當前央國企招標評審面臨兩大核心挑戰：評審效率瓶頸與錯漏審導致的合規風險。專家審核資質文件需逐項比對，技術參數匹配需跨系統驗證，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，為采購評審提質增效提供了可能。但就目前的技術而言，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鏈和建議的結果，這個結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而來。相較于通用大模型，智宇AI中臺，專注招采垂直領域，通過“被投喂”大量招標、投標文本，并結合人工采集和標注，不斷校正偏差，為評標專家提高可靠的評標“證據鏈”和建議結果。
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。客觀項的判定規則通常具有強確定性（例如“具備ISO9001證書得2分，否則不得分”），無需專業經驗。而一份200頁工程類標書，平均包含200-300項客觀參數（如資質條款、技術規格、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。某設計院測算發現，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，將行業知識庫（如《招標投標法實施條例》）、企業歷史數據與通用大模型結合，形成招標采購知識圖譜，能夠避免通用大模型在垂直領域應用的“幻覺”問題；再基于OCR NLP技術解析投標文件中的資質證書、財務報表等，與招標清單的單價、數量偏差，進行比對，分鐘級完成數百客觀項的審核。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變身結構化梳理“助手”
而標書的主觀項（如技術方案可行性、供應鏈穩定性）通常依賴非結構化文本（投標文件、履約記錄）的定性分析，專家需手動提取關鍵信息，耗時且易遺漏。另一方面，由于缺乏統一的量化標準，專家評分容易受到個人經驗、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容結構化梳理，建立“招標文件&投標文件”比對分析的閱讀導航，并支持關聯定位原文位置，輔助評審專家，不再將精力耗費在海量信息查找上，專注專業領域評審。
平臺智能生成的評標分析報告，作為輔助的證據鏈報告，幫助合規監測或審計環節，有據可依。降低專家的“自由裁量權”，讓招采評審更客觀公正。
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