报告概述

到 2032 年，全球生成式 AI 采购市场规模预计将从 2023 年的1.74 亿美元增长到22.6 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 33% 的速度增长2024 年至 2033 年。

生成式人工智能越来越多地融入采购流程，改变这一关键业务功能的格局。通过自动化和增强决策，生成式人工智能显着简化了采购、合同管理和供应商关系。它使采购系统能够生成预测性见解、优化库存水平并根据实时数据分析定制采购策略。这种集成不仅提高了效率，还有助于最大限度地降低风险和成本。

在对敏捷性和公关性需求的推动下，采购中的生成式人工智能市场正在迅速扩大。供应链运营决策。各行业的数字化转型进一步加速了这种增长，推动企业采用更智能、人工智能驱动的解决方案。随着企业认识到通过提高运营效率和降低采购成本获得显着回报的潜力，对生成式人工智能技术的投资正在增加。

随着组织认识到人工智能驱动的工具在提高效率、降低成本和推动战略价值方面的潜力，采购中对生成式人工智能的需求迅速增长。这些解决方案利用先进的算法和机器学习技术来分析大量数据，包括历史采购数据、市场趋势、供应商绩效指标和合同信息。通过处理和解释这些数据，生成式人工智能模型可以生成有价值的见解、建议和预测，使采购专业人员能够做出更明智的决策。

一采购市场中生成式人工智能的关键驱动力之一是对准确需求预测和库存优化的日益增长的需求。通过利用人工智能支持的分析，组织可以更好地了解客户需求模式，预测未来需求，并相应地优化其库存水平。这不仅降低了缺货或库存过剩的风险，还提高了客户满意度和整体成本效率。

Ardent Partners 进行的一项调查发现，大约75%的公司在采购运营中有效使用分析方面面临挑战。这一问题源于多种因素，包括数据质量差、分析技能缺乏和技术不足。

牛津采购与供应学院强调人工智能可以将采购流程时间缩短高达60%。这意味着数据分析、供应商沟通等任务，合同管理可以更快地完成，从而提高运营效率和生产力。

凯捷的一项研究强调了将 ChatGPT 集成到库存计划中的战略优势。通过将缺货情况减少3-5%，生成式 AI 不仅可以确保产品可用性，还有助于建立响应更快、更可靠的供应链。

关键要点

• 采购中的生成式 AI 市场正在经历显着增长，预计其价值将达到 美元到 2032 年，这一数字将达到 22.6 亿美元，在预测期内复合年增长率将达到 33%。
• 生成式 AI 市场规模预计到 2033 年将达到2558 亿美元，而 2023 年将达到135 亿美元，复合年增长率为2024年至2年预测期间为34.2%033.
• 直接采购中，生成式人工智能发挥着关键作用，到2022年将占据37.5%以上的市场份额。
• 供应商识别是生成式人工智能在采购中的另一个关键应用领域，在2022年占据25%以上的市场份额。
• 2022年，北美在采购市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了45.8%以上的份额。

类型分析

2022年，直接采购细分市场在采购市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据超过37.5%的份额。这种领先地位主要归因于直接采购在制造和生产行业的核心运营中发挥的关键作用。直接采购涉及采购货物和直接纳入商品和服务生产过程的材料。

随着越来越多地依赖人工智能技术来优化供应链动态、降低采购成本并提高运营效率，该领域的重要性更加突出。生成式人工智能在简化供应商选择、预测库存管理和动态定价策略方面发挥了重要作用，这对于在快节奏的市场中保持竞争力至关重要。

此外，生成式人工智能与直接采购的集成使组织能够在其供应链中实现更高的透明度和风险管理。通过利用人工智能驱动的分析，公司可以更深入地了解供应商绩效、材料质量和交付时间表，从而做出更明智的决策。

人工智能的这种战略应用不仅支持合规性和可持续发展计划，还有助于提高弹性。采购框架。随着行业不断向数字化和自动化发展，对人工智能直接采购解决方案的需求预计将强劲增长，进一步巩固其在市场的领先地位。

生成式人工智能还增强了直接采购流程中的内容生成，实现合同创建、修改和管理的自动化。这不仅加快了采购周期，还减少了人为错误，增强了对监管标准和公司政策的合规性。

此外，人工智能驱动的系统可以生成实时报告和分析，为采购团队提供可操作的见解，推动战略业务决策。这些进步凸显了生成式人工智能在改变直接采购格局方面的关键作用，有望为企业带来显着的效率提升和成本节约。

应用分析

2022 年，供应商识别细分市场在采购市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了25%以上的份额。该细分市场的突出地位是由供应链日益复杂和全球化推动的，这需要复杂的工具来识别和审查潜在供应商。

生成式人工智能通过利用大量数据来提供有关供应商能力、可靠性以及与采购组织要求的兼容性的详细见解，从而增强了这一过程。这种能力在采购决策直接影响生产质量、监管合规性和市场竞争力的行业中尤其有价值。

