2023년과 2024년 사이에 조달 분야에서 주간 생성형 AI 사용이 44%p 증가했습니다. 현재 조달 담당 임원의 94%가 주당 최소 1회 이상 생성형 AI를 사용합니다. 이는 눈앞에 다가온 트렌드가 아니라 현재 운영 현실입니다.
호텔 공급업체의 경우 그 영향은 직접적이고 중대합니다. 귀사의 제품을 평가하고, 가격을 비교하고, 귀사를 벤더 목록에 추가할지 여부를 결정하는 조달 전문가들은 점점 더 AI 시스템의 도움을 받고 있으며, 어떤 경우에는 AI 시스템으로 대체되고 있습니다. 이러한 시스템의 작동 방식을 이해하는 공급업체는 계약을 따낼 것입니다. 그렇지 않은 공급업체는 왜 전화가 끊겼는지 궁금해할 것입니다.
당사의 호텔 공급 산업 보고서에 자세히 나와 있듯이, 글로벌 호텔 시장은 현재 1조 7천억 달러 규모이며 기록적인 15,820개의 프로젝트 건설 파이프라인을 보유하고 있으며, AI는 이러한 지출이 집행되는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이 기사에서는 AI가 호텔 조달 방식을 재편하는 구체적인 방법, 도입을 주도하는 플랫폼, 공급업체가 경쟁력을 유지하기 위해 취해야 할 구체적인 단계를 다룹니다.호텔 공급 산업 보고서
조달 분야의 AI 도입 곡선: 정확한 수치
조달 분야에서 AI 도입 속도는 거의 모든 산업 예측을 능가했습니다.
| 지표 | 데이터 포인트 |
|---|---|
| 주간 생성형 AI 사용 증가 | +44%p (2023년~2024년) |
| AI를 매주 사용하는 조달 담당 임원 | 94% |
| 엔터프라이즈 AI 사용 사례에서 조달이 차지하는 비중 | 6%(영업 16%, 제품 관리 12%, 운영 10%에 이어) |
| 공급망 시장 규모의 AI (2024) | 73억 달러 |
| 공급망 시장 예측의 AI (2030) | 638억 달러 |
| 공급망의 AI CAGR | 42.7% |
| 호텔 산업의 AI 도입/지출 증가율 | 연간 60% 예상 (2023-2033) |
마지막 줄은 강조할 가치가 있습니다. 호텔 관련 AI 지출은 향후 10년 동안 연간 60% 성장할 것으로 예상됩니다. 호텔은 AI를 실험하는 데 그치지 않고 운영 인프라에 구축하고 있습니다.
상황도 중요합니다. 호텔 기술 예산은 새로운 소프트웨어로 적극적으로 전환되고 있습니다.
- 2022년: 일반적인 호텔의 기술 예산 중 23%가 새로운 소프트웨어에 투입되었습니다.
- 2024년: 기술 예산의 69%가 새로운 소프트웨어에 투입되었습니다.
- 2023년: 호텔의 78%가 IT 지출을 3% 이상 늘릴 계획이었습니다.
기술 예산의 거의 70%가 새로운 도구에 투입되고 AI 지출이 연간 60% 증가하면 조달 AI는 항목이 아니라 우선 순위입니다.
호텔 조달이 AI 혁신에 적합한 이유
AI가 조달 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보기 전에 호텔 산업이 왜 그렇게 빠르게 도입되고 있는지 이해하는 것이 도움이 됩니다.
호텔 조달에는 AI 사용 사례에 이상적인 세 가지 특징이 있습니다.
1. 대량의 반복적인 의사 결정. 500개 객실을 갖춘 호텔은 린넨, 편의 시설, 식음료, 유지 보수 용품, 기술, FF&E 교체 등 수십 가지 범주에서 연간 수천 건의 구매 결정을 내립니다. 이러한 결정의 대부분은 예측 가능한 패턴을 따릅니다. AI는 반복적이고 패턴 기반 의사 결정을 최적화하는 데 탁월합니다.
