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《2026数智化采购发展报告》开题研讨会在京举行 热议“生态进阶 价值跃升”

亿邦智库 2026-04-30 16:12
亿邦智库 2026/04/30 16:12

邦小白快读

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本次开题研讨会聚焦数智化采购的实操干货和关键信息,突出AI应用与成本效益实践。

1. AI提升采购效率的案例:震坤行自研大模型缩短物料处理时间至3分钟,人效提升50%以上;天源迪科服务案例中,AI自动审核率达80%,人员减少75%,年节约成本超千万元。

2. 绿色采购实操:得力集实利用回收塑料量产产品,在央企平台建立绿色采购专区,推动环保实践。

3. 数据标准化价值:商品条码应用实现低成本自动比价,如中广核合作案例中标准化数据比价效率达90%以上,破解人工审核瓶颈。

4. 供应链痛点解决:AI转向控成本、保质量,如京东工业通过多模态数据激活精细化管理,避免低价履约乱象。

研讨会探讨的品牌营销和消费趋势相关干货,强调绿色化与用户行为洞察。

1. 绿色采购作为品牌新趋势:得力集实推出回收塑料产品在央企平台专区上架,展示环保品牌形象;中化商务开发低碳数字化工具,支撑企业减排策略,吸引注重可持续的用户。

2. 产品研发启示:阳采集团利用AI叠加场景化质量治理,提升商品安全等级;品牌库和标准库通过AI优化,如震坤行物料标准化处理,指导产品设计创新。

3. 消费趋势洞察:数字化采购转向市场驱动,如陕煤商城强调产业互联生态化,用户行为偏向高效率和可靠性;中盐集团动态价格模型自动调价,满足需求波动时的用户价格敏感度。

4. 渠道建设机会:AI开放品牌竞争,如杨杰建议完善API接口,实现全链条闭环;专业化平台分化趋势,咸亨国际指出全品类与场景深耕并存,为品牌提供多元渠道。

研讨会聚焦政策与机会提示,提供增长市场及风险应对干货。

1. 政策解读与风险提示:王志刚分析行业四大痛点(数字化根基不足、数据质量不高、需求牵引不足、服务能力短板),建议报告覆盖多元主体;李宏娟指出AI差错率40%-50%,需人机协同并面临法律框架问题。

2. 增长市场机会:海外采购需求未满足,如咸亨国际提到央企海外项目体量不聚集,国内平台难提供仓储服务;专业化平台是蓝海,朱烨斌预测电商供应商分化为全品类与专业化两类。

3. 可学习商业模式:陕煤物资商城五大战略(功能升级一体化、AI智能化等),通过系统升级打造服务标杆;得力集实绿色采购实践建立自有服务体系,提供风险应对样本。

4. 机会提示:AI推动供应链韧性,如杨杰建议开放品牌竞争;彭新良呼吁相互借鉴AI案例,规避投入产出难量化风险。

研讨会揭示生产需求和数字化启示干货,指向商业机会与效率提升。

1. 产品生产需求:物料标准化是关键,如黄泽霞建议商品条码作为身份证,提升比价效率;震坤行AI落地70个行业智能体,物料清单标准化处理时间缩短,助力工厂优化设计。

2. 商业机会:AI驱动质量控制,阳采集团通过多模态AI自动抓取质检报告,提升商品安全等级;动态价格模型如中盐集团非标领域应用,原材料涨价时自动调价,促成供应商良性合作。

