Intelligenza Artificiale: facciamo il punto

Agosto 24, 2022

Intelligenza Artificiale: facciamo il punto

Artificial Intelligence Nuove Tecnologie

Quando parliamo di Intelligenza Artificiale ci riferiamo a un insieme di sistemi tecnologici in grado di elaborare grandi quantità di dati e di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo. Le applicazioni di questa tecnologia sono numerose, per questa ragione anche il Procurement può giovarne all’interno dei suoi processi. Nella fattispecie, il Machine Learning e la Robotic Process Automation sono i sottoinsiemi maggiormente sfruttati nelle tecnologie per il procurement. Ne abbiamo parlato in questi articoli:

  1. Intelligenza Artificiale: supportare o sostituire il lavoro umano?

La preoccupazione più diffusa, quando si parla di tecnologie come l’Intelligenza Artificiale, è quella che le macchine possano sostituire il lavoro umano. Siamo certi che non sia così perché, come per tutte le tecnologie e le automazioni, anche l’AI non è altro che un supporto al lavoro umano.

  1. Il progetto EPICS | Nuove tecnologie a supporto degli Acquisti

Il progetto EPICS (EProcurement Innovation for Challenging Scenarios) è il contesto entro il quale abbiamo studiato e progettato nuove soluzioni per lo Smart Procurement, alcune delle quali sono basate proprio sull’Intelligenza Artificiale.

  1. La Spend Analysis digitale per governare gli acquisti aziendali

Un primo esempio di applicazione dell’AI è alla base dei processi di Spend Analysis. Del resto, se è vero che i dati sono un tesoro inestimabile per tutti i processi di analisi, l’Intelligenza Artificiale è una delle tecnologie migliori per governarli: la velocità di aggregazione dei dati, infatti, è uno dei principali vantaggi che strumenti così potenti portano ai processi di business.

  1. Riconoscimento documentale automatizzato: l’AI supporta gli Acquisti

Infine, un’altra applicazione di AI nel Procurement è stata sperimentata con la nostra soluzione di riconoscimento documentale automatizzato. La validazione dei documenti dei fornitori è un’attività estremamente ripetitiva per chi si occupa di acquisti; essendo i Buyer impegnati nelle loro attività ordinarie, l’utilizzo di automatismi tecnologici nella fase di validazione documentale è un vantaggio decisivo per i Buyer e per l’azienda stessa.

 

Rischi di fornitura: dall’identificazione alla valutazione, la nuova soluzione di Niuma

Giugno 20, 2022

Rischi di fornitura: dall’identificazione alla valutazione, la nuova soluzione di Niuma

Artificial Intelligence Nuove Tecnologie Risk Management

Il nostro CEO, Giovanni Baruffini, ha parlato alla redazione di The Procurement della nuova soluzione di Niuma per l’individuazione dei rischi di fornitura.

Nel corso dell’ultimo Meet Up, organizzato lo scorso 18 maggio, Niuma ha diffuso i risultati del progetto EPICS (EProcurement Innovation for Challenging Scenarios). Ha dato una panoramica sulle soluzioni realizzate grazie all’applicazione dell’AI e l’attenzione dei partecipanti all’evento si è concentrata, tra gli altri, sul tema della gestione dei rischi di fornitura.

Complice di questo interesse la presenza di Stefano Mazzola, CPO di GEFRAN SpA, al fianco della quale Niuma – sua partner da anni – ha potuto sperimentare parte della nuova soluzione di Risk Management. Per questo abbiamo deciso di farci raccontare da Giovanni Baruffini, CEO di Niuma, la soluzione da loro ideata per il Risk Management.

  • Dott. Baruffini, che tipo di soluzione avete realizzato per la gestione del rischio di fornitura?

Come sempre per i nostri progetti, siamo partiti dalle esigenze reali dei nostri clienti. Gestire i rischi nel procurement significa risolvere essenzialmente tre problemi:

  • identificare l’esposizione dei fornitori e dei materiali a una o più categorie di rischio
  • analizzare l’associazione tra i fornitori/materiali a rischio e gli eventi negativi eventualmente registrati durante l’esecuzione dei processi aziendali all’interno dell’organizzazione acquirente
  • valutare la probabilità e l’impatto degli elementi di rischio sull’intera azienda

Per questa ragione, quindi, abbiamo ideato una soluzione che supporti le aziende in queste tre fasi: Identificazione, Analisi e Valutazione del rischio. All’interno di questo quadro abbiamo pensato all’inserimento di automazioni e di algoritmi di Intelligenza Artificiale, laddove possibile, per rendere esponenzialmente più veloce il lavoro delle Funzioni Acquisti.

