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北京筑龍:AI賦能采購供應鏈從“技術(shù)應用”邁向“價值創(chuàng)造”

2025-09-23 14:28 來源:中國企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
 
北京筑龍:AI賦能采購供應鏈從“技術(shù)應用”邁向“價值創(chuàng)造”

當人工智能技術(shù)從通用領(lǐng)域的“概念熱”轉(zhuǎn)向垂直行業(yè)的“落地深”,招標采購領(lǐng)域正迎來一場由技術(shù)驅(qū)動的效率革命與合規(guī)升級。作為深耕采購供應鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型二十余年的領(lǐng)軍企業(yè),北京筑龍摒棄大模型“大而全”的泛化競爭路徑,憑借對招采業(yè)務場景的深刻理解、海量行業(yè)數(shù)據(jù)積累與前沿技術(shù)整合能力,將AI技術(shù)與文件編制、審查、評標、圍串標分析四大核心環(huán)節(jié)深度融合,打造出真正“懂招采、能落地、創(chuàng)價值”的智能化解決方案,重新定義了招采領(lǐng)域的智能化標準。

AI文件編制:效率提升70%背后的“技術(shù)邏輯”

招標文件與采購方案的編制,是招采工作的起點,也是確保項目合規(guī)、高效推進的關(guān)鍵。北京筑龍依托“標準化模板庫+結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理+動態(tài)合規(guī)檢測”三重技術(shù)架構(gòu),讓文件編制從“人工拼湊”轉(zhuǎn)向“智能生成”。

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在技術(shù)實現(xiàn)上,系統(tǒng)通過自然語言處理(NLP)技術(shù)解析用戶需求,自動匹配行業(yè)標準化模板庫中的對應模塊;同時,基于知識圖譜技術(shù)關(guān)聯(lián)歷史同類項目數(shù)據(jù),智能推薦資質(zhì)要求、業(yè)績標準、評標辦法等核心條款,支持一鍵溯源與替換,大幅減少重復勞動。更關(guān)鍵的是,動態(tài)合規(guī)檢測引擎實時對接國家法律法規(guī)庫、行業(yè)標準與企業(yè)內(nèi)部制度,通過規(guī)則引擎與案例比對算法,自動識別條款中的合規(guī)風險點并預警,從技術(shù)層面將合規(guī)偏差率降至最低。

“我們的目標不是簡單的‘模板調(diào)用’,而是讓AI理解項目的業(yè)務屬性——比如電力工程與市政工程的資質(zhì)要求差異、大型設(shè)備采購與服務采購的評標邏輯區(qū)別。”北京筑龍技術(shù)負責人表示,正是這種“業(yè)務場景化”的技術(shù)設(shè)計,使得文件編制周期縮短70%以上,同時確保每一份文件都精準適配項目需求,兼顧效率與規(guī)范。

招標文件智能審查:90%效率提升的“合規(guī)技術(shù)護城河”

招標文件審查是防范招采爭議、保障公平競爭的核心環(huán)節(jié),但傳統(tǒng)人工審查面臨效率低、疏漏率高、標準不統(tǒng)一等痛點。北京筑龍通過構(gòu)建“立體化審查矩陣”,將AI技術(shù)深度應用于審查全流程,實現(xiàn)“審查效率提升90%、人為疏漏歸零”的突破。

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該矩陣的技術(shù)核心在于“多維度智能檢測算法”與“法律依據(jù)自動匹配系統(tǒng)”。一方面,AI通過文本分析技術(shù)對招標文件的合規(guī)性(是否符合《招標投標法》等法規(guī))、邏輯性(條款間是否矛盾)、歧視性(是否存在地域、所有制限制)、一致性(前后表述是否統(tǒng)一)進行全維度掃描,自動標識風險條款并生成提示;另一方面,系統(tǒng)基于法律知識圖譜,為每一個風險點自動匹配對應的法律條文與政策依據(jù),確保審查結(jié)果“有理可依、有據(jù)可查”。

智能輔助評標:OCR與NLP打造“透明化評審新范式”

評標環(huán)節(jié)的效率與公正性,直接影響招采結(jié)果的可信度。北京筑龍將AI、OCR(光學字符識別)、NLP等技術(shù)融合,打造“智能輔助評審系統(tǒng)”,在保留專家最終復核權(quán)的前提下,實現(xiàn)評審全流程的自動化、透明化與可追溯。