3. 数字化启示:数据标准化是底座,如天源迪科案例中物料标准率提升至90%,年节约成本;王珊珊呼吁统一质量抽检规则,避免工厂重复建设。

4. 合作机会:电商平台转型如陕煤产业互联生态化,促进工厂对接;马高琴建议纳入供需协同指导,工厂可结合AI优化生产流程。

研讨会聚焦技术与痛点干货,提供解决方案与发展趋势。

1. 新技术趋势:AI应用以专业化小模型为主,如京东工业强调场景化成本可控;大模型与小模型组合探索,王志刚建议客观评价不同技术路径。

2. 客户痛点:数据质量不高是共性挑战,柳晓莹指出非结构化数据处理难;李宏娟总结AI决策边界模糊,规则定义缺位。

3. 解决方案:商品条码标准化如中国物品编码中心推广,实现自动上架和比价;震坤行推动物料主数据标准化,破解“万马奔腾”瓶颈,提升服务效率。

4. 行业发展趋势:数据治理成为核心,孙禹璇建议聚焦流程重构;郭杭分享AI赋能供应商画像和风控体系,服务商可借鉴提升穿透效率。

研讨会揭示平台需求与做法干货,强调运营与风向规避。

1. 平台需求与问题:平庆忠概括高效运营四保证(质量、支付、交付、及时反应),作为评价央企平台的根本;AI风险如差错率高,需人机协同。

2. 最新做法:AI在评标应用,如宝华招标一致率达85%-90%,邵小淳强调标准化是基础;平台服务社会化,如陕煤商城功能升级一体化,招商中聚焦生态共赢。

3. 运营管理:欧菲斯集团聚焦商品比价寻源,通过AI构建基准价体系保障合规;许群建议协会协同避免重复投入,提升资源效率。

4. 风向规避:供应链安全挑战,如彭新良指出AI投入产出难量化;柳晓莹建议提炼跨行业风险识别维度,规避数据质量缺陷。

研讨会探讨产业动向与政策建议干货,提供商业模式启示。

1. 产业新动向:绿色供应链崛起,中化商务开发碳足迹工具;AI从政策驱动转向市场驱动,郑敏强调商业模式创新潜力。

2. 新问题:AI法律框架难题,李宏娟指出AI不具备民事责任主体资格;数据空间与平台运营缺位,如王志刚呼吁解决数字化根基不足。

3. 政策建议:统一标准建设关键,如王珊珊呼吁行业级质量抽检规则;黄泽霞建议将国际标准标识纳入采购底座。

4. 商业模式启示:多元主体覆盖,刘向锋建议增补银行航空领域;平台分化趋势,咸亨国际专业化路径提供可持续模式参考。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This kickoff seminar focused on practical insights and key information on digital and intelligent procurement, highlighting AI applications and cost-effectiveness practices.

1. AI-driven procurement efficiency: Zhenkunhang's self-developed large model reduced material processing time to 3 minutes, boosting labor efficiency by over 50%. In the Tianyuandike case, AI achieved an 80% automatic review rate, cut staff by 75%, and saved over ¥10 million annually.

2. Green procurement in practice: Deli Group mass-produced items using recycled plastics and established a green procurement zone on a central SOE platform, promoting eco-friendly practices.

3. Value of data standardization: Barcode applications enabled low-cost automated price comparisons. For example, in the CGN case, standardized data achieved over 90% comparison efficiency, overcoming manual review bottlenecks.

4. Tackling supply chain pain points: AI shifted focus to cost control and quality assurance. JD Industry activated granular management through multimodal data to prevent low-price履约 issues.

The seminar explored brand marketing and consumer trends, emphasizing sustainability and user behavior insights.

1. Green procurement as an emerging trend: Deli Group launched recycled plastic products on an SOE platform, enhancing eco-brand image; Sinochem Commerce developed low-carbon digital tools to support corporate emission strategies, attracting sustainability-conscious users.

2. Product development insights: Yangcai Group improved product safety via AI-enhanced quality governance; AI-optimized brand/standard libraries (e.g., Zhenkunhang’s material standardization) guided innovation.

3. Consumer trend analysis: Digital procurement shifted to market-driven approaches—Shaanxi Coal Mall emphasized industrial ecosystem integration for efficiency/reliability; China Salt Group’s dynamic pricing adapted to demand fluctuations.

4. Channel opportunities: AI-enabled brand competition (e.g., Yang Jie’s API integration for closed-loop chains); platform specialization trends (Xianheng International noted coexistence of broad categories and niche scenarios).

The seminar highlighted policy interpretations and growth opportunities, offering risk mitigation strategies.