2. 파편화된 공급업체 환경. 소수의 주요 공급업체가 있는 산업과 달리 호텔 조달은 여러 제품 범주와 지역에 걸쳐 수천 개의 벤더에서 이루어집니다. AI는 대규모 공급업체 데이터베이스를 스캔, 비교 및 점수화하는 기능을 통해 조달 팀에 수동으로는 달성할 수 없는 인지도을 제공합니다.
3. 비용 압박과 품질 요구 사항 충족. 호텔은 박한 마진으로 운영됩니다. IT 비용은 총 운영 수익의 평균 1.4%에 불과합니다. 한편, PIP 비용은 코로나19 이전 수준에 비해 30% 이상 증가했으며, 호텔 산업 벤더는 다양한 제품에 대해 90~300%의 가격 인상을 보고했습니다. AI는 조달 팀이 품질 기준을 희생하지 않고 더 나은 가치를 찾도록 돕습니다.
전자 조달 판매는 2021년에서 2022년 사이에 18% 성장하여 전 세계적으로 1조 달러를 넘어섰습니다. 실적이 우수한 조직은 2023년에 전자 조달 도입을 80% 늘리는 것을 목표로 했습니다. AI 기반 조달을 위한 인프라는 이미 마련되어 있으며 이제 인텔리전스 레이어가 추가되고 있습니다.
AI가 호텔 조달 방식을 변화시키는 5가지 방법
1. 자동화된 공급업체 검색
호텔 산업에서 기존의 공급업체 검색은 느리고 관계에 의존적입니다. 조달 담당 이사는 HD Expo에서 공급업체에 대해 듣거나, 동료로부터 추천을 받거나, Google 검색을 통해 회사를 찾습니다. 이 프로세스는 본질적으로 기존 공급업체와 연결이 잘 된 공급업체를 선호합니다.
AI 기반 검색은 역학 관계를 변화시킵니다.
- 머신 러닝 알고리즘은 공급업체 데이터베이스, 제품 카탈로그, 무역 박람회 참가 업체 목록 및 디지털 발자국을 스캔하여 특정 기준에 맞는 잠재적 벤더를 식별합니다.
- 자연어 처리 기술로 공급업체 웹사이트, 제품 설명, 인증 문서를 분석하여 조달 요구 사항에 부합하는지 평가합니다.
- 점수 모델은 가격, 품질 지표, 지속 가능성 인증, 지리적 근접성, 배송 실적 등 다양한 가중 요소를 기반으로 공급업체 순위를 매깁니다. 이는 인간의 평가에 영향을 미치는 인지적 편향을 없애줍니다.
공급업체에 대한 의미: 이제 디지털 존재가 첫인상이 됩니다. 웹사이트에 구조화된 제품 데이터, 명확한 사양, 최신 인증이 없다면 AI 검색 도구는 해당 정보를 쉽게 분석할 수 있는 경쟁업체보다 순위를 낮게 매길 것입니다.
2. 동적 가격 비교 및 벤치마킹
AI 기반 벤치마킹 도구는 실시간 시장 데이터, 요금 추세 및 경쟁업체 가격을 분석하여 호텔 조달 팀에게 경쟁력 있는 요금을 받고 있는지 실시간으로 파악할 수 있도록 합니다.
실제 작동 방식:
- 시스템은 여러 공급업체, 마켓플레이스 및 과거 구매 데이터에서 가격을 수집합니다.
- 머신 러닝은 가격 추세 및 수요 패턴을 식별합니다.
- 조달 팀은 공급업체 가격이 시장 벤치마크에서 벗어날 때 알림을 받습니다.
- 자동화된 협상 도구는 시장 데이터를 기반으로 반대 제안을 생성할 수 있습니다.
구체적인 예: 포트폴리오 전체에서 연간 50,000개의 목욕 타월을 구매하는 호텔 체인은 이전에는 공식 RFP 주기 동안 연 1회 가격을 협상했습니다. AI 벤치마킹을 통해 조달 플랫폼은 15개 이상의 공급업체, 상품 면화 가격 및 운송 비용 지수에 걸쳐 타월 가격을 지속적으로 모니터링합니다. 면화 선물이 8% 하락하면 시스템은 현재 공급업체 가격이 하향 조정되어야 함을 자동으로 표시하고 데이터 기반 재협상 요청을 생성합니다. 가격을 설명하거나 조정할 수 없는 공급업체는 다음 주문 주기를 놓치게 됩니다.
