Покупки с использованием искусственного интеллекта: применение, преимущества и инструменты.

Универсальное приключение » Общие » Покупки с использованием искусственного интеллекта: применение, преимущества и инструменты.

La способ, которым компании закупают товары у поставщиков и управляют ими. С появлением искусственного интеллекта все изменилось кардинально. Раньше медленные процессы, полные электронных таблиц, бесконечных электронных писем и многих часов ручной проверки, теперь трансформируются в гибкие, автоматизированные и гораздо более интеллектуальные рабочие процессы. И самое главное: они не заменяют отделы закупок, а, наоборот, расширяют их возможности принимать более обоснованные решения с меньшим количеством бумажной работы.

Параллельно с этим электронная коммерция прошла путь от простых статических каталогов к гиперперсонализированный опыт онлайн-шопингагде виртуальные помощники рекомендуют товары, мгновенно отвечают на вопросы и предсказывают, чего захочет пользователь, еще до того, как он это введет. От стратегического поиска поставщиков до электронной коммерции B2C, ИИ совершает революцию во всем, что связано с покупками.

Что представляет собой применение искусственного интеллекта в сфере покупок?

Когда мы говорим о покупках с использованием искусственного интеллекта, мы имеем в виду не просто «умное» программное обеспечение или дружелюбного чат-бота, а нечто большее. набор технологий, способных к обучению, рассуждению и адаптации. улучшить весь цикл закупок: от поиска поставщиков до процесса оплаты для конечного потребителя.

Современная концепция искусственного интеллекта начала формироваться в 50-х годах благодаря таким пионерам, как Алан Тьюринг и Джон Маккарти, но его настоящий скачок в область закупок это произошло с возрастом облачные вычислениябольшие данные и передовые модели машинного обучения.

Главное отличие от традиционного программного обеспечения заключается в его когнитивное измерениеЭти системы не только следуют заранее запрограммированным инструкциям, но и обучаются на основе исторических данных, выявляют закономерности, а также корректируют и улучшают свою работу по мере использования. Это позволяет им работать в неструктурированных условиях, с неполной или изменяющейся информацией, поддерживая непрерывный процесс обучения.

Машинное обучение и обработка естественного языка

Машинное обучение (МО) — это раздел искусственного интеллекта, позволяющий создавать алгоритмы. они учатся самостоятельно на основе данныхБез необходимости программисту предугадывать все правила. В сфере закупок это выражается в моделях, которые выявляют аномалии в счетах-фактурах, прогнозируют будущий спрос, рекомендуют поставщиков или автоматически классифицируют категории расходов.

В этой области обработка естественного языка (NLP) позволяет системам понимать и генерировать человеческий языкБлагодаря НЛП (обработке естественного языка) сегодня можно поговорить с помощником по закупкам, спросить его об условиях контракта, попросить его кратко изложить запрос предложений или объяснить риски конкретного пункта простым языком.

Глубокое обучение и глубокие нейронные сети

Глубокое обучение идет еще дальше и опирается на глубокие нейронные сети, способные обрабатывать огромные объемы данныхЭти архитектуры имитируют (в очень упрощенном виде) то, как человеческий мозг распознает закономерности и усваивает сложные понятия.

В сфере закупок и управления цепочками поставок глубокое обучение используется для... автоматизация сложных методов прогнозной аналитики: прогнозирование вероятности дефицита товаров, оценка влияния макроэкономических изменений на цены, прогнозирование логистических задержек или расчет финансового риска поставщика путем объединения сотен переменных.

Основные области применения ИИ в закупках и цепочках поставок

Применение искусственного интеллекта в сфере онлайн-шопинга — это уже не перспектива на будущее: Существует множество очень специфических вариантов использования. что приводит к экономии средств, сокращению циклов обработки данных и повышению качества информации, доступной командам.

1. Разумный поиск поставщиков: определение идеального поставщика.

Платформы Интеллектуальные закупки используют искусственный интеллект для анализа внутренних и внешних баз данных поставщиков., объединяя историческую информацию о заказах, результатах деятельности, претензиях, ценах и условиях торговли с рыночными данными.

При таком подходе система может выявлять тенденции, сегментировать панели поставщиков и предлагать оптимальных кандидатов. Для любых потребностей в закупках: снижение общей стоимости, повышение уровня обслуживания, снижение рисков, повышение экологичности или другие стратегические критерии. Кроме того, это способствует построению более прочных отношений, обеспечивая постоянную прозрачность в отношении того, как каждый поставщик развивается с течением времени.