在供应商识别中采用生成式人工智能使公司能够自动化和完善寻找新供应商的流程。通过利用人工智能驱动的分析，组织可以从多个维度评估供应商，例如成本、容量、可持续性实践和过去的绩效。这种多维评估可以帮助采购团队做出符合战略目标和运营需求的基于数据的决策。

此外，生成式人工智能可以在供应链中的潜在风险和问题变得具有破坏性之前识别它们，从而为供应商管理提供主动的方法。生成式人工智能还通过生成实时通信和报告，促进更快、更有效的谈判和合作伙伴关系，从而有助于动态供应商参与。

该技术可以预测供应商市场趋势和行为，使采购团队能够预测变化并相应地调整其策略。人工智能算法的不断发展和改进进一步提高了供应商推荐的准确性和有效性，使供应商识别部分成为现代采购策略的重要组成部分。

主要细分市场

基于类型

• 直接采购
• 间接采购
• 货物采购
• 服务采购

基于应用

• 供应商识别
• 产品/服务建议
• 谈判支持
• 风险评估
• 合同分析
• 欺诈检测
• 预测建模
• 其他应用

5大用例

• 供应商关系管理生成人工智能可以分析历史数据和当前市场趋势，以预测供应商行为，帮助采购团队预测供应商绩效的潜在变化并做出反应，例如，人工智能可以预测供应商何时可能提高价格，从而主动重新谈判合同或探索替代供应商。
• 合同分析和生成人工智能可以简化流程。合同管理流程，根据预定义的标准和法律要求自动生成、审查和更新合同。这减少了合同谈判所需的时间和精力，并确保遵守法规。生成式人工智能还可以从现有合同中提取关键信息，例如付款条件和交货时间表，以便于管理和监控。
• 需求预测通过分析历史采购数据以及市场趋势和经济指标等外部因素，生成式人工智能可以提供准确的需求预测。这有助于采购团队优化库存水平、减少过剩库存并提高整体供应链效率。例如，零售连锁店可以使用人工智能来预测特定季节或活动期间的产品需求。
• 支出分析和优化生成式人工智能工具可以分析大量支出数据，以识别模式和机会。节省成本。这些工具可以提供对支出行为的洞察，突出潜在浪费的领域，并提出更具成本效益的采购策略。这使组织能够做出数据驱动的决策，以优化其采购支出。
• 合规和风险管理生成式人工智能有助于监控采购流程的合规性并识别潜在的欺诈活动。它可以分析过去的不合规事件，以识别类似的模式并采取纠正措施。此外，人工智能还可以通过评估财务稳定性、地缘政治风险和市场状况等因素来评估供应商风险，提供全面的风险管理框架​。

在采购中使用生成式人工智能的好处

• 日常任务自动化生成式人工智能可以自动执行重复且耗时的任务，例如文档创建、采购订单生成和合同管理。这种自动化有助于减少人工错误，并使采购专业人员能够专注于更具战略性的活动，从而提高整体效率和生产力​​。
• 改进决策通过综合来自各种来源的大量数据，生成式人工智能为采购团队提供全面的见解和可行的建议。此功能通过识别趋势、预测需求和优化供应商选择来支持更好的决策。
• 增强风险管理生成式人工智能通过持续监控和分析供应商绩效、市场状况和地缘政治事件等风险因素，帮助主动进行风险管理。它可以预测潜在的干扰并提出缓解策略，帮助组织更有效地管理风险。
• 成本节约通过提高效率和策略ic 洞察，生成式人工智能有助于降低采购成本。人工智能驱动的支出分析和供应商谈判可以识别节省成本的机会并改进采购流程，从而带来显着的经济效益​​。
• 增加创新生成式人工智能通过支持新产品、服务和功能的开发来促进创新。其生成创意内容和模拟复杂场景的能力使组织能够探索新的采购策略并改进现有流程，推动持续改进和竞争优势。

Driver

提高运营效率和战略决策

生成式人工智能通过自动化日常任务和提供战略决策洞察，显着提高采购运营效率。例如，人工智能工具可以简化合同审查和采购订单生成等流程，从而减少对人力的需求。日常干预，让采购专业人员能够专注于更具战略性的任务。这些功能可以节省大量时间并提高生产力，通过降低运营成本和提高采购决策质量来直接影响企业的利润​。

约束

与现有系统集成的复杂性

在采购中采用生成式人工智能的一个主要挑战是将这些先进系统与现有基础设施集成的复杂性。组织在修改当前系统以适应新的人工智能功能时经常面临重大障碍，这可能会导致巨大的成本和现有流程的中断。这种复杂性需要额外的资源来进行系统兼容性检查，并且可能需要大量的员工培训，甚至需要重组当前的技术框架以实现无缝集成。

机遇

主动风险管理和合规

生成人工智能在采购中的风险管理和合规领域提供了一个引人注目的机会。通过利用人工智能分析大量数据的能力，公司可以在影响业务之前预测供应商不稳定或合规违规等潜在问题，从而主动管理风险。此外，人工智能可以确保遵守当地和国际法规，从而维持道德采购实践的高标准，并降低与相关处罚相关的风险

