AI 代理可以改变 B2B 电子商务的业务动态

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今天你听到的都是人工智能，这是有原因的。在过去 18 个月里，我们经历了比以往更多的人工智能创新。人工智能一夜之间走出了实验室，并成为可行的商业驱动力。

一个有望赢得巨大胜利的行业是 B2B电子商务。事实上，B2B 电子商务可以利用技术推动将该行业提升到一个新的水平。造成这种情况有几个关键原因：

B2B 交易有许多活动部件。它们通常涉及多个利益相关者、复杂的产品配置和定制的定价协议。这可能会让人非常困惑。
数据太多了。 B2B 电子商务从交易历史记录、客户交互和供应链运营等各种来源生成大量数据。
顾客想要他们想要的。 B2B 买家越来越期望与 B2C 类似的个性化体验。这并不奇怪，而且他们的要求只会越来越高。
竞争日益激烈。竞争格局变得越来越拥挤，企业争夺市场份额和差异化。是的，您的客户可能已经在使用人工智能来取得成功。
供应问题确实存在。供应链很复杂，涉及多个供应商、分销商和物流合作伙伴。有很多因素是你无法控制的。

上述情况都不足为奇。但事实是，人工智能现在触手可及。任何未能跟上潮流的组织本质上都是在浪费金钱，并最终失去客户。

让我们来看看人工智能在哪些方面可以对您的组织产生最大的影响。

应对错综复杂的交易

正如我之前提到的，B2B 电子商务交易可能涉及多方和其他元素。人工智能可以利用所有这些信号来分析利益相关者、产品配置、定价协议等数据。

这可以帮助组织更好地了解每个买家和每个供应商的独特需求，从而促进更顺利的谈判、优化定价条款并加快交易完成。最终的结果是？节省成本、改善供应商关系以及加快产品和服务的上市时间。

费用管理是人工智能可以产生影响的另一个领域。通过分析历史支出模式和供应商绩效数据，人工智能代理可以帮助企业做出明智的决策，缩短采购周期，并在采购流程中实现更高的透明度和合规性。

没有数据，就没有问题。

每家公司都想要更多数据，但也抱怨无法大规模利用这些数据。人工智能擅长处理和分析大量数据，将其转化为可行的见解。大型语言模型尤其擅长分析交易历史、客户互动和供应链运营，以识别人类分析师可能无法立即发现的模式、趋势和相关性。例如，它可以识别哪些产品组合经常被一起购买，哪些客户最有可能流失，或者哪些供应商的准时交货率最高。

人工智能还可以充当“连接器”，整合来自多个来源的数据，例如 CRM系统、ERP 系统和外部数据源，提供对客户行为、市场趋势和竞争动态的全面洞察。例如，它可以分析不同地区的销售业绩，识别新兴市场趋势，并预测未来对产品或服务的需求。

人工智能代理可以让您的客户更满意。

公司最大的金矿之一就是客户对话。客户服务代理在处理评论、投诉和问题时与各个级别的客户进行互动。客户对话甚至可以产生有助于产品开发的见解。

然而，大多数公司仅仅触及了表面。

客户互动的美妙之处在于它们基于语言。人工智能代理由大型语言模型提供支持，这些模型不仅能够以极快的速度和大量处理信息，而且能够做出响应，即处理订单、解决查询、提供个性化建议等等。

人工智能客服全天候待命，确保及时高效地满足客户需求。这可以提高客户满意度并释放人力资源以专注于更复杂的增值任务。

供应链难题。

供应链错综复杂（而且脆弱），这已不是什么秘密。人工智能驱动的供应链优化工具可以改善库存管理、物流和采购等各个方面。例如，Oracle供应链管理云利用人工智能算法来优化库存水平并减少缺货，同时通过分析历史销售数据、需求预测和市场趋势来最大限度地减少持有成本和缺货。

此外， UPS 的人工智能物流优化平台 ORION （道路集成优化和导航）利用人工智能算法来优化送货路线和时间表。通过分析包裹数量、投递地点和交通模式的数据，ORION 为 UPS 司机计算出最有效的路线，从而减少油耗、车辆磨损和投递时间。

IBM 的 Watson 供应链另一个很好的例子，它应用人工智能驱动的分析来简化采购流程并提高供应商绩效。通过分析有关供应商质量、交货时间和定价趋势的数据，Watson Supply Chain 发现了整合供应商、协商更好的定价条款并降低供应链风险的机会。

机器人过程自动化已成为公司最感兴趣的领域之一， 60% 的制造业高管 Sikich LLC 的调查显示，这是他们的主要兴趣领域，通过机器学习进行需求预测和预测分析也得到一些提及。

这种兴趣的上升正是商业平台需要迅速采取行动、满足这一需求并启动 Beta 测试的地方。我们的人工智能集成数据管道发现制造商和其他 B2B 企业需要简化数据整合，降低定制基础设施成本，这可能会侵蚀他们的利润。 B2B 企业希望获得类似于食品配送应用程序的体验，他们可以轻松选择相关数据集、指定检索频率和目的地。这有助于他们有效地将商务数据与内部销售目标保持一致。