“巧干”与“苦干”之间存在巨大差异。如今面临挑战的采购团队正获得巧干的机会，而这确实可能成为企业达成或错失业绩目标的分水岭。众所周知，疫情已充分暴露了精益与准时制模式的脆弱性，这些方法不能再被当作节省成本的核心手段。与其他业务职能的同行一样，采购团队必须借助现代化工具武装自己，才能回归其作为CFO“最佳拍档”的应有地位，成为组织绩效与成功的基石。