공급업체 영향: 호텔은 경쟁업체의 요금을 알고 있습니다. 계절별 가격 패턴을 알고 있습니다. 가격이 시장 표준에서 벗어날 때를 알고 있습니다. 한때 공급업체에게 유리했던 정보 비대칭이 사라지고 있습니다. 가격 전략은 자신감 있는 영업 프레젠테이션이 아닌 데이터로 방어할 수 있어야 합니다. AI 시스템이 가격에 의문을 제기할 때 가격을 정당화할 수 있도록 투명한 투입 비용(상품 가격, 운송 지수, 인건비)에 연결된 가격 모델을 구축하십시오.
3. 품질 예측 및 공급업체 신뢰성 점수
바로 이 지점에서 AI가 단순한 효율화를 넘어 진정한 지능으로 진화합니다. 이제 머신러닝 모델은 다음과 같은 일이 가능합니다.
- 검사 보고서, 반품률 및 불만 사항 데이터의 패턴을 분석하여 품질 문제를 예측합니다.
- 정시 배송률, 주문 정확도 및 응답성을 기반으로 공급업체 신뢰성을 평가합니다.
- 재정적 불안정, 지리적 집중 또는 단일 원자재 공급원에 대한 의존성과 같은 위험 요소를 식별합니다.
Avendra 또는 Birch Street와 같은 플랫폼을 운영하는 주요 체인을 중심으로 정교한 조달 운영을 수행하는 호텔은 연간이 아닌 지속적으로 업데이트되는 공급업체 스코어카드를 구축하고 있습니다. 이러한 플랫폼에 대한 자세한 비교와 각 플랫폼에서 존재감을 최적화하는 방법에 대한 내용은 호텔 조달 소프트웨어 가이드를 참조하십시오.호텔 조달 소프트웨어 가이드
공급업체가 해야 할 일: 자체 성과 지표를 사전에 추적하고 공유하십시오. 정시 배송률, 불량률, 주문 정확도 백분율, 평균 리드 타임 - 이 데이터를 제공하지 않으면 AI는 사용 가능한 신호에서 이를 추정하며 이는 귀하에게 유리하지 않을 수 있습니다.
추적하고 제공해야 하는 데이터:
| 지표 | 추적 방법 | 공유 방법 |
|---|---|---|
| 정시 배송률 | ERP 시스템 배송 확인 대 약속 날짜 | 분기별 사업 검토 보고서에 포함 |
| 주문 처리율 | 배송 수량 대 주문 수량 | 대시보드 액세스 또는 자동화된 보고서 |
| 품질 거부율 | 반품 및 불만 사항 대 총 배송 단위 | 불만 사항을 기다리지 않고 사전 보고 |
| 평균 리드 타임 | 주문 접수에서 배송 날짜까지, 매월 추적 | 웹사이트 및 카탈로그에 게시 |
| 응답 시간 | 문의에서 첫 번째 실질적인 응답까지의 시간 | 자동 추적 기능이 있는 내부 SLA |
| 재정적 안정성 | 신용 등급, 수익 추세, 보험 보장 범위 | 연간 감사 보고서; D&B 또는 유사한 등급 |
4. 수요 예측 및 자동 재주문
AI 기반 수요 예측은 자산 관리 시스템(PMS) 데이터를 조달과 연결합니다.
- 점유율 예측은 소모품 주문(린넨, 편의 시설, 식음료 용품)의 자동 조정을 유도합니다.
- 계절별 패턴 인식은 수요 급증 전에 재고를 미리 배치합니다.
- 폐기물 감소 알고리즘은 주문 수량을 최적화하여 손상 및 과잉 재고를 줄입니다.
공급업체 입장에서 이는 다음을 의미합니다:
- 주문 패턴이 더욱 예측 가능해질 뿐만 아니라 더욱 정확해집니다. 호텔은 필요한 시기에 필요한 만큼만 정확하게 주문합니다.