Per quanto riguarda l’Identificazione del rischio è stata fondamentale la collaborazione con GEFRAN. I dati relativi ai rischi sono spesso implicitamente contenuti nei dati che gli Uffici Acquisti posseggono e devono essere categorizzati e analizzati alla luce del tipo di conoscenza che se ne vuole estrarre. Con l’Ufficio che fa capo all’Ing. Mazzola, abbiamo raccolto e integrato i dati presenti nei database GEFRAN (informazioni su geolocalizzazione dei fornitori, sul numero di fornitori per un determinato componente, etc.) con informazioni derivanti da Info Provider (per esempio sull’obsolescenza dei materiali); abbiamo costruito un processo automatizzato di identificazione dei rischi relativi alle forniture; abbiamo infine consegnato un output che consiste in una dashboard interattiva che la Funzione Acquisti può consultare e interrogare per conoscere quali sono i materiali e le forniture interessati da eventuali rischi.

Proseguendo nel framework della soluzione, nella seconda fase, quella di Analisi del rischio, gli elementi di rischio precedentemente individuati vengono associati ad altri dati, relativi alla registrazione di alcuni eventi relativi alle funzioni aziendali (per esempio eventi di fornitura o di produzione). Da un lato, quindi, un elenco di probabili rischi, dall’altro le annotazioni di quanto accaduto (eventi positivi o negativi) ad esempio in fase di fornitura o di produzione.

È qui che entrano in gioco gli algoritmi di AI, per trovare correlazioni o schemi frequenti che denotano le cause principali degli eventi negativi, ma più di tutto per ottenere possibili previsioni di futuri eventi negativi.

Proviamo a fare un esempio, prendiamo il rischio di single source. Nell’elenco degli eventi negativi di fornitura potrebbero celarsi importanti correlazioni tra tali eventi e i single source, ovvero la presenza di un singolo fornitore in Albo per un determinato materiale; l’AI renderebbe visibili queste correlazioni, permettendo quindi di effettuare importanti valutazioni per mitigare e annullare un rischio di questo tipo.

L’ultima fase è poi quella di Risk Evaluation. La nostra soluzione va a valutare probabilità e impatto degli eventi negativi individuati precedentemente, restituendo degli alert sulla valutazione del rischio (ad esempio grave, e quindi da considerare con la massima priorità).

La sperimentazione fatta fianco a fianco con GEFRAN è la dimostrazione che una soluzione di Risk Management non può essere un prodotto a scaffale, ma deve nascere da un lavoro fatto di concerto insieme al cliente, che spesso conosce i rischi che la propria Supply Chain può subire, ma che soprattutto deve possedere una notevole quantità di dati da mettere a disposizione della sperimentazione con l’AI.

Noi abbiamo parlato, per esemplificare, solo di alcuni dei rischi in cui le Supply Chain possono incorrere; ma una soluzione flessibile e customizzabile come la nostra potrebbe essere applicata ad altre categorie di rischio, se i dati a disposizione dell’azienda – interni o provenienti da info provider – lo consentissero; rischi come avere in Albo fornitori situati tutti nella stessa area geografica, fornitori che non sono compliant rispetto alle indicazioni ESG, o ancora fornitori che non risultano – a un’analisi accurata – solidi finanziariamente.

Il vantaggio di una soluzione come questa per le Funzioni Acquisti, come sempre accade con l’applicazione dell’AI, è certamente un risparmio di tempo e un livello di automazione che non sono replicabili con i soli sforzi del personale aziendale.

 

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Il progetto EPICS | Nuove tecnologie a supporto degli Acquisti

Maggio 16, 2022

Il progetto EPICS | Nuove tecnologie a supporto degli Acquisti

Artificial Intelligence Blockchain Gestione degli Acquisti News ed Eventi Nuove Tecnologie

EPICS EProcurement Innovation For Challenging Scenarios è il Progetto di ricerca di Niuma per la progettazione e realizzazione di nuove funzionalità altamente innovative per l’e-procurement, basate su tecnologie come l’Intelligenza Artificiale e la Blockchain.

L’obiettivo ultimo di questa iniziativa in ambito Ricerca e Sviluppo è quello di realizzare una piattaforma di eProcurement di nuova generazione, ovvero caratterizzata dall’utilizzo di nuove tecnologie, quali l’Intelligenza Artificiale e la Blockchain, che consentono di progettare e realizzare una struttura modulare ed estremamente flessibile.

