Le moteur de mise en relation intelligent de la plateforme, basé sur l'IA, a été mis à jour vers la version 3.0. Il intègre désormais des modèles de grande envergure et des bases de connaissances sectorielles. Cette mise à jour ajoute une fonction d'analyse approfondie des scénarios d'approvisionnement, qui prédit avec précision les besoins grâce aux données multidimensionnelles des acheteurs. Le taux de réussite des mises en relation augmente ainsi de 42 % et le délai de mise en relation passe de 48 à 12 heures.
Le 15 juin 2025, la plateforme « Zhilian Global · Construction Machinery Cloud Trade » a officiellement lancé la version 3.0 de son moteur de mise en relation intelligent basé sur l'IA. Grâce à une refonte complète de son modèle algorithmique, cette nouvelle version améliore considérablement l'efficacité de la mise en relation entre l'offre et la demande. Contrairement au modèle traditionnel de mise en relation par « mots-clés et étiquettes », cette nouvelle version intègre en profondeur de vastes modèles et des bases de connaissances sur les scénarios industriels, permettant ainsi une avancée majeure : d'une approche passive, elle passe à une approche proactive et prédictive.
Le directeur technique de la plateforme a indiqué que la version 3.0 intègre une fonction d'« analyse approfondie des scénarios d'approvisionnement », capable d'identifier avec précision les préférences de la demande potentielle à partir de 12 types de données multidimensionnelles, telles que l'historique des commandes des acheteurs, les types de projets et les environnements de construction. Par exemple, pour les acheteurs situés en régions tropicales, le système privilégiera automatiquement les engins de chantier dotés de configurations de protection contre les hautes températures. Les données montrent qu'après la mise à jour du moteur, le taux de réussite de la mise en relation de l'offre et de la demande a augmenté de 42 %, le nombre de demandes non valides a diminué de 58 % et le délai moyen de traitement des demandes est passé de 48 à 12 heures, réduisant ainsi considérablement les coûts de sélection pour les fabricants.
