Двусторонние рынки B2B — поставщики с одной стороны и покупатели с другой — демонстрируют структурную неэффективность. Покупателям сложно найти квалифицированных поставщиков, соответствующих их спецификациям, а поставщикам сложно выявить покупателей с искренними намерениями и совместимыми требованиями.

Традиционное сопоставление основано на поиске по каталогам, запросам цен или ручной проверке, что приводит к разногласиям, асимметрии информации и несогласованным транзакциям.

В этом техническом документе анализируется, как системы подбора поставщиков и покупателей на основе искусственного интеллекта применяют теорию сопоставления рынков, оценку совместимости и многоагентный анализ для создания более эффективных, стабильных и взаимовыгодных B2B. взаимодействие.

1. Введение: двусторонняя проблема рынка B2B

Функции коммерции B2B:

• разнородные поставщики

• разные требования покупателей

• неполная информация

• непостоянная связь

• ожидания не оправдались

Это создает структурные проблемы:

1.1 Информационная асимметрия

Поставщики не могут видеть полные требования покупателей.
Покупатели не могут оценивать возможности поставщиков.

1.2 Несовпадение предпочтений

Покупатели ценят сертификацию, минимальный объем заказа и стабильность цен.
Поставщики ценят надежность, объемы и точность прогнозов.

1.3 Согласование трения

Процессы ручного поиска приводят к неоптимальным совпадениям, часто основанным на неполных или неполных данных.

Системы сопоставления ИИ устраняют эту неэффективность, преобразуя рынок из модели, основанной на поиске, в модель, основанную на совместимости.

2. Основная концепция: теория сопоставления рынков в B2B

Двусторонние рынки можно анализировать с помощью соответствующей модели:

Стабильное соответствие максимизирует полную совместимость, одновременно уменьшая конфликты между парами.

В отличие от потребительских рынков, сопоставление B2B требует более глубокого моделирования атрибутов:

• технические возможности

• требования к сертификации

• согласование цен

• производственная мощность

• требуем стабильности

• поведение при общении

• логистические ограничения

Сопоставление ИИ выходит за рамки статических атрибутов и включает поведенческие, контекстные и реляционные сигналы.

3. Функция совместимости: как ИИ вычисляет соответствие между поставщиком и покупателем

Функция совместимости C(s, b) объединяет четыре категории сигналов.

3.1 Сигналы согласования возможностей

Оценено на основе данных поставщика:

• производственные линии

• заводской масштаб

• сертификаты

• экспертиза материалов

• исторические шаблоны экспорта

Покупатели часто указывают эти требования неявно (например, «необходима сертификация RoHS»).

3.2 Сигналы соответствия требованиям

Извлечено из сообщений покупателя:

• технические характеристики

• целевой бюджет

• гибкость времени выполнения заказа

• Приемлемость минимального заказа

• региональные ограничения

Модели искусственного интеллекта анализируют их из запросов предложений, электронных писем, WhatsApp и документов.

3.3 Поведенческие сигналы

Получено на основе цифрового взаимодействия:

• отзывчивость

• ясность общения

• стиль переговоров

• частота изменений

• показатели надежности

Эти сигналы помогают определить долгосрочную совместимость.

3.4 Контекстные сигналы

Включая:

• региональная совместимость

• риск цепочки поставок

• выравнивание часового пояса

• прогнозируемый сезонный спрос

Функция совместимости становится:

Где:
A = соответствие возможностей
F = соответствие требованиям
B = соответствие поведению
X = контекстная совместимость
α, β, γ, δ — динамические веса, изученные ИИ.

4. Соответствующая архитектура искусственного интеллекта

Сопоставление поставщиков и покупателей с помощью ИИ имеет четырехуровневую структуру.

