报告概述

全球人工智能采购市场规模预计将从 2023 年的19 亿美元增至 2033 年的226 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 28.1% 的速度增长2024 年至 2033 年。2023 年，北美占据主导市场地位，占据38%以上份额，收入7 亿美元。

采购中的人工智能 (AI) 是指旨在自动化、增强和简化各种采购流程的数字技术的集成。通过采用机器学习、自然语言处理 (NLP) 和机器人流程自动化 (RPA) 等先进技术，人工智能使采购团队能够提高不同操作任务的效率和准确性。

采购市场越来越多地采用人工智能技术来改变传统的采购流程。将采购策略转变为更加敏捷和智能的运营。这种转变是由更有效地管理成本、增强供应链弹性和优化供应商关系的需求推动的。因此，采购中的人工智能已成为企业在快速变化的经济环境中保持竞争力的关键要素。

在采购中采用人工智能的主要驱动因素之一是降低成本和提高效率的需要。人工智能驱动的工具有助于识别效率低下和超支、自动化日常任务，并实现更有效的需求预测和库存管理。这将带来更明智的支出和采购策略，显着降低成本并提高运营效率。

人工智能的技术进步，例如深度学习和生成式人工智能，正在为采购中可以实现的目标设定新的基准。这些技术提供了处理和分析的能力收集大量数据，为采购运营提供前所未有的见解。此外，人工智能的进步正在提高合同分析和风险评估等复杂采购任务的自动化程度，从而制定更具弹性和适应性的采购策略。

随着企业寻求加强决策和优化支出的新方法，采购领域对人工智能的市场需求正在不断增长。人工智能在预测分析等领域提供了大量机会，使企业能够更准确地预测未来需求和市场状况。此外，人工智能还可以促进更好的供应商风险管理和合规监控，确保采购活动符合内部政策和外部法规​。

根据 Tipalti 的说法，98% 的公司已经将人工智能纳入其工作流程，包括采购、客户管理和财务运营等领域。这种广泛采用n 重点介绍了企业如何利用人工智能来简化流程、增强决策并提高多个部门的效率。

Zipdo 的研究表明，57% 的采购专业人士认为，到 2025 年，人工智能将对行业产生重大影响。目前，35% 的采购组织正在以某种方式利用人工智能工具，获得了降低成本和提高效率等好处。事实证明，人工智能驱动的解决方案可将采购费用降低高达8%，展示了该技术的有形价值。

人工智能不仅可以节省成本，还可以释放新的机遇。例如，人工智能驱动的支出分析可以发现高达20%的潜在节省，同时自动执行高达95%的日常采购任务。这种转变使团队能够专注于战略项目，而不是耗时的手动流程，从而推动组织的长期发展。

采购领导者越来越将人工智能视为一种变革工具。事实上，63% 认为人工智能是优化采购流程的游戏规则改变者。人工智能驱动的聊天机器人可以解决高达 80% 的日常查询，到 2023 年，30% 的采购团队将依靠人工智能来自动化供应商风险管理。这些进步将重新定义企业在未来几年管理采购的方式。

主要要点

• 采购市场中的全球人工智能正处于显着的增长轨迹，其价值预计到 2033 年将达到 226 亿美元，而从 2033 年的 19 亿美元上升到2023 年。这代表着预测期内（2024-2033 年）28.1% 的复合年增长率 (CAGR) 令人印象深刻。
• 北美在2023中引领市场，确保超过38%> 全球份额。在快速采用和技术进步的推动下，该地区创造了约7亿美元收入。
• 软件组件在采购市场的人工智能领域占据主导地位，在2023年占据69.5%的份额，反映出对人工智能驱动的工具和平台的需求不断增长。
• 基于云的解决方案获得了强劲的吸引力，其中云部署领域占据主导地位由于企业优先考虑可扩展性和易用性，在 2023 年将占据72% 的市场份额。
• 在人工智能技术中，机器学习 (ML) 成为领导者，由于其改善决策流程和提高效率的能力，在 2023 年占据了超过43.4% 的市场份额。
• 零售和电子商务领域主导的行业应用、账户随着这些行业越来越多地利用人工智能来实现成本优化和供应商管理，这些行业将在23.1%的市场份额在23.1％中占据主导地位。

组件分析

2023年，人工智能在采购市场中的软件组件占据主导地位，占据了超过69.5%的市场份额。这种突出地位可归因于人工智能驱动的软件解决方案在提高采购流程效率方面发挥的关键作用。

通过集成人工智能，这些软件解决方案可帮助企业自动执行复杂任务、完善数据分析并提高决策准确性。这些功能对于优化采购业务的效率和降低运营成本至关重要，而这对于保持各个行业的竞争优势至关重要。

软件领域的主导地位进一步增强先进机器学习算法的采用和基于云的人工智能解决方案的可用性的不断提高凸显了这一点。这些技术进步使人工智能软件更易于访问和扩展，吸引了从小型初创公司到大型企业的各种企业。

