business problem
A multinational company not an efficient support at the classification of supplier ausgaben, especially for Services and indirect materials. Manuelle Texteingaben und inkonsistente Beschreibungen führten zu falschen Ausgabenkategorien, unzuverlässigen Berichten und eingeschränkter Transparenz für Budgetierung und Buchhaltung.
Engriffene Massnahmen
· Eine implementiert KI-gestützter Rahmen zur Ausgabenklassifizierung using text analysis and models on neuronal networks.
· Etablied training, evaluation and feedback schleifs to improve the classification accuracy continuous.
· Anwendung einer hierarchischen Klassifikationslogik zur Handhabung diverser und unstrukturierter Lieferantenbeschreibungen.
· Nutzung der Fähigkeiten zum semantischen Verständnis für die Interpretation von Freitext-Beschaffungsdaten.
Reagent results
· Erreicht 90-95% Classification Accuracyon business validierten data stichproben.
· Verbesserte Zuverlässigkeit der Ausgabenberichterstattung für Dienstleistungen und indirekte Materialien.
· Steigerung der betrieblichen Effizienz innerhalb der globalen Einkaufsorganisation.
· Erlaubt eine genauere Budgetierung und Buchhaltung durch eine konsistente Lieferantenklassifizierung.