- 안전 재고 요구량이 감소합니다. AI로 최적화된 호텔은 완충 재고를 적게 유지하므로 대량 구매보다는 더 작고 빈번한 주문이 이루어집니다.
- 통합 기능이 중요합니다. API를 통해 주문 시스템을 호텔 조달 플랫폼에 연결할 수 있는 공급업체는 수동 작업을 줄여주기 때문에 우선적인 대우를 받습니다.
더 이상 호텔을 수동으로 쫓아다니지 마십시오. InnLead.ai의 12개 AI 에이전트가 리모델링 신호를 스캔하고, 조달 담당자를 식별하고, 호텔 구매자와의 미팅을 자동으로 예약합니다. 조기 액세스 권한을 받으세요얼리 액세스 신청
5. 자동화된 RFP 및 입찰 평가
RFP 프로세스는 전통적으로 몇 주 동안 문서, 설명 및 프레젠테이션을 주고받는 과정이었지만, AI에 의해 압축되고 있습니다.
- AI는 자산 요구 사항, 브랜드 표준 및 과거 구매 데이터를 기반으로 RFP 문서를 생성합니다.
- 입찰 평가 알고리즘은 가중치가 적용된 기준에 따라 공급업체 응답을 자동으로 평가합니다.
- 비교 대시보드는 조달 위원회에 주관적인 인상보다는 데이터 기반 순위를 제공합니다.
RFP 응답에 대한 의미: AI 입찰 평가 시스템은 특정 데이터 포인트를 위해 응답을 구문 분석합니다. 구체적인 사양, 가격 구조 및 규정 준수 문서가 부족한 서술형, 마케팅 중심의 응답은 낮은 점수를 받게 됩니다. 사람이 읽을 수 있을 뿐만 아니라 기계가 읽을 수 있도록 응답을 구성하십시오.
호텔 업계에서 AI 조달을 주도하는 플랫폼
Avendra
Avendra는 호텔 업계 최고의 엔드 투 엔드 공급망 관리 플랫폼으로, 소싱, 구매, 재고 관리 및 규정 준수 도구를 제공합니다. 2,000개 이상의 검증된 공급업체와 최대 15%의 문서화된 절감액을 통해 Avendra는 주요 호텔 체인 조달의 상당 부분을 차지하는 기록 시스템입니다.
AI 기능: 자동화된 공급업체 점수 매기기, 지출 분석, 계약 준수 모니터링 및 가격 벤치마킹.
공급업체에 대한 의미: Avendra의 공급업체 네트워크에 포함되지 않은 경우 기관 호텔 시장의 큰 부분에 보이지 않습니다. 플랫폼 내에서 목록에 등재되고 강력한 성과 지표를 유지하는 것이 전략적 우선 순위입니다.
Birch Street Systems
Birch Street는 호텔 업계를 위한 통합 조달, 미지급금 자동화, 재고 관리 및 레시피 관리를 제공합니다. 이 플랫폼은 세분화된 지출 인지도이 필요한 호텔 그룹에서 널리 채택되고 있습니다.
AI 기능: 자동화된 구매 주문 워크플로, 지출 패턴 분석, 공급업체 성과 추적 및 자산 관리 시스템과의 통합.
공급업체에 대한 의미: Birch Street의 데이터 통합 요구 사항은 공급업체가 구조화된 디지털 제품 카탈로그를 필요로 함을 의미합니다. 카탈로그가 PDF 또는 인쇄된 브로셔로만 존재하는 경우 Birch Street 기반 조달에 효과적으로 참여할 수 없습니다.
FutureLog
FutureLog는 호텔리어를 공급업체 네트워크에 직접 연결하는 SaaS 기반 eTender 및 eRFQ 플랫폼입니다. 온라인 가격 협상을 가능하게 하고 입찰 프로세스를 간소화합니다.
AI 기능: 자동화된 입찰 생성, 공급업체 매칭, 입찰 비교 및 협상 워크플로.
