A dolgozat célkitűzése, hogy feltárja a mesterséges intelligencia (MI) alkalmazásának lehetőségeit a beszerzési folyamatok támogatásában, különös tekintettel a beszállítói teljesítmény értékelésére. A kutatás során ARIS és eEPC alapú folyamatmodellezést, valamint Monte Carlo szimulációt alkalmaztam a beszerzési rendszer hatékonyságának elemzésére. A kutatás során kidolgozásra került egy saját fejlesztésű, kvantitatív alapú teljesítménymutató (AIHI index), amely az MI integrációjának hatékonyságát hivatott mérni a beszállítói értékelés kontextusában. A dolgozat szakirodalmi elemzéssel és empirikus módszertannal alátámasztott eredményei rámutatnak arra, hogy az MI technológiák alkalmazása jelentős mértékben hozzájárulhat a döntéshozatal objektivitásának növeléséhez, a kockázatok mérsékléséhez és az ellátási lánc stabilitásának erősítéséhez. A dolgozat tudományos értéke abban rejlik, hogy gyakorlatorientált megközelítéssel mutatja be az MI-alapú beszállítói értékelés előnyeit, hozzájárulva a digitális transzformáció és a fenntartható ellátásilánc menedzsment elméleti és módszertani fejlődéséhez.