Việc ứng dụng AI trên B-end đầy tiềm năng và thách thức, giúp nâng cao hiệu quả và bình đẳng trong kinh doanh.

AI đang khái quát hóa và chìm một cách rõ ràng: trả lời câu hỏi, trò chuyện hoặc một trợ lý miễn phí mà người lao động tự tìm thấy.

Nhìn thấy tình hình này, thương nhân B-end có chút lo lắng. Với các mô hình lớn rất linh hoạt, không phải AI cũng nên đóng một vai trò trong việc hiểu và điều hành một doanh nghiệp?

Chỉ là không giống như học thuyết take-or-or-take của người dùng C-end, tiền đề của AI để cải thiện năng suất B-end là hiểu doanh nghiệp này và thậm chí có thể cần phải tinh chỉnh và đào tạo các mô hình lớn.

Mặc dù "AI to B" đẹp và ngon nhưng không ai dám bỏ lỡ, không ai muốn bỏ lỡ. Mọi vai trò trong chuỗi ngành, dù chủ động hay thụ động, đều bị nhấn chìm bởi cơn bão AI này.

1. "AI đến B"

Một dịp Tết Nguyên đán, mọi người đều phải chịu đựng sự lo lắng về AI. Đặc biệt trước làn sóng nóng bỏng của "AI to C", nền tảng kinh doanh hạng B với dòng máu thuần khiết không thể ngồi yên.

在近日1688舉辦的好生意大會上，核心的議題就是如何用AI讓生意更簡單。整個大會給人的感覺就是，1688 看到大模型反覆運算能力如此之快，開始擔心鏈接工廠的主場是否會被新的角色替代，這個中國最大的B類商業平臺不想踏空「AI to B」紅利。

目前1688已經有超過一億的年度活躍買家，很多買家希望AI能更好服務他們個人化和輕定製的採購需求。而平台上超過一百萬的源頭廠商，則希望得到更有效的AI解決方案去幫他們打造柔性供應鏈。

Mặc dù nhu cầu mạnh mẽ nhưng khả năng phản ứng của AI với mặt B không tốt bằng mặt C, có thể là plug-and-play.

So với tính phổ quát, giải trí và tính tức thời của việc giải quyết các vấn đề trong các ứng dụng C-end, các doanh nghiệp B-end phức tạp hơn, cá nhân hóa hơn và có chuỗi dài hơn. Nền tảng kinh doanh loại B có các yêu cầu khác nhau về khả năng mô hình. Cơ bản nhất là nền tảng tri thức cần xây dựng trong các ngành nghề khác nhau rất khác nhau, và việc vượt qua rào cản tri thức là một bài toán khó.

Hơn nữa, dịch vụ khách hàng AI trong cùng một lĩnh vực thương mại điện tử, các vấn đề mà người mua C-end và người mua B-end phải giải quyết là khác nhau. Cái trước thường được đặt hàng âm thầm và một vài vòng đối thoại có thể giải quyết vấn đề; Cái sau thì không, nhu cầu phức tạp, chuỗi ra quyết định dài, có hàng tồn kho, có tùy chỉnh, và có một số lượng lớn các lần mua lại và mặc cả.

Trên thực tế, đây là một vấn đề phổ biến ở B-side, họ có một số lượng lớn các yếu tố không có cấu trúc và khác biệt, và rất khó để phù hợp sâu sắc với nhu cầu của họ với tìm kiếm và đề xuất đơn giản, chứ đừng nói đến việc cho họ khám phá cơ hội kinh doanh và hướng dẫn ra quyết định.

Tất nhiên, ngoài những vấn đề khách quan này, bài toán lịch sử về thói quen thanh toán bên B trong nước gián tiếp dẫn đến tốc độ phát triển của AI ở phía B dường như hơi chậm. Bây giờ 1688 đã làm cho tất cả các sản phẩm AI trên nền tảng miễn phí, có thể nói là tiền lệ cho thương mại điện tử loại B, đồng thời nó cũng thể hiện quyết tâm đặt cược vào "AI to B".

Tuy nhiên, "AI to B" không tốt để nhìn và cần rất nhiều can đảm, kiên nhẫn và may mắn để có được cổ tức. Đối với 1688, nó cần phải đưa ra cách ngu ngốc của riêng mình khi ngành công nghiệp mang lại sự đầu tư lớn.

2.AI mang lại sự bình đẳng và hiệu quả

Quay trở lại những điều cơ bản, AI có thể giải quyết những vấn đề gì khi kinh doanh ở phía B?

Lấy thương mại điện tử làm ví dụ, 1688 đã cố gắng tháo dỡ chuỗi kinh doanh trong quá khứ, theo nhu cầu của người mua và người bán, xung quanh việc tìm kiếm yêu cầu và thanh toán cho việc thực hiện, đội ngũ kỹ thuật đã cố gắng trích xuất lĩnh vực hoặc liên kết mà AI có thể đóng vai trò then chốt. Cuối cùng, tập trung vào cơ hội kinh doanh, hàng hóa, tìm kiếm và đẩy, dịch vụ khách hàng và vận hành, hơn chục dự án AI đã được khai thác và tập trung phát triển.

Nếu bạn đứng ở chiều ngang, họ dường như có ý định giải quyết hai điều thông qua AI: bình đẳng và hiệu quả.

Lấy lựa chọn sản phẩm làm ví dụ, nhiều siêu mua có thể thành lập một nhóm hàng trăm người, từ thu thập dữ liệu đến họp lựa chọn sản phẩm, đến chốt giao dịch, họ có thể chạy song song tất cả các liên kết trong một thời gian cố định. Là B nhỏ của một người, cả về bán kính bao phủ cũng như nguồn tài chính, không thể so sánh với nó.

