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北京市（东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区）

天津市（和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、）

石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）

保定市（莲池区、竞秀区）  廊坊市（安次区、广阳区，固安）

太原市（迎泽区，万柏林区，杏花岭区，小店区，尖草坪区。）

大同市（城区、南郊区、新荣区）

榆林市（榆阳区,横山区）朝阳市（双塔区、龙城区）

南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区）  成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）

常州市（天宁区、钟楼区、新北区、武进区）

苏州市（吴中区、相城区、姑苏区（原平江区、沧浪区、金阊区）、工业园区、高新区（虎丘区）、吴江区，原吴江市）

常熟市（方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。）宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)

徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）

南通市（崇川区，港闸区，开发区，海门区，海安市。）

昆山市 （玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇（花桥经济开发区）、张浦镇、千灯镇。）

太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇；)

镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)

张家港市（杨舍镇，塘桥镇，金港镇，锦丰镇，乐余镇，凤凰镇，南丰镇，大新镇）

扬州市（广陵区、邗江区、江都区.宝应县）

宁波市（海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区，慈溪，余姚 ）

温州市（鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区）

嘉兴市（南湖区、秀洲区，桐乡。）

绍兴市（越城区、柯桥区、上虞区）

金华市（金东区，义乌）

舟山市（定海区、普陀区）

台州市（椒江区、黄岩区、路桥区）

湖州市 (吴兴区，织里，南浔区)

合肥市（瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河

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在当今数字化潮流的推动下，企业的采购和支出管理领域也正经历着一场深刻的变革——从传统的手工纸质流程向数字化、智能化转变，不仅提高了效率，还带来了全新的商业模式和管理方式。

随着历史上纸质流程从自动化向智能化的发展，采购部门必须应对数据和文化变革。

一、已达成的采购效率提升目标

“如果没有更改，我们只需等待产品到货即可。”一家制造商的供应链绩效经理告诉笔者说。

这家制造商的采购部门有一半采购订单在产品到货前需要进行更改，采购员不得不在电子表格的数千行中查找以更新数量或其他参数，并通过电话、传真或电子邮件向供应商发送新信息。

然而在使用一款供应链协同工具后，即可与供应商实时沟通订单变更，并确认供应商已知晓修订后的订单，极大地提高了采购效率。

该公司首席执行官透露，一位客户在COVID-19疫情期间通过自动化采购订单管理，节省了3500万美元的收入，这再次印证了数字化采购的价值。

根据Dun & Bradstreet的调查发现，包括938家《财富》1000强企业在内，有500万家公司在武汉地区拥有二级供应商，可见其需求存在已久。而且，新冠疫情也凸显了对供应链风险管理的需求，进而需要技术和可见性，以支撑更加及时识别和应对潜在风险，从而保障供应链的稳定运行。

“了解供应商的供应商至关重要，但现在建立一个数据库，然后可以通过自动化进行跟踪，这是一个非常低效且依赖手工操作的过程，”CAPS（亚利桑那州立大学的供应管理研究中心）研究执行董事Bryan Fuller说，整个行业都很期待技术更智能。

二、正迈向的智能化需求趋势

采购技术正从自动化向智能化的方向发展。

以往，采购活动一直建立在询价和采购订单上的纸质流程，需要手动输入、审查和签署。但在近15年来，企业普遍通过采购技术来自动化流程，以减少行政成本并使其步入数字化时代。

如今，将交易性流程交由机器人流程自动化处理已经很普遍。机器人并没有取代人类，而是软件可以自动化重复的交易性任务，例如支付供应商发票或根据产品发货量等触发器补充库存水平。

当重复性任务被自动化时，采购人员可以专注于高影响决策，而不是管理采购订单。“自动化使我们的采购员能够从事其他事务，以帮助改善我们的供应链。”该制造商CEO表示，下一步是使用规范分析来理解合同和支出，更加期待技术变得更加智能。

他强调说：“下一步是人工智能或预测性分析，根据它所学到的信号（如天气或消费模式），告诉您何时以及何时订购，并且可以完全自动执行订单。”