此外，基于云的解决方案的部署还具有减少大量硬件前期投资的好处，使公司在不产生大量资本支出的情况下采用人工智能在经济上是可行的。此外，人工智能驱动的采购软件不仅简化了库存管理和需求预测等操作，还在路线优化和货运经纪等领域发挥着关键作用。

这些功能对于确保高效的供应链管理至关重要，直接影响企业的整体生产力和盈利能力。随着市场不断发展，人工智能软件在采购中的重要性在持续的技术创新和全球供应链日益复杂的推动下，预计该领域将会增长。

因此，软件领域的巨大市场份额反映了其在将采购转变为组织内更具战略性、响应性和成本效益的职能方面所发挥的不可或缺的作用。随着人工智能技术的不断进步，这一趋势可能会持续下去，为采购专业人员提供更复杂的工具，以增强他们的运营和战略决策能力。

部署模式分析

2023年，采购市场中人工智能的基于云的部署部分占据了绝对领先地位，占据了72%以上的份额。这种主导地位主要是由于基于云的解决方案相对于传统的本地部署模型具有众多优势。

首先，基于云的人工智能解决方案提供了卓越的可扩展性和灵活性。灵活性，允许企业根据当前需求调整资源，而无需大量前期投资。这种灵活性在采购中尤其有价值，因为采购规模可能会根据市场条件和业务需求而发生很大变化。

此外，基于云的平台有助于更轻松、更强大的数据集成和管理。它们可以在不影响用户体验的情况下实现无缝更新和升级，确保采购团队始终能够访问最新的功能和安全特性。在越来越依赖实时数据进行决策的环境中，这对于保持采购流程的完整性和效率至关重要。

与本地解决方案相比，总拥有成本较低，这也推动了基于云的人工智能在采购中的普及。云解决方案减少了对大量内部 IT 基础设施和维护的需求，这可以参与对于中小型企业来说，成本通常过高。相反，这些企业可以通过云以极低的成本利用复杂的人工智能工具，使他们能够更有效地与大公司竞争，并更有效地优化其采购策略。

云服务提供商提供的对云安全性的日益信任和增强的监管合规性进一步支持了该细分市场的增长。随着云技术的不断成熟，曾经阻碍其采用的数据安全和隐私问题正在通过严格的安全措施和遵守国际数据保护法规得到解决，使基于云的解决方案成为人工智能采购领域的首选。

技术分析

2023年，机器学习 (ML) 技术领域在人工智能采购市场中占据主导地位，上限市场份额超过 43.4%。这一巨大份额可归因于机器学习在增强各种采购流程方面的多功能性和有效性。

机器学习通过分析大型数据集来自动化复杂的决策流程，使采购团队能够做出更快、更明智的决策。这项技术对于支出分析等任务至关重要，它可以识别有助于降低成本和风险的模式和见解。

此外，机器学习改进需求预测和库存管理的能力在采购中特别有价值。通过根据历史数据和市场趋势准确预测未来需求，组织可以优化库存水平，减少库存过剩和短缺。这不仅确保了运营效率，还有助于大幅节省成本。

此外，机器学习技术在加强供应商关系方面发挥着关键作用管理和合同管理。它们允许日常任务的自动化和复杂数据集的处理，以评估供应商的绩效和合规性，从而简化这些基本的采购职能。因此，公司可以更有效地管理供应商关系，确保合规性并促进更好的协作。

随着人工智能技术的进步推动与采购系统的进一步集成，使流程更加高效和数据驱动，机器学习领域的主导地位预计将继续下去。这可能会巩固机器学习在不断发展的采购自动化领域中作为基础技术的作用。

行业垂直分析

2023 年，零售和电子商务行业在采购市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过23.1%的份额。这种领先地位可归因于几个关键因素这些因素凸显了人工智能在该行业采购业务转型中的关键作用。

零售商和电子商务平台越来越多地利用人工智能来提高复杂供应链的效率，优化库存管理，并通过确保产品可用性和及时交付来改善客户体验。

人工智能技术，特别是机器学习和预测分析，有助于预测需求、管理大量库存数据和优化物流。这使零售商能够快速响应市场变化和消费者偏好，这在快节奏的零售环境中至关重要。

此外，人工智能驱动的工具有助于自动化日常采购任务，例如供应商选择和采购订单处理，从而显着降低运营成本并提高采购决策的准确性。

此外，人工智能在零售采购中的集成有助于战略制定通过提供对供应商绩效和市场动态的洞察来进行采购。这不仅确保了供应链的稳定性，还增强了与供应商谈判更好条款的能力，从而提高成本效率并提高利润率。随着零售和电子商务行业的不断发展和发展，对人工智能技术简化采购流程和提高竞争优势的依赖预计将进一步增加。

