一、课程背景

生成式AI与自动化技术的成熟，正在从根本上改变采购工作的底层逻辑。采购不再只是“把流程跑完”，而是越来越多地参与到需求判断、风险识别、价值创造与战略协同之中。AI已经在需求预测、供应商评估、合同审核、流程自动化和风险预警等多个关键场景中实现落地，这意味着采购人员如果仍停留在经验驱动和人工操作层面，将难以应对高波动、高复杂度和高不确定性的供应环境。

本课程以“AI真实能力”为边界，以“采购人员可落地”为核心，通过两天系统学习，学员将真正理解AI对采购岗位的影响；掌握AI在采购中的可落地应用边界，避免盲目焦虑或过度幻想；建立清晰的AI时代采购能力地图；能够在实际工作中与AI形成有效分工，从而显著提升个人效率、专业壁垒与长期职业竞争力。

二、课程对象

采购专员/主管/经理、供应链与品类管理人员、希望推动采购智能化转型的企业管理者。

三、课程收益

- 建立对生成式AI、多模态模型及智能体在采购中应用的系统认知；

- 掌握覆盖寻源、谈判、合同、风控等全链路的AI实战方法论；

- 构建“数据驱动+战略判断+伦理治理”三位一体的核心能力；

- 规避AI应用中的数据安全、算法偏见与合规风险；

- 明确个人在AI时代的不可替代性定位与发展路径。

四、课程大纲

一、AI浪潮下的采购职能革命：趋势、挑战与机遇

1.1 技术演进重塑采购边界

1.1.1 从RPA到生成式AI：采购自动化→智能化→自主化的三级跳

1.1.2 多模态AI（文本+图像+表格）如何理解复杂采购文档与市场信号

1.2 采购人员的“能力断层”预警与转型窗口期

1.2.1 哪些岗位将被增强？哪些任务将被替代？

1.2.2 未来三年，采购高价值工作的三大方向

二、 AI时代采购人员能力体系的整体框架-”三维九层”能力模型的深度解析

2.1基础层——AI工具与数据素养能力 （含实操）

2.1.1 AI工具操作与Prompt能力

- 如何向AI提出“高质量采购问题”

- 采购人员必备的AI工具类型与使用逻辑

- 实操部分：如何生成行业简报、采购制度的生成与流程图制作、PPT的智能生成等

2.1.2 数据思维与分析能力

- 采购数据的结构化与非结构化认知

- 数据可视化与洞察解读能力

-实操部分： 如何进行行业数据及趋势分析、行业调研报告生成、绘制可视化图表、

生成思维导图等

2.2 核心层：流程优化与风险管控能力

2.2.1 智能流程优化能力

- 识别可被自动化的采购环节

- 人机协同流程的设计原则

2.2.2  数据驱动决策能力

-  基于支出分析、需求预测、风险评分做科学判断

2.3.3 供应商风险智能管控能力

- AI如何实现供应商风险实时预警

- 从事后处理到事前防控的转变

2.3. 战略层：价值创造与持续进化能力

2.3.1 数据驱动的战略采购能力

- AI辅助采购策略制定与模拟

- 从“降本”到“总价值管理”

2.3.2 终身学习与AI共进化能力

- AI时代采购人员的学习路径设计

- 构建个人“AI能力护城河”

