评标作为采购运营的重要一环，其效率与准确性直接关系到企业的竞争力和市场响应速度。然而，从海量标书收集整理，到逐一审阅打分，每一个环节都离不开人力密集型操作。这不仅导致效率低下，还容易因人为误差，影响评审结果的公正性。

那么，借助时下大火的通用大模型，帮助企业、评标专家智能分析并生成评标报告，可行吗？理想很丰满，现实太骨感。

通用大模型与B端所需的精准答案“相悖”

与C端不同，B端场景下的大模型，不再是一个简单的问答机器，需要变成强大的业务逻辑处理器，它必须理解和处理复杂行业、应用场景的特定语境，给出深度和精准的答案。

而大模型推理的精准度，高度依赖“被投喂”的训练语料。在B端，企业通常拥有大量、私有的事实性知识，很多知识还是企业核心资产。通用大模型无法对上述知识数据“抓取”分析，就会导致事实性偏差、胡说八道急剧上升。

具体到采购评标场景，不同采购人、采购项目选择供应商的标准差异巨大，有的资质占比大、有的履约分量重。如果用通用大模型来做决策，就会导致“不同采购项目，同一判断标准”“同一项目，多次询问，结果不一”等现象。“稀里糊涂”“模棱两可”在企业采购场景下，是不可接受，甚至是致命的。

大模型用于采购评标，法官VS律师？

因此，想要将大模型应用于采购评标，就需要借助采购垂直领域行业大模型，前期对大量的招标、投标文本进行深度学习，并依靠人工采集和标注的方法，不断校正偏差，才能确保其在该领域的专业度和精准度。

由于任何一个大模型都是人工训练出来的，即便是采购行业大模型，用在评标中，也做不了“法官”，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，是有过程的，最终让法官（评标专家）去决策。

北京筑龙研发的智能评标系统，就是基于上述理念而研发的。系统基于自然语言处理（NLP）、OCR等技术，用AI承担招投标文件的内容提取、分析比对、自动定位等工作，专家借助AI给出的数据链和比对结果，快速给出准确结论。

智能辅助评标，让评标更简单、也更高效

AI解析标书，快速定位关键项。智能评标系统，能够对评标点、应标点进行结构化解析，建立比对分析的阅读导航，并支持关联定位原文位置，快速回溯决策；不论是文本、图片，还是表格，都能识别分析。让智能辅助评标，真正实现“无盲区”“无盲点”。

智能清标，“一键”批量检查。系统可以对标书中的客观信息（企业规模、资质、信誉、财务状况等）进行符合性比对，筛出“硬件”不符的投标方；资料缺失、内容前后不一致、不满足评标要求等，系统也都会“高亮”提示；此外，系统还能自动生成评标分析报告，标书合格与否、原因如何，直观呈现，为专家评标提供客观依据。

围串标分析，降低专家“自由裁量权”。系统能够对两份或两份以上投标文件进行围串标鉴定，分析投标人的关键信息、股权关系、上传/下载IP地址、设备MAC码、造价锁等软硬件指标，全方位鉴别围串标风险；即便在投标文件在形式、顺序、格式上做了调整，也能被识别出来。值得注意的是，对标书进行雷同性检查时，系统会自动过滤“来自投标文件中的标书内容”，如通用承诺、审计报告等，避免围串标审查“误伤”合规标书。专业精准的围串标分析，既帮助专家快速找到“问题标书”，也能平衡专家“自由裁量权”，让采购评标更客观合规。

 

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