隨著AI技術的迅猛發展，諸如ChatGPT等大模型依托龐大的數據集進行訓練，展現出強大的通用性和靈活性，能夠高效應對各種實際應用場景，生成豐富多樣的內容，其廣泛的應用潛力正逐漸顯現。而在采購供應鏈中，AI大模型技術的引入，正推動著行業向更加智能化、高效化的方向轉型。

作為一家在采購供應鏈領域具有豐富經驗的企業，北京筑龍敏銳地捕捉到了AI大模型技術的巨大潛力。通過深入的技術研究與實踐探索，北京筑龍成功升級了以AI大模型技術為支撐的智能化平臺——“智宇AI中臺”。 依托智宇AI中臺，北京筑龍成功打造了多樣化的行業場景模型，覆蓋招投標文件編制、智能審查、智能輔助評標、采購預測、供應商推薦等多個關鍵環節，實現了全鏈條的智能化升級。

在招標采購過程中，北京筑龍充分利用AI大模型的優勢，實現了招標文件的智能輔助編制。系統能夠自動分析歷史項目數據、政策法規及行業標準，為編制人員提供精準、合規的模板和建議，大幅提高了編制效率和準確性，減少了人為錯誤。同時，智能輔助審核功能的引入，更是確保了招標采購過程的合法合規性。AI大模型通過深度學習算法，對招標文件進行全方位、多維度的審核，自動標記潛在問題并提供修改建議，幫助審核人員快速定位問題，提升了審核效率和質量。

在評標環節，北京筑龍構建的智能評標系統更是實現了評標過程的客觀公正。該系統能夠自動分析投標文件中的各項指標數據，進行客觀評分，并提供詳盡的評標報告，幫助評審專家快速了解投標情況，提高了評標效率；此外，AI大模型還在監督環節發揮了重要作用，通過實時監控招標采購各個環節的進展情況，自動識別異常行為并及時發出預警，保障了招標采購過程的透明性和公正性。

除了上述核心環節外，北京筑龍還利用AI大模型技術優化了采購尋源和物資編碼等管理流程。在采購尋源環節，系統通過大數據分析自動匹配企業采購需求和供應商供應能力，提供多種供應商選擇方案并評估供應商信用狀況，降低了采購風險。在物資編碼管理方面，AI大模型實現了物資編碼的智能化管理，自動識別物資信息并推薦合適編碼，提高了編碼的準確性和效率。

值得注意的是，北京筑龍并未止步于現有成就，而是持續探索AI大模型在采購供應鏈領域的更多應用場景。在中物聯主辦的第五屆國有企業數智化采購論壇上，北京筑龍分享了“4個不是而是”大模型落地應用方法論，并結合自身實踐提出了適用于采購行業的9大智宇AI范式。這些方法論和范式的提出，不僅為AI大模型在采購供應鏈領域的精準落地提供了理論指導和實踐路徑，更為行業的智能化升級注入了新的動力。

展望未來，北京筑龍將繼續秉承以客戶為中心的服務理念，聚焦智能化在行業場景的落地和AI原生應用，持續拓展“大采購”的智能化能力。讓數字化生產數據支撐智能化，智能化消費數據反哺數字化，助力更多企業實現采購供應鏈數智化。同時，北京筑龍也將與業界同仁攜手共進，共同推動采購供應鏈智能化的發展和進步，迎來更加高效、智能的未來。