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當(dāng)前央國企招標(biāo)評(píng)審面臨兩大核心挑戰(zhàn)：評(píng)審效率瓶頸與錯(cuò)漏審導(dǎo)致的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。專家審核資質(zhì)文件需逐項(xiàng)比對(duì)，技術(shù)參數(shù)匹配需跨系統(tǒng)驗(yàn)證，報(bào)價(jià)合理性分析需人工建模測(cè)算……效費(fèi)比嚴(yán)重失衡。

大模型技術(shù)，為采購評(píng)審提質(zhì)增效提供了可能。但就目前的技術(shù)而言，可以肯定：用AI完全替代評(píng)審專家，進(jìn)入無人評(píng)審階段，仍不可能。大模型用于采購評(píng)標(biāo)，做不了“法官”，而只能做“律師”，像律師一樣提供證據(jù)鏈和建議的結(jié)果，這個(gè)結(jié)果一定要是可解釋的、有過程的，最終讓法官（評(píng)審專家）去決策。

北京筑龍的「智宇A(yù)I中臺(tái)」，就是基于上述邏輯研發(fā)而來。相較于通用大模型，智宇A(yù)I中臺(tái)，專注招采垂直領(lǐng)域，通過“被投喂”大量招標(biāo)、投標(biāo)文本，并結(jié)合人工采集和標(biāo)注，不斷校正偏差，為評(píng)標(biāo)專家提高可靠的評(píng)標(biāo)“證據(jù)鏈”和建議結(jié)果。

重塑客觀項(xiàng)評(píng)審，周期從72h降至2.5h

專家評(píng)審過程中，客觀項(xiàng)的審核重復(fù)、繁瑣、項(xiàng)量巨大。客觀項(xiàng)的判定規(guī)則通常具有強(qiáng)確定性（例如“具備ISO9001證書得2分，否則不得分”），無需專業(yè)經(jīng)驗(yàn)。而一份200頁工程類標(biāo)書，平均包含200-300項(xiàng)客觀參數(shù)（如資質(zhì)條款、技術(shù)規(guī)格、報(bào)價(jià)明細(xì)）。評(píng)審專家耗費(fèi)大量時(shí)間處理低階的信息比對(duì)工作。某設(shè)計(jì)院測(cè)算發(fā)現(xiàn)，專家薪資成本中55%用于支付低技能勞動(dòng)。

北京筑龍智宇A(yù)I中臺(tái)，首先引入RAG技術(shù)，將行業(yè)知識(shí)庫（如《招標(biāo)投標(biāo)法實(shí)施條例》）、企業(yè)歷史數(shù)據(jù)與通用大模型結(jié)合，形成招標(biāo)采購知識(shí)圖譜，能夠避免通用大模型在垂直領(lǐng)域應(yīng)用的“幻覺”問題；再基于OCR+NLP技術(shù)解析投標(biāo)文件中的資質(zhì)證書、財(cái)務(wù)報(bào)表等，與招標(biāo)清單的單價(jià)、數(shù)量偏差，進(jìn)行比對(duì)，分鐘級(jí)完成數(shù)百客觀項(xiàng)的審核。在提升評(píng)審效率的同時(shí)，大幅降低人工評(píng)審的錯(cuò)看、漏看率。

主觀項(xiàng)評(píng)審，AI變身結(jié)構(gòu)化梳理“助手”

而標(biāo)書的主觀項(xiàng)（如技術(shù)方案可行性、供應(yīng)鏈穩(wěn)定性）通常依賴非結(jié)構(gòu)化文本（投標(biāo)文件、履約記錄）的定性分析，專家需手動(dòng)提取關(guān)鍵信息，耗時(shí)且易遺漏。另一方面，由于缺乏統(tǒng)一的量化標(biāo)準(zhǔn)，專家評(píng)分容易受到個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、偏好影響，導(dǎo)致同一項(xiàng)目不同專家評(píng)分差異可達(dá)40%。

北京筑龍智宇A(yù)I中臺(tái)對(duì)主觀項(xiàng)的處理，與客觀項(xiàng)不同，主要通過對(duì)主觀項(xiàng)內(nèi)容結(jié)構(gòu)化梳理，建立“招標(biāo)文件&投標(biāo)文件”比對(duì)分析的閱讀導(dǎo)航，并支持關(guān)聯(lián)定位原文位置，輔助評(píng)審專家，不再將精力耗費(fèi)在海量信息查找上，專注專業(yè)領(lǐng)域評(píng)審。

平臺(tái)智能生成的評(píng)標(biāo)分析報(bào)告，作為輔助的證據(jù)鏈報(bào)告，幫助合規(guī)監(jiān)測(cè)或?qū)徲?jì)環(huán)節(jié)，有據(jù)可依。降低專家的“自由裁量權(quán)”，讓招采評(píng)審更客觀公正。