Il progetto, co-finanziato dalla Regione Puglia nell’ambito dei Programmi Pia “Aiuti ai programmi integrati promossi da MEDIE IMPRESE”, ha visto la partecipazione di tre partner di ricerca accademici:

  • Il Politecnico di Milano
  • L’Università di Roma Tor Vergata
  • Il Politecnico di Bari

 

Il progetto di ricerca ha preso le mosse dallo scenario in cui la Funzione Acquisti si muove negli ultimi anni, fatto di mercati sempre più complessi e di rischi sempre nuovi. Le complessità esogene portano i CPO e l’intero Ufficio Acquisti a perseguire nuovi livelli di efficienza, sostenibilità e saving. Per farlo è necessario effettuare analisi sempre più puntuali per individuare inefficienze e rischi e ottimizzare il più possibile i processi interni.

Per questo, con EPICS, Niuma ha deciso di applicare algoritmi di Intelligenza Artificiale ad alcuni dei più importanti ambiti del procurement aziendale:

  • la Spend Analysis, con l’obiettivo di monitorare la spesa nel tempo per individuare opportunità di saving e inefficienze nei processi di acquisto
  • il Risk Management, con lo scopo di identificare il rischio di fornitura e intervenire per mitigarlo o annullarlo
  • il Riconoscimento documentale, con l’intento di velocizzare ed eliminare errori nel processo di qualificazione dei fornitori in Albo e di monitoraggio della loro posizione
  • il Sourcing Strategico, con il proposito di ottimizzare il processo di sourcing e creare una strategia di acquisto efficiente ed efficace, basata su relazioni con fornitori affidabili

Contestualmente, si sono implementati i processi di e-procurement su Blockchain/DLT per migliorare tracciabilità, trasparenza e verificabilità delle procedure, con un focus sulle Gare di Appalto pubbliche; l’obiettivo? Diminuire drasticamente il numero di ricorsi.

 

Una parte fondamentale del percorso di EPICS è stata la sperimentazione al fianco dei clienti. Insieme a GEFRAN, storico partner di Niuma, la soluzione di Risk Management è stata testata e plasmata sulle esigenze reali e concrete dell’azienda. Partendo da un framework tripartito – Risk Identification, Risk Analysis, Risk Evaluation – si è riusciti a mappare i rischi che una grande azienda del settore manifatturiero come GEFRAN si trova ad affrontare per capire il tipo di impatto che ciascuno di essi ha sulla produzione e mitigarli nel minor tempo possibile.

Gallery degli eventi di diffusione dei risultati del progetto

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Riconoscimento documentale automatizzato: l’AI supporta gli Acquisti

Aprile 29, 2022

Riconoscimento documentale automatizzato: l’AI supporta gli Acquisti

Artificial Intelligence Gestione Dei Fornitori Nuove Tecnologie Scouting fornitori

Il nostro CEO, Giovanni Baruffini, è stato di recente intervistato dalla redazione di The Procurement a proposito di una soluzione messa a punto da Niuma che rende sempre più efficienti gli Uffici Acquisti nel Supplier Relationship Management: il riconoscimento documentale automatizzato.

 

  • Riconoscimento documentale automatizzato: di cosa si tratta e in che modo è utile agli Uffici Acquisti?

Supportare gli Uffici Acquisti nelle loro attività è da sempre uno dei temi a cui Niuma dedica più sforzi e attenzione; la nostra ricerca tecnologica nasce proprio dalle necessità assimilate e talvolta dalle richieste puntuali dei clienti, che, sempre di più negli ultimi anni, cercano soluzioni per perfezionare e rendere più veloci tutte le operazioni necessarie alla Funzione Acquisti, ma molto ripetitive e, soprattutto, ad alto rischio di errore.

Una di queste attività è la validazione dei documenti dei fornitori sia in fase di accreditamento presso l’azienda che di aggiornamento della loro posizione. Facciamo riferimento, per esempio, a tutti quei documenti che riguardano importanti aspetti dei livelli di sostenibilità, compliance e qualità delle aziende fornitrici, come le certificazioni ISO, o quelli che racchiudono le informazioni giuridiche ed economiche, come le Visure Camerali e i DURC.

In questo ambito la tecnologia è chiaramente il valore aggiunto, per questo abbiamo investito nella funzionalità del riconoscimento documentale, affinché ampliasse le capacità della nostra piattaforma di eProcurement. Le tecnologie impiegate in tal senso rientrano nella categoria di Intelligenza Artificiale, nella fattispecie parliamo di Machine Learning, Natural Language Processing e Robotic Process Automation.