공급업체에 대한 의미: FutureLog는 디지털 입찰에 신속하고 완벽하게 응답하는 공급업체에게 보상을 제공합니다. 응답 시간과 데이터 완전성은 측정 가능하며 측정됩니다.
Fourth
Fourth는 52개국 1,200개 이상의 위치에서 연간 5백만 건의 구매 주문을 처리합니다. 이 플랫폼에는 실시간 가격이 포함된 디지털화된 공급업체 카탈로그가 포함되어 있습니다.
AI 기능: 수요 예측, 자동 재주문, 실시간 가격 업데이트 및 재고 최적화.
공급업체에 대한 의미: 실시간 가격 책정은 카탈로그가 동적이어야 함을 의미합니다. 분기별로 업데이트되는 정적 가격 목록은 실시간 데이터를 기대하는 시스템을 따라갈 수 없습니다.
공급업체가 지금 해야 할 일: AI 준비 상태 점검 목록
AI 기반 조달로의 전환은 경쟁력을 유지하려는 공급업체에 대한 명확한 요구 사항 세트를 만듭니다.
1. 디지털 우선 제품 카탈로그 구축
- 구조화된 데이터는 필수입니다. 모든 제품은 기계가 읽을 수 있는 형식(PDF뿐만 아니라)으로 완전한 사양을 가져야 합니다.
- 포함 사항: SKU, 크기, 무게, 재료, 인증, MOQ, 리드 타임, 보증, 지속 가능성 속성.
- API 또는 구조화된 파일(CSV, JSON, XML)을 통해 조달 플랫폼에서 수집할 수 있는 제품 데이터 피드를 유지 관리합니다.
2. API 지원 주문 시스템 개발
- AI 조달 플랫폼을 사용하는 호텔은 전자적으로 주문하고, 자동으로 확인을 받고, 실시간으로 배송을 추적하기를 원합니다.
- 최소 실행 가능한 통합: 전자 PO를 수락하고 전자 주문 확인을 보냅니다.
- 이상적인 상태: 주문, 송장 발행 및 재고 인지도을 위해 주요 조달 플랫폼과 완전한 API 통합.
3. 투명한 성과 지표 유지 관리
| 지표 | AI가 관심을 갖는 이유 | 타겟 |
|---|---|---|
| 정시 배송률 | 신뢰성 점수 | 95%+ |
| 주문 정확도 | 품질 예측 | 98%+ |
| 평균 리드 타임 | 공급망 계획 | 일관되고 문서화됨 |
| 결함/반품률 | 품질 점수 | 2% 미만 |
| 문의 응답 시간 | 공급업체 참여 점수 | 24시간 미만 |
| 지속 가능성 인증 | ESG 규정 준수 심사 | 현재, 검증됨 |
4. 디지털 입지 투자
AI 공급업체 검색 도구가 귀사의 웹사이트, 카탈로그 목록, 무역 박람회 프로필 및 소셜 미디어를 색인합니다. 다음 사항을 확인하십시오.
- 귀사의 웹사이트 로딩 속도가 빠르고, 명확한 제품 페이지가 있으며, 기술적으로 건전한지 (적절한 스키마 마크업, 메타 설명, 구조화된 데이터).
- 귀사가 관련 B2B 플랫폼 및 조달 디렉토리에 등록되어 있는지 확인하십시오.관련 B2B 플랫폼 및 조달 디렉토리
- 귀사의 Google 비즈니스 프로필이 완전하고 최신인지 (지역 공급업체의 경우).
- 제품 이미지가 고품질이고 사양이 다운로드 가능한 PDF에 묻혀 있지 않고 페이지에 있는지 확인하십시오.
5. 지속 가능성 문서 수용
AI 조달 시스템은 지속 가능성 자격 증명을 점점 더 많이 필터링합니다. 다음을 준비하고 기계가 읽을 수 있도록 하십시오.
- OEKO-TEX, GOTS, FSC, LEED 기여 인증
- 제품 또는 제품 라인당 탄소 발자국 데이터
- 재활용/재활용 가능 콘텐츠 비율
- 공급망 투명성 문서
실질적인 영향: AI가 이미 공급업체 결과에 미치는 영향
AI 조달로의 전환은 이론적인 것이 아닙니다. 이는 공급업체가 계약을 따내고 잃는 방식에 측정 가능한 변화를 일으키고 있습니다.