可见，数字化采购不仅仅是简单的自动化，更是智能化的发展趋势。除了机器人流程自动化，预测性分析和人工智能技术的应用也日益普及。

(Gartner的对采购和支出管理的未来预测)

比如行业典范马士基集团，其数字采购负责人称他们已经进行了10000多次电子拍卖，买方发布请求，供应商竞标赢得合同，无需追求多个报价，同时有助于确定最佳市场价格。

该负责人说：“这是一个完全自动化的谈判过程，也是一个市场驱动的谈判，我相信大多数采购类别都可以成功地进行拍卖。”

马士基集团还开发了机器学习工具，用于自动阅读和解释15000多个供应商的合同。该负责人说：“我们可以搜索具有特定条款的合同，并确定我们与该条款的一定程度的遵守情况，而不是阅读每个合同。”

（马士基正在其采购团队中增添数据科学家）

三、数据管理的现实挑战

在推进技术之前，采购部门必须首先解决基本问题——“垃圾进，垃圾出”。即使公司使用企业资源规划（ERP），数据管理系统也可能无法支持技术驱动的采购。

Bryan Fuller表示：“如果您的支出数据未经整合，就无法进行支出分析；如果您没有整合合同数据，也无法转向区块链。”

如今的工具需要按类型结构化数据，以便软件能够理解。Gartner曾预测，当前的支出分析软件将被使用非结构化数据生成见解的工具所取代，只有这样，智能分析工具才能使用任何格式的数据进行战略指导和支出分析。

像战略采购和采购到付款（P2P）套件之类的工具，在未来可能会转变为更全面的解决方案，其中包括来自第三方的企业社会责任和供应商多样性数据。为了支持这种转变，最前瞻的做法是建立一种API的开放生态系统，允许软件在幕后进行通信，以便在一个系统中为采购人员提供所有需要的信息。这个平台也将成为企业的核心交易数据中心。

但是当前采购领导者面临最大的挑战是，使用不同供应商的不同目的的最佳解决方案，或者寻找一个万能解决方案，这就导致信息分散在许多数据库和程序中，信息孤岛现象尤为明显。

此外，还有外部因素如市场情报、关税、劳工问题等，导致很难建立与供应商关系的整体视图，这就更一步导致难以构建全量信息的分析系统。

这些数据管理的挑战正是中科迅联创研财务供应链协同的服务宗旨，他们以我国金税四期的“数电票”或集团企业的税企直连模式“乐企服务”设施为突破口，既要衔接传统断点打通从采购到支付（P2P）端到端流程自动化，也要打破供应链上下游数据壁垒构建供应商网络，以此整合全链条的业、财、税、资金等信息，实现供应链可见性和自主可控性。

（中科迅联-财务供应链协同的P2P全流程业务）

采购和支出的新面貌

未来，预计企业采购将更像亚马逊和其他消费渠道，用户可以与自动聊天机器人互动，确定他们需要的产品并下订单。对于一些产品，类似亚马逊的目录将允许用户与已批准的供应商下订单。

采购组织正在寻找数据分析专业人员来管理数据的涌入，比如马士基集团已经将数据科学家加入其采购团队，并将一名应用数学博士生纳入为期三年的项目。他们认为：“10年前，数据科学家不是我们在采购中寻找的人才，但是您必须拥有这些技能，才能实现数字带来的机遇。”

（The Hackett Group数据显示智能流程自动化程序员以及网络安全专家是数字化转型领域最为紧缺的人才）

显然，企业采纳的智能类型将取决于采购团队在其组织中希望解决的具体问题。所以，最好从一个小的数字化项目开始，例如采用机器人流程自动化进行应付账款或为库存管理添加预测性分析，而不是一次性改造整个采购部门。

但在数字化采购的过程中，要意识到文化变革的重要性。成功的数字化采购不仅仅是技术的应用，更是一种新的商业文化建立和推广，只有将数字化视为一种生活方式，而不是一时的项目，企业才能够真正实现数字化采购的价值和潜力。