北京筑龍：生成式AI用到To B采購供應鏈場景如何不“跑偏”
當下的通用大模型，幫寫論文、設計圖片、替代外語老師、語音助手……在消費端混的風生水起。為什么一用到To B場景，功效就“跑偏”了？
不可否認的是，相較于B端，C端“容錯率”更高，普通用戶借助AI工具，通常看中的是反饋結果的參考性、使用體驗和交互性，而非結果的絕對準確性。這就造成“美國大選前斷定哈里斯當選”“9.11比9.9大”這樣的結論偏差，也只作為調侃AI的素材。但B端嚴肅場景下，讓TA分析銷售業績、采購成本、員工績效，“一本正經胡說八道”是決不允許的。
通用大模型在To B“水土不服”，究其原因在于以下幾個方面：
大模型的“基礎養料”源于海量數據，量越大、結果越接近真實。但To B業務，很多數據來源于企業，有些甚至還是企業的核心機密，通用大模型很難掌握到這些數據，影響結果的準確性；
B端業務，每個行業、企業、業務板塊，都有自己的運營和評判標準。以采購評標為例，不同采購人對供應商的選擇標準各異，資質、履約能力、價格因素的權重也各不相同。通用大模型由于缺乏行業特異性訓練，難以精準把握這些差異；
B端業務涉及更多細分專業領域的知識和技能，對數據的處理和分析任務也更復雜，要求生成式AI具備該領域更高的專業性和準確性。
想要將嚴肅的B端業務問題，放心交給AI，就需要借助行業垂直大模型。以采購供應鏈為例，采購供應鏈大模型需要大量收集采購項目、供應商、物料、招投標文件等基礎的數據信息，訓練AI不斷學習，并讓專家去標注、調試偏差，確保得到更精準的結果。
北京筑龍基于20年采購供應鏈管理實踐，借助NLP（自然語言處理）、OCR（光學字符識別）等技術，研發出的「采購策略匹配」「智能評標」「智能物料管理」等系統和功能模塊，讓AI承擔上述專業、繁雜的運營管理任務，輔助管理人員“監督&判斷”，精準度達95%以上。
物料主數據，智能管、不“跑偏”
企業物料主數據，貫穿“研發——生產——采購——銷售”全鏈路，其管理規范與否，直接影響采購供應鏈的順暢度。然而，大多企業的物料主數據，普遍存在：一物多碼、有物無碼、編碼混亂、命名&分類混亂、數據缺失等問題。
北京筑龍智能物料主數據治理方案，就是基于采購行業模型，用AI對企業的物料數據進行智能整理、賦碼、映射管控，讓物料主數據整理工作不“跑偏”。
物料參數智能提取、分類推薦、關鍵參數缺失提示、相同物料不同描述自動去重&合并，在AI的加持下，低效、繁瑣的物料數據整理工作變得輕松、簡單；系統賦予每個物料數據唯一的身份ID，對于多業務板塊的集團來說，即便各分子公司對物料描述有所差異，也能精準識別其唯一性；系統支持集中、半集中、映射、分散等物料主數據管控模式，滿足各行業、體量企業差異化管理需求。
智慧評標尋源，更“精準”
尋源和評標，是采購業務中最關鍵、也是最復雜的一環。評標專家需要對海量標書文件、越來越復雜的標書要求（專業資質、履約能力、商務價格）進行比對分析，加之當下的圍串標手段更隱秘、技術更“高階”，進一步加劇了尋源和風控管理難度。
北京筑龍智能評標系統，在尋源和評標環節，承擔起“律師”而非“法官”的作用：用AI負責招標文件內容提取、分析比對、自動定位、圍串標識別、供應商商業關系排查等工作，為評標專家提供可靠的評標“證據鏈”和建議結果。系統讓專家將有限精力，投入在“專業評審”，而非“資料查找”上。
此外，基于采購大模型，北京筑龍還推出智能匹配采購策略、推薦優質供應商、預警項目風險、合規監控等實用落地的采購管理模塊。讓垂直大模型，懂采購供應鏈、更懂招采運營業務。