1. Policy/risk insights: Wang Zhigang analyzed four industry pain points (weak digital foundations, poor data quality, insufficient demand traction, service gaps), urging multi-stakeholder reporting; Li Hongjuan noted 40-50% AI error rates, advocating human-AI collaboration amid legal uncertainties.

2. Growth markets: Unmet overseas procurement demand (e.g., Xianheng International cited fragmented SOE projects abroad); specialized platforms as blue oceans—Zhu Yebin predicted supplier bifurcation into generalists and specialists.

3. Learnable business models: Shaanxi Coal Mall’s five strategies (integrated upgrades, AI integration) set service benchmarks; Deli Group’s green procurement built risk-resilient systems.

4. Opportunity alerts: AI-enhanced supply chain resilience (Yang Jie’s open competition call); Peng Xinliang urged cross-case AI learning to quantify ROI risks.

The seminar revealed production demands and digitalization insights for operational efficiency.

1. Production needs: Material standardization is key—Huang Zexia advocated barcodes as “IDs” for efficient price comparisons; Zhenkunhang’s AI agents cut BOM processing time across 70 industries.

2. Business opportunities: AI-driven quality control (Yangcai Group’s automated inspection reports); dynamic pricing models (e.g., China Salt Group’s non-standard adjustments during raw material hikes).

3. Digitalization lessons: Data standardization as foundation—Tianyuandike raised material standard rate to 90%, yielding annual savings; Wang Shanshan called for unified quality checks to avoid redundant efforts.

4. Collaboration avenues: Platform transformations (e.g., Shaanxi Coal’s industrial ecosystems); Ma Gaoqin advised aligning supply-demand coordination with AI-optimized workflows.

The seminar addressed tech trends and client pain points, presenting solutions and industry directions.

1. Tech trends: Specialized small AI models dominate (JD Industry’s cost-controlled scenarios); large/small model combos explored—Wang Zhigang urged objective tech assessments.

2. Client pain points: Data quality challenges (Liu Xiaoying highlighted unstructured data hurdles); Li Hongjuan noted fuzzy AI decision boundaries and rule gaps.

3. Solutions: Barcode standardization (China Article Number Center’s auto-listing/comparisons); Zhenkunhang’s master data standardization resolved bottleneck issues.

4. Industry trends: Data governance as core (Sun Yuxuan’s process redesign focus); Guo Hang shared AI-powered supplier profiling for risk management efficiency.

The seminar outlined platform demands and operational strategies, stressing risk avoidance.

1. Platform needs: Ping Qingzhong emphasized four operational guarantees (quality, payment, delivery, responsiveness) as SOE platform benchmarks; AI risks (e.g., high error rates) require human oversight.

2. Latest practices: AI in bid evaluation (Baohua招标’s 85-90% consistency); platform socialization (Shaanxi Coal Mall’s integrated upgrades for ecosystem wins).

3. Operations management: Ofis Group’s AI-based benchmark pricing ensured compliance; Xu Qun advocated association coordination to avoid duplicate investments.

4. Risk mitigation: Supply chain security challenges (Peng Xinliang’s AI ROI quantification issues); Liu Xiaoying recommended cross-industry risk dimensions to address data flaws.

The seminar examined industry shifts and policy recommendations, offering business model insights.

1. Industry trends: Green supply chain rise (Sinochem Commerce’s carbon tools); AI’s shift from policy to market drivers (Zheng Min’s innovation potential).

2. Emerging issues: AI legal gaps (Li Hongjuan on AI’s non-liability status); data space/platform运营 deficiencies (Wang Zhigang’s digital foundation calls).

3. Policy suggestions: Unified standards (Wang Shanshan’s industry quality checks); Huang Zexia urged integrating international identifiers into procurement systems.

4. Business model insights: Multi-stakeholder coverage (Liu Xiangfeng’s banking/aviation expansion); platform specialization (Xianheng International’s sustainable models).

