传统的采购评标中，难免遇到以下问题：

耗时长。某个园林绿化项目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；

标准不一。客观性评审点，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；

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；

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。

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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。