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大模型輔助采購評(píng)標(biāo),專業(yè)“證據(jù)鏈”驅(qū)動(dòng)專家精準(zhǔn)決策

2024-10-10 11:46 來源:中國企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
 
大模型輔助采購評(píng)標(biāo),專業(yè)“證據(jù)鏈”驅(qū)動(dòng)專家精準(zhǔn)決策

評(píng)標(biāo)作為采購運(yùn)營的重要一環(huán),其效率與準(zhǔn)確性直接關(guān)系到企業(yè)的競爭力和市場響應(yīng)速度。然而,從海量標(biāo)書收集整理,到逐一審閱打分,每一個(gè)環(huán)節(jié)都離不開人力密集型操作。這不僅導(dǎo)致效率低下,還容易因人為誤差,影響評(píng)審結(jié)果的公正性。

那么,借助時(shí)下大火的通用大模型,幫助企業(yè)、評(píng)標(biāo)專家智能分析并生成評(píng)標(biāo)報(bào)告,可行嗎?理想很豐滿,現(xiàn)實(shí)太骨感。

通用大模型與B端所需的精準(zhǔn)答案“相?!?/strong>

與C端不同,B端場景下的大模型,不再是一個(gè)簡單的問答機(jī)器,需要變成強(qiáng)大的業(yè)務(wù)邏輯處理器,它必須理解和處理復(fù)雜行業(yè)、應(yīng)用場景的特定語境,給出深度和精準(zhǔn)的答案。

而大模型推理的精準(zhǔn)度,高度依賴“被投喂”的訓(xùn)練語料。在B端,企業(yè)通常擁有大量、私有的事實(shí)性知識(shí),很多知識(shí)還是企業(yè)核心資產(chǎn)。通用大模型無法對(duì)上述知識(shí)數(shù)據(jù)“抓取”分析,就會(huì)導(dǎo)致事實(shí)性偏差、胡說八道急劇上升。

具體到采購評(píng)標(biāo)場景,不同采購人、采購項(xiàng)目選擇供應(yīng)商的標(biāo)準(zhǔn)差異巨大,有的資質(zhì)占比大、有的履約分量重。如果用通用大模型來做決策,就會(huì)導(dǎo)致“不同采購項(xiàng)目,同一判斷標(biāo)準(zhǔn)”“同一項(xiàng)目,多次詢問,結(jié)果不一”等現(xiàn)象。“稀里糊涂”“模棱兩可”在企業(yè)采購場景下,是不可接受,甚至是致命的。

大模型用于采購評(píng)標(biāo),法官VS律師?

因此,想要將大模型應(yīng)用于采購評(píng)標(biāo),就需要借助采購垂直領(lǐng)域行業(yè)大模型,前期對(duì)大量的招標(biāo)、投標(biāo)文本進(jìn)行深度學(xué)習(xí),并依靠人工采集和標(biāo)注的方法,不斷校正偏差,才能確保其在該領(lǐng)域的專業(yè)度和精準(zhǔn)度。

由于任何一個(gè)大模型都是人工訓(xùn)練出來的,即便是采購行業(yè)大模型,用在評(píng)標(biāo)中,也做不了“法官”,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(gè)結(jié)果一定要是可解釋的,是有過程的,最終讓法官(評(píng)標(biāo)專家)去決策。

北京筑龍研發(fā)的智能評(píng)標(biāo)系統(tǒng),就是基于上述理念而研發(fā)的。系統(tǒng)基于自然語言處理(NLP)、OCR等技術(shù),用AI承擔(dān)招投標(biāo)文件的內(nèi)容提取、分析比對(duì)、自動(dòng)定位等工作,專家借助AI給出的數(shù)據(jù)鏈和比對(duì)結(jié)果,快速給出準(zhǔn)確結(jié)論。

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智能輔助評(píng)標(biāo),讓評(píng)標(biāo)更簡單、也更高效

AI解析標(biāo)書,快速定位關(guān)鍵項(xiàng)。智能評(píng)標(biāo)系統(tǒng),能夠?qū)υu(píng)標(biāo)點(diǎn)、應(yīng)標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析,建立比對(duì)分析的閱讀導(dǎo)航,并支持關(guān)聯(lián)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(shí)別分析。讓智能輔助評(píng)標(biāo),真正實(shí)現(xiàn)“無盲區(qū)”“無盲點(diǎn)”。

智能清標(biāo),“一鍵”批量檢查。系統(tǒng)可以對(duì)標(biāo)書中的客觀信息(企業(yè)規(guī)模、資質(zhì)、信譽(yù)、財(cái)務(wù)狀況等)進(jìn)行符合性比對(duì),篩出“硬件”不符的投標(biāo)方;資料缺失、內(nèi)容前后不一致、不滿足評(píng)標(biāo)要求等,系統(tǒng)也都會(huì)“高亮”提示;此外,系統(tǒng)還能自動(dòng)生成評(píng)標(biāo)分析報(bào)告,標(biāo)書合格與否、原因如何,直觀呈現(xiàn),為專家評(píng)標(biāo)提供客觀依據(jù)。

圍串標(biāo)分析,降低專家“自由裁量權(quán)”。系統(tǒng)能夠?qū)煞莼騼煞菀陨贤稑?biāo)文件進(jìn)行圍串標(biāo)鑒定,分析投標(biāo)人的關(guān)鍵信息、股權(quán)關(guān)系、上傳/下載IP地址、設(shè)備MAC碼、造價(jià)鎖等軟硬件指標(biāo),全方位鑒別圍串標(biāo)風(fēng)險(xiǎn);即便在投標(biāo)文件在形式、順序、格式上做了調(diào)整,也能被識(shí)別出來。值得注意的是,對(duì)標(biāo)書進(jìn)行雷同性檢查時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)過濾“來自投標(biāo)文件中的標(biāo)書內(nèi)容”,如通用承諾、審計(jì)報(bào)告等,避免圍串標(biāo)審查“誤傷”合規(guī)標(biāo)書。專業(yè)精準(zhǔn)的圍串標(biāo)分析,既幫助專家快速找到“問題標(biāo)書”,也能平衡專家“自由裁量權(quán)”,讓采購評(píng)標(biāo)更客觀合規(guī)。


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