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Moteur de règles
Les règles définies par l'utilisateur et les modèles chargés automatiquement gèrent les classifications cohérentes et à haute confiance immédiatement.
UNSPSC
Les dépenses non classifiées sont l'ennemi de la performance achats.
Pearstop classe automatiquement jusqu'à 95 % de vos lignes d'achats en utilisant l'UNSPSC, la norme mondiale pour la catégorisation des achats, afin que votre équipe n'ait plus à le faire manuellement.
La norme
UNSPSC : la norme mondiale pour classifier ce que vous achetez.
Le Code standard des produits et services des Nations Unies est un système de classification hiérarchique utilisé par les organisations du monde entier pour catégoriser les dépenses d'achats. Il permet un reporting cohérent, l'évaluation comparative des fournisseurs, l'analyse des dépenses et le category management entre contrats, sites et systèmes.
Sans classification UNSPSC, les données de dépenses d'achats sont une collection d'éléments de texte libre qui ne peuvent pas être comparés, agrégés ou analysés de manière significative. Avec elle, chaque achat se trouve dans une catégorie cohérente — et le category management devient possible.
Exemple de hiérarchie UNSPSC
Segment: 72 - Construction and Maintenance
Family: 7210 - Building and Facility Maintenance
Class: 721010 - Electrical Maintenance
Commodity: 72101505 - Lighting maintenance
Votre équipe reste aux commandes. Le système fait le travail.
Votre équipe reste aux commandes. Le système fait le travail.
Le moteur de classification à quatre couches de Pearstop traite automatiquement 95 % des lignes de dépenses — et apprend de chaque décision prise par votre équipe sur les 5 % restants.
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Apprentissage automatique
Une couche ML propriétaire reproduit votre approche interne de classification — comblant les lacunes comme votre gestionnaire de catégories le plus expérimenté le ferait.
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Couche LLM
Les éléments ambigus ou inconnus sont gérés par une couche d'augmentation LLM qui fournit une classification contextuelle pour les cas limites.
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Révision humaine
Les éléments sous le seuil de confiance sont signalés à votre équipe. Chaque décision est réintégrée dans le moteur — réduisant la file de révision jusqu'à ce qu'elle atteigne zéro.
Ce que la classification UNSPSC rend possible
Category management
Voyez exactement ce que vous achetez auprès de chaque fournisseur et sur chaque site — et identifiez les opportunités de consolidation et de négociation qui étaient invisibles auparavant.
Comparaison des fournisseurs
Comparez les prix pour les mêmes catégories UNSPSC chez les fournisseurs — et négociez à partir d'une position de données plutôt que de suppositions.
Intégration ERP et BI
Les données codées UNSPSC s'alimentent directement dans SAP, Oracle et tous les principaux outils BI — pas de mapping manuel, pas de conversion de format, pas de réconciliation.
Nous avions autrefois deux employés à temps plein qui travaillaient sur l'attribution des catégories. Maintenant, le système le fait pour nous — ce qui a également débloqué des estimations de marge plus loin dans la chaîne. C'est plus fiable à une fraction du coût.
Comment fonctionne la classification UNSPSC pour les entreprises de Hard Services et de FM ?
La classification UNSPSC pour les entreprises de Facility Management et de Hard Services implique de catégoriser chaque ligne de facture fournisseur au code approprié dans la hiérarchie UNSPSC. Cela inclut les matériaux de maintenance, les services de sous-traitance, la location de matériel et les équipements spécialisés — sur potentiellement des milliers de fournisseurs et des centaines de sites. La classification UNSPSC manuelle à cette échelle nécessite généralement un ou deux employés à temps plein travaillant en continu pour suivre le volume des factures. Le moteur automatisé de Pearstop traite jusqu'à 95 % des classifications sans intervention humaine, les éléments restants étant signalés pour révision — et la file de révision diminue à mesure que le système apprend des décisions de votre équipe au fil du temps.
Que faire si nous n'avons pas de données de classification existantes ?
L'approche de Pearstop combine l'attribution basée sur des règles, l'apprentissage automatique et une couche LLM qui s'appuie sur de larges connaissances des produits et de l'industrie — ce qui signifie qu'elle performe bien même sans données préalables existantes.
Prêt à automatiser votre classification des achats ?
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