6 formas en que los ecommerce utilizan la inteligencia artificial para mejorar su proceso de cuentas por pagar y la toma de decisiones
En la era digital actual, los ecommerce y los distribuidores online buscan constantemente soluciones innovadoras para mejorar su eficiencia operativa y sus procesos de toma de decisiones. Un área donde la tecnología de Inteligencia Artificial ha demostrado un gran potencial es en la gestión de cuentas por pagar (AP). Al aprovechar el poder de la inteligencia artificial, los ecommerce pueden optimizar sus procesos financieros, tomar decisiones basadas en datos, mitigar riesgos, optimizar el flujo de efectivo y fortalecer las relaciones con proveedores. En este blog, exploraremos las razones por las cuales la inteligencia artificial está transformando la gestión de AP y destacaremos cómo algunas empresas de comercio electrónico bien conocidas han implementado con éxito sistemas impulsados por inteligencia artificial.
Estas son las 6 formas en que las tiendas en línea están simplificando su proceso de cuentas por pagar con inteligencia artificial:
1️⃣ Analítica del rendimiento del proveedor
2️⃣ Evaluación de riesgos
3️⃣ Segmentación de proveedores
4️⃣ Pronóstico y optimización de pagos
5️⃣ Búsqueda inteligente y recomendaciones
6️⃣ Automatización del procesamiento de facturas
Analítica del rendimiento del proveedor
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar datos de proveedores y generar métricas de rendimiento, como tasas de entrega a tiempo, puntuaciones de calidad, tendencias de precios y referencias de rendimiento. Al evaluar estas métricas, puedes evaluar el rendimiento de tus proveedores y tomar decisiones basadas en datos sobre la selección de proveedores, renovación de contratos y negociaciones. Más específicamente:
Evaluación de riesgos
La inteligencia artificial puede ayudarte a identificar posibles riesgos asociados con tus proveedores. Al analizar datos de proveedores, fuentes de datos externas e indicadores de mercado, los algoritmos de inteligencia artificial pueden señalar indicadores de inestabilidad financiera, problemas de cumplimiento o riesgos operativos. Esta información te permite evaluar los perfiles de riesgo de los proveedores y tomar medidas proactivas para mitigar posibles riesgos.
Consideremos un ecommerce que obtiene productos de múltiples proveedores para satisfacer los pedidos de los clientes. La empresa ha implementado un sistema de evaluación de riesgos de proveedores impulsado por inteligencia artificial que analiza varias fuentes de datos, incluidos los registros financieros de los proveedores, indicadores de mercado y artículos de noticias. Los algoritmos de inteligencia artificial están entrenados para identificar posibles inestabilidades financieras entre los proveedores.
En este caso, el sistema impulsado por inteligencia artificial detecta un riesgo asociado con el Proveedor X. El sistema analiza los estados financieros del Proveedor X e identifica un aumento significativo en su relación de deuda a capital en un corto período. Esto genera preocupaciones sobre la salud financiera y la estabilidad del Proveedor X.
Los algoritmos de inteligencia artificial analizan además fuentes de datos externas y artículos de noticias relacionados con el Proveedor X. Encuentran informes de un conflicto legal reciente que involucra al Proveedor X, lo que puede resultar en posibles responsabilidades financieras para el proveedor. Además, los algoritmos detectan sentimientos negativos en las reseñas de clientes y discusiones en línea sobre la calidad y confiabilidad de los productos del Proveedor X.
Basándose en estas percepciones impulsadas por inteligencia artificial, la empresa de comercio electrónico toma conciencia de los siguientes riesgos asociados con el Proveedor X:
Un tipo específico de riesgo es el fraude. La inteligencia artificial también puede ayudar a tu empresa en la detección de fraudes: los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar datos históricos de transacciones e información de proveedores para identificar patrones indicativos de actividades fraudulentas. Al señalar transacciones o proveedores sospechosos, las empresas de comercio electrónico pueden prevenir proactivamente pérdidas financieras y mantener la integridad de sus procesos de AP.
Segmentación de proveedores
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden segmentar proveedores según varios criterios, como categorías de productos, ubicaciones geográficas o niveles de rendimiento. La segmentación de proveedores ofrece varios beneficios para las empresas de comercio electrónico. Aquí hay algunas ventajas clave de la segmentación de proveedores:
Un ejemplo de una empresa que utiliza la inteligencia artificial para la segmentación de proveedores es IBM. Al aprovechar los algoritmos de inteligencia artificial, IBM puede segmentar eficazmente a sus proveedores y obtener una comprensión más profunda de sus capacidades, fortalezas y debilidades. Esta segmentación permite a IBM adaptar sus estrategias de participación y optimizar sus interacciones con diferentes grupos de proveedores. Por ejemplo, según el análisis de segmentación de proveedores, IBM puede identificar proveedores especializados en categorías de productos específicas o regiones geográficas. Esto les permite optimizar sus estrategias de abastecimiento, negociar términos más favorables y garantizar una cadena de suministro sólida y diversificada.
Pronóstico y optimización de pagos
La inteligencia artificial puede analizar datos históricos, tendencias del mercado y patrones de proveedores para pronosticar con precisión los plazos de pago. Al optimizar los cronogramas de pagos, las empresas de comercio electrónico pueden gestionar eficazmente su flujo de efectivo, aprovechar los descuentos por pago anticipado y garantizar pagos oportunos mientras mantienen relaciones saludables con los proveedores.