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

4月27日,2026第2期采购供应链沙龙《2026数智化采购发展报告》开题研讨会在北京举办,活动由中国物流与采购联合会(以下简称“中物联”)公共采购分会、采购与供应链管理专业委员会与亿邦动力(亿邦智库)联合主办。中物联公共采购分会副秘书长宋翔担任沙龙主持。

来自中国物品编码中心、中国标准化研究院、中石化易派客、中石油云梦泽、中海油物装采购中心、中化商务、国铁物资、大唐电商、中交电商、中建电商、中盐集团物资分公司、中广核采购交易中心、宝武欧冶工业品、宝华招标公司、中国电信采购供应链管理中心、中国移动供应链管理中心、中国水务供应链服务公司、中建材采购交易中心、中国信科运营保障部、中信科移动采购中心、中电建华科软、国家管网供应链部、中船物资公司、兵工集团装备保障部、兵工物资电子商务事业部、航天科工科技保障中心、中铝物资、三峡物资招标公司、中国长安采购与精益管理部、国药数科、铁建商城、华电数智、中国通用咨询、陕煤物资商城、山东港口、长虹供应链、华阳集团物资公司等央国企代表,以及京东工业、京东政企、得力集实、阳采集团、咸亨国际、欧菲斯、震坤行、中奥通宇、北京筑龙、天源迪科、金网络、领先未来、诚和致远、一线达通、智采云、德致商成、云中鹤、宏伟供应链、苏宁易采云、齐心集团、星苹台、全程速达、政采云、三横科技、华为北京终端政企业务等供应商、服务商等百余位代表参加了活动,此次沙龙聚焦《2026数智化采购发展报告》的提纲和核心观点深入研讨,聚力生态进阶,赋能价值跃升,共探数智供应链创新发展新实践。

中国物流与采购联合会公共采购分会秘书长、采购与供应链专委会主任彭新良在致辞中指出,数字技术特别是AI的加速演进,正深度重塑采购供应链的流程规范、运营效率与国际合作格局。当前,数字化已成为全球供应链发展的核心议题,欧洲已将数字化置于绿色供应链之前。但AI投入大、产出难量化是全球企业面临的共同困惑,行业亟需总结提炼、相互借鉴。他呼吁各方为《2026数智化采购发展报告》建言献策,助力行业健康快速发展。

在分享环节,亿邦智库联席院长赵廷超系统拆解报告整体架构,深度解析报告核心内容与关键研判。他指出,今年的报告将重点关注大模型AI深度应用全场景落地、供应链系统安全、碳足迹管理、电商化采购高质量发展等方面。

在讨论环节,中物联采购与供应链专家委员会委员平庆忠对报告主题给予肯定,他指出,安全、人工智能、绿色化是行业三大共识,但“数据空间”和“平台运营”更应高度重视。他将高效运营概括为质量保证、支付保证、交付保证与及时反应保证,他认为这四点是评价央企电商平台的根本标志,是增强信心、树立国际声誉、保障供应链安全的重要保障。

中物联采购与供应链专家委员会副主任委员王志刚建议,报告案例覆盖应从央国企拓展至上市公司、民企等多元主体。他认为当前采购行业面临四大痛点:数字化根基不充分、数据质量不高、需求牵引不足、服务能力存在短板。展望未来,行业应深入探究大模型与小模型如何组合应用,对不同技术路径做出客观评价,为全行业提供可操作的发展借鉴。

京东工业太璞解决方案负责人刘衍作介绍到,在工业品采购领域,AI落地的关键不是通用大模型,而是专注具体场景、成本可控的“专业化小模型”,行业应探索能力共享。当前数字化采购正从“提效率”转向用数据“控成本、保质量”,借助AI激活多模态数据,有望破解低价导致的履约乱象,实现精细化管理。

陕煤物资商城公司董事长王菲立足商城采购实践,围绕商城2025年数智化转型成效、降本增效实践及未来战略规划作交流发言。重点从“功能升级一体化、AI应用智能化、产业互联生态化、平台服务社会化、运营模式无人化”五方面分享未来战略思考,明确将通过系统升级、功能迭代等关键举措,持续推动数智采购供应链提质升级,未来在工业品电商平台中,力争打造服务能源化工行业的新标杆。

