當前央國企招標評審面臨兩大核心挑戰(zhàn)：評審效率瓶頸與錯漏審導致的合規(guī)風險。專家審核資質(zhì)文件需逐項比對，技術(shù)參數(shù)匹配需跨系統(tǒng)驗證，報價合理性分析需人工建模測算……效費比嚴重失衡。

大模型技術(shù)，為采購評審提質(zhì)增效提供了可能。但就目前的技術(shù)而言，可以肯定：用AI完全替代評審專家，進入無人評審階段，仍不可能。大模型用于采購評標，做不了“法官”，而只能做“律師”，像律師一樣提供證據(jù)鏈和建議的結(jié)果，這個結(jié)果一定要是可解釋的、有過程的，最終讓法官（評審專家）去決策。

北京筑龍的「智宇AI中臺」，就是基于上述邏輯研發(fā)而來。相較于通用大模型，智宇AI中臺，專注招采垂直領(lǐng)域，通過“被投喂”大量招標、投標文本，并結(jié)合人工采集和標注，不斷校正偏差，為評標專家提高可靠的評標“證據(jù)鏈”和建議結(jié)果。

重塑客觀項評審，周期從72h降至2.5h

專家評審過程中，客觀項的審核重復、繁瑣、項量巨大?？陀^項的判定規(guī)則通常具有強確定性（例如“具備ISO9001證書得2分，否則不得分”），無需專業(yè)經(jīng)驗。而一份200頁工程類標書，平均包含200-300項客觀參數(shù)（如資質(zhì)條款、技術(shù)規(guī)格、報價明細）。評審專家耗費大量時間處理低階的信息比對工作。某設(shè)計院測算發(fā)現(xiàn)，專家薪資成本中55%用于支付低技能勞動。

北京筑龍智宇AI中臺，首先引入RAG技術(shù)，將行業(yè)知識庫（如《招標投標法實施條例》）、企業(yè)歷史數(shù)據(jù)與通用大模型結(jié)合，形成招標采購知識圖譜，能夠避免通用大模型在垂直領(lǐng)域應(yīng)用的“幻覺”問題；再基于OCR+NLP技術(shù)解析投標文件中的資質(zhì)證書、財務(wù)報表等，與招標清單的單價、數(shù)量偏差，進行比對，分鐘級完成數(shù)百客觀項的審核。在提升評審效率的同時，大幅降低人工評審的錯看、漏看率。

主觀項評審，AI變身結(jié)構(gòu)化梳理“助手”

而標書的主觀項（如技術(shù)方案可行性、供應(yīng)鏈穩(wěn)定性）通常依賴非結(jié)構(gòu)化文本（投標文件、履約記錄）的定性分析，專家需手動提取關(guān)鍵信息，耗時且易遺漏。另一方面，由于缺乏統(tǒng)一的量化標準，專家評分容易受到個人經(jīng)驗、偏好影響，導致同一項目不同專家評分差異可達40%。

北京筑龍智宇AI中臺對主觀項的處理，與客觀項不同，主要通過對主觀項內(nèi)容結(jié)構(gòu)化梳理，建立“招標文件&投標文件”比對分析的閱讀導航，并支持關(guān)聯(lián)定位原文位置，輔助評審專家，不再將精力耗費在海量信息查找上，專注專業(yè)領(lǐng)域評審。

平臺智能生成的評標分析報告，作為輔助的證據(jù)鏈報告，幫助合規(guī)監(jiān)測或?qū)徲嫮h(huán)節(jié)，有據(jù)可依。降低專家的“自由裁量權(quán)”，讓招采評審更客觀公正。