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從技術(shù)路徑看,系統(tǒng)首先通過OCR技術(shù)將投標文件中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如財務報表、資質(zhì)證書掃描件)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),再借助NLP技術(shù)解析招標文件中的評審要求,建立“評審點-應標項”的關(guān)聯(lián)映射,支持專家快速定位關(guān)鍵信息——例如自動提取投標文件中的各年份財務數(shù)據(jù),與招標文件要求精準匹配。

對于定性、定量評審點,AI通過規(guī)則引擎與歷史評審數(shù)據(jù)訓練模型,自動給出評分結(jié)果并附帶判斷依據(jù),確保評審過程“透明可追溯”;同時,系統(tǒng)會將AI評分與專家打分進行智能比對,通過差異分析算法識別“評分異常”,有效監(jiān)督“評標不?!薄按蚍蛛S意”等問題。這種“AI預處理+專家復核”的人機協(xié)同模式,既提升了評審效率,又保障了評審質(zhì)量,實現(xiàn)“效率與公正”的雙重平衡。

AI+圍串標分析:數(shù)據(jù)挖掘讓風險“無處遁形”

圍串標是招采領(lǐng)域的“頑疾”,傳統(tǒng)排查方式難以發(fā)現(xiàn)隱蔽的關(guān)聯(lián)關(guān)系與異常行為。北京筑龍基于“自然語言處理+數(shù)據(jù)挖掘+關(guān)聯(lián)圖譜分析”技術(shù),構(gòu)建“五維圍串標智能檢查體系”,從標書內(nèi)容、關(guān)鍵信息、硬件溯源、股權(quán)關(guān)聯(lián)、報價規(guī)律五大維度,實現(xiàn)對圍串標風險的穿透式識別。

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在技術(shù)落地中,AI通過文本查重算法比對不同投標文件的內(nèi)容相似度,識別“標書抄襲”風險;通過關(guān)鍵信息交叉核驗(如投標單位聯(lián)系人、聯(lián)系方式重合度)鎖定異常關(guān)聯(lián);通過硬件信息溯源(如投標文件生成設(shè)備的硬盤序列號、MAC地址)發(fā)現(xiàn)“同一設(shè)備編制多份標書”的線索;借助股權(quán)關(guān)聯(lián)圖譜穿透核查投標單位背后的實際控制人,識別“關(guān)聯(lián)企業(yè)投標”;同時,通過報價規(guī)律分析算法,對投標報價的離散度、不平衡報價比例進行智能預警,發(fā)現(xiàn)“報價串通”痕跡。

“圍串標的核心是‘隱藏關(guān)聯(lián)’,而AI的優(yōu)勢在于從海量數(shù)據(jù)中挖掘人類難以察覺的關(guān)聯(lián)關(guān)系。”北京筑龍產(chǎn)品負責人介紹,該體系已在多個大型招采項目中應用,成功識別多起隱蔽圍串標行為,為企業(yè)挽回潛在經(jīng)濟損失。

以“業(yè)務適配”破局:打造招采AI的“行業(yè)化標桿”

在AI技術(shù)向垂直行業(yè)滲透的過程中,“泛化模型”往往面臨“懂技術(shù)但不懂業(yè)務”的痛點。北京筑龍的核心競爭力,在于將“前沿技術(shù)”與“招采專業(yè)”深度融合——一方面整合國內(nèi)頂尖科技企業(yè)的大模型能力,另一方面依托二十余年招采服務經(jīng)驗,將行業(yè)規(guī)則、業(yè)務流程、歷史數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為AI訓練的“業(yè)務知識圖譜”,對大模型進行定向優(yōu)化。

這種“技術(shù)+業(yè)務”的雙輪驅(qū)動,讓AI擺脫了“模糊化響應”的困境,能夠精準理解招采場景中的專業(yè)需求。如今,北京筑龍的采購供應鏈智能化解決方案已覆蓋超大型國央企、政府、能源、糧油、乳業(yè)、建筑等多個領(lǐng)域,成為推動招采數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心力量。在人工智能深度賦能產(chǎn)業(yè)的浪潮中,北京筑龍正以“行業(yè)深耕者”的姿態(tài),引領(lǐng)招采領(lǐng)域走向更高效、更合規(guī)、更智能的未來。

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