تُظهر أسواق التعاملات الثنائية بين الشركات (B2B) - الموردين من جهة والمشترين من جهة أخرى - أوجه قصور هيكلية. يكافح المشترون للعثور على الموردين المؤهلين المتوافقين مع مواصفاتهم، بينما يواجه الموردون صعوبة في تحديد المشترين ذوي النوايا الحقيقية والمتطلبات المتوافقة.

تعتمد المطابقة التقليدية على عمليات البحث في الدليل، أو طلبات عروض الأسعار، أو الفحص اليدوي، مما يؤدي إلى الاحتكاك وعدم تناسق المعلومات والمعاملات غير المتوافقة.

تحلل هذه الوثيقة التقنية كيفية تطبيق أنظمة المطابقة بين المورد والمشتري القائمة على الذكاء الاصطناعي نظرية مطابقة السوق، وسجل التوافق، والذكاء متعدد الوكلاء لإنشاء تفاعلات B2B أكثر كفاءة واستقرارًا ومفيدة للطرفين.

1. المقدمة: مشكلة سوق B2B ذات الوجهين

ميزات التجارة بين الشركات:

• موردون غير متجانسين

• متطلبات المشتري المتنوعة

• معلومات غير كاملة

• اتصال غير متناسق

• توقعات غير متطابقة

وهذا يخلق تحديات هيكلية:

1.1 عدم تناسق المعلومات

لا يمكن للموردين رؤية متطلبات المشتري الكاملة.
لا يمكن للمشترين تقييم قدرات المورد.

1.2 عدم محاذاة التفضيلات

يقدر المشترون الشهادات، وموك، واستقرار الأسعار.
يقدر الموردون الموثوقية والحجم ودقة التوقعات.

1.3 مطابقة الاحتكاك

تؤدي عمليات تحديد المصادر اليدوية إلى مطابقات دون المستوى الأمثل، وغالبًا ما تعتمد على بيانات غير كاملة أو ضحلة.

تعالج أنظمة مطابقة الذكاء الاصطناعي أوجه القصور هذه عن طريق تحويل السوق من نموذج المستند إلى البحث إلى نموذج يعتمد على التوافق.

2. الإطار الأساسي: نظرية مطابقة السوق في B2B

يمكن تحليل الأسواق ذات الوجهين باستخدام نموذج مطابق:

تعمل المطابقة المستقرة على زيادة التوافق الإجمالي إلى الحد الأقصى مع تقليل تعارضات الأزواج المتقاطعة.

على عكس الأسواق الاستهلاكية، تتطلب مطابقة B2B نمذجة سمات أعمق:

• القدرة الفنية

• متطلبات الشهادة

• توافق الأسعار

• القدرة الإنتاجية

• استقرار الطلب

• سلوك الاتصال

• القيود اللوجستية

تتوسع مطابقة الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من السمات الثابتة لتشمل الإشارات السلوكية والسياقية والعلائقية.

3. وظيفة التوافق: كيف يحسب الذكاء الاصطناعي مدى ملاءمة المورد والمشتري

تعمل وظيفة التوافق C(s, b) على تجميع أربع فئات للإشارة.

3.1 إشارات محاذاة القدرة

تم التقييم من بيانات المورد:

• خطوط الإنتاج

• مقياس المصنع

• الشهادات

• الخبرة في مجال المواد

• أنماط التصدير التاريخية

غالبًا ما يحدد المشترون هذه المتطلبات ضمنيًا (على سبيل المثال، "يحتاجون إلى شهادة RoHS").

3.2 متطلبات الإشارات الملائمة

مستخرج من اتصالات المشتري:

• المواصفات الفنية

• الميزانية المستهدفة

• مرونة المهلة الزمنية

• قبول موك

• القيود الإقليمية

تحلل نماذج الذكاء الاصطناعي هذه الطلبات من طلبات عروض الأسعار، ورسائل البريد الإلكتروني، وWhatsApp، والمستندات.

3.3 الإشارات السلوكية

مشتقة من التفاعلات الرقمية:

• الاستجابة

• وضوح الاتصال

• أسلوب التفاوض

• معدل تكرار المراجعات

• مؤشرات الموثوقية

تساعد هذه الإشارات في تحديد التوافق على المدى الطويل.

3.4 الإشارات السياقية

بما في ذلك:

• التوافق مع المنطقة

• مخاطر سلسلة التوريد

• محاذاة المنطقة الزمنية

• الطلب الموسمي المتوقع

تصبح وظيفة التوافق:

حيث:
A = محاذاة القدرة
F = ملاءمة المتطلبات
B = التطابق السلوكي
X = التوافق السياقي
α، β، γ، δ هي أوزان ديناميكية تعلمها الذكاء الاصطناعي.

4. بنية مطابقة الذكاء الاصطناعي

تتبع مطابقة المورد إلى المشتري بتقنية الذكاء الاصطناعي بنية مكونة من 4 طبقات.

