人工智能是否能让人们认识到其自身的巨大价值与优势？

人工智能（AI）将改变事物，这几乎是整个商业世界普遍接受的观点。普华永道的一项调查也证实了这一点，85%的首席执行官认为人工智能将“显著”改变他们在未来五年的经营方式。

在B2B定价中，人工智能可以为首席执行官解决的挑战有两个：第一，减少失去的机会，这仅仅是因为给出了错误的价格，客户将业务转移到了其他地方。提高对正确信息的响应能力意味着增加收入。

第二个挑战更为阴险——尽管凭直觉很容易看出问题所在，但要衡量起来要困难得多。通常情况下，企业高管会被卷入一个临时的审查和批准过程中，这会消耗宝贵的执行带宽，因为每一笔谈判达成的交易都会成为“战略性”交易。大多数公司发现，他们实际上有多个、非常相似且影响相当温和的情况，这些情况最近都得到了处理，但都处于危机或紧急反应模式。把对商业团队的好处想成一致的策略应用可以腾出时间，或者花在这些消防演习上，集中精力提高组织绩效。

已经开始的变化

就像在组织和市场中发生的许多几乎是地震性的变化一样，变化的到来与其说是突然的震动，不如说是一种构造性的转变，渐进但不可阻挡。这种向人工智能的转变已经在顺利进行，尤其是在商业定价方面。

集成了用于动态定价、智能协商和产品配置的AI、基于云的CPQ（配置、定价和报价）等的解决方案正在被更多的企业采用。尤其是那些在全球范围内，处于与越来越复杂和具有挑战性的市场竞争第一线的公司。

不断增长的复杂性，再加上寻找更有效的方法和最大化积极成果的持续压力，使得人工智能的采用成为一项任务。在不断变化的市场动态、不断的竞争冲击以及B2B客户对B2C在采购过程中的速度、精度和便利性的期望不断提高的情况下，大型组织如何才能追求商业卓越？

人工智能帮助围绕买家建立流程

Gartner报告称，77%的B2B买家表示，他们的最后一次购买是复杂或困难的，这本应是向所有卖家发出的一个号角，即他们需要让这个过程更加以用户便利为中心。这可能是未来几年在定价中部署人工智能的最大好处。

有些人可能还没有认识到什么？“复杂或困难”是由买家在相对尺度上进行评分的。五年、十年或二十年前，对于不同一代的买家来说，什么是“可接受的”或“方便的”并不适合现代B2B客户。不仅在消费者应用程序中，而且在B2B营销中，他们都受到个性化进步的制约，期望供应商的定价过程也能如此。然而，使用手动和过时的定价方法实现这种响应和个性化几乎是不可能的。

因此，随着时间的推移，B2B定价中的人工智能将成为显著改善潜在买家用户体验的重要手段。让我们比较两个假设卖家来说明这一点：

提供商A有时提供复杂的B2B产品或多样化的产品；其竞争对手提供商B的产品组合几乎相同。两者的收益几乎相等。

然而，提供商A依赖于“传统”的定价方法，因此无法快速为复杂的配置定价，并向其潜在客户报价。这也限制了他们在客户细分方面的能力，因为他们在谈判过程中的交易情报有限，无法开发实时定价洞察。结果如何？对卖家和潜在买家来说，这是一个缓慢、艰难且不精确的过程。交易是不成功的，尤其是因为有一个竞争对手供应商B—在定价过程中提供卓越的用户体验。

提供商B在定价中实施了人工智能。这使他们能够通过利用多个数据点，快速向买方提供快速谈判和高度准确的定价，即使是对于复杂的配置：智能细分、利用以前与该买方合作的数据进行机器学习、竞争情报、上下文数据等。结果如何？更少的钱被“留在桌子上”，因为这个卖家现在赢得了更多的交易，同时也优化了利润率。

人工智能将在B2B定价方面实现真正的转变，因为它发现了更广泛的用途，它将提供几乎实时工作的定价过程，为双方提供更大的最终价值。

无限的优势？

这是一个经过验证的事实：将人工智能和机器学习应用于定价和销售过程的公司看到，即使在这些系统发展的相对早期，报价准确性、收入提升和利润率都有了显著的提高。

然而，随着这些解决方案和平台的发展，以及企业对它们的更多利用，很难准确预测长期的改进将是什么。即使在今天，采用人工智能定价的直接迭代好处也让许多用户大开眼界，他们没有意识到上一代方法和流程给他们带来了多么沉重的负担。

对于现在的使用者来说，人工智能定价的好处是可靠的，可以预见的，逐年持续或稳步升级。由于这些系统是根据企业需求进行微调和定制的，能够利用更多的数据来磨练更明智的可操作见解，或者应用于更多的产品和服务，那么这些采用者的结果、增长和盈利能力的最终上限将是什么？它实际上可能是无限的。
编辑：lyn