當企業爭相考慮如何將DeepSeek本地部署時，卻忽略了“AI不是代碼堆砌，而是業務共生”的本質。
用友BIP以“AI原生+業務基因”雙螺旋架構，為企業CPO提供開箱即用、無縫進化、一體兩面的智能體“智友（YonMate）”。
無需從零訓練大模型，無需重構系統，讓“智友（YonMate）”帶著37年的行業Know-how，直接嵌入采購業務應用！
AI+采購場景應用新突破
超越自動化，實現采購中Human-AI的協作
破解“通用大模型≠業務專家”困局
采購專業人員面臨著一個持續的平衡工作 ： 管理數千份采購需求申請、確保合規性和提高成本效率，同時保持利益相關者的一致性。最近的一項研究表明，人工采購工作流程消耗了專業人員近 40% 的時間，導致錯誤、延遲和效率低下。
DeepSeek雖強，卻讀不懂企業特有的“物料編碼規則”“比價公式”“供應商分類分級邏輯”，并不能提高采購人員作業效率。用友BIP采購云并通過1000+大中型企業采購場景沉淀，推出【智友（YonMate)：智能采購助理】，幫助企業采購部門的數智化轉型。
雙人探戈：CPO與智友（YonMate）
共舞與AI共事的一天
Linda，一家大型制造公司的采購主管。Linda 管理供應商申請，確保采購政策合規性，并制定采購策略。以下是 AI 驅動的智友（YonMate）如何改變她的日常工作流程并增強她的專業知識。
使用對話式 AI 跟蹤供應商開發完成率
上午9：00
公司新品上市時間已經確定，昨天會議上提到其中一個關鍵部件供應商開發進度還需要跟進。
沒有 AI：
Linda 的早晨首先篩選散布在電子郵件、電子表格和 ERP 系統中的新品供應商認證進度情況。她分別與新品PM、研發部負責人等一一再確認技術驗證條目，檢查錯誤、缺失數據和策略合規性。這項繁瑣的任務通常會延遲審批并讓利益相關者感到沮喪。
使用 AI：
Linda 登錄BIP采購云系統，通過智友（對話式 AI）輸入自然語言，了解該部件供應商開發進度，系統已經：
? 調取昨天下午SQE提交的供應商DFMEA和CP；
? 使用自然語言處理 （NLP） 自動提供供方制程能力評估報告；
Linda根據對應智友（對話式AI）提供的供應商制程能力的評估，以及樣件公差合理性，通過智友（對話式AI）敦促研發部更改圖紙。一鍵式加快了供應商開發工作流程，使她能夠專注于更高的優先級。
成果：
Linda 將關鍵新品供應商開發驗證的內部協作時間縮短了 70%，節省了以前因人工跨部門協同會議審核而損失的時間。利益相關者可以享受無摩擦的采購體驗和更快的申請審批。
智友推薦供應商，加快供應商選擇
上午10：00
公司的生產部門周一提出備件采購需求，采購員已經發布RFQ，智友今天早上提醒已經接到五家供應商的報價。
沒有 AI：
Linda 等待采購員在一周后提供一份供應商比價分析對比郵件，并提請采購委員會做審批決策，確定供方。但是這當中有一家供應商是某進口備件的國內代理商，剛剛進入供方庫，尚未有與公司合作歷史記錄，Linda 需要問 Alan 提供該供方的認證審核報告。
使用 AI：
Linda 登錄BIP采購云系統，在工作臺的提示消息中，直接點擊進入智友（對話式 AI），并讓其提供供應商推薦，此時系統已經：
? 基于歷史價格，分別出具四家供方該備件的歷史成交價格，確定本次報價是否存在偏差；
? 自動提供新供方審核報告并附上3rd風險報告，分析報價成本構成及其合理性建議；
? 提供推薦的供應商名稱。
Linda根據對應智友（對話式AI）提供的信息，快速做成供應商選擇決策。
成果：
Linda 將備件供應商選擇的時間大幅縮短，并提前預知供應商風險信息、做好采購成本控制。
更快的合同審批和符合政策的流程
午間12：00
傳動軸供應商合同已經在系統中提交，由于年降，供應商希望獲得更好的付款協議，改善自身的資金周轉。這也是今年采購年降策略制定時候允許的。
