近年来，全球掀起了AI产业发展新浪潮，以大模型作为颠覆性的前沿技术，正成为主导科技创新的现代化新质生产力。得益于国家政策的持续支持，我国AI产业也呈现出百“模”争鸣、飞速发展的新态势，其中针对特定行业或领域训练的垂类大模型，更是依靠其专业性与准确性，展示了无限的发展潜力。
作为一家在政企数字化采购领域深耕8年的企业，政采云股份有限公司也在用AI原生思维重构自身的产品、服务和工作流程。在12月30日举行的“政企乐采智见未来”2024政采云股份有限公司产品发布会上，政采云公司研发中心负责人蔡洁洁正式对外发布了智采大模型和智答精灵、裁决智判、招标智检3款AI产品。据蔡洁洁透露，这只是政采云AI产品矩阵的冰山一角。
智采大模型：以AI技术重构采购应用场景
政采云公司此次发布的“智采大模型”是一款专为数字采购行业量身打造的垂类大模型。该大模型经过千万token业务数据的训练和精调，其中应用了政采云公司自主研发的39项AI原子能力和多模态大模型，可全面覆盖视觉、自然语言处理等关键技术领域。
据蔡洁洁介绍，智采大模型包括通用大模型层、智能体开发平台、数智应用三层架构，其在行业内首创的“五位一体”大模型建设思路，集平台、算力、算法、模型、场景于一体，在智能化整体架构、知识库构建、大模型知识增强、新型人机交互模式等方面均取得了创新突破。
智答精灵：精准回答，懂你所想
作为政企采购行业内最早使用智能问答机器人的公司，今年，政采云公司应用大模型技术升级了自身的机器人的能力，并给它取名为“智答精灵”，重点针对政策咨询场景进行研发，以满足用户对于政策法规的咨询诉求。
政采云公司将数以万计的政府采购文档、法律法规、流程、案例、历史问答等政府采购数据，以及政采云平台多年来沉淀的海量行业数据和丰富的知识服务经验，应用于智答精灵的学习与训练中，以保障智答精灵在理解和处理问题时的准确性，使其能为用户提供最准确、最及时的政府采购信息和建议。
在发布会上，蔡洁洁现场演示了智答精灵的语义理解能力。无论是对政策适用的提问，还是涉及复杂的流程指引，它都能准确理解用户意图，并通过数据分析和优化，帮助用户获得真正需要的答案。
此外，智答精灵还借助实时检索政策文献及相关服务数据的能力，提供了“知识来源”以及“推荐提问”功能。
裁决智判：保障行政裁决结果公正性
政府采购行政裁决，是指财政部门对供应商依据《政府采购法》第五十五条提出的投诉，依法居中进行裁处的行为。财政部及各地财政部门在实践中发现，政府采购指导案例引用、同类案件检索，可以大大提高投诉案件裁决的效率和质量。
据此，政采云公司基于庞大的法律知识库，以及各地财政部门最新的投诉处理案例，结合先进的自然语言处理、机器学习和大数据技术，将AI技术深度融入行政裁决的每一个环节，打造出了一款高效、准确的案件分析产品——“裁决智判”。
裁决智判具备五大核心功能，包括基于供应商投诉书的一站式案件分析、自动将投诉事项提炼出关键词和摘要的智能辅助阅读、便于裁决人员借鉴和参考过往案件的智能案例库比对、对相同或相似违法违规行为给出裁定结果建议的同案同判分析和便于供应商远程投（应）诉的远程庭审。
通过AI技术，裁决智判为行政裁决提供了更加科学、全面的依据，也带来了更高的效率、更低的差错率，有效保障了裁决结果的公正性和权威性。
招标智检：招标文件巡检好帮手
在招标文件中设置差别歧视条款等违法违规行为，一直是政府采购领域中较为突出的问题，也是《政府采购领域“整顿市场秩序、建设法规体系、促进产业发展”三年行动方案（2024—2026年）》要求持续整治的四类违法违规行为之一。
为协助各级财政部门建立一个长效的违法违规行为整治工作机制，政采云公司应用AI技术研发出一款用于对招标文件进行智能检查的产品——“招标智检”。通过对大量招标文件进行机器学习和训练，招标智检可以快速识别不合规的文件内容和条款，帮助各级财政及时发现各单位在招标采购环节中的不合规问题。
招标智检可自动识别和提取招标文件中的关键实体，并准确理解招标文件的语义和意图，再将其与国家和地方的各类法律法规、政策解读、行业标准及规范文件进行对比，全面查找招标文件中是否存在合规性问题。在巡检完成后，系统会自动生成一份涵盖招标文件所有关键要素的巡检报告，包含风险点分析以及对应的法律依据。此外，系统还会自动匹配相似的质疑投诉案例作为参考。
通过标准化、系统化的智能检查，招标智检不仅可以帮助采购方有效降低法律风险和后续纠纷，也能减少由人为因素导致的错误，从源头增强政府采购竞争的公平性。
2024年被称为大模型应用场景元年，时至今日，大模型应用已经在千行百业落地开花结果。作为政企采购领域的行业引领者、创新实践者，政采云公司将不断探索和拓展AI技术在各个领域的应用，推出更多针对具体行业需求和采购场景的产品，持续改进和迭代，同时与高校、研究机构、行业伙伴建立更加紧密的合作关系，共同推动政企采购改革的数智化发展。
