传统采购评审，受限于人工处理能力，普遍存在审核效率低下、围标串标识别滞后、评标决策主观性强等系统性难题。随着ChatGPT、DeepSeek等在金融、招聘等B端应用场景的实践，采购管理部门似乎也看到了“大模型＋采购评审”深度融合的可能性，有些已经考虑布局上述通用大模型。

但热潮之下也需要冷思考：采购评审，其严肃性、复杂性和低容错性，使得“AI＋评审”的磨合之路，注定道阻且长。北京筑龙认为，采购评审布局大模型，首先要“祛魅”。

技术“祛魅”：“全能主义”幻想

常见误区：

认为大模型可完全替代人工，处理包括围标识别、合同风险预测、评标报告生成、定标等全链条需求。

现实落差：

当前技术对多模态数据（如施工图纸、设备参数表）解析准确率不足75％；

大模型推理的精准度，高度依赖“被投喂”的训练语料。目前，对于供应商显性＆隐形关联数据、行为特征、行业物料数据等多源信息，单一模型覆盖率低于60％。

纠偏路径：

“AI助理”定位：目前大模型技术，用于采购评审，只能承担“助理”职责，用于处理规则性工作（条款规则校验）和数据分析（报价离散度计算）；

北京筑龙建议：招采评标中引入大模型，可以考虑“AI辅助＋人工审核”混合模式，AI负责对客观项（企业规模、资质、信誉、财务状况等）进行符合性比对；专家专注施工方案的创新性评估。

二、业务“祛魅”：“全流程自动化”的绝对幻想

常见误区：

期待AI实现采购业务，从招标文件发布、评标定标到合同归档的全流程自动化；

忽视线下资质原件核验、现场踏勘等必要环节的不可替代性。

现实落差：

就AI评审这一业务环节来说，目前技术只能支持对标书客观项的评判，主观项的评判，仍依赖行业专家。更不必说采购业务全流程智能化、无人化；

招标采购涉及资格预审、评标委员会组建、合同签订等复杂流程，传统规则引擎难以覆盖动态业务逻辑。例如，通用大模型可能误判技术标中的施工进度图风险，需结合多模态分析能力。

纠偏路径：

北京筑龙建议：

将招采流程拆分为需求解析、供应商评估、合同管理等独立模块，针对不同场景动态组合模型组件；

构建招采专用知识图谱，整合法规库、历史判例、供应链风险事件，通过微调（Fine－tuning）强化模型的专业性；

引入招标专家参与模型反馈闭环，对AI生成的评标建议进行标注修正，形成“人机协作”迭代机制。

三、合规“祛魅”：风险防控的绝对信任

常见误区：

认为AI可100％识别围标串标、排除腐败风险；

认为模型输出结果可直接作为审计依据。

现实落差：

某医疗设备集采中，AI因未识别创新型技术方案，误淘汰两家优质供应商；

监管部门明确要求评审报告需记录人工复核AI建议的过程。

纠偏路径：

北京筑龙认为：需要明确大模型用于采购评审，可以作“律师”而不是“法官”。它需要向律师一样提供证据链和建议，最终让法官（评审专家）去决策；

北京筑龙建议：模型生成的评审报告，一定要具备“可回溯”的能力。比如，对标书中的客观信息进行结构化解析后，建立比对分析的阅读导航，并支持关联定位原投标报告位置，辅助专家借助“AI助手”快速复核。

跨场景“祛魅”：单模型普世“全招采”

常见误区：

认为同一模型可无缝适配货物、工程、服务等不同采购类型的采购评审；

通用大模型，拿过来就能用；他们企业可用，我们也能直接使用。

现实落差：

某建筑集团将货物采购模型直接用于EPC招标，条款合规性准确率从92％暴跌至47％；

B端企业拥有大量、私有的事实性数据，很多数据还是企业核心资产，通用大模型无法抓取分析，就会导致实性偏差、胡说八道急剧上升。

纠偏路径：

北京筑龙建议：需要借助采购垂直领域行业大模型，前期对大量的招标、投标文本进行深度学习，并依靠人工采集和标注的方法，不断校正偏差，才能确保其在该领域的专业度和精准度。

AI大模型在B端招投标采购领域的应用潜力巨大，但其落地需攻克数据、模型与流程适配的多重难关。通过“垂直调优＋动态验证＋人机协同”的综合策略，企业可逐步构建可信赖的智能系统，实现从效率提升到决策赋能的跨越。