我们正处于一个AI技术快速发展并深刻影响社会各领域的时代，虽然距离真正的通用人工智能还有一定的距离，但AI已经在许多方面展现出其巨大的潜力和价值。采购管理作为连接上下游的关键环节，其效率与准确性直接影响着整个产业链的运作。传统的采购评标方式因效率低下且易受主观因素影响，已无法满足现代企业的需求。此时，AI技术赋能的智能辅助评标系统应运而生，成为提升采购效率的有效手段。

智能辅助评标的挑战与机遇

传统评标方式的局限性

在大中型企业的采购过程中，评标是一项复杂而细致的工作。它涉及到对供应商的技术方案、财务状况、历史业绩等多个维度的综合考量。传统的评标方式往往依赖于专家的人工审核，这种方式虽然直观但存在明显的缺陷：

效率低下：面对大量的投标文件，人工评标耗时长且容易出错。

主观性强：专家的评分可能会受到个人经验和情绪的影响，导致评分结果不够客观。

难以标准化：不同的评标专家可能会有不同的评判标准，这使得评标结果缺乏一致性。

智能辅助评标的创新性

目前，AI技术开始不断应用于采购管理之中。智能辅助评标系统利用AI技术通过将复杂的评标规则转化为计算机可识别的语言，实现了评标的自动化与标准化。这种转变不仅提高了评标的效率，还增强了评标的公正性与透明度。

例如，智能辅助评标系统能够根据预先设定的评审规则，自动处理投标人的响应信息。当投标人的响应数据导入系统后，系统会自动判断这些数据是否符合招标文件的要求。如果发现任何一项不符合规定，系统将自动进行初评并予以废标处理。对于那些通过初评并进入详细评审阶段的投标人，系统则会根据预设的量化评分规则，自动对投标人的各项响应数据进行评分。

由此可见，智能辅助评标系统能够有效避免专家主观评分的影响，显著提升评标效率。然而，要在业务层面和系统层面充分发挥其作用，还需解决以下两个关键问题：

从业务层面讲，实现评标环节的自动清标和量化打分，首先需要梳理标准化的评标要点及结构化的评审规则。特别是针对物资品类中多种型号的设备及其多个档位的复杂指标，需要采取进一步细分品类策略、简化规则、设置不同评审条款的权重、以及选取代表性设备或档位等方法，来确保评标规则的清晰与统一。

从系统层面讲，将评标要点对应的评审规则转化为计算机能够识别的语言是辅助评标的核心问题。智能辅助评标系统将大部分定量分析和对比的工作自动化，只保留少量但重要的定性分析工作由评标专家完成。这样一来，评审专家可以集中精力解决关键性问题，从而大幅提升评标的准确性和效率。

智能辅助评标：覆盖评标全流程的高效解决方案

智能辅助评标系统贯穿了采购管理的各个环节，包括招标方案阶段、投标阶段、开标阶段和评标阶段。

招标方案阶段：系统会将项目评分条款中的客观评审项进行结构化处理，并预置供应商响应条款与计算规则，确保评标标准的明确与统一。

投标阶段：供应商通过投标文件制作客户端，按照响应条款的格式要求逐项应答，并上传相应的佐证材料，确保信息的完整性和规范性。

开标阶段：投标文件解密后，系统自动提取供应商提交的结构化应答数据，为后续的评标工作做好准备。

评标阶段：系统根据预置的计算规则，自动生成评审项得分，并供评标专家审核确认，确保评分的客观性和准确性。

此外，为了方便快速编制项目评分规则，系统内置了智能评分规则模板库，招标方案编制时可以直接引入，简化了规则制定的过程，提升了整体的评标效率和管理水平。

用友BIP智能平台：采购智能服务

智能辅助评标的应用场景与实施路径

核心场景1：结构化投标

结构化投标是智能辅助评标的前提条件。招标人在设定评标办法时，需要基于采购标准技术参数和资格条件，客观量化评标标准。通过建立新的评标办法模板，实现评标项目的标准化，并对业绩发票、财务指标、资质等级等评审内容进行统一设置，增加评审的客观裁量权。

核心场景2：投标文件在线编辑

供应商在下载电子招标文件时，系统自动提取评审项内容至结构化招标文件中。供应商使用投标文件制作客户端进行在线编辑，并按照评审规则逐项应答。系统会对供应商评审要素填写的完整性进行校验，确保所有必要的信息都被准确无误地提交。

核心场景3：辅助计算分值

在评标阶段，系统根据预设的评分规则自动计算供应商得分，并将结果在评审界面上显示。评标专家可以通过点击辅助计算分值，查看相关的佐证材料，辅助审核投标人响应数据的真实性。如果评分分值与系统计算结果不一致，系统会要求专家填写情况说明，确保评分的合理性。

核心场景4：自动形成评标报告

评标结束后，系统能够整合各个投标方的技术方案、报价、过往业绩等数据，并按照预设的权重和评分规则生成初步的《评标报告》。这份报告将成为评标专家进行最终决策的重要参考。

应用价值与实践成果

具体来说，用友BIP采购云提供的智能辅助评标系统能够在以下几个方面发挥重要作用：

提高评标效率：系统可以迅速处理和分析来自不同供应商的投标文件，实现评标流程的部分自动化，如自动进行资格审查和初步筛选，系统可以在短时间内对比数十家投标企业的详细技术方案和财务数据，通过预设的资格条件自动排除不符合要求的投标者，从而大大缩短评标所需的时间并减轻专家的工作负担。

减少人为干预：智能辅助评标系统最大的优势之一就是能够最大限度地减少人为干预。通过预设的评分规则和算法，系统能够自动对投标人的响应数据进行评分，减少了由于主观因素造成的偏差。

提升评标质量：基于标准化的评分体系，智能辅助评标系统能够提供更为客观公正的评标结果。同时，系统还能够运用数据分析和机器学习技术，对投标文件进行深度分析，自动检查投标文件是否符合法律法规和企业内部的规章制度，及时发现潜在的问题，为最终的决策提供科学依据，降低合规风险。

优化资源配置：系统帮助企业选择最符合项目需求和企业战略的供应商，实现资源的最优配置。通过准确评估投标方案的成本效益，选择性价比最高的方案，节约采购成本。

沉淀数据知识：系统运行过程中会积累大量的评标数据和案例，为企业后续决策提供参考。同时将评标专家的经验和知识转化为系统规则和算法，实现知识的传承和共享。