在钢铁贸易这个流程冗长、环节复杂的传统行业,一笔订单的达成往往涉及多次询价、规格确认、库存核对和物流协调。找钢网正在用人工智能技术重塑这一过程,将原本依赖人工经验的决策环节逐步交给AI处理。

据找钢网披露,公司自研的SaleMatch交易引擎目前已实现日均处理超1000万条消息量,智能交易匹配规模达到数亿级。这一能力的背后,是公司对交易全流程数据的系统化积累与深度挖掘。自2012年成立以来,找钢网围绕钢铁交易的售前、售中、售后各环节构建生产性服务体系,沉淀了百万级真实对话样本和完整的结构化交易数据。

这些数据并非实验室环境下的理想样本,而是来源于复杂多变的实际业务场景。询价时的价格磋商、下单时的规格确认、履约过程中的物流协调、结算环节的对账处理,每一个环节的交互记录都成为训练AI模型的原材料。依托这些数据训练的找钢网产业AI大模型,已于2024年5月通过国家网信办备案,为AI在B2B领域的规模化应用提供了合规基础。

中国电子商会副会长兼秘书长彭李辉在首届“AI+传统产业”实践应用发展论坛上指出,推动人工智能与传统产业深度融合,关键在于聚焦真实应用场景。他充分肯定找钢网在AI应用方面的探索,认为其让人工智能真正嵌入产业流程,形成了可复制、可推广的实践路径。

从实际应用来看,AI能力正在多个业务环节产生实质性价值。在交易匹配环节,SaleMatch引擎的解析准确率达到95%以上,有效降低了人工处理询报价的差错率;在内部协同环节,一系列数字员工连通多部门作业,整体服务效率提升60%;在财务表现上,电商部门人均毛利持续提升,2025年集团AI收入预计将超过总收入的10%。

找钢网创始人、董事长兼CEO王东将公司的AI策略概括为“长期跑得通的路径”。他认为,人工智能走向产业深水区并不缺概念和技术,真正稀缺的是能够持续产生价值的应用模式。正是基于这一判断,找钢网始终围绕交易全流程构建AI能力,而非追逐概念性的技术热点。

值得注意的是,找钢网的AI探索正在从钢铁主业向更多领域延伸。2018年与腾讯合资成立的腾采通,将询报价业务从钢铁拓展到电工电器等其他价格波动较快的工业原材料领域。随着大模型的成熟,这一跨行业赋能的业务正保持较高增速。与此同时,立足钢铁贸易打造的胖猫云、胖猫物流等新板块,则将AI能力渗透进仓储、运输、结算、供应链金融等多个环节。

对于未来的技术攻关方向,找钢网将重点聚焦AI对话能力的提升。公司目标是让AI以更自然的交互方式参与交易流程,同时持续提高响应的准确率。为此,研发端已成立AI应用实验室,业务端成立专门的事业群,全力推进AI交易的商业化落地。

从钢铁贸易到电工电器,从内部数字员工到跨行业赋能,找钢网的AI版图正在逐步扩大。这家扎根传统产业的互联网平台,正试图用十余年沉淀的数据资产,为更多行业的智能化转型提供可参考的实践路径。

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