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北京筑龍:大模型應用在采購評審,首要工作是“祛魅”!

2025-04-08 10:51   來源: 互聯(lián)網(wǎng)    閱讀次數(shù):3316

傳統(tǒng)采購評審,受限于人工處理能力,普遍存在審核效率低下、圍標串標識別滯后、評標決策主觀性強等系統(tǒng)性難題。隨著ChatGPT、DeepSeek等在金融、招聘等B端應用場景的實踐,采購管理部門似乎也看到了“大模型+采購評審”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:采購評審,其嚴肅性、復雜性和低容錯性,使得“AI+評審”的磨合之路,注定道阻且長北京筑龍認為,采購評審布局大模型,首先要“祛魅”。

技術“祛魅”:“全能主義”幻想

常見誤區(qū):

認為大模型可完全替代人工,處理包括圍標識別、合同風險預測、評標報告生成、定標等全鏈條需求。

現(xiàn)實落差:

當前技術對多模態(tài)數(shù)據(jù)(如施工圖紙、設備參數(shù)表)解析準確率不足75%;

大模型推理的精準度,高度依賴“被投喂”的訓練語料。目前,對于供應商顯性&隱形關聯(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,用于采購評審,只能承擔“助理”職責,用于處理規(guī)則性工作(條款規(guī)則校驗)和數(shù)據(jù)分析(報價離散度計算);

北京筑龍建議:招采評標中引入大模型,可以考慮“AI輔助+人工審核”混合模式,AI負責對客觀項(企業(yè)規(guī)模、資質(zhì)、信譽、財務狀況等)進行符合性比對;專家專注施工方案的創(chuàng)新性評估。

二、業(yè)務“祛魅”:“全流程自動化”的絕對幻想

常見誤區(qū):

期待AI實現(xiàn)采購業(yè)務,從招標文件發(fā)布、評標定標到合同歸檔的全流程自動化;

忽視線下資質(zhì)原件核驗、現(xiàn)場踏勘等必要環(huán)節(jié)的不可替代性。

現(xiàn)實落差:

就AI評審這一業(yè)務環(huán)節(jié)來說,目前技術只能支持對標書客觀項的評判,主觀項的評判,仍依賴行業(yè)專家。更不必說采購業(yè)務全流程智能化、無人化;

招標采購涉及資格預審、評標委員會組建、合同簽訂等復雜流程,傳統(tǒng)規(guī)則引擎難以覆蓋動態(tài)業(yè)務邏輯。例如,通用大模型可能誤判技術標中的施工進度圖風險,需結合多模態(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、供應商評估、合同管理等獨立模塊,針對不同場景動態(tài)組合模型組件;

構建招采專用知識圖譜,整合法規(guī)庫、歷史判例、供應鏈風險事件,通過微調(diào)(Fine-tuning)強化模型的專業(yè)性;

引入招標專家參與模型反饋閉環(huán),對AI生成的評標建議進行標注修正,形成“人機協(xié)作”迭代機制。

三、合規(guī)“祛魅”:風險防控的絕對信任

常見誤區(qū):

認為AI可100%識別圍標串標、排除腐敗風險;

認為模型輸出結果可直接作為審計依據(jù)。

現(xiàn)實落差:

某醫(yī)療設備集采中,AI因未識別創(chuàng)新型技術方案,誤淘汰兩家優(yōu)質(zhì)供應商;

監(jiān)管部門明確要求評審報告需記錄人工復核AI建議的過程。

糾偏路徑:

北京筑龍認為:需要明確大模型用于采購評審,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(評審專家)去決策;

北京筑龍建議:模型生成的評審報告,一定要具備“可回溯”的能力。比如,對標書中的客觀信息進行結構化解析后,建立比對分析的閱讀導航,并支持關聯(lián)定位原投標報告位置,輔助專家借助“AI助手”快速復核。

跨場景“祛魅”:單模型普“全招采”

常見誤區(qū):

認為同一模型可無縫適配貨物、工程、服務等不同采購類型的采購評審;

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)實落差:

某建筑集團將貨物采購模型直接用于EPC招標,條款合規(guī)性準確率從92%暴跌至47%;

B端企業(yè)擁有大量、私有的事實性數(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,就會導致實性偏差、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域行業(yè)大模型,前期對大量的招標、投標文本進行深度學習,并依靠人工采集和標注的方法,不斷校正偏差,才能確保其在該領域的專業(yè)度和精準度。

AI大模型在B端招投標采購領域的應用潛力巨大,但其落地需攻克數(shù)據(jù)、模型與流程適配的多重難關。通過“垂直調(diào)優(yōu)+動態(tài)驗證+人機協(xié)同”的綜合策略,企業(yè)可逐步構建可信賴的智能系統(tǒng),實現(xiàn)從效率提升到?jīng)Q策賦能的跨越。


責任編輯:林火火
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