Problème commercial
Une multinationale ne disposait pas d'un support efficace pour classer les dépenses des fournisseurs, en particulier pour services et matériaux indirects. Les saisies de texte manuelles et les descriptions incohérentes ont entraîné une catégorisation incorrecte des dépenses, des rapports peu fiables et une visibilité limitée pour la budgétisation et la comptabilité.
Mesures prises
· Mise en œuvre d'un Cadre de classification des dépenses basé sur l'IA en utilisant l'analyse de texte et des modèles basés sur les réseaux neuronaux.
· Conception de boucles d'entraînement, de notation et de feedback pour améliorer continuellement la précision de la classification.
· Logique de classification hiérarchique appliquée pour gérer des descriptions de fournisseurs diverses et non structurées.
· Capacités de compréhension sémantique exploitées pour interpréter les données d'approvisionnement en texte libre.
Résultats obtenus
· Atteint Précision de classification de 90 à 95 %sur des échantillons de données validés par l'entreprise.
· Fiabilité accrue des rapports sur les dépenses pour les services et les matériaux indirects.
· Efficacité opérationnelle accrue au sein de l'organisation mondiale des achats.
· A permis une budgétisation et une comptabilité plus précises grâce à une classification cohérente des fournisseurs.
