傳統的采購評標中，難免遇到以下問題：
耗時長。某個園林綠化項目3000多家投標單位，11個評標專家需要花費4天時間完成資格審查；
標準不一?？陀^性評審點，不同類型項目的評審標準存在差異，專家對同類型項目的評審尺度可能不一致，容易出現錯評、漏評；
專業性不足。個別專家對于商務、技術領域的專業性把握不充分，影響評標質量；
監管不到位。專家評標過程由于缺乏監管，違法違規行為很難有效封堵，既影響采購的合規性，也阻礙企業找到更匹配的供應商。
……
北京筑龍深入分析采購評標中的上述痛點后，借助先進的自然語言處理（NLP）和光學字符識別技術（OCR），研發出專注采購評標（或響應審查）的AI輔助工具。能夠對標書（或響應文件）進行結構化解析、符合性比對、圍串標檢測。讓專家將有限時間和精力，聚焦專業性的“評標決策”，而非“查找資料”；也輔助專家更精準、客觀評標決策。
AI輔助專家，定位評標關鍵項
借助強大的內容提取和分析能力，能夠對評標點、應標點進行結構化解析，建立比對分析的閱讀導航，支持關聯定位原文位置，快速回溯決策。
針對評標中的客觀性條款，系統能夠快速識別和提取關鍵信息，如企業規模、資質、信譽、財務狀況等，并進行符合性比對。
此外，不論是文本、圖片還是表格，都能識別分析，實現“無盲區”“無盲點”的智能輔助評標。
這意味著，評標專家借助上述功能，不需要逐字逐句地閱讀每一份標書，可以將精力聚焦“專業的采購評標”而非“繁瑣的資料查找”。
智能評標報告作為輔助，降低專家“自由裁量權”
在圍串標分析方面，系統能夠對兩份或兩份以上投標文件進行圍串標鑒定，全方位鑒別圍串標風險。對標書進行雷同性檢查時，系統自動過濾“來自投標文件中的標書內容”，如通用承諾、審計報告等，避免圍串標審查“誤傷”合規標書。
除了鑒別內容層，系統借助“IT指標”進行圍串標分析。比如投標人的上傳/下載IP地址、設備MAC碼、造價鎖等，將圍串標風險將至最低。
此外，系統還能自動生成評標報告，直觀呈現標書合格與否的原因，一方面為專家評標提供客觀依據；另一方面，也作為專家評標合規與否的輔助證據。
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