北京筑龍：大模型應用在采購評審，首要工作是“祛魅”！
傳統采購評審，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：
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。
現實落差：
當前技術對多模態數據（如施工圖紙、設備參數表）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&隱形關聯數據、行為特征、行業物料數據等多源信息，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，用于處理規則性工作（條款規則校驗）和數據分析（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（企業規模、資質、信譽、財務狀況等）進行符合性比對；專家專注施工方案的創新性評估。
二、業務“祛魅”：“全流程自動化”的絕對幻想
常見誤區：
期待AI實現采購業務，從招標文件發布、評標定標到合同歸檔的全流程自動化；
忽視線下資質原件核驗、現場踏勘等必要環節的不可替代性。
現實落差：
就AI評審這一業務環節來說，目前技術只能支持對標書客觀項的評判，主觀項的評判，仍依賴行業專家。更不必說采購業務全流程智能化、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，傳統規則引擎難以覆蓋動態業務邏輯。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，針對不同場景動態組合模型組件；
構建招采專用知識圖譜，整合法規庫、歷史判例、供應鏈風險事件，通過微調（Fine-tuning）強化模型的專業性；
引入招標專家參與模型反饋閉環，對AI生成的評標建議進行標注修正，形成“人機協作”迭代機制。
三、合規“祛魅”：風險防控的絕對信任
常見誤區：
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。
現實落差：
某醫療設備集采中，AI因未識別創新型技術方案，誤淘汰兩家優質供應商；
監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”：單模型普世“全招采”
常見誤區：
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；他們企業可用，我們也能直接使用。
現實落差：
某建筑集團將貨物采購模型直接用于EPC招標，條款合規性準確率從92%暴跌至47%；
B端企業擁有大量、私有的事實性數據，很多數據還是企業核心資產，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，但其落地需攻克數據、模型與流程適配的多重難關。通過“垂直調優+動態驗證+人機協同”的綜合策略，企業可逐步構建可信賴的智能系統，實現從效率提升到決策賦能的跨越。
