采购AI在应用过程中面临数据质量挑战，直接影响其决策准确性和可靠性。专家指出，AI可能因数据不完整而产生“幻觉效应”，即基于猜测而非真实数据生成输出，导致风险评估错误或自动化操作失败。

丹尼·汤普森表示：“当采购AI产生幻觉时，它会产生看似合理但实际缺乏真实供应商数据支持的结果。”这种现象源于供应商数据碎片化、过时或不一致，AI用猜测填补数据空白，可能将高风险供应商误判为低风险，或生成不准确的风险警报。

供应商数据问题主要由于多个系统独立存储数据、缺乏统一治理流程以及数据随时间衰减所致。名称、地址、合规文件等信息分散在不同系统中，而合规状态变化快于传统评估周期，导致数据不准确。

随着AI和自动化工作流广泛应用，数据质量差的影响被放大。手动流程允许“缓慢失败”和纠错，而基于缺陷数据的AI会“快速失败”且缺乏监督。数据质量已成为采购AI采用的主要障碍。

研究显示，许多采购解决方案的准确数据量不足，难以支持AI产生有意义的洞察。多数公司对如何解决数据问题缺乏明确思路，阻碍了AI发挥变革性作用。

在数据未修复情况下推出采购AI，可能导致自动化流程失败、风险评估提供虚假信心等问题。Gartner研究表明，缺乏连贯数据策略会使风险举措变得碎片化和被动。

采购团队常将供应商数据视为行政任务而非战略资产，不强制执行共享标准或建立有效治理，导致问题持续存在。

在AI驱动采购转型的进程中，首要且关键的一步是转向统一且经过验证的供应商数据记录。建立清晰的数据所有权、推行标准化的属性定义、集中管理主数据，并实施持续监控与更新机制，这正是为采购AI 有效运行所必须奠定的数据基础。清洁、可信的供应商数据已成为智能采购时代的核心竞争力。那些投资于数据治理与验证的企业，能够凭借高质量的数据赋能采购AI，实现更精准高效的决策、更主动地预防供应链中断，从而在竞争中显著超越那些仍依赖碎片化、低质量信息的对手。