摘要：在AI 技术迅猛发展的当下，ChatGPT、Deepseek 等工具的出现，让企业采购供应链领域看到了从流程自动化迈向决策智能化的新可能。然而，许多企业在采购 AI 落地过程中，面临着从实验室到生产线的部署难题、多维应用处理能力不足、难以提供创新性建议等困境。
在AI 技术迅猛发展的当下，ChatGPT、Deepseek 等工具的出现，让企业采购供应链领域看到了从流程自动化迈向决策智能化的新可能。然而，许多企业在采购 AI 落地过程中，面临着从实验室到生产线的部署难题、多维应用处理能力不足、难以提供创新性建议等困境。要破局这一现状，需遵循科学的落地路径，从业务核心出发，逐步构建适配企业需求的采购 AI 体系。
明确采购AI的核心定位与能力基础
企业采购 AI 的核心是 “为工作而生”，其落地并非单纯依赖技术堆砌，而是要建立在与采购业务深度融合的基础上。首先，要清晰认知采购 AI 的核心特征：其一，依托大模型，同时整合企业自身垂类数据与小模型数据，确保技术底座与业务数据的适配；其二，具备记忆、工具调用、规划与行动能力，能将业务需求拆解为可执行的 “Token”，通过规划给出精准行动建议。
从应用形态来看，采购 AI 涵盖 Chatbot、Copilot、Agent（智能体）三个层级，不同层级对应不同能力边界。Chatbot 侧重单点对话与基础推理，Copilot 具备工作记忆功能，可作为业务助理；而 Agent 是采购 AI 落地的关键形态，拥有工具调用、多场景规划与自主行动能力，能实现从 “被动响应” 到 “主动协同” 的跨越。例如，通过 Agent 调用爬虫工具，可完成全网供应商质量对比与价格分析，为采购决策提供全面支撑。
此外，多智能体协作协议是突破复杂采购场景的重要支撑。当前业内主流的 MCP、A2A 等协议，如同 Agent 间的 “USB 接口”，能实现跨部门数据互通与业务协同。以采购 SQE（供应商质量工程师）获取质量报告为例，采购 Agent 可通过协议调用质量 Agent 的数据资源，快速获取目标供应商质量信息，无需人工跨系统操作，大幅提升协作效率。
聚焦采购业务场景，锚定AI落地核心方向
采购智能体落地的关键在于 “从业务中来，到业务中去”，需围绕采购供应链的核心职能，筛选高价值场景，避免技术与业务脱节。通过对企业采购业务的调研梳理，可优先聚焦四大核心能力方向，覆盖采购全流程关键节点。
01 智能化自动化：超越传统RPA的效率升级
传统 RPA 仅能模拟键盘操作替代重复性工作，而采购智能体的自动化能力可实现 “类人思考” 的最优路径规划。例如，协议订单处理中，可自动识别订单优先级、匹配供应商产能与交付周期，动态调整订单执行顺序，避免传统 RPA 的机械性延误。
02 决策参谋：多模态数据驱动的精准判断
依托 Agent 的多模态理解与推理能力，采购智能体可整合 ERP 数据、供应商历史表现、市场供求趋势等多维度信息，为采购决策提供科学支撑。例如，在库存健康管理中，AI 可实时分析库存周转率、呆滞料占比、市场需求波动，自动生成补货建议或滞销品处理方案，帮助企业平衡库存成本与供应稳定性。
03 内容生成：标准化与个性化兼具的文档输出
采购业务中大量的供应商评价报告、招标文本、合同文件等，可通过 AI 实现自动化生成与优化。以招标文本为例，采购智能体可基于品类特性（如电子元器件、原材料）自动填充技术参数、验收标准、付款条款等核心内容，并结合企业历史招标案例与行业合规要求，生成符合企业需求的标准化文本，同时支持个性化调整，大幅缩短文档制作周期。
04 人机交互：类人化的高效业务协同
采购智能体可通过自然语言处理、语音交互等技术，实现与业务人员的 “无缝沟通”。例如，业务人员需向供应商发送整改函时，AI 可自动识别沟通意图，调取该供应商历史质量问题数据，生成整改函初稿，并支持语音修改与实时发送，降低沟通成本，提升协作效率。
