企業在向供應商採購時，很多時候是簽訂未經協商的制式合約，使供應商失去彈性。但要採購人員實際去協商，也往往耗費大量成本。沃爾瑪如何用AI自動化協商軟體解決這些問題？

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就像大部分進行大型採購的組織一樣，沃爾瑪（Walmart）不可能與所有超過10萬家的供應商進行個別協商。於是，有20％的供應商都是簽訂制式合約，條款通常沒有經過協商。這並不是與這些「尾端供應商」往來最好的做法。但是，如果雇用更多人力擔任採購人員來與這些供應商協商，增加的價值也不敷成本。

沃爾瑪以人工智慧（AI）驅動的軟體解決這個問題。這套軟體有一個文字介面（也就是聊天機器人），能代表沃爾瑪與真人供應商協商。加拿大沃爾瑪在2021年1月試行這項解決方案，並以供應商提供的回饋來訓練這套系統。此後，沃爾瑪又在另外三個國家部署這項解決方案，而有更多國家的沃爾瑪，計畫在不久之後採行這項科技。 本文要分享四個心得，談談如何運用自動化採購協商，讓採購商和供應商都能受惠。這類系統能夠節省開銷、提升雙方的交易條件，並增加供應鏈的彈性和韌性（resiliency，或譯復原力）。

試行計畫

有鑑於AI的進步，沃爾瑪開始探索尾端供應商採購協商自動化的可能性，並在2019年核准了一套叫做Pactum AI的軟體產品。新冠疫情延宕了這項部署，但是一年後，也就是2021年1月，本文作者之一的迪維特，在他的組織沃爾瑪國際（Walmart International）重新啟動了這項計畫。

由於沃爾瑪已經在沙箱環境實驗過這套軟體，因此沃爾瑪國際直接在它的加拿大公司進行小型試行計畫。這項為期三個月的試行計畫納入各種利害關係人（包括89家供應商、5個採購單位，以及來自加拿大沃爾瑪金融、財務和法律部門的代表），還有Pactum，也就是創造背後那套AI科技的公司。

一開始，沃爾瑪國際估計，如果聊天機器人可以和20％參與試行計畫的供應商達成交易，這套系統就能產生正向的投資報酬。這家零售商選擇了「非轉售商品」（也就是諸如車隊服務、推車和其他在零售店內使用的設備），而不是銷售給沃爾瑪顧客的產品。它決定聚焦於支付條款有精準數據的供應商，以及有明確機會可以改進支付條款、可以確保沃爾瑪拿到額外折扣的供應商。

沃爾瑪國際以支付期程為目標，希望能談成提早支付有折扣，或是延長支付期限而不拿折扣。做為交換，沃爾瑪願意放棄無理由終止契約的權利（就是所謂的「任意終止契約」），改成沃爾瑪必須在30天、60天或90天前書面通知解約。沃爾瑪也會選擇性地讓供應商有機會增加品項和銷售量，來換取價格折扣。

內部採購人員挑選目標供應商，並為Pactum AI的機器學習演算法建立訓練情境。這些情境用來建立結構化腳本，引導供應商完成協商。供應商可以按照自己的步調回應這些情境。

沃爾瑪國際邀請大約100家尾端供應商試用這套解決方案，其中有89家同意參與。聊天機器人與64％同意參與的供應商成功達成協議（遠遠超過原訂目標，也就是20％），平均協商時間為11天。平均而言，沃爾瑪省下1.5％的協商支出，而支付期限也平均延長35天。

試行後，沃爾瑪國際訪談協商成功的供應商，發現其中有83％認為這套系統容易使用，而且喜歡這套系統能給他們討價還價的空間，並給他們時間，讓他們能用自己的步調考慮協商。例如，烘焙設備製造商MIWE的總裁班．嘉里斯托（Ben Garisto）就說：「面對面協商時，你不一定在事前就會想到問題，你得即時反應。其他類型的自動提議系統有時候有點像是範本，沒有我們發揮的餘地。」

不過，有幾家供應商仍然偏好面對面協商。有些供應商則想要更為精簡、更為流暢的腳本，不要禁止供應商在協商過程中返回前面的步驟。

沃爾瑪在試行後改良情境與腳本，並把這套解決方案推展到美國、智利和南非的供應商。截至目前為止，聊天機器人與68％供應商達成協議，省下了3％的支出。

四大心得

對採購自動化有興趣的企業，在開發與引進這類系統時，可以應用以下幾個心得：

1. 盡快進入試行階段。許多企業的AI旅程在概念驗證階段就走不下去了——根據顧能公司（Gartner）的數據，只有不到一半的計畫進入試行階段。這是因為概念驗證階段的重點是技術能力，而非業務目標。沃爾瑪決定跳過概念驗證階段，直接進入以業務目標為重點的試行階段。

沃爾瑪的「業務負責人員」（也就是負責預算以及與供應商往來的人員，例如負責店面用品的營運部門，還有負責硬體與軟體的IT部門），協助建立協商用例和情境。沃爾瑪的採購人員針對訓練聊天機器人所需的協商情境，提供重要的專業意見，並提出參與試行的供應商名單（取決於哪些供應商和沃爾瑪有足夠的交易量可以確保協商進行，以及哪些供應商願意得到協商的機會）。法律團隊則確保聊天機器人的腳本和協商完成的合約，符合沃爾瑪的訂約標準和政策。

2. 從間接支出的產品類別與事先核准的供應商開始。沃爾瑪從非轉售商品（也就是不賣給零售顧客的商品）開始試行，盡量降低新採購做法的測試對於企業的風險。沃爾瑪也聚焦於事先核准的供應商，這樣一來就不會因為需要核准新的供應商而延遲開始試行。

3. 決定可以接受的取捨。自動化採購需要精準界定採購者為了換到自己想要的東西，願意退讓到什麼底線。例如，AI聊天機器人需要知道採購者願意做出的具體取捨，比如說從收到發票後10天內全額支付，轉變為接受收到發票後15、20、30、45或60天內支付，換得更好的終止合約條款，並讓供應商有機會擴大與沃爾瑪的生意往來。

4. 擴大地區、產品類別和用例，來擴大規模。沃爾瑪對這項計畫的信條是「辦到它、擴大它」。成功的試行幫沃爾瑪將這套解決方案推展到其它事業單位。加拿大、美國、智利和南非試行之後，即將要部署到墨西哥、中美洲和中國。此外，產品類別也擴大了，納入運輸路線費率的協商以及部分轉售商品的協商。有些中層供應商現在也採用這套系統，而聊天機器人也具備了多語能力。

規模的擴大提升了生產力，因為這套軟體每一次協商都在學習，從而縮短新產品類別的建置時間。此外，聊天機器人能同時進行2,000場協商，這是真人採購人員做不到的事。 我們可以看到發展的軌跡：隨著條款愈發具有演算法性質，沒有管理到的供應商就愈少。如此一來，採購專業人員就能減少花在協商協議的心力，加強關注策略關係、例外情況和持續改善。

文章來源：哈佛商業評論 4月號