阳采集团数智战略官、总裁高级助理胡婧玥介绍了阳采推进AI的实践路径,第一阶段以自然语言大模型治理3200万SKU主数据,实现智能分类与赋码;第二阶段通过AI执行操作,引入场景化质量治理,将商品属性叠加风电等具体场景后,质量安全等级陡然上升。同时利用多模态AI自动抓取质检报告属性并进行图文风险审核。

中盐集团物资分公司副总经理侯俊杰表示,中盐集团作为行业新兵,去年刚建成电子商城与福利平台。商城运营以“数智赋能、闭环管控、支付保障、生态共赢”为方针,并在非标领域建立动态价格模型,原材料涨价时自动启动调价机制,与供应商共建良性生态。

得力集实副总裁杨杰指出,数字化采购正“越走越往回走”:品牌库、标准库收窄商品通道,最低价成交威胁供应链韧性。他建议以AI开放品牌与渠道竞争,完善API接口实现全链条闭环。得力已用回收塑料量产并在央企平台上架,形成绿色采购专区等实践。他指出,好产品与自有服务体系是根本。

航天科工集团科技保障中心有限公司供应链事业部处长李宏娟介绍了航天科工在招投标智能评标、风险合规管理、商品智能审核三方面的AI落地。她指出,目前AI只能做初筛辅助,差错率仍达40%-50%,需人机协同,且面临三大困惑:一是AI能预警风险,却难以闭环溯源并提供解决依据;二是规则定义者严重缺位,数据治理与标准体系建设缺乏明确主体;三是AI在当前法律框架下不具备民事责任主体资格,决策边界和留痕机制仍有待厘清。

咸亨国际电商总经理朱烨斌介绍到,咸亨国际兼具平台与制造双重基因,30年坚持国产化替代路线。未来电商供应商将分化为全品类大平台与深耕场景的专业化平台两类,同质化竞争不可持续,专业化是重要出路。他同时提到,央企海外项目采购目前仍以自供为主,体量不聚集,国内电商平台难以就近提供仓储和服务,出海路径尚未走通,期待行业形成合力。

宝华招标总工程师邵小淳分享了AI监标、智能评标、招标文件审核三大落地场景,AI评标与专家一致率达85%-90%。她总结称,AI持续投入无止境,不能为了AI而AI,小模型与数据比对往往更有效,标准化是应用基础,可大幅降低复杂性和不确定性。

欧菲斯集团副总经理张若鸿认为,当前AI应用尚处于初级阶段,应理性看待。网上商城管理的核心痛点仍在商品端,需在供应链各环节实现穿透式管理。欧菲斯自主研发智能体,聚焦商品比价寻源,通过AI扩大商品映射能力、构建基准价体系,反向保障合规。她建议报告细化网上商城高质量数据集的侧重点,推动供需双方共建共创。

中国物品编码中心品牌推广部主任黄泽霞提到,编码中心已向全国140余万家企业提供商品条码服务,国际上已有2.4亿种消费品采用全球通用身份标识编码。她建议央国企采购平台从三方面推进:一是以商品条码作为商品身份证,二是利用标准化商品描述建立采购目录,三是用商品条码进行价格分析和管理。同时,她呼吁将国际标准的可信标识与可信数据纳入采购平台底座,让AI真正发挥作用。

震坤行大客户总经理靳钊介绍到,震坤行深耕AI实战,自研的“玲珑工业用品大模型”,已落地70个行业智能体,物料清单标准化处理时长缩短至3分钟,已为客户梳理近2000万行物料,采购人效提升50%+。他建议,报告强化AI场景化落地,推动物料主数据标准化,打破“万马奔腾”瓶颈,让标准化成为智能化底座。

三峡物资招标公司数字化中心副主任王珊珊提出,采购全生命周期后半段闭环反馈不畅是当前突出痛点,合同变更、分批供货等现场数据难以有效回传至前期采购环节。她呼吁行业层面建立统一的质量抽检与缺陷认定规则,并形成共享的供应商评价模型,避免各单位重复建设。在AI应用方面,她认为关键在于将工作标准、管理标准和技术标准做细做实,AI才能发挥作用。