挑战

数据质量和可用性

在采购中实施生成式人工智能的一个重大挑战是确保人工智能系统需要高质量、准确且格式一致的数据才能有效运行。不完整，或跨不同系统的孤立。克服这一挑战需要对数据管理系统和治理框架进行大量投资，以保持人工智能发挥其全部潜力所需数据的完整性和可访问性。

增长因素

• 日常任务自动化：生成式人工智能显着减少了对文档创建等日常采购任务的人工干预需求，从而提高了效率和成本节省​​。
• 增强决策能力：通过综合不同数据源的信息，生成人工智能支持更好的决策，为采购团队提供全面的见解和战略建议​​。
• 改善供应商关系：人工智能技术通过提供对供应商绩效的详细分析、增强谈判能力，实现更有效的供应商关系管理风险管理和合规性：生成式人工智能有助于主动风险管理和合规性，在潜在风险成为问题之前识别它们并确保遵守法规。
• 创新和新功能：随着生成式人工智能的不断发展，它引入了预测分析和高级数据解释等新功能，推动采购领域的创新

新兴趋势

• 跨行业广泛采用：各个行业正在迅速将生成式人工智能集成到其采购流程中，认识到其改变运营和战略规划的潜力。
• 与现有系统集成：尽管面临挑战，但集成生成式人工智能已成为显着趋势人工智能与现有采购系统相结合，增强采购能力功能并简化运营​​。
• 关注人工智能的道德使用：随着采用率的提高，人们越来越重视以道德方式使用人工智能，确保人工智能系统透明、公正且符合法律标准​。
• 开发专用人工智能工具：正在开发针对采购需求的特定工具，包括用于合同管理、供应商评估和风险的人工智能评估​。
• 增强个性化和用户体验：生成式人工智能被用来个性化采购流程并改善用户体验，使系统更加直观和用户友好。

区域分析

2022年，北美在生成式人工智能中占据主导市场地位采购市场，占据45.8%以上份额。这一巨大的市场份额主要归功于注册先进的技术基础设施以及制造业、零售业和服务业等各个行业的企业较早采用人工智能技术。

领先的人工智能技术开发商的存在以及对人工智能研发的大量投资进一步加强了北美在该领域的领导地位。该地区的企业热衷于将人工智能融入其采购流程，以提高效率、降低成本并降低与供应商关系和供应链管理相关的风险。

此外，北美行业严格的监管要求和合规标准推动了对先进采购解决方案的需求，这些解决方案可以确保遵守政策，同时优化采购支出。生成式人工智能通过提供增强的数据分析能力、预测见解和自动合规性检查来在这方面提供帮助，使其成为旨在实现目标的企业的宝贵工具。保持竞争优势。

在促进人工智能和数据分析的政府支持政策的支持下，数字化转型的推动对于北美企业在采购中广泛采用生成式人工智能也发挥着至关重要的作用。该地区对创新和技术采用的承诺可能会推动生成式人工智能能力在采购中的进一步发展和整合。

随着对可持续性和道德采购的持续关注，北美公司越来越多地利用人工智能来制定采购决策，这不仅有利于其业务运营，而且与更广泛的环境和社会治理 (ESG) 目标保持一致。这种联盟预计将推动采购中生成式人工智能解决方案的采用持续增长，确保北美在全球市场中保持领先地位。

主要地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

在采购市场快速发展的生成式人工智能中，一些关键参与者正在通过提供先进的人工智能解决方案来提高采购流程的效率和有效性，从而塑造格局。 IBM 公司是该领域的先驱，利用其广泛的专业知识SAP SE 是另一个主要参与者，以将人工智能集成到其企业资源规划 (ERP) 系统中而闻名，从而使企业能够简化其采购流程并实时了解其运营情况。 Oracle 公司提供了一套强大的基于云的应用程序，利用人工智能来改善采购中的决策和风险管理。

GEP Worldwide 以其定制的采购软件脱颖而出，该软件结合了强大的分析和机器学习功能，帮助企业更有效地管理支出和供应商关系。 Coupa Software Inc. 提供全面的支出管理平台，利用人工智能帮助企业提高支出可视性和控制力。

市场主要参与者

• IBM Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporat
• GEP Worldwide
• Coupa Software Inc.
• 微软公司
• 其他主要参与者

近期进展

• GEP Worldwide5 月通过 Microsoft Azure 推出了一套包含 OpenAI ChatGPT 技术的解决方案2023 年。这项创新旨在增强 GEP SOFTWARE 的能力，特别是在自动化和优化采购流程方面的能力。
• 2023 年 9 月，SAP 宣布推出 Joule，这是一款嵌入其云企业产品组合的生成式 AI 助手。 Joule 提供主动且情境化的见解，帮助企业简化运营。这款新的人工智能助手是 SAP 更广泛战略的一部分，该战略旨在将先进的人工智能功能集成到其应用程序套件中，包括 SAP SuccessFactors 和 SAP S/4HANA Cloud​