某交易集团联合力维智联，将应用大模型与多模态解析技术深度应用于公共资源交易领域，实现了标书解析从“浅层识别”到“深度认知”的范式转移。通过构建行业知识引擎与决策辅助系统，不仅将评审效率提升近三倍、成本显著降低，更重塑了公平、精准、高效的智能评标新范式，为公共资源交易高质量发展提供了强大动力。

某交易集团，肩负着统筹该地区公共资源等各类要素交易与衍生服务的重要使命。然而，面对每年海量的要素交易量，传统招投标管理模式的瓶颈日益凸显，一场关乎行业变革的技术升级亟待开启。

传统模式：三大痛点制约行业发展

数据解析：非结构化壁垒难突破

投标文件格式繁杂多样，涵盖 12 + 类文档类型，从常见的 PDF、扫描件，到包含文字、图片、表格的复合式文件，非结构化数据占比超 65%。现有工具表格数据识别准确率不足 65%，图片信息提取成功率更是低于 50%，难以高效转化为可用数据。

工作效能：高负荷下效率与质量双低

评审人员需手工处理海量非结构化文档，高强度的工作不仅耗费大量精力，还极易出现错误与遗漏，有效信息提取率不足 40%。

资源配置：人力成本居高不下

单个项目需配置多名专职人员全程参与，人力投入在评标总成本中占比超 60%。高昂的人力成本不仅加重了企业运营负担，也制约了资源向更核心业务环节的倾斜。

四大核心技术：构建全链条智能评审体系

面对传统模式的困境，力维智联与某交易集团强强联手，以大模型技术为核心驱动力，共同构建起集团专属的知识引擎、文件信息处理能力组件及智能评标系统，实现了对非结构化标书文件重要信息的自动识别、提取、解析、理解、摘要总结，以及与招标要求的精准对比。

基于高精度OCR算法的解析技术，可以将标书中的文字、图片、表格等进行精确的识别，保证结果的准确率、完整性和可靠性。

通过对不同行业的政策、标准、标书样例的学习，构建细分的行业模型和知识引擎，为标书解析和评委问答提供严谨、精准的知识服务，提升评审结果的专业性与权威性。

基于大模型的文本理解能力，根据招标要求对投标文件进行全面比对分析，对评标点进行识别、提取和判断，为评标决策提供评标依据。

评标人员通过提问的方式提出疑问和要求，大模型精准检索投标文件内容，生成回答，并提供内容来源，辅助评标人员快速获取信息和决策。

应用成效：数据驱动行业价值提升

当前，该系统已经全面覆盖了交易集团的各业务领域，实现了多行业标书的结构化解析，并构建了 "文档上传-智能解析-条款比对-风险提示 "的全流程自动化评标流程。

效率跃升：

标书要点检索时间缩短90%，整体解读时间缩短80%；整体评审周期缩短40%，极大提升了公共资源交易效率。

精度提升：

关键条款漏检率趋近于 0，资质核验准确率高达 99.9%，争议标案发生率下降 40%，极大减少了评标过程中的纠纷，进一步维护了招投标市场的公平公正秩序。

成本优化：

单项目审核人力投入减少 50%，综合成本降低 40%，释放更多资源用于技术创新与业务拓展，为企业可持续发展注入新活力。

未来，双方将继续深化合作，持续探索 AI 在招投标领域的更多应用场景，推动行业标准的提升与变革，为构建更加高效、公平、透明的招投标新生态贡献力量。