Intelligence artificielle

Chatbots sur les achats et l'IA – Dans les achats avancés – Moyen

Chatbots sur les achats et l'IA - Dans les achats avancés - Moyen


Les robots sont déjà une réalité pour certaines organisations d'approvisionnement. En effet, les bots sont en train de devenir la norme pour la plupart des grandes entreprises internationales, en particulier lorsqu'ils traitent avec le client.

Cependant, les développeurs ont trouvé que cela pouvait être très utile pour les spécialistes de l'approvisionnement. Avec l'avancement de l'IA, les bots qui étaient autrefois considérés comme limités et assez stupides seront bientôt dotés de davantage de capacités logiques et cérébrales.

Il existe deux types de robots modernes:
- Les robots actuels qui reposent sur un simple ensemble de données et suivent des règles afin de répondre à des demandes spécifiques;

- Bots avancés utilisant le traitement du langage naturel ou l'IA. Les deuxièmes sont les plus avancés et les plus polyvalents, car le traitement du langage naturel leur permet d'imiter les schémas conversationnels humains.

Achats et chatbots d'IA… un match parfait

Les spécialistes des achats sont entourés de données et il devient assez facile de passer trop de temps à chercher une information plutôt que de l’utiliser. Nous pouvons imaginer que les chatbots d'IA permettront aux spécialistes des achats de converser avec leur logiciel d'achat basé sur l'IA.

Il est prudent de supposer que, grâce à Machine Learning (ML), le bot ou devrais-je dire «votre nouveau collègue» sera en mesure de connaître vos préférences ainsi que les politiques et procédures de votre organisation.

D'ici 2020, 30% des sessions de navigation sur le Web se feront sans écran. –Gartner

L'apprentissage automatique combiné aux techniques PNL fournira à votre équipe les informations requises et des recommandations exclusives basées sur les données.
Prenons par exemple la gestion des contrats. S'assurer que les contrats sont correctement examinés est une tâche importante pour les spécialistes des achats. Grâce aux techniques de la PNL, nous pouvons extraire et rassembler en un seul endroit toutes les informations importantes liées à un contrat et les comparer avec les contrats passés, les objectifs commerciaux actuels et les règles de notre organisation. L'IA pourrait
Mettez en surbrillance les informations clés qui nécessitent une attention humaine et signalez les problèmes potentiels.

Le chatbot d'IA pouvait répondre à des questions telles que «Quand le contrat avec… a-t-il été signé». Grâce à un chatbot AI, l’équipe achats ne consacrera plus trop de temps à l’analyse des contrats et se concentrera plutôt sur des tâches à valeur ajoutée.

À l'heure actuelle, notre objectif est d'améliorer le processus d'apprentissage de ces robots d'intelligence artificielle. Nous devons avoir accès à de nombreuses données pour améliorer davantage la technologie, en particulier les systèmes de recommandation. Plus nous en savons sur votre organisation, sur les achats dans son ensemble et sur le secteur, mieux nous pouvons influer sur les équipes des achats.

Parlons de la gestion des requêtes. Un chatbot peut devenir le point de contact unique pour les requêtes internes et externes concernant les commandes d'achat, les factures et bien plus encore. Plus besoin de chercher dans votre base de données, il suffit de demander! Plusieurs entreprises utilisent déjà avec succès ces fonctionnalités sur leurs portails d'approvisionnement pour fournir des réponses rapides à un grand nombre de requêtes, laissant ainsi à leurs équipes le temps de se concentrer sur des demandes plus complexes et des tâches à valeur ajoutée.

Limites

Limites non techniques

Les chatbots d'IA peuvent être utilisés de deux manières fondamentales:
- Assisté, dans lequel une personne doit être un humain doit être impliqué à un moment donné dans le processus;
- Non assisté, dans lequel le bot exécute de manière autonome une activité sans intervention humaine.

Cette différence est essentielle dans la sélection de votre premier chatbot AI. Basé sur la tâche que vous souhaitez automatiser; l'IA sera très différent.
En fonction de la tâche, des informations sensibles peuvent être impliquées et je suis presque certain que vous souhaitez avoir un humain à un moment donné du processus. Dans ce cas, une intervention humaine peut être nécessaire, car l'entreprise a besoin d'une piste d'audit indiquant la personne appropriée examinée et signée sur la demande.

En effet, la plupart des organisations disposent d’un ensemble de politiques et de procédures définies en interne, conçues pour permettre un niveau de contrôle sur les activités d’achat. Lors de ma dernière expérience en approvisionnement, seul un dirigeant de niveau C pouvait approuver un achat de plus de 100 000 dollars… L'idée est qu'avant d'utiliser un bot, vous devez vous assurer que vos stratégies et processus sont prêts.

Des efforts supplémentaires pourraient être nécessaires pour revérifier le travail des robots, ce qui éliminerait les gains de productivité qui constituaient le principal argument de vente des robots. Et vous pourriez rater des occasions d'utiliser efficacement les robots pour améliorer les processus.

Limites techniques

Les conversations vocales sont les plus naturelles et sont également les plus difficiles du point de vue technologique, en particulier dans un contexte B2B. Cela est dû en partie à la nature internationale des entreprises. Par exemple, les noms de personnes ou d'entreprises ne sont pas des mots familiers qu'un chatbot peut rapidement reconnaître et, pour aggraver les choses, ils ne sont souvent pas dans la même langue que celle utilisée pour converser avec le bot.

Il est en fait assez délicat de s’assurer que tous les noms et manières de prononcer les mots sont bien compris par une machine. Outre les défis techniques de ce type, il existe un défi plus humain: le paradoxe de la conversation. C’est le problème numéro un qui ralentit le taux d’adoption de bot. Le paradoxe est que quelque chose de très naturel (une conversation) se fait avec un autre
contrepartie (une machine), qui transforme l'expérience en une expérience très peu naturelle.

Est-ce difficile de construire un chatbot?

De la collecte de suffisamment de données pour créer un ensemble de données solide à la prise en compte du contexte de chatbot
construire la personnalité du chatbot, il y a beaucoup de défis impliqués dans le développement. Je vais me concentrer sur deux questions principales:

Intégration de contexte
Pour comprendre une question, vous devez avoir une idée du contexte. Eh bien, même chose pour les machines. Afin d'ajouter un contexte linguistique, les conversations sont intégrées à un vecteur. Tout en intégrant des données contextuelles, lieu, heure, date ou détails sur les utilisateurs et autres données de ce type
doit être intégré au chatbot.

Réponses cohérentes
Le chatbot AI doit être alimenté pour répondre de manière cohérente aux entrées sémantiquement similaires. Par exemple, un chatbot intelligent doit fournir la même réponse aux questions telles que "Où venez-vous" et "Où résidez-vous". Le secret est de former le chatbot à la production de réponses cohérentes sur le plan sémantique.

Encore une fois, le besoin de données est crucial. Comme nous l'avons vu, les chatbots d'IA se produiront dans le domaine des achats. Le véritable défi est de savoir comment les organisations les intégreront dans leur stratégie numérique existante. Un chatbot AI nécessite un peu
adaptation des deux côtés. Cependant, les avantages dépassent de loin les problèmes potentiels de mise en œuvre. Je m'attends à ce que les solutions SaaS fournissent à la fois un logiciel / outil d'aide à la décision et un chatbot AI afin que les professionnels de l'approvisionnement puissent interagir avec celui-ci.

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