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# System prepended metadata

title: Verizon Uses Advanced Analytics to Rationalize Its Tail Spend Suppliers

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# Verizon Uses Advanced Analytics to Rationalize Its Tail Spend Suppliers
## 論文架構
### Abstract 
#### Verizn Global Supply Chain organization 試圖管理供應鏈尾端的較小的供應商， 透過運籌學、機器學習、文字探勘、自然語言處理、人工智慧等等的技術，試圖降低管理的成本並提升PPU(price per unit)，同時集中且透明化的合約管理，縮短合約執行時間以及提升服務品質。
### 1. Introduction
#### Verizon 的背景介紹
(1) Verizon 背景介紹
(2) 解釋 Verizon 為何擁有那麼多家供應商
(3) 說明為何 Verizon 急需要管理尾端供應商
### 2. Literature Review
### 3. Business Goals, Enviroment, and Assumptions
### 4. Solution Methodology 
### 5. Solution Results
### 6. Conclusion 

### PPT
### 背景介紹
#### (1) 介紹 VERIZON (業務內容，創立時間，各階段發展)
#### (2) 間接採購、直接採購 (1.1)
#### (3) OEM、VAR介紹(1.2 OEM & VAR)
#### (4) Tail spend  定義 (對應到3.1)


### VSRT 簡介 (對應到 Literature Review)
#### (1) 為甚麼做VSRT (1.2 最後一段)
##### 1. Business Enviroment 
##### 2. Business Goals
#### (2) 為何會產生大量的非結構化供應商資料 (對應到1.2的編號1)
#### (3) 可以處理大量非結構化供應商資料 (200頁右半部Processing開頭)

### VSRT 運作方法 
#### (1) 假設 (3.4 assumption and definition)
#### (2) 定義 (3.4 assumption and definition)

### 解決方案
#### (1) 每一個階段所使用的不同模型
##### 1. data model (4.1 非結構化--> 結構化(nlp)、預測(rnn)、補空值(nlp+rnn))
##### 2. machine lerning model(4.2 clustering、說明input output) 
##### 3. optimization (inverseDEA, ranking)
##### 4. visualization(Figure 4)
##### 5. 供應商排名的誤差 (4.4)

### 結論
#### (1) 模型結果
#### (2) 作者的看法
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