مقدمة

يتطلب التوريد المستدام رؤية قوية لممارسات الموردين، ومخاطر ESG، والتزامات الامتثال—غالبا عبر شبكات توريد عالمية معقدة.
يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع تقييم ESG للموردين، واكتشاف المخاطر الناشئة مبكرا، وتحسين مراقبة الامتثال من خلال استخدام البيانات والأتمتة بشكل أذكى.
يزود هذا البرنامج العملي المتخصصين في المشتريات وسلاسل التوريد بأساليب مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقييم الموردين، ومراقبة متطلبات ESG والتنظيم، ودفع قرارات التوريد المسؤولة من خلال الحوكمة والرقابة.

أهداف الدورة

بحلول نهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:

• تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي عالية القيمة للتوريد المستدام وحوكمة الموردين
• نماذج تقييم ESG لموردي التصميم، مؤشرات الأداء الرئيسية، ومتطلبات الأدلة
• استخدم الذكاء الاصطناعي لاستشعار إشارات مخاطر الموردين وترتيب أولويات إجراءات العناية الواجبة
• تعزيز مراقبة الامتثال لمعايير الاستدامة واحتياجات التقارير
• وضع الحوكمة، وضوابط جودة البيانات، والتخفيف من التحيز لتحليلات ESG
• ابن خطة تجريبية لمدة 90 يوما وخارطة طريق لمدة 12 شهرا للمصادر المستدامة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

الجمهور المستهدف

تم تصميم هذه الدورة ل:

• مديرو المشتريات والتوريد وقادة الفئات
• إدارة الموردين ومحترفي المخاطر من الطرف الثالث
• منسقو الاستدامة/ESG الذين يعملون مع سلسلة التوريد والمشتريات
• موظفو الامتثال والتدقيق والتقارير يدعمون حوكمة الموردين
• محترفو البيانات والتحليلات الذين يدعمون رؤى المشتريات ولوحات المعلومات

منهاج الدورة

اليوم الأول: أسس الذكاء الاصطناعي للمصادر المستدامة واكتشاف حالات الاستخدام

• نظرة عامة على مصادر مستدامة: توقعات ESG، مساءلة الموردين، وخلق القيمة
• أين يتناسب الذكاء الاصطناعي: تقييم الموردين، استشعار المخاطر، مراجعة المستندات، ولوحات المراقبة
• قدرات وحدود الذكاء الاصطناعي: فجوات في البيانات، إشارات خاطئة، قابلية التفسير، ومراجعة بشرية
• جاهزية البيانات: بيانات الموردين الرئيسيين، نتائج التدقيق، الشهادات، والإشارات الخارجية
• النشاط: بناء قائمة تراكم موارد استخدام الذكاء الاصطناعي للمصادر المستدامة + مصفوفة أولويات القيمة/الجدوى

اليوم الثاني: نماذج تقييم ESG من المورد وتصميم مؤشرات الأداء الرئيسية

• هيكل تقييم ESG: الأعمدة، المؤشرات، الأوزان، والعتبات
• التقييم المبني على الأدلة: التدقيقات، الشهادات، السياسات، وبيانات الأداء
• تطبيع البيانات: حجم المورد، الجغرافيا، القطاع، واعتبارات النضج
• تصميم بطاقات النتائج: المقارنة، الشفافية، وسهولة استخدام القرار
• ورشة العمل: بناء بطاقة تقييم ESG للمورد (مؤشرات الأداء الرئيسية + الأوزان + قائمة التحقق من الأدلة + قواعد التقييم)

اليوم الثالث: استشعار المخاطر المدفوع بالذكاء الاصطناعي وتحديد أولويات العناية الواجبة

• مصادر استشعار المخاطر: اتجاهات التدقيق، جودة التسليم، سجلات الحوادث، والإشارات الخارجية
• الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الموضوع: تحديد المشكلات المتكررة وأنماط المخاطر الناشئة
• أولوية المخاطر: التأثير/الاحتمالية، الحرجية، واعتبارات الاعتماد على العرض
• سير عمل العناية الواجبة: المحفزات، المستويات، التصعيد، وتتبع المعالجة
• النشاط العملي: إنشاء لوحة تحكم لاستشعار المخاطر + دليل فحص الاجتهاد للموردين ذوي المخاطر العالية

اليوم الرابع: مراقبة الامتثال، التدقيقات والإجراءات التصحيحية

• التزامات الامتثال: معايير الاستدامة، البنود التعاقدية، ومتطلبات التقارير
• مراجعة المستندات بمساعدة الذكاء الاصطناعي: فحوصات السياسات، التحقق من الشهادة، والاستثناءات (مع التحقق)
• روتين المراقبة: مراجعات دورية، مفاهيم المراقبة المستمرة، وحوكمة QBR للموردين
• إدارة CAPA: الإجراءات التصحيحية/الوقائية، الجداول الزمنية، التحقق، ونظام الإغلاق
• دراسة حالة: سيناريو عدم الامتثال من الموردين (التحقيق، التصعيد، CAPA، والاتصالات)

اليوم الخامس: الحوكمة، جودة البيانات، التخفيف من الانحياز وخارطة طريق التنفيذ

• حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤول: الأدوار، الموافقات، المساءلة، ومسارات التصعيد
• ضوابط جودة البيانات: الاكتمال، الدقة، الاتساق، ومسارات التدقيق
• مخاطر التحيز والعدالة: تجنب التقييم غير العادل وضمان قواعد القرار الشفافة
• التقارير والتواصل التنفيذي: لوحات تحكم ESG للموردين وسرديات اتخاذ القرار