2. Раннее выявление ошибок, мошенничества и аномалий.

Алгоритмы искусственного интеллекта особенно хорошо справляются с идентификацией атипичные закономерности в больших объемах данныхВ сфере закупок это позволяет выявлять ошибки до того, как они приведут к перебоям в обслуживании или финансовым потерям.

К числу наиболее распространенных применений относятся: выявление признаков мошенничества (дублирование счетов-фактур, связанные поставщики, подозрительные изменения банковских реквизитов), выявление нарушений нормативных требований и анализ рисков по всей цепочке поставок. Все это с такой скоростью и глубиной анализа, которые невозможно достичь при ручной проверке.

3. Прогнозная аналитика спроса и предложения

Одна из областей, где ИИ проявляет себя наиболее ярко, — это прогнозный анализ продаж и потребленияИспользуя исторические данные о заказах, рыночные данные, сезонность, маркетинговые кампании и внешние переменные (такие как погода или экономические показатели), модели могут очень точно оценить, что потребуется, когда и в каком объеме.

На основе этих прогнозов отделы закупок и планирования могут лучше корректировать свои заказы, заключать более эффективные рамочные соглашения. и сократить как дефицит товаров, так и избыточные запасы. В секторах с большими объемами производства даже небольшое повышение точности учета спроса приводит к очень значительной экономии.

4. Автоматизированный анализ контрактов

Анализ договоров купли-продажи и предложений поставщиков часто является утомительной и монотонной задачей. Решения от Анализ контрактов на основе искусственного интеллекта Они способны автоматически считывать эти документы, извлекать ключевые данные (сроки, цены, соглашения об уровне обслуживания, штрафы, автоматическое продление и т. д.) и представлять их в структурированном виде.

Таким образом, система может Укажите на пункты, касающиеся рисков, несоответствия или потенциальные нарушения. еще до того, как документ попадет в юридическую команду. Кроме того, это позволяет сравнивать несколько предложений одновременно, выделяя существенные различия и сокращая время до подписания.

5. Автоматизация обработки заказов на закупку и счетов-фактур.

Ещё одно приложение, оказывающее значительное влияние, это... полная автоматизация цикла «заказ-выставление счета»Инструменты искусственного интеллекта могут считывать запросы на закупку, извлекать необходимую информацию (поставщик, сумма, сроки, условия) и создавать заказы на закупку в системе ERP без ручного вмешательства.

Дель мисмо модо, ла интеллектуальное извлечение данных из счетов-фактур Это позволяет обрабатывать документы за считанные секунды, даже если они имеют разные форматы, поступают в виде PDF-файлов или отсканированных изображений. Это особенно полезно для компаний, у которых еще нет комплексных решений для управления всем циклом от закупки до оплаты, поскольку ИИ может служить «мостом» для оцифровки и структурирования информации.

6. Проактивное управление рисками поставщиков.

Управление рисками, связанными с поставщиками, перестало быть просто моментальным снимком и превратилось в более комплексный подход. непрерывный мониторинг на основе искусственного интеллектаЭти модели объединяют данные о соблюдении нормативных требований, показатели операционной деятельности, финансовую информацию, общедоступные новости и индикаторы устойчивого развития для создания динамического профиля риска.

Благодаря этому организации могут выявление ранних признаков проблем (Увеличение задержек, снижение качества, внезапные изменения цен, судебные разбирательства и т. д.), анализ скрытых закономерностей и разработка планов действий в чрезвычайных ситуациях до того, как риск повлияет на работу предприятия.

Восемь ключевых преимуществ ИИ в сфере закупок

Недавние исследования по применению искусственного интеллекта в закупках и логистике показывают, что преимущества заключаются в следующем: четкие, измеримые и все более быстро фиксируемыеОбычно их группируют в восемь основных блоков, охватывающих широкий спектр показателей, от качества информации до глобальной конкурентоспособности.

1. Больше информации и более эффективное принятие решений.

ИИ способен на Обработка огромных объемов сложных данных в режиме реального времени.Это позволяет создавать гораздо более полные панели и проводить анализы, благодаря которым отдел закупок может точно знать, сколько средств тратится, с кем, на каких условиях и с какими результатами.

