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北京筑龍:AI賦能采購供應鏈從“技術應用”邁向“價值創造”

來源:投影時代 更新日期:2025-09-23 作者:佚名

    當人工智能技術從通用領域的“概念熱”轉向垂直行業的“落地深”,招標采購領域正迎來一場由技術驅動的效率革命與合規升級。作為深耕采購供應鏈數智化轉型二十余年的領軍企業,北京筑龍摒棄大模型“大而全”的泛化競爭路徑,憑借對招采業務場景的深刻理解、海量行業數據積累與前沿技術整合能力,將AI技術與文件編制、審查、評標、圍串標分析四大核心環節深度融合,打造出真正“懂招采、能落地、創價值”的智能化解決方案,重新定義了招采領域的智能化標準。

    AI文件編制:效率提升70%背后的“技術邏輯”

    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、高效推進的關鍵。北京筑龍依托“標準化模板庫+結構化數據處理+動態合規檢測”三重技術架構,讓文件編制從“人工拼湊”轉向“智能生成”。

北京筑龍:AI賦能采購供應鏈從“技術應用”邁向“價值創造”

    在技術實現上,系統通過自然語言處理(NLP)技術解析用戶需求,自動匹配行業標準化模板庫中的對應模塊;同時,基于知識圖譜技術關聯歷史同類項目數據,智能推薦資質要求、業績標準、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。更關鍵的是,動態合規檢測引擎實時對接國家法律法規庫、行業標準與企業內部制度,通過規則引擎與案例比對算法,自動識別條款中的合規風險點并預警,從技術層面將合規偏差率降至最低。

    “我們的目標不是簡單的‘模板調用’,而是讓AI理解項目的業務屬性——比如電力工程與市政工程的資質要求差異、大型設備采購與服務采購的評標邏輯區別!北本┲埣夹g負責人表示,正是這種“業務場景化”的技術設計,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,兼顧效率與規范。

    招標文件智能審查:90%效率提升的“合規技術護城河”

    招標文件審查是防范招采爭議、保障公平競爭的核心環節,但傳統人工審查面臨效率低、疏漏率高、標準不統一等痛點。北京筑龍通過構建“立體化審查矩陣”,將AI技術深度應用于審查全流程,實現“審查效率提升90%、人為疏漏歸零”的突破。

北京筑龍:AI賦能采購供應鏈從“技術應用”邁向“價值創造”

    該矩陣的技術核心在于“多維度智能檢測算法”與“法律依據自動匹配系統”。一方面,AI通過文本分析技術對招標文件的合規性(是否符合《招標投標法》等法規)、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,確保審查結果“有理可依、有據可查”。

    智能輔助評標:OCR與NLP打造“透明化評審新范式”

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

北京筑龍:AI賦能采購供應鏈從“技術應用”邁向“價值創造”

    從技術路徑看,系統首先通過OCR技術將投標文件中的非結構化數據(如財務報表、資質證書掃描件)轉化為結構化數據,再借助NLP技術解析招標文件中的評審要求,建立“評審點-應標項”的關聯映射,支持專家快速定位關鍵信息——例如自動提取投標文件中的各年份財務數據,與招標文件要求精準匹配。

    對于定性、定量評審點,AI通過規則引擎與歷史評審數據訓練模型,自動給出評分結果并附帶判斷依據,確保評審過程“透明可追溯”;同時,系統會將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”的人機協同模式,既提升了評審效率,又保障了評審質量,實現“效率與公正”的雙重平衡。

    AI+圍串標分析:數據挖掘讓風險“無處遁形”

    圍串標是招采領域的“頑疾”,傳統排查方式難以發現隱蔽的關聯關系與異常行為。北京筑龍基于“自然語言處理+數據挖掘+關聯圖譜分析”技術,構建“五維圍串標智能檢查體系”,從標書內容、關鍵信息、硬件溯源、股權關聯、報價規律五大維度,實現對圍串標風險的穿透式識別。

北京筑龍:AI賦能采購供應鏈從“技術應用”邁向“價值創造”

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

    “圍串標的核心是‘隱藏關聯’,而AI的優勢在于從海量數據中挖掘人類難以察覺的關聯關系!北本┲埉a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,為企業挽回潛在經濟損失。

    以“業務適配”破局:打造招采AI的“行業化標桿”

    在AI技術向垂直行業滲透的過程中,“泛化模型”往往面臨“懂技術但不懂業務”的痛點。北京筑龍的核心競爭力,在于將“前沿技術”與“招采專業”深度融合——一方面整合國內頂尖科技企業的大模型能力,另一方面依托二十余年招采服務經驗,將行業規則、業務流程、歷史數據轉化為AI訓練的“業務知識圖譜”,對大模型進行定向優化。

    這種“技術+業務”的雙輪驅動,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、建筑等多個領域,成為推動招采數字化轉型的核心力量。在人工智能深度賦能產業的浪潮中,北京筑龍正以“行業深耕者”的姿態,引領招采領域走向更高效、更合規、更智能的未來。

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