# Asana AI Studio 如何簡化採購和購買

> 瞭解 Asana 的採購團隊如何使用 AI Studio 將工作流程自動化，從而減少摩擦、提高合規性，並在整個組織中提供更多價值。

Source: https://asana.com/resources/ai-studio-streamlines-procurement-workflows

## Asana AI Studio 如何簡化購買流程

在複雜的企業採購世界中，成功不僅僅取決於買賣。 

這關乎策略導航，即平衡供應商關係、財務管理和組織風險。 對於 Asana 的採購團隊來說，這種複雜性尤其明顯。

Asana 採購營運主管 Jennifer Liu 解釋道：「我們最複雜的協議可能涉及多達 7 個跨職能團隊，並有無數次交接。」

這種複雜性也使採購成為 AI 創新的首要候選者。 Icertis 2025 年的一項調查顯示，90% 的資深採購領導者已經採用或探索 AI 以提高效率。

Asana 的採購團隊意識到這個機會，使用我們的無程式碼產生器 AI Studio 採取了 AI 整合的策略方法。 他們專注於三個關鍵挑戰：
- 有效分流大量任務
- 協助專案關係人快速找到相關資訊
- 從歷史合約和決策記錄中發現深入解析

至關重要的是，團隊並未尋求全面轉型。 相反，他們專注於增強現有的工作流程並消除摩擦點，這種方法既提高了專案關係人的支持度，也提高了採購控制合規性。

這是一個讓許多人生活更輕鬆的機會。以下是對每項挑戰和 AI 驅動解決方案的深入探討。

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## 挑戰 1：分類大量任務

團隊的第一個也是最直接的機會是使用 Asana AI Studio 將任務自動分配給適當的代表。 

「在 2025 會計年度，我們的採購專案中有 1,137 份提交內容，每份內容由三個獨立的組成任務組成，需要指派給跨職能代表。 這相當於每月約 300 個任務。」 

透過從接收表單中剖析區域和部門資訊，AI 現在會自動將任務轉交給採購、財務和法務部門的正確團隊成員。 

這發生在任何手動干預之前，確保更快的處理時間並減少行政開銷。

## 挑戰 2：有效尋找相關資訊

組織的財務和預算審查人員必須仔細閱讀冗長的 Asana 任務描述，其中包含多個團隊的重要資訊。 有很多事情需要處理。

Liu 表示：「由於涉及許多跨職能團隊，因此接收表單中有很多問題。」 現在，透過 AI 整合，FP&A 等團隊可以獲得摘要，其中僅包含從預算角度來看他們所需的資訊。

結果如何？ 有了 AI Studio，跨職能合作夥伴現在可以快速擷取所需資訊，而無需仔細查閱無關資料。

## 挑戰 3：剖析可能影響目前工作的歷史決策

團隊最具創新性的工作流程是使用 AI 和 Asana 的應用程式開發介面 (API) 在標題、描述和評論中搜尋相關的歷史任務，即使供應商名稱以不同格式出現。 例如，無論是以「Acme」、「Acme Corp.」或「Acme.com, Inc.」的形式撰寫，都可以識別與「Acme Corporation」相關的內容。 

以下是其運作方式：

原生 Asana 規則產生器中的「指令碼動作」功能能夠使用 JavaScript 呼叫 Asana API。 採購團隊使用 AI 規則和指令碼動作的組合，部署四個規則，依序搜尋相關的歷史任務。
- 步驟 1： AI 產生建議的搜尋詞彙。
- 步驟 2：指令碼動作呼叫 Asana API，在給定專案中的任務名稱、描述和評論中搜尋這些搜尋詞的精確匹配項。 指令碼動作還會在單一評論中組織相符任務的名稱和描述。
- 步驟 3： AI 審查評論，確認匹配項不是誤報，並僅針對看似從同一供應商購買的任務進行簡介。
- 步驟 4：指令碼動作將此 AI 摘要複製到原始任務 (步驟 1–3 在單獨的參考任務中進行)。

智慧型工作持續進行，提供附有相關歷史任務連結的簡潔摘要。 

此工作流程對於法律審查者來說尤其有價值，因為它減少了在合約資料庫中挖掘所花費的時間。 單憑這一點，每個任務可能就能節省 5–10 分鐘。 如果每年乘以 1,000 個任務，這大約可以節省 125 個律師小時。

Asana 採購部門商業顧問 Bianca Lopez 表示：「這使得追蹤最新版本的文件更快、更容易。 「這讓我們與這些『回顧』檢查更加一致。」

## 總結影響力和優勢

AI Studio 已經為 Asana 的採購團隊帶來了有意義的影響：
- 效率提升。 透過將工作流程中的手動步驟自動化，團隊成員可以專注於更具策略性的任務，而非行政路由和搜尋。 
- 減少摩擦。 自動化分流和有針對性的摘要有助於簡化請求者和審核者的流程，從而提高效率，並使團隊能夠處理更多請求。
- 增強合規性。 歷史任務搜尋功能可幫助採購團隊輕鬆找到相關協議。 Liu 解釋道：「我們能夠確保我們的新合約是根據先前的協議制定的。」

## 下一步是什麼

Liu 設想 AI 在採購流程中的應用程式將更加複雜，例如使用歷史任務資料預先填充續約採購的資訊，這將減少冗餘資料輸入，並進一步簡化請求者和審查者的流程。

Liu 表示：「我們今天看待 AI 商機的方式是，AI 不是要取代人類的專業知識，而是要擴大我們的能力。」 「我們正在將採購從一個流程密集型職能轉變為一個戰略合作夥伴，它可以更快地行動，更聰明地思考，並為整個組織提供更多價值。」

#### 我們的觀點：人類 + AI

正如我們在[AI 原則](https://asana.com/ai-principles)中分享並在 AI Studio 公告中強調的那樣，Asana 堅信人類的參與是以最佳方式運用 AI 的基礎，既能解決 AI 目前的限制，也能確保正確性。 

雖然 AI 非常強大，但它並不完美。 讓人類審查 AI 的工作不僅僅是發現錯誤，而是確保一切進展順利。 我們的團隊無需從頭開始做所有事情，可以快速審查並改進 AI 產生的內容。 這讓我們能夠處理更多專案、分析更多資料，並完成比以往更多的工作。

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