Il vantaggio più grande per gli Uffici Acquisti è senza dubbio il valore delle informazioni e della conoscenza che queste tecnologie dispensano ai Buyer. Una conoscenza approfondita raggiunta, peraltro, in un tempo minimo. Pensiamo, per esempio, a una strategia di ampliamento della platea di fornitori attuata da un’azienda; essendo i Buyer impegnati nelle loro attività ordinarie, l’utilizzo di automatismi tecnologici nella fase di estrazione di informazioni utili al business è un vantaggio decisivo per i Buyer e per l’azienda stessa. Inoltre, consolidati i processi attraverso cui si acquisisce questa conoscenza, l’azienda può fornirsene per strutturare una strategia di Risk Management oltre che per studiare alcuni aspetti – quali la compliance dei fornitori – all’interno di una più articolata Spend Analysis.

 

  • Ha parlato di estrazione di informazioni utili ai Buyer e all’azienda: quali informazioni, nella fattispecie?

Il tipo di informazioni è, chiaramente, strettamente legato alle esigenze della Funzione Acquisti. Come prima accennavo, il riconoscimento documentale automatizzato può riguardare quelle tipologie di documenti con cui gli Uffici Acquisti hanno a che fare più spesso: dalle Visure Camerali, alle certificazioni ISO, ai DURC. Il processo, però, è sempre il medesimo ed è articolato in tre fasi.

Nella prima fase, la tecnologia è utilizzata per censire le fonti dei documenti; non per estrarre informazioni ma per stabilire che quanto da essa analizzato sia, di fatto, un documento (e non, per esempio, una fotografia).

La seconda fase serve a classificare i documenti identificati come tali. Partendo dal documento cartaceo, attraverso l’OCR (Riconoscimento Ottico dei Caratteri), la tecnologia può studiare il contenuto del documento. Impostando, quindi, dei riferimenti, per esempio delle keyword attese all’interno di quel documento, se ne individua la tipologia. Un esempio per tutti: se il criterio di ricerca impostato è la presenza della dicitura “Camera di Commercio di”, una volta individuata questa indicazione un certo numero di volte, il documento verrà classificato come una Visura Camerale.

La terza e ultima fase di questo flusso è l’estrazione di informazioni puntuali, per esempio le date presenti nel documento in esame. Queste date vengono poi immagazzinate, elaborate e confrontate con periodi di validità preimpostati, per verificare che il documento del fornitore sia in corso di validità. Inoltre, abbiamo sviluppato un sistema per cui, contestualmente all’individuazione della scadenza del documento, viene impostato un promemoria per l’aggiornamento dello stesso.

 

  • Una volta acquisite queste informazioni, come si rendono leggibili ai Buyer?

Una volta raccolte, queste informazioni vanno di fatto ad aggiungersi al bagaglio informativo in possesso dell’azienda racchiuso in un Data warehouse – database che è la single source of truth dell’azienda – in cui tutti i dati possono essere catalogati. È qui che si passa dal Data lake (dati grezzi, non aggregati, non ordinati) al Data warehouse, formato da uno o più Data cube, cioè insieme di dati contestualizzati con dei riferimenti.

Tutto quello di cui abbiamo parlato finora avviene chiaramente all’interno della piattaforma di eProcurement, punto unico da cui si può avere visibilità del Data warehouse. È all’interno della piattaforma e attraverso dashboard interattive che il Buyer potrà reperire e leggere dati integrati e ricavare conoscenza utile per il suo processo decisionale. La dashboard può mappare il livello di compliance e di puntualità di un fornitore, così come l’esposizione complessiva dell’azienda a un numero troppo elevato di documenti non più in corso di validità. Ma la dashboard può evidenziare anche aspetti molto più puntuali: per esempio, che il processo di riconoscimento automatico non ha potuto identificare la data di scadenza di un documento con sufficiente affidabilità per considerarla sicura. In questi casi, suggerisce di procedere con un’ulteriore verifica, per non creare falsi positivi e inquinare i processi decisionali. Le informazioni sui documenti, dunque, arricchiscono la sezione di Analytics della nostra piattaforma di eProcurement in cui, infatti, è possibile studiare trend, statistiche e andamenti riferiti a singoli fornitori, determinati periodi temporali e altri criteri.

 

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Intelligenza Artificiale: supportare o sostituire il lavoro umano?

Marzo 21, 2022

Intelligenza Artificiale: supportare o sostituire il lavoro umano?

