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方案

銀行電子采購方案

這一代


“物美價廉”或“少花錢多辦事”是大多數銀行機構在考慮招采時會討論的內容,特別是首席招采官。但預算增長越來越慢,對成本節約和效率的期望越來越高,甚至遠超以往,機構如何才能滿足交付期望?

隨著當今科技的發展和數字時代的成熟,電子招采解決方案支持更多待連接的物理輸入和數字輸入,這能降低成本和提高效率。電子招采基本上已經成為銀行業經營環境中有效、可持續招采的必要條件。


這一代 8Manage 電子招采支持以下可用于銀行業的功能:


采購申請制作

8Manage 電子招采支持電子采購申請。有權制作采購申請的個人均能使用該功能。


供應商選擇

8Manage 電子招采有可供選擇的商品和服務電子目錄,或該系統可能基于采購申請推薦潛在供應商,發出概述需求的報價請求(RFQ)。供應商可以對這項工作進行投標,詳細說明周轉時間、價格和相關的材料規格。在供應商選擇過程中,談判在線下進行。


電子采購訂單發布

8Manage 電子招采包含工作流功能,用戶可根據商品、服務、美元價值設置自動審批路徑。一旦采購訂單獲批,包含數量和交付要求的電子采購訂單將通過設備借助招采軟件發布。采購訂單發送給合適供應商去執行。


電子收據

交付完成時,8Manage 電子招采將自動生成收貨單。為實現這一功能,該系統需要與資產標簽或條形碼集成,從而自動識別已交付的貨物。


電子發票

8Manage 電子招采接受和處理電子發票。沒有電子發票自動生成系統的供應商可通過供應商門戶或文件掃描在線創建電子發票。


應付賬款

8Manage 電子招采跟蹤應付賬款,支持采購卡、支票和電匯等付款選項。



下一代


與上面所述不同的是,服務當今成熟和新興解決方案的技術往往部署起來要快得多。我們有許多客戶選擇軟件即服務(SaaS)部署模式,該模式不需要大量數據或系統準備,不需要集成或需要輕度集成,可以在幾天或幾周內產生結果。


大數據和機器學習  

大數據實際上是“招采的大機遇”。大數據不能用老舊方式獲得。這時機器學習開始流行。當大數據和機器學習聯合,預測式招采就成為招采世界的游戲規則改變者之一。


在招采世界,機器利用歷史支出和采購模式、現有目錄、供應商評級,執行預測業務招采的分析。


例如,IT團隊可能只需要購買服務器?;谶@些數據,機器能夠預測或提醒 IT 團隊購買外圍設備,如隨機存取存儲器(RAM)和維護設備,使招采圓滿。這為利害關系人提供了預測何為必需品的能力,甚至有助于預算預測。


24 小時自助式支持  

利害關系人能夠互動和詢問,并接受機構招采政策的指導。這將會提高合規性,降低異常支出,鼓勵利害關系人遵守而不是繞過政策和流程。


不間斷獲取資訊

知識就是力量。供應商和利害關系人不需要記住在哪里尋找哪條信息。數字化招采將信息匯集,使用戶能夠快速而直觀地使用這些信息。


利害關系人的集中可見性  

交易的集中跟蹤支持對其他團隊的采購申請、物品采購、訂單流程和付款進行全面報告。這個優勢延伸到確保遵守現有合同和已生效合同。


化被動為主動  

通過預測需求并根據確定的采購模式提醒利害關系人他們可能需要什么,大數據使招采變得主動,從而擴大傳統的行動范圍。



結語


 

銀行機構試圖通過“少花錢多辦事”來讓自己永不過時,招采團隊必須超越降低成本和合規的傳統角色,改為:

  • 重新構想買家角色
  • 重新構想利害關系人經歷
  • 思考如何支持更好的決策


8Manage 電子招采將支持業務流程外包和共享服務中心,進一步提高效率。然而,最終的好處不僅來自降低成本,而且來自將優質招采資源從單調重復的任務中解放出來,這樣他們就能專注于為業務交付價值。

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