Melangkah ke 2026: Inovasi e-Perolehan yang Menguasai Industri

Tender Pintar • 11 April 2025

Berikut adalah beberapa inovasi yang dijangka memainkan peranan besar dalam landskap e-perolehan pada tahun ini.

Kepintaran Buatan (AI) dalam Perolehan

Kepintaran Buatan (AI) semakin digunakan dalam proses perolehan untuk meningkatkan automasi dan analisis data. Dengan AI, organisasi dapat:

  • Menganalisis corak pembelian dan mencadangkan pilihan terbaik berdasarkan data sejarah.
  • Mengurangkan kesilapan manusia melalui automasi dalam semakan dokumen dan pemprosesan tender.
  • Meningkatkan kecekapan proses pemilihan pembekal dengan algoritma pintar yang menilai kebolehpercayaan dan prestasi pembekal.

Di beberapa negara maju, AI telah digunakan dalam sistem e-perolehan untuk menilai risiko penawaran harga yang terlalu rendah atau terlalu tinggi, sekaligus mengelakkan potensi ketidaktelusan dalam proses tender.

Blockchain untuk Ketelusan

Blockchain merupakan teknologi yang semakin mendapat tempat dalam sistem e-perolehan kerana keupayaannya untuk memastikan ketelusan dan keselamatan dalam transaksi. Dengan sistem berasaskan blockchain, manfaat utama yang boleh diperoleh termasuk:

  • Rekod transaksi yang tidak boleh diubah, meningkatkan integriti dan mengurangkan risiko penipuan.
  • Peningkatan kepercayaan antara kerajaan, pembekal, dan pihak berkepentingan melalui pengesahan kontrak digital.
  • Automasi kontrak pintar (smart contracts) yang memastikan pematuhan syarat perolehan tanpa memerlukan perantaraan pihak ketiga.

Negara Estonia telah menggunakan teknologi blockchain dalam sistem perolehan awamnya untuk memastikan setiap transaksi dapat diaudit secara telus tanpa risiko perubahan maklumat selepas pengesahan.

Estonia: 100% Data Kerajaan dalam Blockchain

“Blockchain is implemented as an integrity layer throughout Estonian Government Networks. There is complete transparency and accountabilty between citizens and government.”

Source: Researchgate

Analitik Ramalan untuk Keputusan Lebih Baik

Teknologi analitik ramalan menggunakan data besar (big data) untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih strategik dalam perolehan. Antara kelebihannya adalah:

  • Menjangkakan permintaan dan menyesuaikan bekalan dengan lebih cekap.
  • Mengurus risiko dengan lebih baik melalui pemantauan prestasi pembekal dan mengenal pasti potensi masalah lebih awal.
  • Membantu kerajaan dan syarikat mengurangkan kos melalui perancangan perolehan yang lebih baik berdasarkan ramalan tren pasaran.

Dalam sektor kesihatan, analitik ramalan telah digunakan untuk memastikan hospital memiliki stok bekalan perubatan yang mencukupi berdasarkan data penggunaan sebelumnya, mengelakkan kekurangan atau lebihan bekalan.

Automasi Proses Robotik (RPA) dalam Perolehan

Automasi Proses Robotik (RPA) semakin digunakan dalam sistem e-perolehan bagi mengurangkan beban kerja manual. Dengan RPA, organisasi dapat:

  • Meningkatkan kecekapan dengan proses automasi pengekstrakan data daripada laporan perolehan untuk dimuat naik ke dalam sistem kewangan dan seterusnya mengurangkan masa pemprosesan. 
  • Kemasukan data menggunakan RPA yang tepat dapat mengelakkan ketidaksepadanan bil atau kelewatan dalam pembayaran.
  • Mengurangkan penggunaan tenaga kerja pada proses yang berulang dan pekerja dapat memberi lebih tumpuan kepada tugas perolehan yang lebih memerlukan pemikiran kritikal.

Tender Pintar menggunakan teknologi RPA untuk mempercepatkan proses pengurusan dokumen perolehan. Sebagai contoh, pemprosesan yang sebelum ini mengambil masa 2-3 hari bekerja (8 jam sehari) kini dapat diselesaikan dalam 4-6 jam sahaja, dengan kadar penjimatan masa sebanyak 75%.

Integrasi IoT dalam Rantaian Bekalan

Internet of Things (IoT) mula memainkan peranan penting dalam pemantauan dan pengurusan rantaian bekalan yang berkaitan dengan perolehan. Dengan IoT, organisasi dapat:

  • Meningkatkan ketelusan dalam penghantaran dan pemantauan barangan melalui sensor pintar.
  • Mengurangkan pembaziran dan meningkatkan kecekapan dengan data masa nyata mengenai status inventori.
  • Memastikan kepatuhan kepada piawaian kualiti dan keselamatan melalui pemantauan automatik.

Dalam sektor peruncitan dan logistik, IoT telah digunakan untuk mengesan penghantaran barang dalam masa nyata, memastikan barangan yang mudah rosak seperti ubat-ubatan dan makanan sampai dalam keadaan terbaik.

Trend inovasi ini menunjukkan bahawa e-perolehan pada tahun 2025 dan seterusnya akan dipacu oleh teknologi digital yang lebih maju, meningkatkan kecekapan dan ketelusan dalam proses perolehan. Organisasi yang bersedia untuk mengadaptasi teknologi seperti AI, blockchain, analitik ramalan, dan automasi akan lebih berdaya saing dalam persekitaran digital yang semakin berkembang. 


Dengan kemajuan ini, e-perolehan bukan sahaja menjadi lebih mudah dan cepat tetapi juga lebih selamat dan dipercayai oleh semua.

Mengenai Tender Pintar

Tender Pintar ialah sebuah syarikat teknologi di Malaysia yang menawarkan platform digital untuk proses e-perolehan yang cekap, telus, dan inovatif. Dengan pengalaman dalam membantu pelbagai organisasi kerajaan dan GLC sejak tahun 2012, Tender Pintar komited untuk memperkasa transformasi digital dalam sektor perolehan. Untuk maklumat lanjut mengenai platform e-perolehan Tenderwizard, layari https://www.tenderpintar.com/.

14 April 2025
Proses perolehan semakin berkembang dengan penggunaan teknologi untuk meningkatkan kecekapan, ketelusan, dan kebolehpercayaan. Salah satu inovasi utama dalam bidang ini ialah e-Perolehan, sistem yang membolehkan transaksi perolehan dijalankan secara dalam talian oleh badan kerajaan dan pembekal.
Oleh Tender Pintar 22 September 2021
Tenderwizard adalah satu solusi ePerolehan atas talian berkonsep SaaS (Software as a Service) yang boleh di implimentasi oleh semua agensi badan berkanun persekutuan, kerajaan negeri, agensi negeri & GLC. Tenderwizard boleh digunakan untuk semua kaedah perolehan seperti Tender, Sebutharga dan Pembelian Terus; merangkumi semua jenis perolehan seperti Bekalan & Perkhidmatan, Perunding & Kerja. Hubungi kami untuk keterangan lanjut.