4.1 طبقة استخراج البيانات

من:

• كتالوجات الموردين

• الشهادات

• الإمكانات

• طلبات عروض الأسعار للمشتري

• الاستفسارات

• رسائل WhatsApp

• سلاسل رسائل البريد الإلكتروني

يتم التعامل معها بواسطة وكلاء مثل SaleAI:

• وكيل المتصفح

• عامل InsightScan

• عامل تحليل المستندات

4.2 طبقة هندسة الميزات

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل النص غير المنظم إلى سمات منظمة:

• الشهادات المطلوبة

• موك مقبول

• نطاقات الأسعار المستهدفة

• فئة المنتج

• الحاجة الملحة للمشتري

• قدرة المورد

يؤدي هذا إلى تحويل اللغة البشرية إلى بيانات قابلة للمطابقة.

4.3 طبقة الخوارزمية المطابقة

الاستخدامات:

• تشابه المتجهات

• النقاط المرجحة

• رضا القيد

• نماذج التجميع

• ترتيب التفضيلات

بالنسبة للسيناريوهات المعقدة، ينطبق النظام:

• مطابقة مستقرة بين غيل وشابلي

• تحسين المهام المجرية

• نماذج التحسين متعددة الأهداف

تنتج هذه الخوارزميات قائمة مرتبة بأفضل التطابقات.

4.4 طبقة تحسين التفاعل

بمجرد تحديد الأزواج المحتملة، يدعم الذكاء الاصطناعي:

• المقدمات المخصصة

• توصيات المنتج

• ملخصات المقارنة

• إرشادات التفاوض

• نتائج التوافق المتوقعة

يؤدي هذا إلى تقليل الاحتكاك أثناء الاتصال الأولي.

5. سيناريوهات التطبيق في التجارة B2B

5.1 اكتشاف الموردين

يجد المشترون موردين مؤهلين يتمتعون بدقة أعلى.

5.2 مؤهلات المشتري

يكتشف الموردون المشترين الشرعيين بشكل أسرع.

5.3 توجيه طلب عرض الأسعار

يوجه الذكاء الاصطناعي طلبات عروض الأسعار إلى الموردين الذين من المرجح أن يستجيبوا بنجاح.

5.4 تحسين السوق على مستوى الفئة

تعمل المنصات على زيادة معدلات التحويل والرضا.

5.5 تخطيط المخزون والإنتاج

تساعد المطابقة على التنبؤ بالعلاقات طويلة المدى بين المشتري والمورد.

6. الاستقرار والكفاءة في مطابقة النتائج

تكون المطابقة مستقرة إذا:

• لا يفضل أي مشتري موردًا آخر يفضله أيضًا

• لا يفضل أي مورد مشتريًا آخر يفضله أيضًا

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين الاستقرار من خلال:

• التعلم المستمر

• نماذج التفضيلات المحدثة

• مراقبة السلوك في الوقت الفعلي

تزداد الكفاءة حيث يعمل النظام على تقليل الاتصالات غير المتطابقة ودورات التفاوض الفاشلة.

7. كيف تقوم SaleAI بتنفيذ عملية المطابقة بين المورد والمشتري

يستخدم SaleAI بنية متعددة الوكلاء:

عامل InsightScan

يستخرج متطلبات المشتري ونواياه.

وكلاء إثراء البيانات

توفير إمكانات الموردين وتفاصيل الشركة.

محرك المطابقة

يحسب درجات التوافق عبر السمات متعددة الأبعاد.

الوكيل المتميز

يقوم بأتمتة رسائل المقدمة، وتدفقات المتابعة، وإشعارات الموردين.

ينتج عن ذلك نظام مطابقة مستمر بدلاً من توصية لمرة واحدة.

8. التوقعات المستقبلية: المطابقة التنبؤية

تتضمن الإمكانات الناشئة ما يلي:

• طول العمر المتوقع بين المشتري والمورد

• توصيات مدروسة للتوقف

• الترجيح الديناميكي بناءً على دورات السوق

• تحسين التفضيلات من نتائج التفاعل

أنظمة مطابقة الذكاء الاصطناعي سوف تشبه بشكل متزايد أسواق المطابقة الاقتصادية التي تم تحسينها في الوقت الفعلي.

الاستنتاج

تعمل تقنية المطابقة بين المورد والمشتري باستخدام الذكاء الاصطناعي على تحويل التجارة بين الشركات من مشكلة بحث يدوية إلى نموذج سوق يعتمد على التوافق.
من خلال تطبيق نظرية مطابقة السوق، والتفسير السلوكي، والذكاء متعدد الوكلاء، تحقق المؤسسات ما يلي:

• تقليل الاحتكاك بين المصادر

• ارتفاع معدلات نجاح المطابقة

• علاقات أقوى بين المورد والمشتري

• تحسين نتائج المفاوضات

• شراكات أكثر استقرارًا وطويلة الأمد

يؤدي هذا إلى وضع أنظمة مطابقة الذكاء الاصطناعي كبنية أساسية أساسية لمستقبل التجارة بين الشركات.