При условии, что базы данных четко определены и организованы, искусственный интеллект может генерировать прогнозные данные В контексте ценовых тенденций, концентрации рисков, возможностей консолидации поставщиков или категорий товаров с потенциальной экономией, процесс принятия решений смещается от интуиции к веским доказательствам.

2. Заметное повышение производительности.

Значительная часть работы в сфере закупок связана с повторяющимися задачами: сбор коммерческих предложений, ввод данных, запрос разъяснений, проверка полей, сопоставление информации и т. д. Искусственный интеллект позволяет... автоматизировать огромную часть этих процессовВ ряде случаев это позволяет сократить среднее время обработки файлов, связанных с покупками, на 25–60%.

Освободив покупателей от этой механической работы, Время высвобождается для выполнения задач с более высокой добавленной стоимостью.Стратегические переговоры, анализ рынка, сотрудничество с ключевыми поставщиками и согласование действий с другими подразделениями компании. И все это с системами, работающими круглосуточно и без сбоев.

3. Быстрое внедрение и окупаемость в течение нескольких недель.

В отличие от крупных технологических проектов прошлых лет, многие решения на основе искусственного интеллекта для онлайн-шопинга сейчас находятся в тени. Их можно развернуть и начать оказывать влияние уже через несколько недель.при условии, что организация имеет минимально организованные данные.

Наиболее эффективный способ реализации этого проекта обычно заключается в поэтапном подходе: сначала выбираются конкретные варианты использования. (например, анализ расходов или автоматизация выставления счетов), затем выбираются наиболее подходящие технологии, и параллельно командам предоставляется план управления изменениями, который объясняет преимущества и развеивает сомнения.

4. Дополнительное накопление сбережений

При правильном применении искусственный интеллект может внести свой вклад в добиться дополнительной экономии от 5% до 40% По сравнению с тем, что можно было бы получить, используя традиционные методы. Как? Путем выявления утечек средств, дублирования, областей для улучшения и возможностей консолидации, которые остаются незамеченными на первый взгляд.

Искусственный интеллект функционирует как реальный двигатель производительности и ценностиОн определяет приоритетные категории с наибольшим потенциалом для оптимизации, предлагает стратегии ведения переговоров и помогает разрабатывать более совершенные планы действий для повышения общей прибыльности функции закупок.

5. Повышение качества и снижение количества ошибок.

Сокращая ручное вмешательство в повторяющиеся задачи, решения на основе искусственного интеллекта способствуют гораздо более однородное качество процессаВероятность допустить ошибку при переписывании данных, забыть ключевое поле или упустить из виду какое-либо конкретное условие, резко снижается.

В таких услугах с добавленной стоимостью, как обратная логистика или управление возвратами, искусственный интеллект позволяет лучше проанализировать причины возвратаклассифицировать инциденты и предлагать изменения в операционных процессах или работе поставщиков. Результаты ощущаются по всей цепочке поставок: меньше инцидентов, больше стабильности и больше удовлетворенных клиентов.

6. Сокращение эксплуатационных расходов

Помимо экономии средств, ИИ позволяет... значительное снижение затрат на обработку (время, затраченное командой, инциденты, ресурсы, выделенные на административные задачи). В некоторых случаях это сокращение достигает 30-40% от текущей стоимости процесса.

Наглядным примером являются следующие чат-боты и виртуальные помощники способен обрабатывать простые запросы 1-го или 2-го уровня (отслеживание заказов, вопросы о стандартных условиях, статусе платежей) без участия человека, что позволяет высвободить время для более сложных случаев.

7. Повышенная безопасность и меньший риск.

Выбор и управление поставщиками с поддержкой ИИ упрощает этот процесс. гораздо более устойчив к мошенничеству, задержкам и юридическим проблемам.Система может непрерывно проверять данные о платежеспособности, историю инцидентов или оповещения регулирующих органов, помогая отсеивать сомнительных кандидатов.

Когда эти технологии также применяются к управление договорами купли-продажиОни повышают правовую определенность, выявляя положения, не соответствующие корпоративной политике, автоматические сроки действия, которые следует пересмотреть, или обязательства по предоставлению услуг, которые не выполняются.

8. Укрепление конкурентоспособности компании.