Artificial Intelligence Blockchain Gestione degli Acquisti Nuove Tecnologie

“L’Intelligenza Artificiale ci sostituirà nel nostro lavoro?” Questa è una delle domande – e delle preoccupazioni – che spesso capita di sentire quando si parla con chi si occupa di acquisti. La risposta ve la sveliamo a fine articolo, ma prima di affrontare l’argomento è bene chiarire cosa è e cosa non è l’AI, specie quando utilizzata nel Procurement.

Per semplificare, l’AI è una soluzione tecnologica, una macchina volta a risolvere un compito specifico per il quale è stata impostata. Ha alcune capacità, come l’autoapprendimento da esperienze e dati immagazzinati, che per questo la portano a svolgere autonomamente azioni che prima dovevano necessariamente essere gestite dall’uomo. Per questo motivo, ha il potenziale per cambiare rapidamente le pratiche di lavoro anche nelle grandi organizzazioni. Le applicazioni più utilizzate dell’AI sono:

Machine Learning (ML): parte da algoritmi che rilevano modelli e li usano per la previsione o il processo decisionale.

Natural Language Processing (NLP): algoritmi che possono interpretare, trasformare e generare il linguaggio umano.

Un’altra tecnologia che viene abitualmente inserita all’interno dell’insieme AI, ma che in realtà non è altro che un’applicazione dell’informatica tradizionale, è il Robotic Process Automation (RPA); in questo caso si parla di algoritmi che interagiscono con applicativi informatici e imitano le azioni umane per ridurre compiti semplici e ripetitivi.

Tutte le forme di Intelligenza Artificiale coinvolgono algoritmi – insiemi di regole che specificano come risolvere un problema specifico. Gli algoritmi possono essere familiari a chiunque sia dotato in matematica, ma costituiscono anche la base della maggior parte dei software. Dal punto di vista del Procurement, qualsiasi soluzione tecnologica che includa algoritmi intelligenti di autoapprendimento può essere considerata AI. Ad esempio, una piattaforma di Digital Procurement che sia integrata di sistemi di AI applicati al riconoscimento automatico dei documenti e altre funzioni.

Molto è il clamore e tanti i malintesi intorno all’Intelligenza Artificiale. Dal punto di vista del Procurement, ma vale per ogni altro settore, l’AI non è un essere senziente cromato o plastificato come si vede nei film. Non dovrebbe essere vista come una sostituzione della competenza umana nel Procurement, o essere considerata un nuovo membro del team in grado di guidare il cambiamento organizzativo o il sourcing strategico. Per il Procurement, l’AI non è una soluzione magica da sfruttare per risolvere i problemi organizzativi dell’Ufficio Acquisti. Tutte le soluzioni di AI oggi e nel prossimo futuro nel Procurement richiederanno la guida e la supervisione attiva di un esperto.

L’Intelligenza Artificiale sta comunque già iniziando a trasformare il Procurement. Sta, anzitutto, automatizzando o rendendo più efficienti compiti che richiedono solitamente molto tempo e sta, altresì, dando a chi si occupa di acquisti ulteriori informazioni approfondite basate su una serie di dati complessi. Quando pensate a una tecnologia come questa, guardate oltre il clamore e consideratela semplicemente come un nuovo tipo di soluzione a supporto del lavoro umano. Per questi motivi, è evidente che l’AI nel Procurement non sia un sostituto del lavoro umano, quanto piuttosto un supporto, un acceleratore delle competenze e delle funzioni svolte dagli Uffici Acquisti.

Vediamo adesso nello specifico quali sono i settori del Procurement che maggiormente possono essere supportati dall’applicazione dell’AI

  • Classificazione della spesa

In questo ambito l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico è utile per classificare la spesa di approvvigionamento in categorie e sottocategorie. Ad esempio, l’algoritmo compie la revisione di centinaia di fatture per classificare automaticamente la spesa in diverse categorie.

  • Corrispondenza dei fornitori

L’utilizzo dell’apprendimento automatico è un supporto per collegare i dati dei fornitori contenuti nelle fatture e negli ordini di acquisto a una gerarchia di fornitori. Per esempio, collegando diverse filiali locali di un’azienda di trasporto e logistica a un fornitore internazionale.

  • Catturare i dati del fornitore o del mercato

Le tecnologie come l’elaborazione del linguaggio naturale sono utilizzate per cercare e catturare dati sui fornitori o su mercati specifici. Per esempio, tracciando i canali dei social media per i segnali sulle posizioni di rischio dei fornitori.

  • Rilevamento delle anomalie

Infine, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per rilevare automaticamente e far emergere intuizioni rilevanti per l’approvvigionamento. Per esempio, cambiamenti inaspettati nei prezzi di acquisto di una materia prima o di un fornitore e collegarli o meno a cause specifiche.