승자: AI 준비가 된 공급업체의 보고
디지털 준비에 투자한 공급업체는 일관된 패턴을 설명합니다.
- 더 빠른 최종 후보 포함. 조달 플랫폼이 귀사의 구조화된 카탈로그를 RFP 요구 사항과 자동으로 일치시킬 수 있을 때 기존 채널을 통해 결코 볼 수 없었던 기회에 대해 고려됩니다.
- 더 높은 입찰 성공률. AI 점수는 완전성과 데이터 품질에 보상을 제공합니다. 포괄적이고 잘 구성된 응답을 가진 공급업체는 동등하거나 더 나은 제품을 가지고 있지만 문서화가 약한 경쟁업체보다 지속적으로 높은 점수를 받습니다.
- 더 예측 가능한 재주문 패턴. 호텔의 AI 시스템이 재고를 자동으로 관리할 때 귀사의 주문 흐름이 더 꾸준해집니다. 과식과 기근이 줄어들고 더 일관된 볼륨이 제공됩니다.
- 자산 간 확장. 일단 한 호텔의 AI 추적 공급업체 점수표에서 좋은 성과를 거두면 해당 데이터가 체인 전체에 전파됩니다. 단일 Marriott 자산에서 강력한 성과 등급을 받으면 추가 판매 노력 없이도 수십 개의 다른 자산에 문을 열 수 있습니다.
패자: 공급업체가 AI를 무시할 때 발생하는 일
결과는 똑같이 실질적입니다.
- 자동 검색에 보이지 않음. 귀사의 제품 데이터가 구조화되고 검색 가능한 형식으로 존재하지 않으면 AI 공급업체 검색 도구가 귀사를 찾지 못합니다. 귀사는 개인적인 관계와 무역 박람회 만남에 전적으로 의존합니다. 조달이 디지털화됨에 따라 점점 더 불충분해집니다.
- 자동 입찰 점수에서 경쟁력이 없음. 불완전한 RFP 응답, 누락된 인증 또는 모호한 사양은 구체성에 보상을 제공하는 알고리즘에 의해 더 낮은 점수를 받습니다. 누락된 데이터 포인트를 간과할 수 있는 인간 평가자는 이를 처벌하는 시스템으로 대체됩니다.
- AI 식별 대안으로 대체됨. AI 벤치마킹 도구는 지속적으로 새로운 공급업체를 검색합니다. 귀사의 경쟁업체를 결코 찾지 못했을 호텔은 이제 해당 호텔을 평가하기 위한 자동화된 권장 사항을 받습니다.
전환 기간: 기회의 창
호텔 산업은 여전히 AI 조달 채택의 초기에서 중간 단계에 있습니다. 조달 임원의 94%가 매주 AI를 사용하지만 많은 호텔 그룹, 특히 독립 호텔과 소규모 체인은 여전히 기존 프로세스에 의존합니다. 이것은 창을 만듭니다.
지금 AI 준비를 구축하는 공급업체는 특히 2026년 호텔 개조 붐이 조달 볼륨을 가속화함에 따라 대다수의 호텔이 디지털 조달 전환을 완료할 때 확립될 것입니다. 기다리는 공급업체는 디지털 인프라가 테이블 스테이크이고 따라잡기가 훨씬 더 어려운 시장에 직면하게 될 것입니다.2026년 호텔 리모델링 붐
전자 상거래 채택과의 유사점은 유익합니다. 2005년에 웹사이트와 디지털 카탈로그를 구축한 공급업체는 2015년에 늦게 온 사람들이 결코 회복하지 못한 시장 점유율을 확보했습니다. AI 조달 전환은 유사한 궤적을 따르고 있지만 압축된 타임라인으로 진행됩니다.