主要细分市场

组件

• 软件
• 服务

部署模式

• 基于云
• 本地部署

技术

• 机器学习 (ML)
• 自然语言处理 (NLP)
• 计算机视觉
• 其他技术

垂直行业

• 零售和电子商务
• 制造业
• 医疗保健
• 运输和物流
• 政府和公共部门
• 其他垂直行业

驱动程序

增强决策和效率

采购中人工智能的主要驱动力之一是其显着增强决策和提高运营效率的能力。人工智能技术，特别是机器学习和预测分析，使采购团队能够快速、准确地分析大量数据。

此功能通过提供有关支出模式、供应商绩效和市场趋势的详细见解来支持更明智的决策。通过自动化支出分析和供应商评估等数据密集型任务，人工智能可以释放人力资源，使其专注于更具战略性和增值性的活动。

限制

数据质量和集成挑战

在采购中部署人工智能的一个重大限制是对数据质量的高度依赖和系统集成的复杂性。人工智能系统需要大量准确且全面的数据才能实现最佳运行。

数据质量差可能会导致错误的见解，从而可能影响决策过程。将人工智能与现有采购和企业资源规划 (ERP) 系统集成带来了另一个挑战，通常需要大量定制和中间件。这些因素可能会增加人工智能实施的复杂性和成本，可能会降低采用率。

机遇

高级分析和自动化

人工智能为采购中的自动化和高级分析提供了巨大的机会。借助人工智能，组织可以自动化日常采购任务，例如交易处理和合规性检查，这不仅加快了运营速度，还减少了错误。

此外，人工智能的高级分析功能使采购团队能够深入了解供应商数据、消费习惯和市场状况，从而减少错误。节省成本和降低风险的机会。这些机会对于帮助组织在快速变化的市场中保持竞争力和适应能力尤其重要。

挑战

道德与合规问题

在采购中实施人工智能并非没有挑战，其中道德考虑和合规问题是最重要的。人工智能系统可能会无意中延续训练数据中存在的偏见，从而导致供应商选择或支出分类方面出现不公平的结果。

此外，由于采购流程通常涉及敏感数据，因此在使用人工智能系统时确保这些信息的安全性和隐私性至关重要。组织必须通过实施强大的数据治理框架并确保人工智能应用程序遵守道德准则和合规标准来仔细应对这些挑战。

区域分析

2023年，北美在全球人工智能采购市场中占据主导地位，占据了超过38% 份额。北美在人工智能采购市场的主导地位是由多种影响因素共同推动的。

该地区拥有蓬勃发展的技术生态系统，众多科技巨头、初创企业和研究机构处于人工智能创新的前沿。这种专业知识的集中培育了创新和创业文化，推动了技术的发展和采用

此外，北美强劲的经济和高工业化水平推动了包括采购在内的各个行业采用先进技术。制造、零售、医疗保健和金融等行业的组织越来越多地转向人工智能驱动的采购解决方案，以简化运营、优化供应链并获得竞争优势。

此外，北美受益于支持性的监管环境和强大的基础设施，这促进了人工智能技术在采购流程中的部署和集成。这个有利的生态系统鼓励对人工智能计划的投资，并促进行业参与者、学术界和政府机构之间的合作，以推动创新和市场增长。

此外，该地区庞大且多样化的市场为人工智能供应商提供了充足的机会展示其解决方案并建立sh 强大的存在。这种市场规模和多样性使供应商能够满足各个行业和垂直领域的独特需求，进一步巩固北美在人工智能采购市场的主导地位。

重点地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

该领域的领先参与者之一这个市场是 SAP Ariba，它提供人工智能驱动的采购解决方案。 SAP Airba 专注于自动化供应商管理和合同谈判。此外，市场上的另一个重要参与者是 IBM，它通过利用机器学习和自然语言处理帮助企业优化采购流程。

市场中的主要参与者

• IBM Corporation
• SAP SE
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• Coupa Software Inc.
• GEP
• Basware Corporation
• Xeeva, Inc.
• Zycus Inc.
• Ivalua Inc.
• Tradeshift Holdings, Inc.
• Proactis Holdings Limited
• 其他主要参与者

近期发展

• 2024 年 11 月，工程、制造和供应链解决方案领域的全球领导者捷普公司 (NYSE:JBL) 今天宣布与 Cyferd 成立合资企业 ID8 GlobalInc.，一家专注于数据技术的领先人工智能公司。他们共同推出了一个人工智能驱动的生成式自主供应链和采购软件平台，该平台将改变行业在全球范围内管理复杂物流、采购和运营的方式。
• 2024 年 11 月，捷普和 Cyferd 宣布成立一家名为 ID8 Global 的合资企业，推出人工智能驱动的自主供应链和采购平台。此次合作将 Jabil 的全球供应链专业知识与 Cyferd 专有的自学习人工智能引擎 Neural Genesis 相结合。