Búsqueda inteligente y recomendaciones
Al analizar datos de proveedores, tendencias del mercado y otros factores relevantes, la inteligencia artificial proporciona recomendaciones de búsqueda inteligente. Estas recomendaciones pueden ayudarte a identificar proveedores alternativos, evaluar posibles ahorros de costos y optimizar la red de tu cadena de suministro.
Consideremos una empresa de comercio electrónico que opera en la industria de la moda. Han implementado un sistema de búsqueda inteligente y recomendaciones impulsado por inteligencia artificial para optimizar su cadena de suministro y mejorar la rentabilidad. Este sistema es capaz de:
✅ Analizar la industria mediante el monitoreo de tendencias del mercado, preferencias del consumidor y actividades de la competencia.
✅ Evaluar el rendimiento y las capacidades de proveedores existentes y potenciales.
✅ Pronosticar la demanda: Los algoritmos de inteligencia artificial utilizan datos históricos de ventas y tendencias del mercado para realizar pronósticos precisos de la demanda de diferentes productos de moda, lo que permite a la empresa anticipar fluctuaciones en la demanda.
Entonces, basándose en el análisis de mercado, las evaluaciones de proveedores y las previsiones de demanda, el sistema de inteligencia artificial genera recomendaciones de búsqueda inteligente. Estas recomendaciones identifican proveedores alternativos, regiones de abastecimiento o categorías de productos que ofrecen ahorros de costos, mejor calidad o una mejor disponibilidad. Por ejemplo, el sistema podría recomendar explorar nuevos proveedores en una región específica conocida por producir telas de alta calidad a precios competitivos. También puede sugerir diversificar la gama de productos mediante el abastecimiento de accesorios de moda que tienen una gran demanda entre los clientes objetivo. Estas recomendaciones se basan en datos y están alineadas con los objetivos de abastecimiento, metas de rentabilidad y preferencias del cliente de la empresa.
Esto es solo un ejemplo simple que muestra cómo, al aprovechar los algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos, evaluar proveedores, pronosticar la demanda y generar recomendaciones inteligentes, una empresa en línea puede optimizar su cadena de suministro.
Automatización del procesamiento de facturas
Por último, pero no menos importante, la inteligencia artificial puede desempeñar un papel crucial en la automatización del procesamiento de facturas, simplificando tareas tradicionalmente manuales y que consumen mucho tiempo. En particular:
📑 Las herramientas impulsadas por inteligencia artificial permiten la extracción de datos de las facturas, eliminando la necesidad de entrada de datos manual.
🤖 Los algoritmos de aprendizaje automático pueden interpretar y categorizar con precisión la información de la factura, reduciendo errores, mejorando la velocidad de procesamiento y liberando tiempo valioso para los empleados.
Dost aprovecha la tecnología de inteligencia artificial en sus capacidades de procesamiento de facturas y notas de entrega. Al igual que la percepción humana, cuando recibimos un documento como una factura, reconocemos la presencia de texto y podemos extraer y categorizar la información que leemos. Dost sigue un enfoque similar al emplear los siguientes pasos:
- Visión por computadora: Utilizando técnicas de visión por computadora, el software de Dost identifica las áreas dentro del documento donde se encuentra el texto. Reconoce de manera efectiva los elementos textuales y los distingue según el tipo de información que representan. Esto incluye diferenciar la información del proveedor, detalles del cliente, direcciones, identificaciones de facturas, montos totales y más.
- Procesamiento del lenguaje natural: Una vez que se ha identificado y etiquetado el texto, entran en juego las capacidades de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) de Dost. La plataforma utiliza algoritmos avanzados de NLP para comprender el texto extraído. Aplica técnicas como el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) para identificar y clasificar entidades específicas dentro del texto, como nombres de personas, organizaciones, ubicaciones e información relevante. Al combinar tecnologías de visión por computadora y NLP, Dost mejora el procesamiento de facturas y notas de entrega. Extrae con precisión la información relevante de estos documentos y comprende el texto mediante técnicas de NLP como NER. Esto permite una extracción eficiente de datos, clasificación y análisis, facilitando la gestión eficiente de facturas y mejorando los procesos comerciales en general.
Con la ayuda de las capacidades de NLP impulsadas por inteligencia artificial de Dost, las organizaciones pueden automatizar la extracción y comprensión de datos cruciales de facturas y notas de entrega. Esta automatización no solo ahorra tiempo y esfuerzo, sino que también reduce errores y mejora la eficiencia operativa en general.
En conclusión, al aprovechar el poder de la inteligencia artificial en la gestión de AP, las empresas de comercio electrónico pueden lograr una mayor eficiencia, precisión y transparencia en sus procesos financieros. Estas capacidades impulsadas por inteligencia artificial permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos, optimizar el flujo de efectivo, mitigar riesgos y fortalecer las relaciones con los proveedores, impulsando en última instancia el crecimiento y el éxito en el competitivo panorama del comercio electrónico.
🔗 Enlaces de interés
Visita la página web 👉 Página web
Empieza ahora de forma gratuita 👉 Prueba Dost GRATIS
Contacta con el Equipo de Ventas 👉 Correo electrónico / Haz una DEMO
Visita el Centro de Ayuda 👉 Centro de Ayuda
