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오늘날 AI가 모두가 말하는 이유가 있다. 우리는 이전보다 지난 18개월 동안 더 많은 AI 혁신을 경험했다. AI는 밤새 연구소에서 벗어나 비즈니스 드라이버로 변했다.
승리할 수 있는 산업 중 하나는 B2B 전자상거래이다. 실제로 B2B 전자상거래는 기술적인 부스트를 통해 산업을 다음 단계로 끌어올릴 수 있다. 이유는 몇 가지가 있다:
- B2B 거래에는 많은 요소가 있다. 여러 이해관계자, 복잡한 제품 구성, 및 맞춤형 가격 협定的 경우가 많다. 이것은 매우 혼란스럽다.
- 데이터가 너무 많다. B2B 전자상거래는 거래 기록, 고객 상호작용, 공급망 운영 등 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터를 생성한다.
- 고객이 원하는 것을 원한다. B2B 구매자는 점점 더 B2C와 유사한 개인화된 경험을 기대한다. 놀라운 것은 아니며, 그들은 더 많은 것을 요구할 것이다.
- 경쟁이 매일 더 심해진다. 경쟁 환경은 점점 더拥挤해지고 있으며, 기업들은 시장 점유율과 차별화를 위해 경쟁한다. 예, 귀하의 고객들은 이미 AI를 사용하여 앞서가고 있을 것이다.
- 공급망 문제는 실제이다. 공급망은 여러 공급업체, 유통업체, 및 물류 파트너를 포함한다. 귀하의 통제 밖에 있는 요소가 너무 많다.
위에 언급된 내용은 놀라운 것이 아니다. 그러나 사실은 AI가 이제 우리 손가락 끝에 있다. AI를 사용하지 않는 모든 조직은 본질적으로 돈을 남겨두고 있으며, 궁극적으로 고객을 잃을 위험에 처해 있다.
让我们看看 AI가 귀하의 조직에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 곳이다.
거래의 복잡성을 탐색
이전에 언급했듯이, B2B 전자상거래 거래에는 여러 당사자와 다른 요소가 포함될 수 있다. AI는 이러한 신호를 모두 분석하여 이해관계자, 제품 구성, 가격 협定的 데이터를 분석할 수 있다.
이것은 조직이 각 구매자와 공급업체의 고유한需求을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 더 부드러운 협상, 최적화된 가격 조건, 및 신속한 거래 마감을 촉진한다. 궁극적인 결과는 비용 절감, 개선된 공급업체 관계, 및 제품 및 서비스의 더 빠른 시장 출시이다.
비용 관리는 또 다른 영역이다. AI는 역사적인 지출 패턴과 공급업체 성과 데이터를 분석하여 비즈니스 의사결정을 지원하고, 조달 주기를 줄이고, 조달 과정에서 더 큰 투명성과 준수를 달성하는 데 도움이 될 수 있다.
더 많은 데이터, 더 많은 문제.
모든 회사는 더 많은 데이터를 원하지만 또한 그것을 대규모로 활용하는 데 어려움을 겪는다. AI는 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 탁월하다. 대규모 언어 모델은 특히 거래 기록, 고객 상호작용, 및 공급망 운영을 분석하여 인간 분석가에게 즉시 명백하지 않은 패턴, 트렌드, 및 상관관계를 식별하는 데 탁월하다. 예를 들어, 함께 자주 구매되는 제품 조합, 가장 가능성이 높은 고객 이탈, 또는 가장 높은 정시 배송률을 가진 공급업체를 식별할 수 있다.
AI는 또한 CRM 시스템, ERP 시스템, 및 외부 데이터 소스와 같은 여러 소스에서 데이터를 통합하여 고객 행동, 시장 트렌드, 및 경쟁 역학에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하는 ‘연결자’로 작용할 수 있다. 예를 들어, 지역별 판매 성과를 분석하고, 신흥 시장 트렌드를 식별하고, 제품 또는 서비스에 대한 미래 수요를 예측할 수 있다.
