Die KI-gestützte Matching-Engine der Plattform wurde auf Version 3.0 aktualisiert und integriert nun umfangreiche Modelle und branchenspezifische Wissensdatenbanken. Sie bietet eine detaillierte Analyse von Beschaffungsszenarien, die den Bedarf anhand multidimensionaler Käuferdaten präzise prognostiziert. Dadurch erhöht sich die Erfolgsquote des Matchings um 42 % und der Anbahnungszyklus verkürzt sich von 48 auf 12 Stunden.
Am 15. Juni 2025 veröffentlichte die Plattform „Zhilian Global · Construction Machinery Cloud Trade“ offiziell die Version 3.0 ihrer KI-gestützten Matching-Engine. Durch die Überarbeitung des Algorithmusmodells wird eine qualitative Verbesserung der Effizienz beim Zusammenbringen von Angebot und Nachfrage erzielt. Im Vergleich zum herkömmlichen Matching-Modus („Schlüsselwort + Tag“) integriert die neue Version umfangreiche Modelle und Wissensdatenbanken zu Branchenszenarien und erreicht so einen grundlegenden Durchbruch von passiver Reaktion hin zu aktiver Prognose.
Der technische Leiter der Plattform erklärte, dass Version 3.0 eine Funktion zur detaillierten Analyse von Beschaffungsszenarien bietet. Diese kann potenzielle Nachfragepräferenzen anhand von zwölf mehrdimensionalen Datentypen, wie z. B. den bisherigen Bestellungen der Käufer, Projekttypen und Bauumgebungen, präzise ermitteln. So priorisiert das System beispielsweise für Käufer in tropischen Regionen automatisch passende Baumaschinen mit Hochtemperaturschutz. Daten zeigen, dass nach dem Upgrade die Erfolgsquote der Angebots-Nachfrage-Vermittlung um 42 % gestiegen, ungültige Anfragen um 58 % gesunken und der durchschnittliche Andockzyklus von 48 auf 12 Stunden verkürzt wurde. Dadurch konnten die Kosten für die Vorauswahl der Hersteller deutlich gesenkt werden.
