采購垂直行業AI，輔助評標專家高效、精準、合規定標
當ChatGPT等生成式AI廣泛應用在文本&圖像&視頻編輯、語音助手、教育、自動駕駛等領域時，大家對AI的應用邊界，有了更多想象空間。
企業采購負責人，不免問：采購評標中，把招標、投標文件“丟給”AI，讓它去做判斷，可行嗎？
生成式AI，尤其是大語言模型，基礎是對海量數據抓取分析后，通過概率分布模型生成回答。這也就是為什么，我們使用AI時，常遇到“相同問題，不同答案”，或是此前AI鬧出“9.11比9.9大”的笑話。
具體到采購評標場景，不同采購項目對供應商的選擇標準各異，資質、履約能力、價格等因素的權重各不相同。通用大模型由于缺乏行業特異性訓練，難以精準把握這些差異，往往導致評審結果的一致性和準確性大打折扣。
因此，借助采購垂直領域行業大模型，成為企業采購業務智能升級的必經之路。采購行業大模型，通過“被投喂”大量招標、投標文本，并結合人工采集和標注，不斷校正偏差，為評標專家提高可靠的評標“證據鏈”和建議結果。
北京筑龍的智能評標系統，就是基于上述需求和邏輯研發的。系統借助自然語言處理（NLP）、OCR等技術，用AI承擔招投標文件的內容提取、分析比對、自動定位等工作。北京筑龍始終認為，大模型用于采購評標中，永遠不能做“法官”，而只能做“律師”，像律師一樣提供證據鏈和建議的結果，這個結果一定要是可解釋的、有過程的，最終讓法官（評標專家）去決策。
繁雜標書資料查找，讓AI去處理
采購評標中，從海量招標文件中“反復查找、比對”，是最耗時耗力、且容易出錯的一環。單個招采項目，動輒幾十份標書，招標方對資格、技術、服務、商務的評審要求又是幾十、上百條。專家需要在海量文件中，反復審核。即便多個專家，耗費大量時間，也難以避免人工處理過程中的錯誤和疏漏。
智能評標系統，將繁瑣、低價值的文檔分析工作交給AI，實現了招投標文件的內容提取、分析比對和自動定位等功能。系統能夠結構化解析評標點、應標點，建立比對分析的閱讀導航，并支持關聯定位原文位置，確保專家能夠快速回溯決策依據。
將人為清標“漏洞”，降至“零”
評標中，不論是標書的算術性錯誤、不平衡報價，還是錯漏項，都依賴清標。清標不細致，阻礙企業選出優質供應商，引發項目風險、成本風險。
智能清標功能，是智能評標系統的一大亮點。通過對標書中的客觀信息進行符合性比對，系統能夠迅速篩選出不符合“硬件”要求的投標方，同時高亮提示資料缺失、內容前后不一致等問題，讓清標環節“無盲區”“無盲點”。此外，系統還能自動生成評標分析報告，直觀呈現標書合格與否及原因，為專家評標提供客觀、全面的依據。
讓“花式”圍串標套路，無處遁形
鑒別圍串標，除了需要從幾十份招標文件中比對相同、相似處，還得分析供應商復雜的關系網。而當下的圍串標手段，早已不局限在：標書全文或大段雷同、不同投標文件同一單位編制……這些簡單的作弊手段。目前的圍串標行為“藏得更深”，鑒別項又多，如果還是依靠人工排查，幾乎不可能做到客觀。
智能評標系統，借助AI的能力，提供圍繞【內容審查】【關系排查】【軟硬件ID】全方位的智能鑒別能力，再隱蔽的圍串標手段都無處遁形。
系統支持對兩份及兩份以上標書進行審查：相同或相似標書內容、報價規律性差異、過高&過低報價，都會被“高亮”出來，提示評標專家關注。即便有些“重重偽裝”（形式、順序、格式上做了調整）的雷同標書，也能被識別出來。
系統接入了天眼查全量商業數據庫，結合北京筑龍自研的采購供應鏈關系算法，輕松挖掘投標方內部員工、股東高管、存量供應商、投標方、招標代理機構、灰名單企業等涉及內外部的“顯性+隱性”關系。
此外，投標人的上傳/下載IP地址、設備MAC碼相同，這些人工難以判斷的圍串標行為，借助智能化的系統也能輕松鑒別。
在北京筑龍看來，生成式AI應用于評標，除了必須經過該行業的數據“調教”，確保其準確性；其作用也只能是輔助專家提升評標效率和精準度“工具”，不能作為“決策者”。以目前生成式AI的技術水平來看，這種態勢至少還會保持2~3年。
