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      從“工具疊加”到“價值重構”,AI 如何捅破招采數智化天花板?

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      科大訊飛招采智能體平臺的發布,證明了 AI 對產業的價值,已從 “ 優化流程 ” 的淺水區,挺進 “ 重構價值鏈 ” 的深水區,一場由智能體驅動的生產力革命,必將以陽光、高效、智能的方式,重塑千行百業的采購基因。

      作者/番茄醬

      出品/新摘商業評論

      參與過招標工作的小伙伴,肯定對流程都不陌生。

      一份動輒數百頁的招標文件,處理起來耗時費力,需要業務、采購、技術部門來回拉扯;評審專家在成千上萬頁的標書海洋里,靠肉眼尋找差錯,審核有沒有陷阱……合規、效率、成本,如同三座大山,壓在采購負責人心頭。

      這背后是,招標采購,作為企業成本控制與供應鏈安全的生命線業務,在歷經“電子化”十年狂奔后,正觸及一個無形的天花板:流程上線了,但效率瓶頸依舊;數據留痕了,但風險暗流仍在。

      數字工具的堆砌并未完全兌現“合規、提效、降本”的承諾,行業數字化成本投入不少,但觸及核心價值的躍升始終未能完成,

      歸根結底,單點的、工具式的優化已觸及瓶頸,行業需要的是一場貫穿“尋源、招標、評審、履約”全價值鏈的系統性重塑。

      在此背景下,1月13日,科大訊飛于“智采煥新 · 陽光共贏”發布會上,正式推出了新一代“招采智能體平臺”。其定位與架構,被視為行業從數字化工具疊加,邁向智能體重塑價值鏈的關鍵一躍。



      其并非一個功能單一的軟件,而是一個“智能體工廠”。在這里,專業的招采能力被解構為標準的智能模塊,可根據企業業務流程,像樂高一樣被自由組裝、靈活調度,從而應對復雜多變的業務場景。

      在行業看來,這標志著招采智能化從“功能增強”的1.0時代,正式邁入“智能體驅動業務”的2.0深水區。而訊飛,正憑借其已被最嚴苛市場驗證過的解決方案,從領導者躍升為新規的定義者。

      一、智能體重構招采:

      穿透合規與效率的“雙重天花板”

      訊飛此次發布的“招采智能體平臺”,革命性在于,它精準地命中了招采領域最堅硬的兩大天花板——合規與效率,并實現了雙重穿透。

      首先,對于企業最高決策者而言,招采領域的“紅線焦慮”遠甚于“效率焦慮”。畢竟,安全是央國企數字化轉型不可動搖的底線,而傳統基于規則與人工抽查的風控手段,在面對日益專業化、隱蔽化的異常行為時,常常力不從心。

      在大型公共資源交易/EPC項目實踐中,標書體量大、圖文混排、清單復雜,傳統人工難以穿透識別。而訊飛則通過文件解析、異常行為檢出和提煉分析,實現了多維異常行為風險預警。

      其文本相似性模型能夠判斷文字、符號的相似度,并通過深層語義相似度檢測,讓文本隱性相似無處遁形;圖片相似檢測模型則能夠避免顏色/尺寸/角度變化、水印、結構性文本、騎縫章、手寫體等因素的干擾,發現各種類型圖片的實質相似;報價規律性分析模型也能夠精準識別不同供應商報價中相同清單數據的比值規律,降低異常行為風險。

      數據顯示,當下,訊飛文本圖片要素綜合召回率達到96%,異常行為綜合檢出率處于行業領先水平。此外,其還能過從IP、MAC地址、硬件信息、股權關聯、乃至投標文件圖片的細微篡改痕跡中,精準揪出隱蔽的利益鏈條。

      這就從機制上筑牢了“不敢腐、不能腐”的防線,為安全合規澆筑了最堅實的基座。在合肥市公共資源交易中心的實踐中,該功能有效預警并遏制了多項違規行為,相關成果入選國家發改委“人工智能+”招投標領域典型示范案例。

      如果說合規是底線,那么效率就是行業的進一層追求。

      以評標來說,傳統評標環節存在效率瓶頸與公平性短板,根據數據統計,單項目標書體量達1000頁,投標單位數超過100家,海量文件審閱耗時嚴重,不同專家評分偏差率達32%,需復核的評標項目占比25%;

      科大訊飛的輔助清標評標智能體通過人機協同機制,在客觀項(如資質、業績、財務、信譽等)和主觀項(如商務分、技術分)評審中,分別實現97%的準確率和90%的人機評分一致率,并將人工效率提升70%,讓評標開上又快又穩的高速路。



      此前,訊飛與國家能源集團物資有限公司聯合打造智能評審系統,在多場景應用中實現規模化落地,累計處理評審訂單超18萬單,評審準確率超97%。該實踐在行業交流與案例分享中受到關注,并沉淀形成覆蓋多類業務場景的標準化能力體系。

      不止于此,當下,訊飛的招采智能體平臺正面向千行百業,完成“更多”“更快”“更準”的三大躍遷。

      首先,是“更多”,即提供更豐富的智能體應用,覆蓋超過10個招采核心場景,擁有40多個招采能力Agent,同時平臺的生態還整合了11萬多個泛行業的優質智能體,覆蓋生活、學習、辦公全場景。