三、AI 与采购工作的实践融合与应用（含实操）

3.1 AI智能选择供应商：事半功倍的开发策略

3.1.1 物资分类与开发策略制定

3.1.2 内部开发需求精准分析

3.1.3供应市场精准分析

- 四大市场类型判定：完全竞争、垄断竞争、寡头垄断、完全垄断

- 市场因素分析法：通过供应商数量、产品差异化、替代性等维度判断市场类型

- AI实战：分析给出物资所处的市场类型及原因

3.2 AI精准评估供应商：锦上添花的科学决策

3.2.1评估标准要素的确定

- 评估核心因素分析：成本/价格、质量、交期

- 全面评估维度：管理、技术、质量体系、财务、生产、社会责任、可持续发展能力

3.2.2 供应商评估表的设计与应用

- 权重分配原则：长期看战略、中期看稳定性、短期看性价比、临时看交期

- 评分标准制定：以质量状况（60%）、交付情况（20%）等为核心指标量化打分

- AI实战：为某“战略类物资”编制专属供应商开发评估打分表

3.2.3 供应商自我能力评估

- 评估内容：生产、技术、质量、交期等能力是否满足要求

- 实战技巧：“供应商筛选漏斗”，逐步缩小范围，快速锁定优质资源

3.3 AI深度寻源与风险分析：知己知彼的合作基础

3.3.1 供应商基本信息与风险筛查

- 分析维度：注册资本、经营范围、公司规模、成立时间等基础信息

- 风险识别：通过公开信息分析潜在的合作风险点

- AI实战：出具《XX有限公司供应商开发分析报告》

3.2 双方合作匹配度深度分析

- 分析框架：从发展战略方向、企业文化、合作机会与风险四大方面切入

- AI实战：分析两家公司间的合作匹配度，并给出合作建议

3.4  AI辅助供应商关系管理：合作共赢的长效机制

3.4.1 基于卡拉杰克矩阵的供应商分类

- 知己”分析：计算供货金额与供应风险，量化供应商对企业价值

- 矩阵构建：结合金额（90%权重）与风险（10%权重），绘制气泡图

- 四象限定位：区分战略类、杠杆类、一般类、瓶颈类供应商

3.4.2基于供应商感知模型的“知彼”分析

- 供应商视角：分析采购方对其的业务价值（销售额占比）与吸引力水平

- 吸引力要素：按时支付、订货量大、长期合同、良好沟通等正向因素

- 非吸引力要素：延迟支付、小批紧急采购、短期合同、沟通不畅等负向因素

3.4.3 差异化关系管理策略制定

3.5 AI智能生成谈判方案：掌控全局的议价利器

3.5.1谈判前的充分准备

- 目标设定：明确最高目标、可接受目标与底线目标

- 信息收集：全面掌握对方背景、需求、痛点及替代方案

- SWOT分析：系统梳理己方优势、劣势、机会与威胁

3.5.2 谈判策略与话术设计

- 策略选择：根据物料类型（战略/杠杆）选择合作或竞争策略

- 话术库构建：针对不同场景（压价、延期、质量问题）准备应答话术

- AI实战：生成《XX产品/服务年度降价10%的谈判方案》

3.5.3 谈判中的灵活应对

- 倾听与提问技巧：挖掘对方真实意图与隐藏需求

- 让步策略：有计划、有节奏地进行条件交换

- 僵局破解：运用“红脸白脸”、“最后通牒”等经典战术

3.6 AI赋能合同与协议管理：规避风险的法律保障

3.6.1 合同关键条款审核

- 核心关注点：标的物、价格、交付、质量、违约责任、知识产权

- 风险识别：利用AI自动比对标准模板，标记异常或不利条款

- AI实战：对一份采购合同进行智能审查并生成风险提示清单

3.6.2 协议履行的动态监控

- 履约跟踪：监控关键节点（如交货、验收、付款）的执行情况

- 偏差预警：当实际履行偏离合同约定时，自动触发预警

- 变更管理：规范合同变更流程，确保所有修改均有据可查

3.6.3合同知识库的构建与复用

- 模板化管理：建立不同品类、不同风险等级的标准合同模板库

- 条款复用：将经过验证的优质条款沉淀为知识资产

- 智能推荐：在起草新合同时，AI自动推荐最匹配的历史条款

四、 AI采购的风险、伦理与治理边界

4.1数据安全红线

4.2 算法偏见与公平性

4.2.1案例：AI因数据缺失而系统性忽视中小供应商

4.2.2应对：人工复核机制 + 主动引入多元数据

4.3 防范“能力蜕化”与“连锁崩溃”

4.3.1 警惕过度依赖AI导致批判性思维丧失

4.3.2 建立应急预案：当AI推荐新供应商时，如何验证？

五、 展望未来：

AI Agent与采购员的新角色

5.1 什么是采购AI Agent？

5.1.1 从“工具”到“数字员工”：具备感知-思考-行动-反馈闭环

5.1.2 核心能力：任务规划 + 工具调用 + 自主执行

5.2 未来工作场景预演　

5.3 你的不可替代性在哪里？

六、个人能力评估与行动计划制定

6.1 个人能力评估与差距分析

6.2个人核心能力评估表

6.2.1针对各项核心能力设计评估指标和评分标准

6.2.2学员进行自我评估

6.3 与 AI 时代要求的差距分析

6.3.1根据评估结果，分析自身在各能力方面的不足

6.3.2明确需要提升的重点领域

6.4 个人发展规划制定

6.5 课程答疑与交流