以下是优化后的文章内容:
传统的采购评标中,存在以下问题:
1. 耗时长。例如,某个园林绿化项目有3000多家投标单位,11个评标专家需要花费4天时间完成资格审查。
2. 标准不一。不同类型项目的评审标准存在差异,专家对同类型项目的评审尺度可能不一致,容易出现错评、漏评。
3. 专业性不足。个别专家对于商务、技术领域的专业性把握不充分,影响评标质量。
4. 监管不到位。专家评标过程由于缺乏监管,违法违规行为很难有效封堵,既影响采购的合规性,也阻碍企业找到更匹配的供应商。
北京筑龙深入分析采购评标中的上述痛点后,借助先进的自然语言处理(NLP)和光学字符识别技术(OCR),研发出专注采购评标(或响应审查)的AI辅助工具。能够对标书(或响应文件)进行结构化解析、符合性比对、围串标检测。让专家将有限时间和精力,聚焦专业性的“评标决策”,而非“查找资料”;也辅助专家更精准、客观评标决策。
AI辅助专家,定位评标关键项。借助强大的内容提取和分析能力,能够对评标点、应标点进行结构化解析,建立比对分析的阅读导航,支持关联定位原文位置,快速回溯决策。针对评标中的客观性条款,系统能够快速识别和提取关键信息,如企业规模、资质、信誉、财务状况等,并进行符合性比对。此外,不论是文本、图片还是表格,都能识别分析,实现“无盲区”“无盲点”的智能辅助评标。这意味着,评标专家借助上述功能,不需要逐字逐句地阅读每一份标书,可以将精力聚焦“专业的采购评标”而非“繁琐的资料查找”。
智能评标报告作为辅助,降低专家“自由裁量权”。在围串标分析方面,系统能够对两份或两份以上投标文件进行围串标鉴定,全方位鉴别围串标风险。对标书进行雷同性检查时,系统自动过滤“来自投标文件中的标书内容”,如通用承诺、审计报告等,避免围串标审查“误伤”合规标书。除了鉴别内容层,系统借助“IT指标”进行围串标分析。比如投标人的上传/下载IP地址、设备MAC码、造价锁等,将围串标风险将至最低。此外,系统还能自动生成评标报告,直观呈现标书合格与否的原因,一方面为专家评标提供客观依据;另一方面,也作为专家评标合规与否的辅助证据。
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