目前，用友已梳理出采购领域AI 应用场景的50 个核心用例，覆盖品类管理、支出分析、供应商管理、寻源合同、交付履约、合规 ESG 等 9 大业务领域，并于 7 月推出 20 个核心Agent 能力（如支出预测、供应商评价、合同智能审查等）。企业可基于这些成熟用例，结合自身业务痛点，快速定位 AI 落地的切入点，后续再逐步拓展至更多场景，实现从 “50 个” 到 “200 个” 甚至 “1000 个” 场景的规模化应用。
场景×（数据+流程+算法），
构建采购供应链AI落地体系
面对AI 落地的 “模型焦虑”，企业无需纠结 “自建还是引入大模型”，采购 AI 的核心价值在应用落地。我们以AI Agent 落地 = 场景 ×（数据 + 流程 + 算法） 为核心公式，“场景” 是价值放大器，“数据、流程、算法” 是落地支柱，四者协同即可突破瓶颈，实现技术到业务价值的转化。
01场景：定起点，放大AI价值
场景是采购AI 落地的 “起点”，需从业务需求中寻找矛盾点与价值点，避免盲目投入。筛选时可从三个维度判断：一是 “值不值得做”，即场景是否与企业采购战略目标（如降本增效、合规风控）匹配，能否带来可量化的价值；二是 “能不能做”，评估企业现有数据、技术基础是否支撑场景落地，避免选择超出当前能力范围的复杂场景；三是 “能不能用”，判断场景落地后是否符合业务人员操作习惯，能否实现人机协同而非替代人工。
例如，对于支出异常分析场景，若企业存在“采购支出超预算频繁、异常支出难以实时监控” 的痛点，且已沉淀 ERP 支出数据、供应商发票数据，该场景便具备高落地价值，可优先推进。
02 数据：夯基础，做AI “燃料”
数据是 AI Agent的“血液”，缺乏高质量数据支撑，AI 能力将无从谈起。企业需全面梳理采购全流程数据，不仅包括 ERP 系统中的订单、发票、库存数据，还需整合供应商整改报告、品类策略文档、谈判记录、招标文本、商品详情等非结构化数据。
例如，在供应商管理场景中，收集供应商的资质文件、历史交付率、质量合格率、ESG 表现等数据，形成完整的供应商画像数据库。同时，建立数据更新机制，通过 AI 自动抓取市场动态（如竞争对手供应商信息、品类价格波动），结合业务人员手动补充的核心知识（如资深采购对物料材质的判断标准），持续丰富数据 “原料库”，提升 AI 模型的准确性。
03流程：搭框架，明确行动基准
部分企业认为“有了 AI 就不需要流程”，这是典型误区。在数据驱动的 AI 时代，流程并非限制，而是为 AI 提供业务基准与协作规则的核心。企业首先要对如供应商认证、寻源定价、合同签订、交付履约等流程进行梳理，明确每条流程的业务目标与效率标准。
比如针对供应商认证流程，可用SMART 原则细化目标：“在 30 天内完成新供应商认证，认证通过率不低于 80%，人工审核耗时不超过 5 小时”。同时，定义流程中的关键阈值，为 AI 提供决策依据。此外，还需要在流程中预留人工干预节点，实现“AI 主导 + 人工复核” 的人机协同模式，既保证效率，又降低风险。
04 算法：赋能力，给AI “思考逻辑”
算法是AI Agent 的 “思考核心”，其价值不在于复杂程度，而在于能否贴合采购场景需求，将数据转化为可落地的决策建议。企业无需追求前沿算法，重点是围绕场景匹配 “能用、好用” 的算法，通过 “明确算法目标 — 匹配场景需求 — 轻量化落地” 三步，让算法真正服务于业务。
企业采购 AI 的落地，并非一蹴而就的技术革命，而是基于业务需求的渐进式变革。通过明确 AI 核心定位、遵循 “场景 - 数据 - 流程 - 算法” 的落地路径，企业可逐步突破部署难题、能力瓶颈，实现采购供应链从 “流程自动化” 到 “决策智能化” 的跃迁。未来，随着多智能体协作的深化、场景库的丰富，采购智能化应用将成为企业降本增效、提升供应链韧性的核心引擎，推动采购职能从 “成本中心” 向 “价值创造中心” 转变。
来源：用友BIP