В конечном итоге, весь этот комплекс улучшений в области информации, затрат, качества и времени приводит к следующим результатам: более стратегическая и конкурентоспособная функция закупок, что позволит лучше поддерживать глобальные цели компании.

В сочетании с другими технологиями, такими как RPA, IoT, чат-боты или блокчейн, искусственный интеллект открывает двери для новые модели сотрудничества с поставщиками, совместные инновации а также более сильная ориентация на задачи, зависящие от человеческих возможностей: переговоры, творчество, влияние или управление взаимоотношениями.

GenAI: Как генеративный искусственный интеллект меняет правила игры

Появление генеративного искусственного интеллекта (GenAI) стало настоящим прорывом. Поворотный момент для отдела закупокВ отличие от «классического» ИИ, который фокусируется на классификации, прогнозировании и оптимизации, GenAI способен создавать тексты, резюме, предложения или даже новые идеи из больших объемов информации.

Его влияние столь велико по четырём основным причинам: Этот метод применим практически ко всему корпоративному циклу. (фронт-офис, мидл-офис и бэк-офис), он прост в использовании (достаточно писать или говорить на естественном языке), затраты на запуск пилотных проектов низкие, а также он привносит креативный аспект, ранее немыслимый в процессах закупок.

Эксперты отрасли отмечают, что, хотя значительный прогресс уже был достигнут в таких технологиях, как облачные вычисления, современные ERP-системы и комплексные решения для управления закупками и платежами, Истинная зрелость достигнута благодаря сочетанию традиционного ИИ и генно-модифицированного ИИ.Автоматизируются не только задачи: расширяется область анализа, обогащаются критерии принятия решений, и трансформируется роль покупателя.

Помощники по покупкам на основе искусственного интеллекта в электронной коммерции

Если посмотреть на онлайн-каналы, то всего за несколько лет они прошли путь от простых поисковых систем и товарных каталогов до Покупки, управляемые интеллектуальными помощниками.Эти агенты не просто отвечают на отдельные вопросы: они понимают контекст, запоминают историю каждого пользователя и предсказывают, что ему, вероятно, понадобится.

К 2025 году эти помощники стали ключевым компонентом электронной коммерции, поскольку Они сокращают путь от намерения до покупки.Они способны оперативно отвечать на вопросы, предлагать альтернативы в случае недоступности товара и сопровождать клиента с момента начала ознакомления с предложением до завершения оплаты.

Что такое ИИ-помощники при покупках и как они работают?

По сути, помощник для покупок на основе искусственного интеллекта — это... цифровой агент, выступающий в роли онлайн-персонального покупателя.Система прислушивается к пользователю (или читает его), интерпретирует его предпочтения, анализирует его поведение и, объединяя все это с доступным каталогом, ценами, наличием товара и текущими акциями, рекомендует оптимальный следующий шаг.

Эти помощники могут быть интегрированы в автономные платформы разговорного искусственного интеллектана сайтах электронной коммерции, в мобильных приложениях или в интерфейсах чата и поиска. В отличие от скриптовых чат-ботов, они не просто следуют деревьям решений: они воспринимают информацию, учатся и принимают решения в режиме реального времени, создавая гораздо более естественные и полезные диалоги.

Компания Insider One и её агент по покупкам

Типичным примером этого нового поколения является компания Insider One. Многоканальная платформа, созданная на основе искусственного интеллекта которые используются сотнями брендов для персонализации отношений со своими клиентами и улучшения процесса покупок.

В рамках этого пакета выделяются следующие: автономные агенты Агент ОдинСреди них — «Покупочный агент», разработанный для понимания намерений пользователя и предоставления непрерывной поддержки на протяжении всего его жизненного цикла: от знакомства с брендом до повторных покупок.

Этот агент использует платформу данных о клиентах (CDP), которая объединяет данные о клиентах, данные поисковых систем и сайтов о мерчандайзинге, а также передовые модели рекомендаций. Благодаря этой основе система работает не столько как простая строка поиска, сколько как... Эксперт по закупкам, который ведет диалог, слушает и адаптирует свои предложения..

Понимание и прогнозирование намерений покупателя

Главное отличие от традиционных чат-ботов заключается в том, что «Торговый агент» не ждет пассивно, пока пользователь задаст идеально сформулированный вопрос. Проанализируйте модели поведения, прошлые взаимодействия и контекстные сигналы. предвидеть, что, скорее всего, захочет сделать клиент.

