Purchasing Request Agent

Semplifica la creazione di richieste di acquisto attraverso una guida basata sull'intelligenza artificiale, la convalida in tempo reale e una integrazione fluida con l'ERP.

#OperationalEfficiency #ProcurementAutomation #ComplianceAssurance #ERPIntegration

Business Challenge

La creazione delle richieste di acquisto è spesso un processo manuale e dispendioso in termini di tempo che richiede agli utenti di navigare tra strumenti complessi, moduli e requisiti di conformità. Gli errori nell'inserimento dei dati, le informazioni contabili disallineate e la non conformità alle politiche di approvvigionamento rallentano il processo e ne riducono l'efficacia. Questi errori possono generare rielaborazioni delle fatture, riallocazioni errate del budget e riscontri durante gli audit, esponendo l'azienda a sanzioni finanziarie e danni reputazionali. Con l'aumentare delle aspettative interne per strumenti di approvvigionamento più rapidi e facili da usare, le organizzazioni necessitano di una soluzione che semplifichi il processo di gestione delle richieste, migliorando al contempo la governance e il controllo operativo.

Solution Overview

Il nostro Purchasing Request Agent trasforma il processo di acquisizione delle richieste di acquisto guidando gli utenti attraverso il processo tramite un'interfaccia AI conversazionale. I richiedenti interagiscono in modo naturale con il sistema per creare richieste complete e conformi, senza dover imparare a usare piattaforme di approvvigionamento complesse.

Un sistema di agenti AI specializzati convalida ogni richiesta in tempo reale rispetto alle Politiche di Approvvigionamento del Gruppo, aiuta ad aggiungere correttamente i dati contabili e garantisce una classificazione adeguata delle merci. Grazie a chiamate dirette ai servizi back-end ERP, ogni ricerca - stato del fornitore, conto GL, centro di costo, WBS - restituisce dati live senza la necessità di database replicati. Una volta convalidata, l'applicazione genera automaticamente la richiesta nel sistema ERP o eProcurement, eliminando passaggi manuali e riducendo gli errori.

Le caratteristiche principali della soluzione includono:

  • Creazione di richieste conversazionali
    Gli utenti possono creare richieste di acquisto tramite l'interazione in linguaggio naturale, semplificando il processo di gestione delle richieste.

  • Corrispondenza tra articoli del catalogo e listino prezzi
    Verifica se una richiesta specifica può essere soddisfatta con prodotti già negoziati presenti nel catalogo di un fornitore o in un listino prezzi negoziato, sfruttando la ricerca di similarità per individuare fornitori alternativi, linee di listino prezzi e gruppi merceologici in tempo reale

  • Convalida automatica delle policy
    Assicura che ogni richiesta sia conforme alla policy di approvvigionamento del Gruppo attraverso la convalida in tempo reale da parte di un agente AI dedicato, che verifica in tempo reale i dati anagrafici recuperati

  • Smart Data Entry Assistance
    Supporta gli utenti suggerendo dati accurati per la classificazione contabile e delle merci, riducendo le ripetizioni e il lavoro di correzione.

  • Seamless System Integration
    Crea e invia automaticamente la richiesta nel sistema ERP o eProcurement, senza bisogno di input manuali.

  • Compliance & Data Quality migliorate
    Standardizza gli input e applica la governance per migliorare i report, il tracciamento e la prontezza per gli audit.

Implementazione tecnica

Questa soluzione di intelligenza artificiale generativa è stata creata con:

  • Orchestrazione modulare multiagente
    Ogni agente gestisce una responsabilità specifica (ad esempio, guida, convalida, arricchimento dei dati) all'interno di un flusso di lavoro a stato, consentendo interazioni controllate e auditabili.

  • Livello di integrazione OData V4 e REST
    Accesso in tempo reale ai sistemi aziendali tramite API standard, supportando sia la ricerca di dati transazionali che di master data (fornitori, articoli del catalogo, GL, centro di costo, WBS).

  • Semantic retrieval tramite embeddings and ragging
    Utilizza la ricerca per similarità basata su embedding per abbinare l'intento dell'utente alle righe del catalogo, ai gruppi di merci e agli elementi contabili, anche con input in testo libero.

  • Optional event-driven persistence
    I dati di riferimento possono essere memorizzati in cache in modo asincrono tramite uno strato di sincronizzazione basato su eventi, riducendo la latenza e proteggendo i sistemi back-end da carichi eccessivi.

  • Output strutturato indipendente dal backend
    L'assistente genera payload normalizzati che possono essere mappati su qualsiasi interfaccia di sistema ERP o di approvvigionamento (ad esempio, API di creazione PR, PO), consentendo un'integrazione fluida nei sistemi downstream.

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