AI 에이전트는 귀하의 고객을 더 행복하게 할 수 있다.
기업에 대한 가장 큰 보물 중 하나는 고객 대화이다. 고객 서비스 에이전트는 모든 수준에서 고객과 상호작용하며, 리뷰, 불만, 및 문제를 처리한다. 고객 대화는 제품 개발을 지원하는 데 도움이 될 수 있는 통찰력을 제공할 수 있다.
그러나 대부분의 기업은 표면적인 수준에 머무른다.
고객 상호작용의 아름다움은 언어에 기반한다는 것이다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델로 구동되며, 정보를 높은 속도와 양으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 주문을 처리하고, 질의를 해결하고, 개인화된 추천을 제공하고, 더 많은 것을 할 수 있다.
AI 에이전트는 24시간 동안 사용할 수 있으며, 고객의需求을 신속하고 효율적으로 충족시킨다. 이것은 고객 만족도를 높이고, 인간 자원을 더 복잡하고 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 해준다.
공급망의 난제.
공급망이 복잡하고(또한 약간의 실수도 있다)라는 것은 비밀이다. AI 기반 공급망 최적화 도구는 재고 관리, 물류, 및 조달과 같은 다양한 측면을 개선할 수 있다. 예를 들어, Oracle Supply Chain Management Cloud는 역사적인 판매 데이터, 수요 예측, 및 시장 트렌드를 분석하여 최적의 재고 수준을 최적화하고 재고 부족을 최소화하는 데 사용하는 AI 알고리즘을 활용한다.
또한 UPS의 AI 기반 물류 최적화 플랫폼인 ORION(On-Road Integrated Optimization and Navigation)은 패키지 양, 배송 위치, 및 교통 패턴에 대한 데이터를 분석하여 UPS 운전자의 가장 효율적인 경로를 계산한다. 이것은 연료 소비, 차량 마모, 및 배송 시간을 줄일 수 있다.
IBM의 Watson Supply Chain은 또 다른 좋은 예로, 조달 과정을 간소화하고 공급업체 성과를 개선하는 데 AI 기반 분석을 적용한다. 공급업체 품질, 리드 타임, 및 가격 트렌드에 대한 데이터를 분석하여 공급업체를 통합하고, 더好的 가격 조건을 협상하고, 공급망 위험을 완화하는 기회를 식별한다.
로봇 프로세스 자동화는 60%의 제조 업체幹이 Sikich LLC에 의해 조사된 주요 관심 영역 중 하나로 떠올랐다. 기계 학습을 위한 수요 예측과 예측 분석도 언급되었다.
이 관심의 상승은 상업 플랫폼이 신속하게 행동하고, 이러한需求을 충족하며, 베타 테스트를 시작해야 하는 곳이다. 우리의 AI 통합 데이터 파이프라인은 제조업체와 다른 B2B 비즈니스가 단순화된 데이터 통합, 맞춤형 인프라 비용 절감을 필요로 한다는 것을 보았다. B2B 비즈니스는 쉽게 관련 데이터 세트를 선택하고, 검색 빈도, 및 목적지를 지정할 수 있는 음식 배달 앱과 같은 경험을 원했다. 이것은 비즈니스 데이터를 내부 판매 목표와 효율적으로 일치시키는 데 도움이 된다.
자신의 영역에서 너무 오래 머무르지 마십시오.
나는 방금 AI 에이전트가 효율성을 개선하는 몇 가지 방법을 설명했으므로, 나는 반복하지 않을 것이다. 내가 말할 수 있는 것은 행동하라는 것이다. 귀하가 이미 AI를 사용하지 않는다면, 경고한다. 귀하의 경쟁자는 이미 사용하고 있다.
이제 모델 API에 접근하고, 자신의 시스템을 구축하는 것이 더 쉽고, 더 접근하기 쉽다. 귀하가 구축하지 않으려면, 구매하고, 실험할 수 있다. 오래 기다리지 마십시오.
