在招投标领域，大模型技术正掀起效率革命，但“AI幻觉”问题曾是应用路上的绊脚石。所谓AI幻觉，即模型生成内容与事实不符或逻辑矛盾，如评标时错误解读招标条款。如今，通过技术迭代与场景深耕，大模型在招采评审中的表现愈发可靠，甚至能精准识别传统评审中的“盲区”。
AI如何破解评审难题？
传统评标中，专家需耗费大量时间核对资质证书、技术参数等客观项。以合肥“青天大模型”为例，其通过“喂料”上万个政策法规、行业标准，并结合OCR+NLP技术，能自动解析投标文件中的财务报表、技术方案，与招标要求逐项比对。
在某电梯更新项目中，AI评审组与5名专家“背靠背”评审，结论完全一致，评审时间却从3.5小时压缩至15分钟，效率提升14倍。
对抗幻觉：技术+场景“双保险”
为解决AI幻觉，行业探索出两条路径：
- 知识增强：北京筑龙智宇AI中台引入RAG技术，结合招标采购知识图谱，精准识别投标文件中的隐性要求。
- 流程重构：将评审拆解为客观项自动核验与主观项辅助分析，显著降低错漏审率。
数据验证：AI评标更可信
实践数据显示，大模型在招采评审中的准确率已达业界专家水平。例如，合肥“青天大模型”经百余项目验证，评分一致性超95%。
中国移动的智慧合规平台，使围串标识别准确率提升至92%。AI评审全程留痕，可生成包含数据比对、逻辑推理链的评标报告，为审计提供“证据链”。
未来：人机协同，而非替代
AI不会取代专家，而是成为“超级助手”。在复杂技术方案评审中，AI负责提炼关键信息，专家则聚焦创新性与可行性判断。这种“人机协同”模式，既规避了AI幻觉风险，又释放了专家经验价值。
大模型正在重塑招采评审的底层逻辑。从“人盯人”到“AI辅助+人机协同”，技术迭代不仅解决了效率痛点，更让招采评审迎来“零误差”时代。
