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當(dāng)下的通用大模型，幫寫(xiě)論文、設(shè)計(jì)圖片、替代外語(yǔ)老師、語(yǔ)音助手……在消費(fèi)端混的風(fēng)生水起。為什么一用到To B場(chǎng)景，功效就“跑偏”了？

不可否認(rèn)的是，相較于B端，C端“容錯(cuò)率”更高，普通用戶借助AI工具，通常看中的是反饋結(jié)果的參考性、使用體驗(yàn)和交互性，而非結(jié)果的絕對(duì)準(zhǔn)確性。這就造成“美國(guó)大選前斷定哈里斯當(dāng)選”“9.11比9.9大”這樣的結(jié)論偏差，也只作為調(diào)侃AI的素材。但B端嚴(yán)肅場(chǎng)景下，讓TA分析銷(xiāo)售業(yè)績(jī)、采購(gòu)成本、員工績(jī)效，“一本正經(jīng)胡說(shuō)八道”是決不允許的。

通用大模型在To B“水土不服”，究其原因在于以下幾個(gè)方面：

大模型的“基礎(chǔ)養(yǎng)料”源于海量數(shù)據(jù)，量越大、結(jié)果越接近真實(shí)。但To B業(yè)務(wù)，很多數(shù)據(jù)來(lái)源于企業(yè)，有些甚至還是企業(yè)的核心機(jī)密，通用大模型很難掌握到這些數(shù)據(jù)，影響結(jié)果的準(zhǔn)確性；

B端業(yè)務(wù)，每個(gè)行業(yè)、企業(yè)、業(yè)務(wù)板塊，都有自己的運(yùn)營(yíng)和評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。以采購(gòu)評(píng)標(biāo)為例，不同采購(gòu)人對(duì)供應(yīng)商的選擇標(biāo)準(zhǔn)各異，資質(zhì)、履約能力、價(jià)格因素的權(quán)重也各不相同。通用大模型由于缺乏行業(yè)特異性訓(xùn)練，難以精準(zhǔn)把握這些差異；

B端業(yè)務(wù)涉及更多細(xì)分專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)和技能，對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析任務(wù)也更復(fù)雜，要求生成式AI具備該領(lǐng)域更高的專(zhuān)業(yè)性和準(zhǔn)確性。

想要將嚴(yán)肅的B端業(yè)務(wù)問(wèn)題，放心交給AI，就需要借助行業(yè)垂直大模型。以采購(gòu)供應(yīng)鏈為例，采購(gòu)供應(yīng)鏈大模型需要大量收集采購(gòu)項(xiàng)目、供應(yīng)商、物料、招投標(biāo)文件等基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)信息，訓(xùn)練AI不斷學(xué)習(xí)，并讓專(zhuān)家去標(biāo)注、調(diào)試偏差，確保得到更精準(zhǔn)的結(jié)果。

北京筑龍基于20年采購(gòu)供應(yīng)鏈管理實(shí)踐，借助NLP（自然語(yǔ)言處理）、OCR（光學(xué)字符識(shí)別）等技術(shù)，研發(fā)出的「采購(gòu)策略匹配」「智能評(píng)標(biāo)」「智能物料管理」等系統(tǒng)和功能模塊，讓AI承擔(dān)上述專(zhuān)業(yè)、繁雜的運(yùn)營(yíng)管理任務(wù)，輔助管理人員“監(jiān)督&判斷”，精準(zhǔn)度達(dá)95%以上。

物料主數(shù)據(jù)，智能管、不“跑偏”

企業(yè)物料主數(shù)據(jù)，貫穿“研發(fā)——生產(chǎn)——采購(gòu)——銷(xiāo)售”全鏈路，其管理規(guī)范與否，直接影響采購(gòu)供應(yīng)鏈的順暢度。然而，大多企業(yè)的物料主數(shù)據(jù)，普遍存在：一物多碼、有物無(wú)碼、編碼混亂、命名&分類(lèi)混亂、數(shù)據(jù)缺失等問(wèn)題。

北京筑龍智能物料主數(shù)據(jù)治理方案，就是基于采購(gòu)行業(yè)模型，用AI對(duì)企業(yè)的物料數(shù)據(jù)進(jìn)行智能整理、賦碼、映射管控，讓物料主數(shù)據(jù)整理工作不“跑偏”。

物料參數(shù)智能提取、分類(lèi)推薦、關(guān)鍵參數(shù)缺失提示、相同物料不同描述自動(dòng)去重&合并，在AI的加持下，低效、繁瑣的物料數(shù)據(jù)整理工作變得輕松、簡(jiǎn)單；系統(tǒng)賦予每個(gè)物料數(shù)據(jù)唯一的身份ID，對(duì)于多業(yè)務(wù)板塊的集團(tuán)來(lái)說(shuō)，即便各分子公司對(duì)物料描述有所差異，也能精準(zhǔn)識(shí)別其唯一性；系統(tǒng)支持集中、半集中、映射、分散等物料主數(shù)據(jù)管控模式，滿足各行業(yè)、體量企業(yè)差異化管理需求。

智慧評(píng)標(biāo)尋源，更“精準(zhǔn)”

尋源和評(píng)標(biāo)，是采購(gòu)業(yè)務(wù)中最關(guān)鍵、也是最復(fù)雜的一環(huán)。評(píng)標(biāo)專(zhuān)家需要對(duì)海量標(biāo)書(shū)文件、越來(lái)越復(fù)雜的標(biāo)書(shū)要求（專(zhuān)業(yè)資質(zhì)、履約能力、商務(wù)價(jià)格）進(jìn)行比對(duì)分析，加之當(dāng)下的圍串標(biāo)手段更隱秘、技術(shù)更“高階”，進(jìn)一步加劇了尋源和風(fēng)控管理難度。

北京筑龍智能評(píng)標(biāo)系統(tǒng)，在尋源和評(píng)標(biāo)環(huán)節(jié)，承擔(dān)起“律師”而非“法官”的作用：用AI負(fù)責(zé)招標(biāo)文件內(nèi)容提取、分析比對(duì)、自動(dòng)定位、圍串標(biāo)識(shí)別、供應(yīng)商商業(yè)關(guān)系排查等工作，為評(píng)標(biāo)專(zhuān)家提供可靠的評(píng)標(biāo)“證據(jù)鏈”和建議結(jié)果。系統(tǒng)讓專(zhuān)家將有限精力，投入在“專(zhuān)業(yè)評(píng)審”，而非“資料查找”上。

此外，基于采購(gòu)大模型，北京筑龍還推出智能匹配采購(gòu)策略、推薦優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商、預(yù)警項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)監(jiān)控等實(shí)用落地的采購(gòu)管理模塊。讓垂直大模型，懂采購(gòu)供應(yīng)鏈、更懂招采運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)。