北京筑龙执行总裁孙禹璇表示,AI落地正处于认知与实践协同演进的关键阶段,从通用应用到企业私域落地存在诸多壁垒。企业应理性看待AI技术,锚定业务核心目标推进应用。国央企需摒弃重底座、轻应用的误区,聚焦流程重构、场景适配与组织协同。技术迭代瞬息万变,业务痛点与管理目标才是长久核心。AI重在赋能业务,贴合实际场景稳步迭代,方能实现长效价值落地。

中国移动通信集团供应链管理中心高级专家柳晓莹建议,报告可以梳理最新AI技术及其典型应用场景,并为企业提供自建、外包、插件等多元化的“AI+采购”实施路径参考。当前行业面临数据质量、非结构化数据处理、AI成效评价体系缺失等共性挑战。在供应链安全章节,她建议提炼跨行业通用的风险识别维度。

北京天源迪科副总经理童懿分享了天源迪科服务某央企的案例实践。他介绍到,在某央企项目中,AI治理190万条存量物料,收敛至70余万,自动审核率达80%,人员从8人减至2人、日处理量升至2000条,物料标准率提升至90%,年节约成本超千万元。当前行业趋势是将物料单独管理并与价格、商品数据打通,底层数据标准化是所有智能化应用的基础底座。

领先未来董事长王东认为,AI与数字化赋能的本质是对内提升各部门效率,对外更快响应客户需求、优化供应。他介绍到,领先未来在北京大兴建设了集产品展示、体验与解决方案于一体的体验中心,对内培训服务人员专业能力,对外帮助客户深入了解产品性能。面对当前SKU已超过千万级、客户对产品认知不足的现状,线下专业化体验是重要解法,并计划明年在全国推广建设。

中广核采购交易中心专家许群分享了与物品编码中心合作的经验,以商品条码为数据底座,实现办公用品绝大部分自动上架,低成本破解了人工审核瓶颈,标准化数据比价效率达90%以上。他建议,协会层面推动央企在AI领域分行业、分阶段协同,避免资源错配与重复投入。绿色供应链方面,碳足迹计算与循环利用认证体系尚待建立,行业亟待明确路径与权威指引。

中国建材集团采购交易中心技术总监郭杭介绍到,中国建材采购平台去年交易额超千亿,活跃供应商逾10万,集团与上海交大合作完成10个业务场景的AI数据分析验证。经验表明AI落地应优先选择业务流程成熟、数据积累扎实的单位作为标杆。他表示,今年重点推进三大方向:AI赋能智能决策与供应商画像、提升采购运营穿透效率、构建全流程供应链风控体系。

中化商务有限公司高级项目经理刘楠分享了中化商务绿色低碳数字化工具的实践经验,有效破解全生命周期碳足迹的采集难题。平台支持多维度对比与减碳模拟,为企业制定减排策略提供了数据支撑。她同时指出,关注AI在物料数据治理方面的成效,表示未来将在电商运营端进一步探索应用。

四川长虹供应链管理部资深管理经理马高琴建议,报告应保留并丰富“采购供应链”内涵,并纳入供需协同、业财融合、供应商全生命周期管理,避免仅聚焦采购环节。在AI路径方面,期望报告能梳理不同实施方案的差异化对比,当前企业多为“边走边看、边学边做”,缺乏清晰路径指引,希望借助报告让企业少走弯路,在AI转型中获得前瞻性参考。

中奥通宇董事长刘向锋介绍,中奥通宇深耕营销礼品与员工福利数字化采购20年,从PC端平台发展到全面拥抱人工智能。他建议报告增补银行和航空领域的数字化采购内容,两个板块年采购额均超千亿,行业代表性显著。

亿邦动力董事长郑敏在会议总结中对参会人员表示感谢,回顾了与中物联合作撰写报告的历程。他指出,数字化采购正从政策驱动的管理模式创新,加速转向市场驱动的商业模式创新,各方在价值创造和模式创新上仍大有可为。

出席会议的嘉宾还有:

文章来源:亿邦动力

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