Die Matching-Entscheidung ist ein Kompromissproblem

Beim B2B-Matching geht es selten darum, ein „perfektes“ Gegenstück zu finden.
Es geht darum, mehrere Einschränkungen wie Kapazität, Umfang, Standort und Nachfrage auszugleichen.

Diese Komplexität ist der Grund, warum KI für den Lieferanten-Käufer-Abgleich in Beschaffungsabläufen relevant geworden ist.

Manuelles Matching: Flexibilität mit versteckten Kosten

Der manuelle Abgleich ermöglicht eine differenzierte Beurteilung, lässt sich jedoch nicht skalieren.

Zu den Kompromissen gehören:

• hohe Abhängigkeit von individueller Erfahrung

• inkonsistente Bewertungskriterien

• langsamere Antwortzeiten

• Schwierigkeit beim Vergleich mehrerer Optionen

Mit zunehmendem Volumen wird es schwieriger, manuelle Entscheidungen aufrechtzuerhalten.

Automatisierter Abgleich: Struktur mit definierten Grenzen

Mithilfe von Lieferanten-zu-Käufer-Match-KI können Teams bei jedem Match einheitliche Regeln anwenden.

Automatisierung hilft:

• Bewertungskriterien standardisieren

• oberflächenkompatible Optionen schneller

• subjektive Voreingenommenheit reduzieren

• unterstützen umfangreiche Beschaffungsvorgänge

Der Nachteil besteht darin, dass die Automatisierung eher einer vordefinierten Logik als einer Intuition folgt.

Auswählen, wo Automatisierung passt

Automatisierung funktioniert am besten, wenn:

• Übereinstimmungskriterien sind klar definiert

• Volumen ist hoch

• Antwortgeschwindigkeit ist wichtig

• Transparenz ist erforderlich

Menschliches Urteilsvermögen bleibt für endgültige Entscheidungen wertvoll.

Wie SaleAI Matching-Workflows unterstützt

SaleAI stellt KI-Agenten bereit, die den Lieferanten-Käufer-Abgleich durch die Anwendung strukturierter Logik in den Beschaffungs- und Lead-Qualifizierungs-Workflows unterstützen.

Zusammenfassung

Übereinstimmungsentscheidungen beinhalten Kompromisse.

Automatisierung verbessert Konsistenz und Skalierbarkeit, während der Mensch die Kontrolle über das endgültige Urteil behält.