Nhưng trong kỷ nguyên AI, có lẽ sức chiến đấu thương mại của hai nhóm này có xu hướng liên kết, đó là cái gọi là bình đẳng AI.

Ngoài hành động khẳng định, một vấn đề cốt lõi khác mà AI giải quyết ở phía B là hiệu quả.

Ngành B2B có chuỗi kinh doanh dài và các yếu tố trái phải phức tạp khiến việc ra quyết định trở nên khó khăn. Một thương gia kinh doanh váy sang trọng và phục vụ phụ nữ trung niên cần tìm một sản phẩm bán chạy với mức giá nhất định và đánh giá truyền miệng tốt.

Dựa trên dữ liệu giao dịch khổng lồ, nền tảng sẽ phân tầng người mua thông qua pallet kinh doanh, sở thích, sở thích mua hàng, v.v., sau đó sử dụng các mô hình AI để kết hợp dựa trên khả năng chuỗi cung ứng của người bán và sự ổn định của việc thực hiện.

5 đã đưa ra dữ liệu tại hội nghị: hai tuần sau khi ra mắt mô hình này, 0% các thử nghiệm của người bán được thang độ xám và số liệu thống kê hiện tại được thu hồi là mức tăng GMV trung bình của người bán đã đạt 0,0%.

Ra quyết định được hỗ trợ bởi AI chỉ là một khía cạnh của điều này, ngoài ra, đồ họa và văn bản do AI tạo ra, dịch vụ khách hàng, hoạt động và các liên kết khác đều liên quan đến việc cải thiện hiệu quả.

Có thể thấy trước rằng với sự phát triển của "AI to B", người bán sẽ có thể tiếp cận được những "người mua B nhỏ và C lớn" không sẵn sàng phục vụ, có dịch vụ kém và không thể phục vụ trong quá khứ. Ngay cả B và C, thương mại trong và ngoài nước, trực tuyến và ngoại tuyến, ranh giới kinh doanh trong và ngoài nước cũng trở nên mờ nhạt.

3.AI Độ sâu của việc giải quyết vấn đề quan trọng hơn

Độ rộng của việc giải quyết vấn đề AI không phải là nút thắt cổ chai, trọng tâm là độ sâu của vấn đề.

Hiện nay, rất khó để hy vọng AI tạo ra một quy mô lớn GMV, và tỷ lệ sử dụng của khách hàng, thời gian sử dụng và hiệu quả là mối quan tâm quan trọng nhất của các nền tảng và người bán.

Kết quả được tạo ra bởi những người bình thường sử dụng AI thường không chỉ phụ thuộc vào khả năng của chính AI mà còn phụ thuộc vào độ chính xác của lời nhắc đầu vào. Người dùng B-end cũng có cùng vấn đề, cùng một sản phẩm, nhưng hiệu quả của việc sử dụng nó rất khác nhau.

Một công ty chuỗi cung ứng thương mại điện tử ở Nghĩa Ô gần như bước vào tình trạng mở cửa sau khi tiếp cận 1688 nhân viên kỹ thuật số AI sau Lễ hội mùa xuân.

Dịch vụ khách hàng của AI có thể tiến hành nhiều vòng đối thoại với người mua, thậm chí có thể đàm phán với bên kia theo phân khúc giá đã được đào tạo trước đó, xác định giao dịch và AI trực tiếp đẩy hợp đồng cho bên kia. Bạn có thể tưởng tượng rằng trong một doanh nghiệp hàng trăm triệu đô la một năm, chỉ có một dịch vụ khách hàng của con người, và các công việc khác được thực hiện bởi AI. Ngoài ra, công việc duy trì khách hàng cũ và đánh thức khách hàng đang ngủ cũng được bàn giao cho AI. AI có toàn quyền kiểm soát các sản phẩm, vật liệu, quy trình, quy trình và thậm chí cả hàng tồn kho và lợi nhuận của nó, và gần như có thể hoạt động như một trí thông minh của kẻ ngốc.

Tất nhiên, tất cả những điều này là kết quả của rất nhiều thời gian và rất nhiều công việc đào tạo về AI.

Đồng thời, một thương gia khác cảm thấy bối rối, và dường như đã giải phóng một số thời gian và năng lượng, tiết kiệm được một số chi phí nhân sự, nhưng không có bước đột phá nào về kết quả kinh doanh. Điều này có thể liên quan đến mức độ của kho dữ liệu AI, mức độ cơ sở kiến thức và mức độ cấp phép dữ liệu mở. Tất nhiên, nó cũng không thể tách rời đặc điểm và giai đoạn phát triển của ngành. Bởi vì sự thâm nhập của AI trong các ngành công nghiệp loại B cũng dựa trên sóng và dần dần.

Vì vậy, bạn thấy đấy, điểm xuất phát là giống nhau, nhưng ý tưởng khác nhau, phương pháp khác nhau, ngành nghề khác nhau, và thậm chí may mắn cũng khác nhau, và một tình huống hoàn toàn khác sẽ được hình thành.

Những người đã xuống nước cảm thấy khác, và những người đứng trên bờ cũng đang tìm kiếm một góc để xuống nước. Trong mọi trường hợp, sự thâm nhập của AI vào các ngành công nghiệp loại B là bắt buộc, một số trong số đó có thể nhìn thấy bằng mắt thường và một số trong số đó đang thay đổi một cách tinh tế. Đây mới chỉ là khởi đầu, xét cho cùng, AI đang giải quyết các vấn đề đã biết, còn những điều chưa biết thì sao?