5月24日，北京筑龙智能化事业部总经理、筑龙研究院副院长胡婧玥受邀做客由中国物流与采购联合会公共采购分会主办的第38期“采购公益课堂”直播间，就“智能物料：企业采购供应链数字化转型新思路”作主题分享。

胡婧玥以ChatGPT为切入点，介绍了ChatGPT在企业采购供应链“智能”的应用现状。“ChatGPT大火，仔细研究ChatGPT的技术发展过程,我们会发现ChatGPT本质上依赖的是过往大量的数据。因此，ChatGPT应用于企业采购供应链的“智能”程度，体现在企业是否有充分的数据以及数据的可利用性。”胡婧玥介绍道。

想要实现采购供应链的数字化，物料数据的打通是基础。胡婧玥指出，企业的采购物料管理，可谓是整个采购供应链管理的重中之重，想要实现真正意义智能的采购供应链，物料数据的打通是基础。只有实现了物料数据在采购供应链各环节的标准打通，才能清晰了解物料采购需求，精准的匹配物料库存，全面的掌握供应商情况，才能实现真正的采购供应链数字化转型。“因此，在企业采购领域，我们需要一款类似ChatGPT的人工智能机器人，可以帮助我们对物料进行自动的分类，对物料进行快速的标准归一与高效的编码，解决物料数据管理中方方面面的问题。”胡婧玥介绍。

图-企业实现数字化采购供应链的先决条件

北京筑龙作为一家采购供应链数字化产品及服务提供商，在智能物料方面有多年的探索和实践经验。智能物料将杂乱且非结构化的采购物料数据进行标准化、结构化处理，制定统一规范的流程， 实现跨部门、跨系统的数据信息共享和编码统一流转，以智能化识别技术为手段，不再依赖人工手动整理数据对应关系，助力企业提升数据质量，实现数据的持续性长效治理和复用水平，为企业数字化采购供应链提供先决条件。

图-使用智能物料识别物料前后

胡婧玥谈到，北京筑龙的物料数据智能化解决方案能够通过物料的文字描述，在不依赖编码的情况下识别物料，标准化识别率达86.8%。在物料管理体系建设的过程中，该方案也能帮助企业加速分类与属性标准制定，提高数据规范化效率，实现自动化的数据映射和物料数据的自动化、智能化管理。

在具体应用方面，胡婧玥介绍“某大型的集团化企业需建设全集团统一的采购物料主数据，从而保障其真正实现采购数字化。然该集团业态差异较大，且部分下属单位已有正使用的物料编码，一套新的标准很难适用于全集团。北京筑龙智能物料解决方案，通过制定“集团统一+编码映射”的方案，采用编码映射的管理模式，即集团制定一套统一的主数据分类标准及编码标准，各专业化公司可以保留已有分类及编码，并形成分类及编码之间的映射关系，达到集团层面的“数据统一，而通过这种“智能物料+人工辅助”的方式，使得实施周期减少70%，人工工作量降低60%。”

图-使用智能算法工具来解决物料数据映射问题

打通物料数据标准，实现采购供应链的数字化转型。对于智能物料的应用成效，胡婧玥介绍道。“将采购系统所有数据入口环节都嵌入智能物料识别算法，从而保证了该企业的采购供应链平台全生命周期链条都流转着标准化的物料数据。如与财务系统、采购寻源、大数据分析系统、采购商城、订单执行、库存管理等应用场景全面打通，使整个采购供应链流转一套物料标准数据，让采购供应链数字化触手可及。”

“此外，智能物料在进行采购成本管理、助力采购寻源、提升采购效率等方面同样意义深远。通过建立统一的物料价格查询库，实现对各个物料不同规格特征的合理价格区间、历史采购数量、历史交易价格等信息的精准查询，服务于采购成本管理；通过识别程序将物料标准化，方便采购人生成标准货物明细清单，提升采购效率；通过集采订单目录与采购目录智能映射，实现全面比价；建立供应商供应品目和采购品目的映射，实现智能寻源。”胡婧玥介绍道。

可以说，通过智能物料识别技术与采购供应链业务场景结合而形成的解决方案，使企业采购供应链的数字化转型更容易被实现。以“智能映射”模式解决企业物料主数据“建设难”的问题，以智能物料算法加速提升物料主数据的建设效率。通过采购物料主数据建设新模式，推进采购供应链全链条数字化应用，为企业采购供应链的数字化转型提供了新思路。

据胡婧玥介绍，目前智能物料已连续多年为多家世界500强企业、大型央企和国企提供数字化产品与服务。“通过统一企业物料主数据，打通内部不同系统间的信息孤岛，让企业数据标准化、统一化，解决企业数据标准化与采购效率的平衡难题， 让企业采购过程集约化、智能化。”

19年专注，只做精品。除智能物料外，作为一家采购供应链数字化产品及服务提供商，北京筑龙已为众多超大型及大中型国央企和集团化民营企业提供采购供应链数字化解决方案。后续，北京筑龙将持续提升技术创新和供给能力，帮助更多行业领域的企业夯实采购数字化基础，加快实现采购供应链数字化转型。

图-北京筑龙部分企业客户