미조치의 비용: 간단한 계산
중간 규모의 호텔 공급 회사의 경우 다음 시나리오를 고려하십시오.
| 요인 | AI 준비 없이 | AI 준비 완료 |
|---|---|---|
| 연간 접수되는 RFP 초대 | 30 (관계 기반 전용) | 80 (자동 + 관계 기반) |
| 숏리스트 선정률 | 40% (12개 숏리스트) | 55% (44개 숏리스트) |
| 계약 성공률 | 25% (3건 계약) | 30% (13건 계약) |
| 평균 계약 금액 | $75,000 | $75,000 |
| 신규 계약으로 인한 연간 수익 | $225,000 | $975,000 |
수치는 예시일 뿐이지만, AI 준비성은 기회량과 각 기회의 계약 성공률을 곱셈적으로 증가시킨다는 역학 관계는 분명합니다. 구조화된 데이터, 플랫폼 통합, 디지털 존재에 대한 투자는 첫 번째 추가 계약 내에서 자체적으로 상쇄됩니다.
공급업체 선정의 변화: 관계에서 데이터로
그렇다고 호텔 조달에서 관계가 더 이상 중요하지 않다는 의미는 아닙니다. 주요 호텔 체인은 여전히 신뢰할 수 있는 공급업체 파트너십, 개인 추천 및 무역 박람회 연결에 의존합니다. 그러나 AI가 순서를 바꾸고 있습니다.
AI 도입 이전: 관계 → 고려 → 평가 → 선정.
AI 도입 이후: 데이터 스크리닝 → 숏리스트 → 관계 평가 → 선정.
귀사의 데이터가 초기 AI 스크리닝을 통과하지 못하면 관계가 활성화되지 않습니다. 시스템에서 귀사의 가격이 시장 가격보다 15% 높거나 배송 지표가 기준 미달로 표시되면 귀사를 개인적으로 아는 조달 담당 이사도 옹호할 수 없습니다.
가장 효과적인 공급업체는 이제 이중 전략을 운영합니다. 개인적인 관계를 유지하고 강화하는 동시에 AI 스크리닝을 통과하는 디지털 인프라를 구축합니다. 어느 하나만으로는 충분하지 않습니다. 함께 사용하면 복합적인 이점을 얻을 수 있습니다. InnLead.ai의 시장 정보 플랫폼은 공급업체가 두 가지 접근 방식을 대규모로 결합하도록 지원합니다.InnLead.ai의 시장 정보 플랫폼
이러한 환경에서 성공할 공급업체는 제품 품질만큼 데이터 관리, 디지털 존재 및 플랫폼 통합을 중요하게 생각하는 공급업체입니다. 구매자 관점에서는 점점 더 동일한 것이 되기 때문입니다.
주요 내용
- 조달 담당 임원의 94%가 매주 AI를 사용합니다. 이는 신기술이 아니라 표준 관행입니다.
- AI는 검색, 가격 비교, 품질 평가, 수요 예측 및 RFP 평가와 같은 공급업체 선정의 모든 단계에 영향을 미칩니다.
- 구조화된 데이터가 포함된 디지털 제품 카탈로그는 이제 필수가 되었으며, 있으면 좋은 정도가 아닙니다.
- 플랫폼 존재가 중요합니다. Avendra, Birch Street, FutureLog 및 Fourth는 AI 기반 구매가 이루어지는 곳입니다. 목록에 없으면 고려되지 않습니다.
- 성과 지표는 투명하고 강력해야 합니다. AI 시스템은 배송, 정확성 및 응답성에 따라 공급업체를 지속적으로 평가합니다.
- 공급망 시장의 AI는 2030년까지 638억 달러에 이를 것입니다. 지금 적응하는 공급업체는 구조적 이점을 구축합니다. 기다리는 사람들은 뒤쳐진 상태에서 경쟁하게 될 것입니다.
이 주제에 대한 추가 정보
이러한 관련 가이드를 사용하여 동일한 조달, 판매 또는 시장 조사 스레드를 계속 진행하십시오.
반복적인 수작업은 이제 그만
InnLead.ai의 12개 AI 에이전트는 귀사의 제품을 구매하는 호텔을 찾고, 조달 담당자를 식별하고, 자동으로 미팅을 예약합니다.
얼리 액세스 신청
