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北京筑龙:AI赋能采购供应链从“技术应用”迈向“价值创造”

来源:投影时代 更新日期:2025-09-23 作者:佚名

    当人工智能技术从通用领域的“概念热”转向垂直行业的“落地深”,招标采购领域正迎来一场由技术驱动的效率革命与合规升级。作为深耕采购供应链数智化转型二十余年的领军企业,北京筑龙摒弃大模型“大而全”的泛化竞争路径,凭借对招采业务场景的深刻理解、海量行业数据积累与前沿技术整合能力,将AI技术与文件编制、审查、评标、围串标分析四大核心环节深度融合,打造出真正“懂招采、能落地、创价值”的智能化解决方案,重新定义了招采领域的智能化标准。

    AI文件编制:效率提升70%背后的“技术逻辑”

    招标文件与采购方案的编制,是招采工作的起点,也是确保项目合规、高效推进的关键。北京筑龙依托“标准化模板库+结构化数据处理+动态合规检测”三重技术架构,让文件编制从“人工拼凑”转向“智能生成”。

北京筑龙:AI赋能采购供应链从“技术应用”迈向“价值创造”

    在技术实现上,系统通过自然语言处理(NLP)技术解析用户需求,自动匹配行业标准化模板库中的对应模块;同时,基于知识图谱技术关联历史同类项目数据,智能推荐资质要求、业绩标准、评标办法等核心条款,支持一键溯源与替换,大幅减少重复劳动。更关键的是,动态合规检测引擎实时对接国家法律法规库、行业标准与企业内部制度,通过规则引擎与案例比对算法,自动识别条款中的合规风险点并预警,从技术层面将合规偏差率降至最低。

    “我们的目标不是简单的‘模板调用’,而是让AI理解项目的业务属性——比如电力工程与市政工程的资质要求差异、大型设备采购与服务采购的评标逻辑区别。”北京筑龙技术负责人表示,正是这种“业务场景化”的技术设计,使得文件编制周期缩短70%以上,同时确保每一份文件都精准适配项目需求,兼顾效率与规范。

    招标文件智能审查:90%效率提升的“合规技术护城河”

    招标文件审查是防范招采争议、保障公平竞争的核心环节,但传统人工审查面临效率低、疏漏率高、标准不统一等痛点。北京筑龙通过构建“立体化审查矩阵”,将AI技术深度应用于审查全流程,实现“审查效率提升90%、人为疏漏归零”的突破。

北京筑龙:AI赋能采购供应链从“技术应用”迈向“价值创造”

    该矩阵的技术核心在于“多维度智能检测算法”与“法律依据自动匹配系统”。一方面,AI通过文本分析技术对招标文件的合规性(是否符合《招标投标法》等法规)、逻辑性(条款间是否矛盾)、歧视性(是否存在地域、所有制限制)、一致性(前后表述是否统一)进行全维度扫描,自动标识风险条款并生成提示;另一方面,系统基于法律知识图谱,为每一个风险点自动匹配对应的法律条文与政策依据,确保审查结果“有理可依、有据可查”。

    智能辅助评标:OCR与NLP打造“透明化评审新范式”

    评标环节的效率与公正性,直接影响招采结果的可信度。北京筑龙将AI、OCR(光学字符识别)、NLP等技术融合,打造“智能辅助评审系统”,在保留专家最终复核权的前提下,实现评审全流程的自动化、透明化与可追溯。

北京筑龙:AI赋能采购供应链从“技术应用”迈向“价值创造”

    从技术路径看,系统首先通过OCR技术将投标文件中的非结构化数据(如财务报表、资质证书扫描件)转化为结构化数据,再借助NLP技术解析招标文件中的评审要求,建立“评审点-应标项”的关联映射,支持专家快速定位关键信息——例如自动提取投标文件中的各年份财务数据,与招标文件要求精准匹配。

    对于定性、定量评审点,AI通过规则引擎与历史评审数据训练模型,自动给出评分结果并附带判断依据,确保评审过程“透明可追溯”;同时,系统会将AI评分与专家打分进行智能比对,通过差异分析算法识别“评分异常”,有效监督“评标不专”“打分随意”等问题。这种“AI预处理+专家复核”的人机协同模式,既提升了评审效率,又保障了评审质量,实现“效率与公正”的双重平衡。

    AI+围串标分析:数据挖掘让风险“无处遁形”

    围串标是招采领域的“顽疾”,传统排查方式难以发现隐蔽的关联关系与异常行为。北京筑龙基于“自然语言处理+数据挖掘+关联图谱分析”技术,构建“五维围串标智能检查体系”,从标书内容、关键信息、硬件溯源、股权关联、报价规律五大维度,实现对围串标风险的穿透式识别。

北京筑龙:AI赋能采购供应链从“技术应用”迈向“价值创造”

    在技术落地中,AI通过文本查重算法比对不同投标文件的内容相似度,识别“标书抄袭”风险;通过关键信息交叉核验(如投标单位联系人、联系方式重合度)锁定异常关联;通过硬件信息溯源(如投标文件生成设备的硬盘序列号、MAC地址)发现“同一设备编制多份标书”的线索;借助股权关联图谱穿透核查投标单位背后的实际控制人,识别“关联企业投标”;同时,通过报价规律分析算法,对投标报价的离散度、不平衡报价比例进行智能预警,发现“报价串通”痕迹。

    “围串标的核心是‘隐藏关联’,而AI的优势在于从海量数据中挖掘人类难以察觉的关联关系。”北京筑龙产品负责人介绍,该体系已在多个大型招采项目中应用,成功识别多起隐蔽围串标行为,为企业挽回潜在经济损失。

    以“业务适配”破局:打造招采AI的“行业化标杆”

    在AI技术向垂直行业渗透的过程中,“泛化模型”往往面临“懂技术但不懂业务”的痛点。北京筑龙的核心竞争力,在于将“前沿技术”与“招采专业”深度融合——一方面整合国内顶尖科技企业的大模型能力,另一方面依托二十余年招采服务经验,将行业规则、业务流程、历史数据转化为AI训练的“业务知识图谱”,对大模型进行定向优化。

    这种“技术+业务”的双轮驱动,让AI摆脱了“模糊化响应”的困境,能够精准理解招采场景中的专业需求。如今,北京筑龙的采购供应链智能化解决方案已覆盖超大型国央企、政府、能源、粮油、乳业、建筑等多个领域,成为推动招采数字化转型的核心力量。在人工智能深度赋能产业的浪潮中,北京筑龙正以“行业深耕者”的姿态,引领招采领域走向更高效、更合规、更智能的未来。

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