Auditoría de compras
Analizar lo existente antes de tomar decisiones
Recupere el control de sus compras: ahorre dinero y tiempo administrativo
Definición de los parámetros de la auditoría de compras
La IA le permite definir las categorías de compras problemáticas (directas, indirectas, estratégicas, no estratégicas) y los períodos de análisis cruciales. Compilación de documentos heterogéneos (catálogos, tarifas, presupuestos, pedidos de compra, facturas, etc.), extracción de datos y normalización del formato, clasificación lógica para una lectura simplificada.
Definición de los objetivos de la auditoría de compras
La IA propone una lista de elementos a optimizar (reducción de costes, mejora de procesos, seguridad de proveedores, cumplimiento de precios negociados, litigios actuales, etc.).
Movilización de equipos
Utilice la IA para implicar a todas las estructuras que participan en el proceso de compras. Suministro de datos en tiempo real, actualización inmediata e informes automatizados.
Detección de anomalías en tiempo real
La IA realiza un análisis comparativo de datos archivados y en tiempo real. La auditoría de compras deja de ser una observación para convertirse en un medio de tomar decisiones operativas a corto plazo.
Comparación multicriterio
La IA crea enfoque a partir de una compilación heterogénea de datos. A diferencia de los humanos, la IA puede extraer discrepancias sin lógica aparente. La recopilación y consolidación de datos de gasto se vincula a los departamentos correspondientes (quién compra qué, a qué proveedor, a qué precio). Esto ahorra tiempo, permitiendo el pensamiento estratégico y el avance en la metodología de compras.
Diagnóstico y mapeo
Se analiza toda la cadena de suministro, y las desviaciones también se detectan cuando no se siguen los procedimientos (retorno de datos, cruce presupuesto/factura, cruce pedido/albarán de entrega). Se destacan los proveedores redundantes y los precios fuera de mercado.
Auditoría de compras y datos heterogéneos
La IA compila y clasifica
- Ahorro de tiempo
La IA normaliza y categoriza las estadísticas de compras para crear una imagen homogénea, basada en un modelo de los datos compilados. En pocos minutos, la IA crea una disposición lógica de los datos recopilados en el momento de la auditoría.
- Coherencia estratégica
El trabajo realizado por la IA permite a los responsables evaluar la implicación de los departamentos y razonar objetivamente sobre la coherencia entre la organización de los procedimientos de compras (centralizados o descentralizados) y la estrategia global de la empresa. La auditoría puede abarcar herramientas, competencias y cargas de trabajo departamentales.
- Plan de acción sin plazos de implantación
La IA puede servir como punto de convergencia para la compilación de datos futuros, en espera de la normalización de los procedimientos. No es necesario esperar a que se valide el formalismo procedimental y de recopilación de datos antes de tomar medidas prioritarias para obtener ahorros inmediatos. La IA puede prescindir de la necesidad de un calendario para implantar nomenclaturas armonizadas, con el fin de realizar una compilación y comparación razonada de los datos de compras.
Análisis de gasto y auditoría de compras
¿Qué departamento compra qué, a quién, en qué cantidades y a qué precio?
Categorización de compras
La IA clasifica y compara las compras por nivel de ejecución (en renegociación, en entrega, en litigio...), por proveedor, por servicio y utilizando una nomenclatura de precios única. Incluso en esta fase, es posible detectar errores de introducción de datos y discrepancias de precios con las condiciones negociadas. Se pueden lograr ahorros de hasta el 15% (media observada desde la primera compilación bruta).
Análisis y toma de decisiones
La IA identifica oportunidades de masificación (agrupación de volúmenes de compras dispersos), identifica a los proveedores estratégicos preferentes y los proveedores no estratégicos o de bajo volumen. Este proceso de control automático simplificado ahorra hasta el 70% del tiempo en comparación con un cruce de datos convencional sin IA.