評標作為采購運營的重要一環，其效率與準確性直接關系到企業的競爭力和市場響應速度。然而，從海量標書收集整理，到逐一審閱打分，每一個環節都離不開人力密集型操作。這不僅導致效率低下，還容易因人為誤差，影響評審結果的公正性。

那么，借助時下大火的通用大模型，幫助企業、評標專家智能分析并生成評標報告，可行嗎？理想很豐滿，現實太骨感。

通用大模型與B端所需的精準答案“相悖”

與C端不同，B端場景下的大模型，不再是一個簡單的問答機器，需要變成強大的業務邏輯處理器，它必須理解和處理復雜行業、應用場景的特定語境，給出深度和精準的答案。

而大模型推理的精準度，高度依賴“被投喂”的訓練語料。在B端，企業通常擁有大量、私有的事實性知識，很多知識還是企業核心資產。通用大模型無法對上述知識數據“抓取”分析，就會導致事實性偏差、胡說八道急劇上升。

具體到采購評標場景，不同采購人、采購項目選擇供應商的標準差異巨大，有的資質占比大、有的履約分量重。如果用通用大模型來做決策，就會導致“不同采購項目，同一判斷標準”“同一項目，多次詢問，結果不一”等現象。“稀里糊涂”“模棱兩可”在企業采購場景下，是不可接受，甚至是致命的。

大模型用于采購評標，法官VS律師？

因此，想要將大模型應用于采購評標，就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。

由于任何一個大模型都是人工訓練出來的，即便是采購行業大模型，用在評標中，也做不了“法官”，只能做“律師”，像律師一樣提供證據鏈和建議的結果，這個結果一定要是可解釋的，是有過程的，最終讓法官（評標專家）去決策。

北京筑龍研發的智能評標系統，就是基于上述理念而研發的。系統基于自然語言處理（NLP）、OCR等技術，用AI承擔招投標文件的內容提取、分析比對、自動定位等工作，專家借助AI給出的數據鏈和比對結果，快速給出準確結論。

智能輔助評標，讓評標更簡單、也更高效

AI解析標書，快速定位關鍵項。智能評標系統，能夠對評標點、應標點進行結構化解析，建立比對分析的閱讀導航，并支持關聯定位原文位置，快速回溯決策；不論是文本、圖片，還是表格，都能識別分析。讓智能輔助評標，真正實現“無盲區”“無盲點”。

智能清標，“一鍵”批量檢查。系統可以對標書中的客觀信息（企業規模、資質、信譽、財務狀況等）進行符合性比對，篩出“硬件”不符的投標方；資料缺失、內容前后不一致、不滿足評標要求等，系統也都會“高亮”提示；此外，系統還能自動生成評標分析報告，標書合格與否、原因如何，直觀呈現，為專家評標提供客觀依據。

圍串標分析，降低專家“自由裁量權”。系統能夠對兩份或兩份以上投標文件進行圍串標鑒定，分析投標人的關鍵信息、股權關系、上傳/下載IP地址、設備MAC碼、造價鎖等軟硬件指標，全方位鑒別圍串標風險；即便在投標文件在形式、順序、格式上做了調整，也能被識別出來。值得注意的是，對標書進行雷同性檢查時，系統會自動過濾“來自投標文件中的標書內容”，如通用承諾、審計報告等，避免圍串標審查“誤傷”合規標書。專業精準的圍串標分析，既幫助專家快速找到“問題標書”，也能平衡專家“自由裁量權”，讓采購評標更客觀合規。