งานจัดซื้อมีเอกสารให้อ่านมาก — ใบเสนอราคาที่มาเป็น PDF ภาพสแกน หรือรูปถ่ายใน LINE ข้อมูลผู้ขาย ใบส่งของ และใบแจ้งหนี้ที่ต้องตรงกับใบสั่งซื้อ AI ช่วยงานเหล่านี้ได้มาก แต่งานจัดซื้อมีเรื่องหนึ่งที่ต่างจากงานอื่น: การเลือกผู้ขายต้องอธิบายได้ และตรวจสอบย้อนหลังได้

ถ้า AI เป็นคนบอกว่า "ผู้ขายรายนี้ดีที่สุด" คำถามที่ตามมาคือ ใครรับผิดชอบการตัดสินใจนั้น

Procurement Intelligence (PRi) คือแนวคิดโมดูลจัดซื้อของ TTNC ที่ตอบคำถามนี้ด้วยหลักเดียว

AI เตรียม คนตัดสิน — AI อ่าน ร่าง และสรุปให้ แต่ไม่อนุมัติ ไม่เลือกผู้ชนะ ไม่ออกใบสั่งซื้อ และไม่ส่งอะไรถึงผู้ขาย

สถานะตอนนี้

PRi เป็นต้นแบบหน้าจอ สำหรับเก็บความเห็นจากผู้ใช้งานจัดซื้อ ข้อมูลในต้นแบบเป็นข้อมูลสมมติทั้งหมด ยังไม่ใช่ระบบที่เปิดใช้งาน เราเล่าแนวคิดในบทความนี้เพื่อชวนทีมจัดซื้อมาดูต้นแบบ และบอกเราว่ากระบวนการจริงขององค์กรท่านเป็นอย่างไร

AI ช่วยตรงไหน — ในต้นแบบ

งาน ผู้ใช้ทำ ระบบทำให้
ขอซื้อด้วยภาษาพูด พิมพ์สิ่งที่ต้องการเหมือนคุยกับคน AI ร่างใบขอซื้อพร้อมสเปกจากแคตตาล็อก โดยไม่ระบุยี่ห้อ · ระบบคำนวณสายอนุมัติและวิธีจัดซื้อ · ช่องราคาและงบให้คนกรอก
เทียบใบเสนอราคา อัปโหลดใบเสนอราคาหลายรูปแบบ รวมเป็นตารางเดียว ทุกช่องลิงก์กลับไปบรรทัดต้นทาง · ตัวเลขคำนวณด้วยโค้ด และชี้จุดที่ยอดรวมบวกไม่ตรง · คะแนนมาจากน้ำหนักที่ผู้ใช้ตั้งเอง
ห้องซองปิด ตั้งเวลาเปิดซองและกรรมการ ล็อกซองจนถึงเวลาและกรรมการครบ · คำขอให้ AI อ่านซองก่อนเวลาถูกปฏิเสธและบันทึกไว้
ตรวจผู้ขาย เลือกผู้ขายที่ต้องการตรวจ ดูสัญญาณจากแหล่งข้อมูลสาธารณะแยกเป็นเรื่อง ๆ · ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว และไม่ขึ้นบัญชีดำอัตโนมัติ
รับของ · จับคู่ 3 ทาง นับของจริงและกรอกจำนวน AI อ่านใบส่งของ · โค้ดจับคู่ใบสั่งซื้อ ใบรับของ และใบแจ้งหนี้ทีละบรรทัด · ไม่ปรับยอดหรือจ่ายเงินเอง
ถามข้อมูลการซื้อ ถามเป็นภาษาพูด เช่น ยอดซื้อตามหมวด ระบบเรียกเฉพาะคำสั่งที่อนุมัติไว้ แบบอ่านอย่างเดียว · ตัวเลขผ่านการตรวจ
ถามระเบียบจัดซื้อ ถามขั้นตอนหรือเกณฑ์ ตอบจากเอกสารที่บทบาทนั้นเห็นได้ บอกแหล่งที่มาทีละประโยค · ถ้าไม่พบ บอกว่าไม่พบ