В секторах с обширными каталогами (мода, косметика, электроника и т. д.), где пользователь может легко запутаться, такой тип агента делает... Она задаёт осмысленные вопросы, сужает круг вариантов и предлагает маршруты навигации. Это упрощает поиск. Цель состоит в том, чтобы каждый человек мог найти то, что ему нужно, всего за несколько взаимодействий, а также чтобы это открывало возможности для перекрестных и дополнительных продаж при разумном подходе.

Установление контакта посредством эмоционально насыщенных разговоров.

Еще одно преимущество этих помощников — их способность вести беседы с определенным уровнем эмоционального интеллектаОни умеют корректировать тон, проявлять эмпатию в ситуациях, вызывающих разочарование (например, отсутствие товара на складе), и адаптировать рекомендации к контексту момента.

Такой способ взаимодействия усиливает доверие клиентов к брендуПотому что они чувствуют, что о них заботятся и понимают, а не просто ведут за собой слепого искателя. Со временем эти отношения приводят к большей лояльности и увеличению пожизненной ценности клиента (CLTV).

Персонализация на основе данных: персонализация, основанная на достоверных данных.

Shopping Agent опирается на несколько ключевых компонентов: корпоративную платформу CDP, которая предоставляет Круговой обзор каждого клиента (360°), поисковая система на основе обработки естественного языка, которая понимает сложные запросы и модели рекомендаций, обученные на истории просмотров и покупок.

Благодаря такой архитектуре каждое взаимодействие пользователя вносит вклад в профиль данных и одновременно... Используйте уже полученные знания, чтобы лучше персонализировать следующий разговор.Это создает замкнутый круг, в котором ИИ постоянно повышает релевантность своих предложений.

Другие популярные помощники по покупкам

Экосистема ассистентов для покупок на основе искусственного интеллекта становится все более широкой и разнообразной. Существуют решения, ориентированные на интеллектуальный поиск, автономная поддержка или автоматизация внутренних рабочих процессовК числу наиболее показательных индикаторов, иллюстрирующих направление развития рынка, относятся:

Элби (Блюкор)Он работает в фоновом режиме, выявляя наиболее распространенные вопросы покупателей на страницах товаров и автоматическое отображение контекстных ответовПомимо снижения нагрузки на службу поддержки клиентов, система предлагает сопутствующие товары на основе поведения пользователей, что помогает увеличить среднюю стоимость заказа, не будучи при этом навязчивой.

Набор инструментов SAP CX AIОн включает в себя разговорного помощника по покупкам в рамках более широкого набора функций. Это позволяет клиентам Задайте вопросы о ценах, наличии товара или совместимости, используя естественный язык.и одновременно предлагает компаниям специализированных агентов в сфере коммерции, продаж и обслуживания, с функциями создания контента на основе искусственного интеллекта, анализа продаж и поддержки клиентов.

Agentforce (Salesforce)Она представлена ​​как платформа для агентов искусственного интеллекта, способная на Автоматизация задач продаж, маркетинга и обслуживания.В розничной торговле она может помогать пользователям в выборе товаров, обрабатывать запросы по заказам, оформлять возвраты и выполнять действия в режиме реального времени, используя специальный механизм логического вывода.

Платформы для совместной торговли на основе искусственного интеллекта: пример компании itbid

Помимо электронной коммерции, ИИ также активно интегрируется в различные сферы. платформы для совместного управления поставщикамиРазработано для корпоративных отделов закупок, работающих со сложными процессами и большими объемами информации.

Примером такого подхода являются решения от таких компаний, как itbid, которые решили разработать собственные функции искусственного интеллекта специально для онлайн-шопинга, например: виртуальные помощники и автоматизированные анализаторы заявок и контрактов, призванный упростить повседневную жизнь покупателей.

Традиционные проблемы в управлении поставщиками

Отделы закупок часто сталкиваются с рядом повторяющихся проблем: огромные объемы разрозненных данныхдлительные процессы с участием множества сторон, риски, связанные с неправильным выбором поставщика, а также все более строгие и изменчивые нормативные требования.

Без надлежащей технологической поддержки это становится сложным. консолидировать информацию, обеспечивать соблюдение требований и поддерживать четкое видение. эффективности работы каждого поставщика и общего состояния цепочки поставок.

