挑战和注意事项

虽然 GenAI 在采购分析方面具有巨大潜力，但其实施也面临挑战，必须解决这些挑战才能成功采用。数据隐私和安全是关键问题，因为合同通常包含敏感信息。与人类不同，GenAI 模型在经过训练后不会“忘记”信息，这引发了特定的 GDPR 和隐私问题。确保遵守 GDPR 等法规并保护数据免遭泄露对于建立对 AI 解决方案的信任至关重要。考虑到经过训练的 GenAI 模型中数据的持久性，组织必须优先考虑强大的加密、安全的存储和明确的数据治理实践。

此外，这些模型有时会产生不准确或 手机号码数据 虚假的信息，通常被称为“幻觉”。在合同分析的背景下，这可能导致对条款的误解、不正确的风险评估，甚至产生完全虚构的合同条款。降低幻觉风险需要对 GenAI 输出进行严格验证，可能通过人工审核或采用技术来提高模型的准确性和可靠性。建立对 GenAI 解决方案的信任需要对幻觉的可能性保持透明，并有明确的流程来识别和纠正幻觉。

另一个挑战是模型准确性，尤其是在法律术语复杂或小众的行业中。GenAI 模型通常需要大量训练才能达到可接受的准确度水平，因此需要对特定领域的数据和专业知识进行投资。此外，与现有采购系统和工作流程的集成可能很复杂，需要周密的规划和技术协调，以确保无缝功能和对运营的最小干扰。

Conduent 实现 GenAI 成功的方法

GenAI 是一款功能强大的工具，可帮助实现流程自动化、从数据中获取见解、增强客户体验等。自 2000 年代中期以来，Conduent 已在超过 25 种解决方案中有效利用 AI，以简化工作流程、提高安全性、加速运营并为各行各业和政府部门的客户创造更好的成果。

FastCap® Finance Analytics展示了 GenAI 如何通 理查德·庫裡 執行長 过快速阅读、提取关键信息和分析合同来识别和纠正付款差异、多收费和低效率，从而帮助客户收回数百万美元。通过利用先进的 AI 算法（包括用于理解和解释复杂合同语言的 GenAI），FastCap 可以生成实时见解和可操作数据。这使企业能够更快地查明错误、提高财务准确性并确保合规性。这种由 GenAI 提供支持的创新合同分析方法可显著节省成本、提高运营效率并增强财务状况。

采购合同分析的未来

随着人工智能的不断发展，其对采购的影响将进一步扩大，释放新的可能性和效率。预测分析是一个进步领域，人工智能可以根据历史数据和模式预测供应商的表现和合同结果。这些见解将使采购团队能够预测潜在问题并主动优化供应商关系，从而增强长期运营弹性。

另一个未来功能是动态合同生成，GenAI 可以根据特定业务需求和风险状况起草新合同。通过分析过去的协议和组织偏好，GenAI 可以创建定制合同，从而减少谈判时间，同时确保合规性并降低风险。这一进步将进一步简化合同管理流程，为采购团队节省时间和精力。

GenAI 已不仅仅是一个流 经皮肺结核 行词。它有可能成为一项可以重塑采购合同分析的变革性技术。通过自动化手动任务、提供可操作的见解和降低风险，它使采购团队能够实现前所未有的效率和效力。尽早采用 GenAI 的组织将简化其采购流程，并在日益动态和复杂的商业环境中获得竞争优势。要了解有关 GenAI 的更多信息以及如何为您的组织创建成功的用例和模型，请访问我们的人工智能页面。