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报告概述

本报告由北卡罗来纳州立大学与GEP联合开展，围绕全球企业采购与供应链两大核心职能，研究它们在战略目标趋同后的执行落差。研究通过高管问卷和跨行业深度访谈，剖析了韧性、可持续性、质量合规等新兴优先事项如何重塑决策，并重点探讨了人工智能与编排（Orchestration）在打通系统孤岛、统一数据流、协调端到端决策中的价值。报告不仅呈现了当前运营中的典型分歧，还给出了弥合差距的管理方法和技术路径，适合供应链负责人、首席采购官及企业数字化转型决策者参考。

报告的核心结论

韧性与可持续性已超越成本成为首要目标。

报告显示，采购与供应链高管不再仅以成本为KPI，而是将物料供给连续性、碳排放与Scope 3披露、劳工权益以及质量合规放在更突出位置。这一转变源于地缘政治、气候事件和法规压力，要求企业将长期稳定性纳入日常决策。传统以最低采购价为导向的激励机制需要向全生命周期成本转变，以支撑新的战略重心。

战略高度一致但运营执行存在明显差距。

调查发现，采购和供应链部门在韧性、可持续等方向上共识度很高，但因系统割裂、绩效激励不一致和技术采用程度不同，实际执行往往各自为政。例如采购追求压低价格，供应链关注客户交付，导致总拥有成本上升、响应变慢。这种错位正是许多企业战略落地受阻的根源，也是报告希望解决的痛点。

编排是弥合战略与执行差距的核心机制。

编排通过共享可见性、结构化工作流和协同决策，让采购与供应链在实时数据下同步运作。报告将其比作乐队指挥，强调各部门需要按同一份乐谱协作。实现编排需要打通内外部系统、统一数据源，并定期同步预测与风险信息，使企业能更快恢复中断、优化库存并抓住市场机会。

生成式AI加速编排，但必须嵌入流程而非孤立部署。

生成式AI可自动总结异常、起草供应商沟通文案、模拟需求场景，显著提升协作和决策效率。报告指出，AI的价值只有在融入编排流程、与人协同时才真正发挥。受访者最看好AI在供应商管理、风险管控与需求预测中的应用。同时，企业需正视安全、数据质量和员工技能等采用障碍。

AI应用尚处早期，人员与运营准备决定成败。

尽管AI被视为变革性技术，但多数企业尚未将其嵌入日常运营。报告强调，AI采用是一个持续学习过程，需要管理者在试点中训练算法、提供反馈。与AI相关的技能培训和开放文化同样关键。最终，竞争优势来自善于与AI协作的人，而非技术本身。

报告回答的关键问题

采购与供应链为何存在执行差距？

报告显示，虽然两个部门的高管在战略上高度一致，但运营中常因系统不互通、激励指标相冲突而脱节。采购绩效通常考核降价幅度，供应链考核交付满意度，二者最优解可能相互矛盾。加之数据分散、技术应用不均衡，导致决策缓慢、风险上升。这种执行差距使战略意图难以转化为实际成效，需要通过编排来消除。

AI如何促进采购与供应链协同？

AI能连接ERP、采购到付款、运输和仓储等原本孤立的系统，提供跨职能的实时数据洞察。例如，AI可计算总拥有成本，综合采购价格、到岸成本和交付周期；还能预测需求波动、监控供应链风险、自动生成异常报告。当AI与编排流程结合，各部门可以在同一套数据基础上更快达成一致决策，减少摩擦和延误。

什么是供应链编排？

供应链编排是指通过共享可见性、结构化工作流和协同决策，将采购与供应链各环节同步起来的管理方式。它类似乐队指挥，让不同部门按照同一套信息和时间表运作。编排要求打通内外部系统，覆盖从寻源到付款的端到端流程，并通过对齐预测和风险更新，使企业能够更灵活地应对中断、优化库存并提升整体韧性。

企业应用AI有哪些常见顾虑？

高管们主要担心三点：一是数据安全，AI可能泄露内部信息，需借助企业级AI平台将数据封闭在组织边界内；二是数据质量，现有数据未必适合训练AI，但AI也能反过来清洗数据；三是员工培训，多数人不熟悉AI工具并有抵触情绪。报告建议从试点项目起步，培养数据素养，建立持续反馈机制，逐步扩大应用范围。

报告中的代表性数据

250名

全球调研高管数

资料未明确，研究对象为250名企业高管，包括首席采购官、供应链负责人、首席财务官和首席信息官，覆盖多个行业。

从5天缩短至2小时

AI应用后的合同审批周期

资料未明确，某公司使用AI审查主服务协议，自动标记需法务审核的条款，使合同审批时间从过去5天降至2小时。

2027年超670亿美元

全球低代码开发技术市场规模预测

2024-2027年，Gartner预测，低代码开发市场收入将从2024年的320亿美元增长至2027年的670亿美元以上，其中2024年非IT部门开发者将占低代码工具使用者的80%。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 高管优先事项的完整排名与对比：报告详细列出了采购和供应链部门各自的企业级决策优先级，从关键材料短缺、可持续发展到本地化制造等，并对比了两类高管看法的差异，帮助读者理解职能关注点的不同。
  • 跨行业深度访谈与高管原声：研究中包含来自10个行业的领导者的实践见解，他们分享了如何将可持续理念融入决策、如何利用AI打通端到端数据，以及如何通过组织变革推动协同，为读者提供真实场景参考。
  • AI在采购与供应链中的应用案例：报告列举了多个AI落地场景，包括用AI审查协议使合同审批从5天缩短至2小时，以及用机器学习优化运输网络选择等，展示了可复制的效率提升方法。
  • 编排（Orchestration）的框架与实施条件：报告系统阐述了编排的含义、所需的技术和能力基础，包括系统整合、数据质量和跨职能协作，并说明企业应在未来两三年内推动实现，以避免落后的风险。
  • 低代码/无代码技术如何赋能编排：材料引用了Gartner数据，说明低代码市场快速增长的背景，并指出非IT开发者将成为主要使用者。这类工具让业务人员能够自行配置流程，是加速集成和自动化的关键。
  • 企业采用AI的挑战与应对策略：报告归纳了高管对安全、数据质量、员工培训的顾虑，并提出通过企业级AI平台、数据治理和人才发展计划来缓解，同时强调从试点开始、逐步推广的路径。
  • 调研方法与受访者画像：附录部分披露了研究的问卷设计、样本构成，包括高管角色比例（CPO和CSCO各占40%）、行业分布以及公司规模区间，帮助读者评估研究结论的适用性。
  • 从战略到行动的领导力建议：报告指出真正的挑战不是技术而是领导力，提出更新运营模式、建立开放信任文化和培养持续学习能力，并呼吁采购与供应链负责人立即行动，借助编排和AI实现竞争优势。

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