4.1 Уровень извлечения данных

От:

• каталоги поставщиков

• сертификаты

• возможности

• запросы предложений покупателя

• запросы

• Сообщения WhatsApp

• цепочки электронной почты

Обслуживается такими агентами, как SaleAI:

• Агент браузера

• Агент InsightScan

• Агент анализа документов

4.2 Уровень разработки функций

ИИ преобразует неструктурированный текст в структурированные атрибуты:

• необходимые сертификаты

• приемлемый минимальный заказ

• целевые ценовые диапазоны

• категория продукта

• срочность покупателя

• мощность поставщика

Это преобразует человеческий язык в сопоставляемые данные.

4.3 Уровень алгоритма сопоставления

Использование:

• сходство векторов

• взвешенная оценка

• удовлетворение ограничениями

• модели кластеризации

• рейтинг предпочтений

Для сложных сценариев система применяет:

• Стабильное соответствие Гейла – Шепли

• Оптимизация заданий на венгерском языке

• Модели многоцелевой оптимизации

Эти алгоритмы создают ранжированный список лучших совпадений.

4.4 Уровень оптимизации взаимодействия

После определения потенциальных пар ИИ поддерживает:

• персонализированные представления

• рекомендации по продуктам

• сравнение

• руководство по ведению переговоров

• ожидаемые показатели совместимости

Это снижает трудности при первоначальном общении.

5. Сценарии применения в сфере B2B-коммерции

5.1 Обнаружение поставщиков

Покупатели находят квалифицированных поставщиков с большей точностью.

5.2 Квалификация покупателя

Поставщики быстрее находят законных покупателей.

5.3 Маршрутизация запросов предложений

ИИ направляет запросы предложений поставщикам, которые с наибольшей вероятностью ответят успешно.

5.4 Оптимизация торговой площадки на уровне категории

Платформы повышают как конверсию, так и удовлетворенность.

5.5 Планирование запасов и производства

Сопоставление помогает спрогнозировать долгосрочные отношения между покупателем и поставщиком.

6. Стабильность и эффективность результатов сопоставления

Соответствие является стабильным, если:

• ни один покупатель не предпочитает другого поставщика, который также предпочитает его

• ни один поставщик не предпочитает другого покупателя, который также предпочитает его

ИИ повышает стабильность за счет:

• непрерывное обучение

• обновленные модели предпочтений

• мониторинг поведения в режиме реального времени

Эффективность возрастает, поскольку система сводит к минимуму несовпадение сообщений и циклы неудачных переговоров.

7. Как SaleAI реализует сопоставление поставщиков и покупателей

SaleAI использует мультиагентную архитектуру:

Агент InsightScan

Извлекает требования и намерения покупателя.

Агенты по обогащению данных

Укажите возможности поставщика и информацию о компании.

Система сопоставления

Вычисляет показатели совместимости по многомерным атрибутам.

Суперагент

Автоматизирует вводные сообщения, последующие потоки и уведомления поставщиков.

Это создает непрерывную систему сопоставления, а не разовую рекомендацию.

8. Прогноз на будущее: прогнозное сопоставление

Новые возможности включают в себя:

• прогнозируемое долголетие отношений между покупателями и поставщиками

• рекомендации по оттоку

• динамическое взвешивание на основе рыночных циклов

• уточнение предпочтений на основе результатов взаимодействия

Системы сопоставления ИИ будут все больше напоминать рынки экономического сопоставления, оптимизированные в реальном времени.

Вывод

Сопоставление поставщиков и покупателей с помощью искусственного интеллекта превращает коммерцию B2B из задачи ручного поиска в модель рынка, основанную на совместимости.
Применяя теорию сопоставления рынков, поведенческую интерпретацию и многоагентный анализ, организации достигают:

• уменьшение проблем с поиском поставщиков

• более высокий показатель успешного сопоставления

• более прочные отношения между поставщиком и покупателем

• улучшение результатов переговоров

• более стабильное долгосрочное партнерство

Это позиционирует системы сопоставления искусственного интеллекта как основополагающую инфраструктуру для будущего B2B-торговли.