北京筑龍：大模型應(yīng)用在采購評(píng)審，首要工作是“祛魅”！
傳統(tǒng)采購評(píng)審，受限于人工處理能力，普遍存在審核效率低下、圍標(biāo)串標(biāo)識(shí)別滯后、評(píng)標(biāo)決策主觀性強(qiáng)等系統(tǒng)性難題。隨著ChatGPT、DeepSeek等在金融、招聘等B端應(yīng)用場景的實(shí)踐，采購管理部門似乎也看到了“大模型+采購評(píng)審”深度融合的可能性，有些已經(jīng)考慮布局上述通用大模型。
但熱潮之下也需要冷思考：采購評(píng)審，其嚴(yán)肅性、復(fù)雜性和低容錯(cuò)性，使得“AI+評(píng)審”的磨合之路，注定道阻且長。北京筑龍認(rèn)為，采購評(píng)審布局大模型，首先要“祛魅”。
技術(shù)“祛魅”：“全能主義”幻想
常見誤區(qū)：
認(rèn)為大模型可完全替代人工，處理包括圍標(biāo)識(shí)別、合同風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、評(píng)標(biāo)報(bào)告生成、定標(biāo)等全鏈條需求。
現(xiàn)實(shí)落差：
當(dāng)前技術(shù)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)（如施工圖紙、設(shè)備參數(shù)表）解析準(zhǔn)確率不足75%；
大模型推理的精準(zhǔn)度，高度依賴“被投喂”的訓(xùn)練語料。目前，對(duì)于供應(yīng)商顯性&隱形關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、行為特征、行業(yè)物料數(shù)據(jù)等多源信息，單一模型覆蓋率低于60%。
糾偏路徑：
“AI助理”定位：目前大模型技術(shù)，用于采購評(píng)審，只能承擔(dān)“助理”職責(zé)，用于處理規(guī)則性工作（條款規(guī)則校驗(yàn)）和數(shù)據(jù)分析（報(bào)價(jià)離散度計(jì)算）；
北京筑龍建議：招采評(píng)標(biāo)中引入大模型，可以考慮“AI輔助+人工審核”混合模式，AI負(fù)責(zé)對(duì)客觀項(xiàng)（企業(yè)規(guī)模、資質(zhì)、信譽(yù)、財(cái)務(wù)狀況等）進(jìn)行符合性比對(duì)；專家專注施工方案的創(chuàng)新性評(píng)估。
二、業(yè)務(wù)“祛魅”：“全流程自動(dòng)化”的絕對(duì)幻想
常見誤區(qū)：
期待AI實(shí)現(xiàn)采購業(yè)務(wù)，從招標(biāo)文件發(fā)布、評(píng)標(biāo)定標(biāo)到合同歸檔的全流程自動(dòng)化；
忽視線下資質(zhì)原件核驗(yàn)、現(xiàn)場踏勘等必要環(huán)節(jié)的不可替代性。
現(xiàn)實(shí)落差：
就AI評(píng)審這一業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)來說，目前技術(shù)只能支持對(duì)標(biāo)書客觀項(xiàng)的評(píng)判，主觀項(xiàng)的評(píng)判，仍依賴行業(yè)專家。更不必說采購業(yè)務(wù)全流程智能化、無人化；
招標(biāo)采購涉及資格預(yù)審、評(píng)標(biāo)委員會(huì)組建、合同簽訂等復(fù)雜流程，傳統(tǒng)規(guī)則引擎難以覆蓋動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)邏輯。例如，通用大模型可能誤判技術(shù)標(biāo)中的施工進(jìn)度圖風(fēng)險(xiǎn)，需結(jié)合多模態(tài)分析能力。
糾偏路徑：
北京筑龍建議：
將招采流程拆分為需求解析、供應(yīng)商評(píng)估、合同管理等獨(dú)立模塊，針對(duì)不同場景動(dòng)態(tài)組合模型組件；
構(gòu)建招采專用知識(shí)圖譜，整合法規(guī)庫、歷史判例、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)事件，通過微調(diào)（Fine-tuning）強(qiáng)化模型的專業(yè)性；
引入招標(biāo)專家參與模型反饋閉環(huán)，對(duì)AI生成的評(píng)標(biāo)建議進(jìn)行標(biāo)注修正，形成“人機(jī)協(xié)作”迭代機(jī)制。
三、合規(guī)“祛魅”：風(fēng)險(xiǎn)防控的絕對(duì)信任
常見誤區(qū)：
認(rèn)為AI可100%識(shí)別圍標(biāo)串標(biāo)、排除腐敗風(fēng)險(xiǎn)；
認(rèn)為模型輸出結(jié)果可直接作為審計(jì)依據(jù)。
現(xiàn)實(shí)落差：
某醫(yī)療設(shè)備集采中，AI因未識(shí)別創(chuàng)新型技術(shù)方案，誤淘汰兩家優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商；
監(jiān)管部門明確要求評(píng)審報(bào)告需記錄人工復(fù)核AI建議的過程。
糾偏路徑：
北京筑龍認(rèn)為：需要明確大模型用于采購評(píng)審，可以作“律師”而不是“法官”。它需要向律師一樣提供證據(jù)鏈和建議，最終讓法官（評(píng)審專家）去決策；
北京筑龍建議：模型生成的評(píng)審報(bào)告，一定要具備“可回溯”的能力。比如，對(duì)標(biāo)書中的客觀信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析后，建立比對(duì)分析的閱讀導(dǎo)航，并支持關(guān)聯(lián)定位原投標(biāo)報(bào)告位置，輔助專家借助“AI助手”快速復(fù)核。
跨場景“祛魅”：單模型普世“全招采”
常見誤區(qū)：
認(rèn)為同一模型可無縫適配貨物、工程、服務(wù)等不同采購類型的采購評(píng)審；
通用大模型，拿過來就能用；他們企業(yè)可用，我們也能直接使用。
現(xiàn)實(shí)落差：
某建筑集團(tuán)將貨物采購模型直接用于EPC招標(biāo)，條款合規(guī)性準(zhǔn)確率從92%暴跌至47%；
B端企業(yè)擁有大量、私有的事實(shí)性數(shù)據(jù)，很多數(shù)據(jù)還是企業(yè)核心資產(chǎn)，通用大模型無法抓取分析，就會(huì)導(dǎo)致實(shí)性偏差、胡說八道急劇上升。
糾偏路徑：
北京筑龍建議：需要借助采購垂直領(lǐng)域行業(yè)大模型，前期對(duì)大量的招標(biāo)、投標(biāo)文本進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并依靠人工采集和標(biāo)注的方法，不斷校正偏差，才能確保其在該領(lǐng)域的專業(yè)度和精準(zhǔn)度。
AI大模型在B端招投標(biāo)采購領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大，但其落地需攻克數(shù)據(jù)、模型與流程適配的多重難關(guān)。通過“垂直調(diào)優(yōu)+動(dòng)態(tài)驗(yàn)證+人機(jī)協(xié)同”的綜合策略，企業(yè)可逐步構(gòu)建可信賴的智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從效率提升到?jīng)Q策賦能的跨越。
