在2023年至2024年間，每週在採購中使用生成式AI的比例躍升了44個百分點。如今，94%的採購主管每週至少使用一次生成式AI。這不是即將到來的趨勢，而是當前的營運現實。

對於飯店供應商而言，其影響是直接且重要的。評估您的產品、比較您的定價，並決定是否將您添加到其供應商名單中的採購專業人員，越來越多地借助AI系統的幫助——在某些情況下甚至被AI系統取代。了解這些系統如何運作的供應商將贏得合約。不了解的供應商會想知道為什麼他們的電話不再響起。

正如我們的飯店供應行業報告詳細說明的那樣，全球飯店市場目前的規模為1.7兆美元，擁有創紀錄的15,820個專案建設管道——而AI正在從根本上改變這些支出的分配方式。本文涵蓋了AI重塑飯店採購的具體方式、推動採用的平台，以及供應商必須採取的具體步驟，以保持競爭力。飯店供應產業報告

採購中AI的採用曲線：硬數據

AI在採購中的採用速度已經超過了幾乎所有行業的預測：

指標數據點
每週生成式AI使用量增加+44個百分點（2023年至2024年）
每週使用AI的採購主管94%
採購在企業AI用例中的份額6%（落後於銷售的16%、產品管理的12%、營運的10%）
供應鏈中AI的市場規模（2024年）73億美元
供應鏈中AI的市場預測（2030年）638億美元
供應鏈中AI的複合年增長率42.7%
飯店業AI採用/支出增長率預計每年60%（2023-2033年）

最後一行值得強調：在接下來的十年中，飯店業特定的AI支出預計每年增長60%。飯店不僅僅是在試驗AI，它們還在將其構建到其營運基礎設施中。

背景也很重要。飯店科技預算正在積極轉向新軟體：

當近70%的科技預算用於新工具，且AI支出每年成長60%時，採購AI不再僅是預算中的一個項目，而是一項優先要務。

為何飯店採購正迎來AI顛覆式創新

在探討AI如何改變採購之前，先了解為何飯店業特別快速採用AI，這將有所助益。

飯店採購具有三個特點，使其成為AI應用的理想案例：

1. 大量、重複的決策。一家擁有500間客房的飯店，每年在數十個類別（如布巾、備品、餐飲、維護用品、技術、FF&E更換）中做出數千個採購決策。其中許多決策遵循可預測的模式。AI擅長優化重複、基於模式的決策。

2. 供應商分散。與只有少數主要供應商的行業不同，飯店採購來自多個產品類別和地區的數千家供應商。AI掃描、比較和評估大型供應商資料庫的能力，使採購團隊能夠獲得他們無法透過手動實現的可見性。

3. 成本壓力與品質要求並存。飯店的利潤微薄，IT支出平均僅佔總營收的1.4%。同時，物業改善計畫（PIP）的成本相較於COVID疫情前的水準增加了30%以上，且飯店供應商已報告多種產品的價格上漲了90-300%。AI可協助採購團隊在不犧牲品質標準的情況下，找到更好的價值。

2021年至2022年間，電子採購銷售額成長了18%，全球超過1兆美元。績效卓越的組織計畫在2023年將電子採購的採用率提高80%。支援AI驅動採購的基礎設施已經到位，現在正在添加智慧層。

AI改變飯店採購的五種方式

1. 自動化供應商開發

傳統的飯店供應商開發速度緩慢，且依賴人脈關係。採購總監在HD Expo展覽會上聽說某家供應商，收到同事的推薦，或透過Google搜尋找到一家公司。此流程本質上偏袒現有供應商和人脈廣泛的供應商。

AI驅動的開發改變了這種態勢：

這對供應商意味著：您的數位形象現在是您的第一印象。如果您的網站缺乏結構化的產品資料、明確的規格和最新的認證，AI開發工具會將您排在那些可以輕鬆解析這些資訊的競爭對手之下。

2. 動態價格比較和基準測試

基於AI的基準測試工具分析即時市場資料、費率趨勢和競爭對手定價，讓飯店採購團隊即時了解他們是否獲得具競爭力的價格。

實際運作方式：

一個具體範例：一家飯店連鎖店每年在其旗下飯店採購50,000條浴巾，過去每年在正式的RFP流程中議價一次。透過AI基準測試，採購平台持續監控15家以上供應商的浴巾定價、商品棉花價格和運輸成本指數。當棉花期貨下跌8%時，系統會自動標記當前供應商的定價應向下調整，並產生一份有資料支援的重新議價請求。無法解釋或調整其定價的供應商將失去下一個訂單週期。

