您的供应商数据计划因参与度不足和证据混乱而失败。
已忽略的请求
如果没有适当的跟进，电子邮件最终会进入垃圾邮件，或淹没在杂乱的收件箱中。
缺乏可见性
在截止日期过去之前，无法跟踪供应商在流程中所处的位置。
数据不一致
手动输入会导致格式错误和无法验证的文档。
系统警报
48% 的二级供应商尚未打开该请求。
专为供应商采用而打造，而非被动填表。
我们实时衡量参与度，以预测哪些供应商需要白手套式支持，哪些只需自动化提醒。
被动可靠 强劲势头 严重风险 延迟行动
← 低参与度 高参与度 →
预测性动量
在截止日期前识别瓶颈。我们的 AI 会分析历史响应速度，以预测完成日期。
激励型流程
供应商可通过自动化合规报告立即受益，将其用于自身留档，从而提高完成率。
AI 增强型审核
AI 质量检查可将杂乱的提交内容转化为审计级数据集。
- 一致性分析: 将 PDF 证据与表单输入内容交叉核对，即时发现不一致之处。
- 自动提醒: 智能触发器仅在特定数据缺失或无效时才会联系供应商。
- OCR 提取: 自动从证书和发票中提取关键指标，无需手动输入。
范围3_排放_2024.pdf 已由 AI 检查器验证
排放值 1,240 tCO2e
设施 ID FAC-8892-X
置信度评分 99.8%
由 AI 提取，并已根据请求架构验证。 Ready for evidence pack export.
无缝生命周期管理
定义要求
根据全球法规设定指标。
发送请求
通过全渠道向所有层级发送邀请。
AI 验证
在录入时进行实时质量检查。
解决缺口
协作式应用内反馈循环
导出证据包
一键获取可供审计的文档。
自第一天起便获得客户支持。
证明经过验证的供应商数据能将透明度目标转化为可执行的运营实践。
“可追溯性是加强我们可持续发展举措的关键，确保我们能够用经过验证的数据有信心地支持我们的声明。通过与 Circularise 合作，我们正朝着实现供应链完全透明迈进，为更负责任的生产和消费奠定基础。”
默认具备企业级能力
面向全球制造商的关键任务基础设施。
关于供应商采用的常见问题。
你们如何应对不讲英语的供应商？
Collect 支持本地化的供应商体验，因此供应商可以使用自己的语言进行回复，而您的团队仍能以一种标准结构接收规范化且可供审计的数据。
如果供应商提供无效证据，会发生什么？
AI 质量检查会立即标记常见问题，包括字段不匹配、证书过期以及无法验证的上传内容，以便供应商在提交内容送达您的审核团队之前修复问题。
我们可以对供应商门户进行白标定制吗？
可以。企业部署可以使用自定义品牌、发件人资料和面向供应商的工作流，使请求从首次接触点开始就显得可信且易于识别。
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