沒有 AI：
審批成為瓶頸，因為 Linda 根據策略手動檢查申請并跟蹤審批。缺乏自動警報該付款協議是否合規，通常會導致延遲。
使用 AI：
? 嵌入式合同合規審查策略管理可在合同的每個階段自動實施。
? Linda 會收到緊急審批的主動警報，并標記不合規的條款，要求供方調整。
? 實時通知讓法務部門了解情況，從而提高部門之間的一致性。
例如，調用合同審查時，標記為不合規供應商條款的申請會觸發警報。Linda 審查 AI 生成的建議以批準、拒絕或更新申請，從而節省數小時的來回溝通。
加強供應商協作和風險管理
下午14：00
Linda今天下午接到SQE反饋，PO0920901訂單按目前供應商生產進度，預計會延期一周時間，SQE建議盡快做好臨時預案。
沒有 AI：
Linda 依靠手動報告來評估供應商。發現風險（如供應商延遲、財務不穩定或違反政策）需要大量的工作和過時的數據。
使用 AI：
? AI 驅動的供應商建議根據成本、績效和合規性歷史記錄對供應商進行再評分。
? Linda 會收到實時風險警報，例如供應商因經濟不穩定而面臨風險，AI 會建議備用供應商，啟動緊急采購程序。
? 緊急采購流程進入準備狀態，可以隨時通知新供應商，最大限度地減少了延遲并改善了內部和外部的協作。
例如，當關鍵供應商面臨延遲時，AI 會推薦定價和時間表相當的備用供應商。Linda 批準了替代方案，確保業務連續性而不會中斷。
成果：
Linda 及早發現風險并提高供應商績效，促進更強大的協作。采購流程變得主動而不是被動。
與智友（YonMate） 進行戰略采購規劃
下午17：00
今天下午發生的供應商延遲導致觸發緊急采購程序，雖然已經通過備用供應商規避了中斷風險，但是需要進一步復盤，做好規劃避免重蹈覆轍。
沒有 AI：
Linda 努力從分散的采購數據中獲得洞察，這限制了她做出數據支持的戰略決策的能力。
使用 AI：
? 通過實時控制面板的有關支出分析、供應商績效和合規性趨勢的可行見解，了解到白天發生的供應商延遲事故，核心是對良品率定義出現偏差造成。
? 通過對該品類良品率過去情況分析，需要與SQE、研發部在第二天約談供應商進行討論相關改善要求，使 Linda 能夠使采購策略與業務目標保持一致。
憑借這種洞察力，Linda 啟動了一項有針對性的策略來優化支出并重新談判供應商合同，下班前自動發出一份第二天的供應商業務復盤會議（BR）郵件。
成果：
Linda 以清晰、有數據支持的采購優化路線圖結束了她的一天。AI 驅動的洞察使她能夠從事務性任務轉向高價值的戰略規劃。
關鍵要點：AI 與CPO一起，共同推動企業采購智能化進程
到一天結束時，Linda 感覺到有一位無形的同事在幫助她，她可以自動化接收工作流程，提高合規性，并提供可行的見解，使她能夠搶占先機，專注于戰略、創新和供應商協作。
關鍵要點：
1. 無差錯的申請處理
? AI 驗證和糾正接收請求，確保準確性，同時讓人類專注于監督。
2. 合規政策遵循批準
? 嵌入式 AI 策略檢查可確保每個階段的合規性，從而減少瓶頸并縮短審批時間。
3. 供應商優化和風險緩解
? AI 驅動的供應商評分和主動風險警報使采購專業人員能夠做出更明智、更快速的決策。
4. 專注于戰略工作
? 通過自動執行重復性任務，采購領導者可以將更多時間用于供應商談判、支出優化和創新。
5. 增強協作
? 實時通知和 AI 洞察提高了采購、財務和供應商之間的一致性。
6. 滿足不斷增長的需求的可擴展解決方案
? AI 驅動的采購系統可適應波動的業務需求，確保無縫的采購工作流程，而不會增加運營負擔。
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