Как ИИ помогает преодолеть эти проблемы

Интегрированный в платформы для совместной работы, ИИ позволяет Автоматизируйте повторяющиеся задачи, которые отнимают у покупателей значительную часть времени.например, классификация документации, упорядочивание предложений или проверка обязательных полей в стандартизированных процессах.

Кроме того, она централизует информацию с доступом в режиме реального времени, что облегчает Более быстрое принятие решений при лучшем контекстеБлагодаря передовым алгоритмам машинного обучения и обработки естественного языка, система помогает выявлять и снижать риски, связанные с поставщиками или несоблюдением нормативных требований.

Виртуальный помощник по покупкам и анализатор выгодных предложений.

В рамках этих платформ выделяются два типа функциональности: один виртуальный помощник, отвечающий на вопросы пользователей без необходимости покидать инструмент (используя руководства, видео и шаблоны) и Анализатор заявок и контрактов, который сравнивает предложения и проверяет документы. автономно.

Этот анализатор способен Оцените несколько предложений, основываясь на таких критериях, как цена, качество, сроки или условия оплаты.Он выделяет ключевые положения, выявляет потенциальные риски и служит «двойной проверкой» на случай человеческих ошибок. На практике он становится партнером, предоставляющим второе техническое заключение перед принятием решения.

Преимущества для компаний-пользователей

Для организаций, внедряющих эти платформы, интеграция ИИ в повседневную деятельность означает доступ к надежная основа для разрешения конкретных сомнений и оказания помощи менее опытным покупателям. в своей рабочей среде.

К числу наиболее существенных преимуществ относятся: более высокая прозрачность показателей работы поставщиков в режиме реального времениУлучшенное взаимодействие между отделами, участвующими в процессе закупок, упрощение соблюдения нормативных требований (благодаря централизованным обновлениям) и высокая масштабируемость, поскольку это модульные решения, адаптирующиеся к каждому этапу зрелости.

Часто задаваемые вопросы об использовании ИИ в сфере покупок

Внедрение искусственного интеллекта в процесс закупок часто сопровождается многочисленными внутренними вопросами, как техническими, так и касающимися его влияния на рабочие места. Некоторые из наиболее распространенных сомнений относительно легко прояснить.

Как можно использовать ИИ в сфере покупок?

Отделы закупок могут использовать ИИ для прогнозирование и оптимизация затрат, автоматизация ключевых процессов, создание контента и выбор поставщиков.В частности, он используется для классификации расходов, анализа списков поставщиков, управления запросами предложений (RFP), составления контрактов, оценки рисков или выработки рекомендаций по улучшению.

Заменит ли ИИ специалистов по закупкам?

Искусственный интеллект предназначен не для замены покупателя, а для... укреплять их навыки и повышать аналитические способностиФункция закупок по-прежнему будет нуждаться в профессионалах, обладающих здравым смыслом, опытом и навыками межличностного общения для ведения переговоров, оказания влияния и построения отношений.

Искусственный интеллект, скорее всего, сгенерирует новые специализированные роли в технологиях, применяемых в сфере закупок и что профиль покупателя эволюционирует в сторону более стратегических и менее оперативных позиций.

Какие типы компаний уже используют ИИ в сфере закупок?

Использование ИИ в сфере покупок — это... широко распространены как в крупных корпорациях, так и в компаниях среднего размера.Мы находим это в крупных розничных сетях, компаниях пищевой промышленности, производителях упакованных потребительских товаров и, все чаще, в промышленном и сервисном секторах.

Внедрение модульных SaaS-решений со встроенным искусственным интеллектом привело к тому, что Повышенный бюджет больше не нужен. Начнём с того, что многие компании начинают с конкретных сценариев использования и расширяют их сферу применения по мере получения результатов.

Искусственный интеллект стал центральным элементом трансформации сферы закупок как в B2B, так и в B2C электронной коммерции, предлагая новые способы анализа данных, управления рисками и помощи пользователям в принятии решений о покупке. По мере развития искусственного интеллекта и платформ для совместной работы организации, успешно интегрирующие эти возможности в свою повседневную деятельность, сохраняя при этом покупателя в качестве стратегической фигуры, смогут добиться более гибких процессов, более прочных отношений с поставщиками и гораздо более конкурентоспособного клиентского опыта.