大模型用于招采评审,这样解决“AI幻觉”问题!
2025-04-24 16:05:52爱云资讯506
当前央国企招标评审面临两大核心挑战:评审效率瓶颈与错漏审导致的合规风险。专家审核资质文件需逐项比对,技术参数匹配需跨系统验证,报价合理性分析需人工建模测算……效费比严重失衡。
大模型技术,为采购评审提质增效提供了可能。但就目前的技术而言,可以肯定:用AI完全替代评审专家,进入无人评审阶段,仍不可能。大模型用于采购评标,做不了“法官”,而只能做“律师”,像律师一样提供证据链和建议的结果,这个结果一定要是可解释的、有过程的,最终让法官(评审专家)去决策。
北京筑龙的「智宇AI中台」,就是基于上述逻辑研发而来。相较于通用大模型,智宇AI中台,专注招采垂直领域,通过“被投喂”大量招标、投标文本,并结合人工采集和标注,不断校正偏差,为评标专家提高可靠的评标“证据链”和建议结果。
重塑客观项评审,周期从72h降至2.5h
专家评审过程中,客观项的审核重复、繁琐、项量巨大。客观项的判定规则通常具有强确定性(例如“具备ISO9001证书得2分,否则不得分”),无需专业经验。而一份200页工程类标书,平均包含200-300项客观参数(如资质条款、技术规格、报价明细)。评审专家耗费大量时间处理低阶的信息比对工作。某设计院测算发现,专家薪资成本中55%用于支付低技能劳动。
北京筑龙智宇AI中台,首先引入RAG技术,将行业知识库(如《招标投标法实施条例》)、企业历史数据与通用大模型结合,形成招标采购知识图谱,能够避免通用大模型在垂直领域应用的“幻觉”问题;再基于OCR+NLP技术解析投标文件中的资质证书、财务报表等,与招标清单的单价、数量偏差,进行比对,分钟级完成数百客观项的审核。在提升评审效率的同时,大幅降低人工评审的错看、漏看率。
主观项评审,AI变身结构化梳理“助手”
而标书的主观项(如技术方案可行性、供应链稳定性)通常依赖非结构化文本(投标文件、履约记录)的定性分析,专家需手动提取关键信息,耗时且易遗漏。另一方面,由于缺乏统一的量化标准,专家评分容易受到个人经验、偏好影响,导致同一项目不同专家评分差异可达40%。
北京筑龙智宇AI中台对主观项的处理,与客观项不同,主要通过对主观项内容结构化梳理,建立“招标文件&投标文件”比对分析的阅读导航,并支持关联定位原文位置,辅助评审专家,不再将精力耗费在海量信息查找上,专注专业领域评审。
平台智能生成的评标分析报告,作为辅助的证据链报告,帮助合规监测或审计环节,有据可依。降低专家的“自由裁量权”,让招采评审更客观公正。
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