      第二是“更快”,支持像搭積木一樣快速搭建企業級智能體,提供從零代碼Prompt到低代碼工作流,再到自主Agent的靈活構建方式,平臺還結合了星辰RPA,以Agent作為“專業大腦”,RPA作為“最強雙手”,實現流程貫通,讓智能體跨越應用鴻溝。



      第三是“更準”,通過Workflow解構業務,可視化節點精準優化評審流程;同時基于國產化算力的MaaS平臺進行微調專項模型,深耕細分場景以減少模型幻覺。

      該平臺集成了訊飛在央國企市場獲得廣泛認可的AI能力底座。其背后的模型精調平臺可幫助企業高效完成專屬模型優化,而豐富的場景化智能體與靈活的搭建方式,正重新定義招采智能化的實施路徑。

      其展現的形態,為招采系統面向未來的演進提供了重要的范式參考。

      二、中標數量與金額的“雙第一”:

      訊飛何以領跑行業?

      任何一場深刻的產業變革,在爆發之初,總會孕育出領跑者。在AI賦能招采的板塊,市場已經用錢包做出了選擇。

      最新跟蹤數據顯示,2024年1月1日至2025年11月30日,科大訊飛在相關智能招采項目中,中標項目數量與金額持續領先。

      這并非偶然的技術領先,而是商業落地深度與廣度上形成的護城河,是審慎嚴苛的央國企客戶,用真金白銀投下的、最具分量的信任票。

      為什么訊飛能一騎絕塵?

      更能影響決策的,往往不是概念本身,而是可被量化的業務價值。訊飛之所以在招采智能化項目中獲得更多落地機會,關鍵在于形成了從風險識別、效率提升到治理留痕的價值閉環。

      在合肥市公共資源交易中心的應用中,AI評審時長縮短超過90%,相關實踐作為國家發改委推廣的“人工智能+”招投標領域的示范案例。

      這回應了直指企業最核心的關切——投資回報率(ROI)。在這里,人工智能徹底擺脫了“成本中心”或“錦上添花”的標簽,進化為一臺能直接換算為財務報表凈利潤的“價值引擎”。它回答的不僅是“技術是否先進”,更是“投入是否值得”這個終極商業命題。

      再來看技術,訊飛自主可控、安全可靠的技術底座,也符合國家隊需求。

      訊飛全平臺兼容國產化芯片確保算力安全可控,并支持星火全系和主流開源模型的訓練與推理,服務可用性高達99.95%,確保了核心業務數據、模型與流程的絕對安全與穩定,這是打入央國企市場的“通行證”。

      此外,平臺通過深度集成RPA(機器人流程自動化)作為智能體的“靈巧雙手”,完成“最后一公里”的流程貫通,形成了一個“能思考、會決策、有雙手、可對話”的完整智能閉環,真正跨越了從“感知理解”到“執行操作”的應用鴻溝。

      如今,在B端市場,尤其是容錯率極低、決策鏈漫長的招采領域,“馬太效應”已經悄然生效。

      作為最早服務最復雜場景的玩家,訊飛沉淀下最深厚的行業Know-how——海量的招投標規則庫、經過千錘百煉的風險模型……這份以時間和信任澆筑的知識壁壘,構成了后來者難以逾越的護城河。

      三、一場發布會,

      開啟招采“下一個十年”

      進一步審視訊飛的客戶版圖,便能看到這條護城河的具象輪廓。

      從“能源國家隊”如國家能源集團、中國華電、大唐集團,到高端制造龍頭,再到合肥公共資源交易中心這樣的地方政府標桿,一幅覆蓋國民經濟關鍵命脈行業的智能化藍圖已然繪就。

      一個健康的生態,必然形成自我增強的“飛輪”,透過這場發布會,我們看到,訊飛的飛輪已然成型,頭部標桿客戶的應用,持續反哺著最豐富、最復雜的場景數據,驅動平臺模型與規則庫飛速迭代,護城河不斷加深。

      當最復雜的采購場景、最嚴苛的合規要求都在同一平臺上得到驗證與滿足時,其解決方案便自然而然地成為了行業事實上的“標準答案”。

      AI發展到下半場,當一項技術方案能夠系統性地同時攻克效率、合規、成本等多重難題,并贏得最謹慎客戶群的廣泛驗證與持續復購時,它便標志著一個全新時代拉開序章。

      科大訊飛招采智能體平臺的發布,在行業觀察者眼中,正是這樣一個具有分水嶺意義的標志性事件,它清晰地劃出了一道分界線。

      招采數字化的過去十多年,是“流程電子化”的1.0時代,核心特征是“人操作軟件、實現線上流轉”;而自此之后,行業正式邁入“業務智能化、決策協同化”的2.0時代,其本質是“智能體自主處理規則性事務、人進行高階監督、戰略決策與價值創造”。

      浪潮已至,范式已定。科大訊飛招采智能體平臺的發布,證明了 AI 對產業的價值,已從 “ 優化流程 ” 的淺水區,挺進 “ 重構價值鏈 ” 的深水區,一場由智能體驅動的生產力革命,必將以陽光、高效、智能的方式,重塑千行百業的采購基因。未來已來,這場波瀾壯闊的價值重構,正由所有先行者共同執筆。

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