公司动态 - Order_co任命Larry_Robinett为Workday_Accounts_&_Alliances负责人 该高管拥有20余年企业软件和战略联盟经验 曾担任Ascend_Software销售与合作伙伴联盟副总裁 主导过与Workday的战略合作[1][2] - 新负责人将推动公司Workday_Built集成解决方案的企业级采用 该集成可帮助客户在Workday平台内实现从申请到对账的现代化采购体验[3][4] - Order_co作为Workday_Select_Partner 与Workday共同开发了嵌入式B2B电商体验 其"Integrated_Search"功能允许用户直接在Workday门户中完成采购 自动生成预填申请单并实现无缝发票处理[4] 产品优势 - 集成搜索功能带来四大核心价值：1)采购速度提升 自动创建包含全部数据的申请单 2)强化采购合规性 提供预审供应商目录 3)减少非合规支出 所有采购均被系统捕获 4)加速供应商入驻 简化产品添加流程[7] - 客户案例显示 WeWork财务转型高级经理证实该集成方案显著节省时间、精力和资金[5] - 平均为客户节省5%产品采购成本 现有客户包括WeWork和Hugo_Boss等数百家企业[7] 公司背景 - 成立于2016年 总部纽约 已融资7000万美元 投资方包括MIT、Stage_2_Capital等知名机构[7][8] - 核心业务结合在线购物便利性与世界级采购订单/应付账款自动化技术 帮助企业降低采购复杂度和成本[6] 合作伙伴 - Workday作为AI驱动的人财物管理平台 服务全球超11000家组织 包括60%以上财富500强企业[9] - 双方合作开发的嵌入式解决方案深度整合Workday财务管理功能 最大化客户对Workday的投资回报[3][4]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 代理式人工智能为采购带来变革，能使采购系统实时适应并在条件变化时发挥主导作用，实现从自动化到自主化的转变，为采购各环节带来实际应用价值，采购领导者需关注相关重点并做好准备 [4][5][10] 根据相关目录分别进行总结 AI发展与采购变革 - 过去三年采购领域边界被重新划定，生成式AI价值有限，AI代理有帮助但仍具局限性，而代理式AI系统能解释目标、制定计划并行动，是企业系统运营方式的转变 [2][3][5] - 90%的首席采购官调查受访者表示未来6至12个月考虑使用AI代理优化采购运营 [3] 变革的促成因素 - 基础模型可处理多模态数据，能进行企业推理 [7] - AI代理获得自主性，可追求目标并自主开展工作 [8] - 采购角色范围扩大且面临更多挑战，需要实时适应的系统 [9] 采购系统的三代演变 | 能力 | 传统采购系统 | AI代理 | 代理式AI | | --- | --- | --- | --- | | 自主性 | 完全手动或基于规则的工作流程 | 按提示执行 | 按定义的目标行动 | | 规划 | 人类编码的分步工作流程 | 执行固定序列 | 跨多步骤规划和适应 | | 上下文感知 | 在孤立系统中运行 | 使用当前输入和定义的逻辑 | 纳入动态信号和历史记录 | | 协作 | 每一步都需要人工干预 | 响应指令 | 跨系统、团队和代理协调 | | 学习与记忆 | 无记忆或学习能力 | 无状态、基于任务 | 记住结果并从反馈中学习 | [14] 代理式AI对采购的意义 - 70%的亚太地区组织预计代理式AI将在未来18个月内颠覆商业模式 [15] - 代理式AI已在部分组织中应用，能协调采购活动、评估供应商风险和优化奖励策略，其不同之处在于能跨系统协调决策 [16] 代理式AI的应用案例 - **自主采购与谈判**：能根据采购的价值和复杂性处理不同类型的采购，实现快速报价自动化和战略采购，带来端到端的数字采购层，可提高10%的生产力、质量和成本节约 [17][18][21] - **智能品类管理**：可实现动态和智能的品类管理，持续监控品类数据，在阈值或趋势变化时提供策略更新建议并执行调整 [23][24] - **实时合规**：使合规成为持续且可操作的过程，整合数据形成合规态势的实时视图，检测问题并建议纠正措施 [26][27] 代理式AI的技术栈 - 多模态AI核心：处理结构化、半结构化和非结构化输入 [29] - 采购调优智能：基于采购特定数据进行训练 [30] - 超级代理编排：协调各专业代理的活动 [31] - 连接数据层：获取企业各方面数据以提供全面决策视图 [32] - 治理和控制框架：确保透明度、可审计性和人工干预能力 [33] - 统一的源到支付平台：提供完整上下文，实现更快速、智能的决策 [34] 采购领导者的关注重点 - 到2028年，33%的企业软件应用将包含代理式AI，15%的日常工作决策将自主做出 [38] - 设定目标而非仅安排任务，明确业务最重要的成果并使系统、人员和指标与之对齐 [40][41] - 识别高影响用例，关注传统工具难以处理的领域 [42] - 了解数据状况，评估采购相关数据的可用性、准确性和及时性 [43] - 让团队适应与智能系统合作，从管理交易转向指导战略和验证结果 [44] 为代理式AI奠定基础的步骤 - 准备系统实现自主流程，消除决策过程中的摩擦，确保工具和团队间的无缝交接 [45] - 加强数据基础设施，使关键采购数据实时可用并格式可用 [46] - 设计透明和监督机制，确保代理行动可解释和可追溯 [47] - 留出迭代和学习空间，避免硬编码工作流程，建立检查点和测试环境 [48] - 使团队关注成果而非仅关注流程，调整组织结构、激励措施和关键绩效指标以反映业务目标 [49] 合适的技术平台和合作伙伴 - 通用代理式AI平台无法满足需求，采购领导者需要了解采购各方面情况并能在特定情境下行动的系统 [52] - 需要为采购构建的生态系统和了解采购工作的合作伙伴 [53] GEP相关信息 - GEP提供AI驱动的采购和供应链解决方案，帮助企业提升竞争力和价值 [57] - GEP SOFTWARE™、GEP STRATEGY™和GEP MANAGED SERVICES™共同提供大规模、高效的采购和供应链解决方案，拥有众多知名客户 [58] - GEP在多个Gartner魔力象限中处于领先地位，其云原生软件和数字业务平台获行业认可 [59] - GEP常被评为顶级采购和供应链咨询及战略公司和领先的托管服务提供商，总部位于美国新泽西州克拉克，在多地设有办事处 [60] - GEP SMART是AI驱动的云原生采购软件，提供全面的源到支付功能 [62] - GEP NEXXE是统一的供应链平台，基于大数据和AI等技术，帮助企业使供应链成为竞争优势 [63]