หลักที่ใช้กับทุกหน้าจอคือ ภาษามาจากโมเดล ตัวเลขมาจากโค้ด — AI ช่วยอ่านและเขียน ส่วนตัวเลขที่ใช้ตัดสินใจคำนวณด้วยโปรแกรมที่ตรวจได้

ทำไม AI ไม่เลือกผู้ชนะ

ในต้นแบบ ตารางเทียบใบเสนอราคาไม่มีคอลัมน์ "ผู้ชนะ"

  • AI ไม่เลือกผู้ชนะ คะแนนมาจากน้ำหนักที่ทีมจัดซื้อตั้งเอง และหน้าจอบอก "จุดพลิก" ว่าน้ำหนักเปลี่ยนเท่าไรผลจึงเปลี่ยน
  • คนเลือกผู้ขายและเขียนเหตุผลเอง ระบบไม่เติมให้
  • เหตุผลคือ การเลือกผู้ขายเป็นการตัดสินใจที่ต้องมีคนรับผิดชอบ และต้องอธิบายต่อผู้ตรวจสอบได้

สิ่งที่ AI ทำไม่ได้ในโมดูลนี้

ข้อจำกัดเหล่านี้บังคับที่สิทธิ์ของระบบ ไม่ใช่แค่เขียนเป็นคำสั่งให้ AI

  • อนุมัติใบขอซื้อ
  • เลือกผู้ชนะ
  • ออกใบสั่งซื้อ
  • ส่งอีเมลถึงผู้ขาย
  • ต่อรองราคา
  • เปิดซองก่อนเวลา
  • คิดตัวเลขเอง

หน้า "กล่องแก้ว" ในต้นแบบแสดงบันทึกการเรียกใช้ AI ว่าใครสั่ง สั่งอะไร และการแบ่งแยกหน้าที่ระหว่างผู้ขอซื้อ ผู้อนุมัติ และผู้ตรวจรับ

องค์กรเอกชนและหน่วยงานรัฐ

ในต้นแบบมีโหมดหน่วยงานรัฐให้ดู แต่รายละเอียดขั้นตอนต้องให้ฝ่ายพัสดุหรือฝ่ายกฎหมายขององค์กรยืนยัน ชื่อขั้นตอน และอำนาจอนุมัติ ปรับให้ตรงกับระเบียบขององค์กรได้

ข้อมูลอยู่ที่ไหน

PRi ออกแบบให้ทำงานบนแพลตฟอร์มเดียวกับโมดูลอื่นของ TTNC — วางในองค์กรแบบ Private AI หรือใช้ Platform Gateway ที่ประมวลผลในประเทศไทย ข้อมูลการจัดซื้ออยู่ในขอบเขตที่องค์กรควบคุม · การตรวจผู้ขายจากแหล่งข้อมูลสาธารณะ ส่งออกไปเพียงเลขประจำตัวผู้เสียภาษีหรือชื่อผู้ขาย

ร่วมให้ความเห็นกับต้นแบบ

เรากำลังเก็บความเห็นจากทีมจัดซื้อจริง ก่อนพัฒนาเป็นระบบ — ต้นแบบนี้ยังเป็นสมมติฐาน ไม่ใช่ข้อสรุปว่ากระบวนการของแต่ละองค์กรเป็นอย่างไร

ถ้าท่านดูแลงานจัดซื้อและอยากดูต้นแบบ หรือมีขั้นตอนที่อยากให้ AI ช่วย ติดต่อทีมงาน TTNC Technology ได้ที่ Project.Sales@ttnctechnology.com

อ่านต่อ: Private AI คืออะไร · เริ่มใช้ AI ในองค์กร: 5 คำถามที่ควรตอบก่อนเลือกระบบ