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大模型用于招采评审，这样解决“AI幻觉”问题！
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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