大模型辅助采购评标,专业“证据链”驱动专家精准决策
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。
- 深圳宝安区航城街道办领导莅临富能数字健康产业城,共谋大健康产业发展新篇章!
- 舒华体育第七代全新形象终端门店落地泉州
- 高质量发展提速 长虹美菱入围50强榜单
- 瑞熙恩电气成为洲际航天阿布扎比航天城—首批合作伙伴
- 江映蓉无惧争议,用健康的生活方式传递阳光能量
- 欧洲杯熬夜看球 你的必备美菱冰箱神器
- In Rapid Rise of AI, Employers Turn to Business School Graduates for Human Skills
- 鑫海移民荣耀时刻:成功案例集锦 — 美国、加拿大、新西兰、澳洲、欧洲、中国香港移民,硕果累累!
- 国美金融科技发布2023年度报告 商业保理稳中向好 多元化协同发展
- 科立讯携应急通信解决方案及实战应用亮相长三角国际应急博览会
- 领航者曹丰良:以卓越智慧引领华夏董秘俱乐部步入新时代
- 共铸辉煌,开启电源行业新篇章
- 迎接汽车电子爆发关键节点,与AWC 2024一起“智”胜未来!
- 遍撒爱种,广植人心 | 廖顺喜为名下公益基金会勾勒宏大愿景
- 译筑科技多项目呈现BIM+管理系统应用实践!
- 聚力同行 破局标新——雷允上集团相约西普会
- ”以旧换新“国家政策加码,中宇厨卫积极响应!
- 祁门决赛揭晓!寻找“小城更新浪潮”中的新解法
- PUBG四月全新活动上线 邀你共赴挖“金”之旅
- 常州丁蜀建筑陶瓷厂生产仿古筒瓦古建琉璃瓦寺庙祠堂瓦片厂家批发
- Bureau Veritas Targets a Step Change in Growth and Shareholder Returns
- Allegro DVT推出业内首款实时VVC/H.266编码IP
- 有谁知道欧孚光电矿用网线的安装方式有哪些?
- 远程醇氢重卡亮相贵州 实力诠释“醇比油省”
- 生产交车两旺,醇氢生态科技晋中工厂迎春季“开门红”
- 「老·汇演了」! 广东广播电视台老年大学文艺汇演精彩收官
- 重庆120救护车润兴医疗服务站为重症患者提供安全转运
- 姚安娜新剧《猎冰》开播,素颜出演警察角色值得期待
- Recursion Announces Plans to Open New Office in London
- 2024中国南京金秋经贸洽谈会体育名城专场暨南京青奥会十周年系列活动圆满举行
推荐
- 海南大学生返校机票贵 有什么好的解决办法吗? 近日,有网友在“人民网领导留言板&rdqu 资讯
- 看新东方创始人俞敏洪如何回应董宇辉新号分流的? (来源:中国证券报) 东方甄选净利润大幅下滑 资讯
- 中央气象台连发四则气象灾害预警 暴雪橙色预警+冰冻橙色预警+大雾黄色预警+ 资讯
- 国足13次出战亚洲杯首次小组赛0进球 北京时间1月23日消息,2023亚洲杯小组 资讯
- 周星驰新片《少林女足》在台湾省举办海选,吸引了不少素人和足球爱好者前来参加 周星驰新片《少林女足》在台湾省举办海选,吸 资讯
- 男子“机闹”后航班取消,同机旅客准备集体起诉 1月4日,一男子大闹飞机致航班取消的新闻登上 资讯
- 抖音直播“新红人”进攻本地生活领域 不难看出,抖音本地生活正借由直播向本地生活 资讯
- 产业数字化 为何需要一朵实体云? 改革开放前,国内供应链主要依靠指标拉动,其逻 资讯
- 奥运冠军刘翔更新社交账号晒出近照 时隔473天更新动态! 2月20日凌晨2点,奥运冠军刘翔更新社交账号晒 资讯
- 新增供热能力3200万平方米 新疆最大热电联产项目开工 昨天(26日),新疆最大的热电联产项目—&md 资讯