對供應商的影響：飯店知道您的競爭對手收費多少。他們知道季節性定價模式。他們知道您的價格何時偏離市場常態。曾經有利於供應商的資訊不對稱現象正在消失。您的定價策略必須以資料為基礎，而不僅僅是充滿信心的銷售說詞。建立與透明投入成本（商品價格、運輸指數、勞動成本）相關的定價模型，以便在AI系統質疑您的定價時，您可以證明其合理性。

3. 品質預測和供應商可靠性評分

在此，AI超越了效率，進入了真正的智慧。機器學習模型現在可以：

擁有完善採購作業的飯店（主要是運行 Avendra 或 Birch Street 等平台的大型連鎖飯店）正在建立供應商評分卡，這些評分卡會持續更新，而不是每年更新一次。如需詳細比較這些平台以及如何優化您在每個平台上的表現，請參閱我們的飯店採購軟體指南。飯店採購軟體指南

供應商應該怎麼做：主動追蹤並分享您自己的績效指標。準時交貨率、不良率、訂單準確率、平均交貨時間——如果您不提供這些數據，AI 將根據可用的任何信號來估算，這可能對您不利。

您應該追蹤並提供的數據：

指標如何追蹤如何分享
準時交貨率ERP 系統交貨確認與承諾日期納入季度業務審查報告
訂單完成率已發貨數量與訂購數量儀表板訪問權限或自動報告
品質拒收率退貨和投訴與總發貨單位主動報告，而不是等待投訴
平均交貨時間收到訂單到發貨日期，按月追蹤發佈在網站和目錄中
回覆時間從詢問到首次實質性回覆的時間具有自動追蹤功能的內部 SLA
財務穩定性信用評級、收入趨勢、保險範圍年度審計報表；D&B 或類似評級

4. 需求預測和自動重新訂購

AI 驅動的需求預測將物業管理系統 (PMS) 數據與採購聯繫起來：

對於供應商而言，這意味著：

不再需要手動追蹤飯店。InnLead.ai 的 12 個 AI 代理會掃描裝修信號、識別採購聯絡人，並自動安排與飯店買家的會議。搶先體驗搶先體驗

5. 自動化 RFP 和投標評估

RFP 流程（傳統上是為期數週的文件、澄清和簡報交流）正在被 AI 壓縮：

這對您的 RFP 回應意味著：AI 投標評估系統會解析您的回應，以獲取特定的數據點。缺乏具體規格、定價結構和合規性文件的敘述性強、以行銷為導向的回應，得分會很低。在結構化您的回應時，應同時考慮機器可讀性和人類可讀性。

驅動飯店業 AI 採購的平台

Avendra

Avendra 是飯店業首屈一指的端到端供應鏈管理平台，提供採購、購買、庫存管理和合規工具。Avendra 擁有 2,000 多家經過審核的供應商，並記錄了高達 15% 的節省，是主要連鎖飯店採購的重要記錄系統。

AI 功能：自動化供應商評分、支出分析、合約合規性監控和定價基準。

對供應商的影響：如果您不在 Avendra 的供應商網絡中，那麼您對機構飯店市場的很大一部分是隱形的。在平台上獲得列名並保持強勁的績效指標是一項戰略重點。

Birch Street Systems

Birch Street 為飯店業提供整合的採購、應付帳款自動化、庫存控制和食譜管理。其平台被需要精細支出可見性的飯店集團廣泛採用。

AI 功能：自動化採購訂單工作流程、支出模式分析、供應商績效追蹤以及與物業管理系統的整合。

對供應商的影響：Birch Street 的數據整合要求意味著供應商需要結構化的數位產品目錄。如果您的目錄僅以 PDF 或印刷手冊的形式存在，您將無法有效地參與由 Birch Street 驅動的採購。

FutureLog

FutureLog 是一個基於 SaaS 的電子招標和 eRFQ 平台，可將飯店經營者直接連接到供應商網絡。它實現了線上價格談判並簡化了招標流程。

AI 功能：自動化招標創建、供應商匹配、投標比較和談判工作流程。

對供應商的影響：FutureLog 獎勵那些快速且完整地回應數位標書的供應商。回應時間和數據完整性是可以衡量的，並且已被衡量。

Fourth

Fourth 每年在 52 個國家/地區的 1,200 多個地點處理 500 萬份採購訂單。其平台包括具有即時定價的數位化供應商目錄。

AI 功能：需求預測、自動化重新訂購、即時定價更新和庫存優化。

對供應商的影響：即時定價意味著您的目錄必須是動態的。每季更新的靜態價目表無法跟上期望即時數據的系統。

供應商現在必須做什麼：AI 準備情況檢查表

轉向 AI 驅動的採購為希望保持競爭力的供應商創建了一套明確的要求：

1. 建立數位優先的產品目錄

2. 開發支援 API 的訂購系統

3. 維護透明的績效指標

指標AI 為何關注目標
準時交貨率可靠性評分95%+
訂單準確性品質預測98%+
平均交貨時間供應鏈規劃一致且有文件記錄
缺陷/退貨率品質評分低於 2%
對詢問的回應時間供應商參與度評分低於 24 小時
永續性認證ESG 合規性篩查最新、已驗證

4. 投資數位形象

AI 供應商發現工具會索引您的網站、目錄列表、貿易展覽檔案和社群媒體。確保：

5. 擁抱永續性文件

AI採購系統越來越多地篩選永續性憑證。請準備好以下可供機器讀取的文件：

實際影響：AI如何改變供應商的成果

轉向AI採購並非理論。它正在對供應商如何贏得和失去合約產生可衡量的變化。

贏家：已準備好AI的供應商報告

已投資於數位準備的供應商描述了一致的模式：

輸家：供應商忽略AI時會發生什麼

後果同樣是切實的：

過渡期：一個機會之窗

飯店業仍處於AI採購採用的早期到中期階段。雖然94%的採購主管每週都使用AI，但許多飯店集團——特別是獨立飯店和較小的連鎖飯店——仍然依賴傳統流程。這創造了一個機會之窗：

現在建立AI準備的供應商將在大多數飯店完成其數位採購轉型時建立起來——特別是隨著2026年飯店翻新熱潮加速採購量。等待的供應商將面臨一個數位基礎設施是賭注的市場，趕上進度要困難得多。2026年飯店翻新熱潮

與電子商務採用的平行是具有指導意義的。在2005年建立網站和數位目錄的供應商佔據了2015年後來者永遠無法恢復的市場份額。AI採購轉變正在遵循類似的軌跡，但時間表已壓縮。

不作為的成本：一個簡單的計算

考慮一下一家中型飯店供應公司的這種情況：

因素沒有AI準備有AI準備
每年收到的RFP邀請30（僅基於關係）80 (自動化 + 關係導向)
入圍率40% (12 個入圍)55% (44 個入圍)
成交率25% (3 個合約)30% (13 個合約)
平均合約價值$75,000$75,000
新合約帶來的年度營收$225,000$975,000

這些數字僅為說明，但趨勢是真實的：AI 準備度成倍地提高了機會數量和贏得每個機會的機率。對結構化數據、平台整合和數位形象的投資，在第一個額外合約中就能得到回報。

供應商選擇的轉變：從關係到數據

這並不意味著關係在飯店採購中不再重要。它們仍然重要。主要的連鎖飯店仍然依賴值得信賴的供應商合作夥伴關係、個人推薦和貿易展會的聯繫。但 AI 正在改變順序：

AI 導入前：關係帶來考慮，考慮帶來評估，評估帶來選擇。

AI 導入後：數據篩選帶來入圍名單，入圍名單帶來關係評估，關係評估帶來選擇。

如果您的數據未通過最初的 AI 篩選，您的關係將永遠無法啟動。如果系統將您的定價標記為高於市場價格 15%，或將您的交付指標標記為低於閾值，即使採購總監私下認識您，也無法為您辯護。

現在，最有效的供應商採用雙重策略：維護和加強個人關係，同時建立通過 AI 篩選的數位基礎設施。兩者單獨都不夠。它們共同創造了複合優勢。InnLead.ai 的市場情報平台可幫助供應商大規模地結合這兩種方法。InnLead.ai的市場情報平台

在這個環境中蓬勃發展的供應商，會像重視產品質量一樣重視他們的數據衛生、數位形象和平台整合。因為越來越多地，從買家的角度來看，它們是同一件事。

主要結論

  1. 94% 的採購主管每週都會使用 AI。這不是新興技術，而是標準做法。
  2. AI 影響供應商選擇的每個階段：發現、價格比較、質量評分、需求預測和 RFP 評估。
  3. 具有結構化數據的數位產品目錄現在是基本要求，而不是可有可無的選項。
  4. 平台形象很重要。Avendra、Birch Street、FutureLog 和 Fourth 是 AI 驅動採購發生的場所。如果您未被列出，則不會被考慮。
  5. 績效指標必須透明且強大。AI 系統會持續對供應商的交付、準確性和響應能力進行評分。
  6. 到 2030 年，供應鏈市場中的 AI 將達到 638 億美元。現在適應的供應商可以建立結構性優勢。那些等待的人將在落後的情況下競爭。

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