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AI模型應(yīng)用招采領(lǐng)域,如何破除“AI幻覺”?

發(fā)布時間:2025-06-16 16:31:53     訪問次數(shù):

     當(dāng)用戶向AI提問時,模型可能生成邏輯嚴(yán)密但完全虛構(gòu)的答案,例如:編造不存在的法律案例、混淆事實、在專業(yè)領(lǐng)域提供錯誤診斷。這種現(xiàn)象稱為“AI幻覺”。

    AI幻覺多是由于數(shù)據(jù)源缺陷、訓(xùn)練過程弊端和推理偏差而導(dǎo)致的。那么,在招采領(lǐng)域,如何解決“AI幻覺”呢?
    1、AI模型的應(yīng)用方法
    信源信息提出以下幾點關(guān)于AI模型的應(yīng)用方法:
    人機(jī)協(xié)同——AI與采購人是"共生"關(guān)系,核心在于協(xié)作而非替代;
    輔助角色——AI作為輔助工具,最終審批權(quán)、決策權(quán)始終由人來主導(dǎo);
    技術(shù)路徑——大模型+招采行業(yè)實踐+場景智能體,構(gòu)建招采領(lǐng)域?qū)僦悄芤妫?/div>
    落地路徑——大模型落地需長期迭代,無法一步到位。
    2、對癥下藥,破解招采AI幻覺
    使用高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、確定AI模型的用途、使用數(shù)據(jù)模板、限制響應(yīng)、不斷測試和完善系統(tǒng)、依靠人類監(jiān)督等方式,可以阻止AI幻覺的發(fā)生。企業(yè)布局AI模型,首先要“破除幻覺”。
    1)破除幻覺1:通用模型≠垂直招采場景即開即用
    ?理解誤區(qū)
    認(rèn)為只要是通用大模型,直接拿來就能用到招采業(yè)務(wù)中。其他企業(yè)的招采模型,我們照搬就可以用。
    ★破局路徑
    信源信息數(shù)智化招采平臺,是基于“大模型+招采行業(yè)實踐+場景智能體”構(gòu)建而成。平臺深度融合了DeepSeek大模型,用20多年在招采領(lǐng)域沉淀的數(shù)據(jù)、經(jīng)驗、技術(shù)和資料的實踐方案,釋放出各種應(yīng)用場景的智能體,比如智能問答、智能審批、智能驗真、智能比價等。
AI模型
    例如,在智能問答中,不僅結(jié)合了招采相關(guān)的法律法規(guī)、行業(yè)規(guī)范,同時將企業(yè)采購制度、企業(yè)的私有事實數(shù)據(jù)與大模型知識相結(jié)合,形成動態(tài)更新的企業(yè)專屬知識圖譜,避免通用模型因缺乏專業(yè)認(rèn)知導(dǎo)致的“一本正經(jīng)胡說八道”,以對話形式獲取企業(yè)流程、制度與管理規(guī)定、操作指引,面向一線采購,即問即答。
    2)破除幻覺2:AI模型≠萬能可取代人工
    ?理解誤區(qū)
    認(rèn)為AI模型是萬能的,可以完全取代人工,可以AI處理采購需求、供應(yīng)商入庫、評標(biāo)報告、自動決策等業(yè)務(wù)。
    ★破局路徑
    信源認(rèn)為:AI模型作為輔助工具,最終審批權(quán)、決策權(quán)始終由人來主導(dǎo)。例如智能審核,是AI輔助+人工最終審核的“混合雙打”;智能審計監(jiān)督,是AI輔助審計+人工最終判斷的“超級協(xié)同”。AI負(fù)責(zé)快速提煉有效信息,形成初步的識別結(jié)果、分析結(jié)果,由人工最終復(fù)核,提高決策質(zhì)量。
AI模型輔助工具
    3)破除幻覺3:AI模型≠全流程自動化
    ?理解誤區(qū)
    現(xiàn)在電子招投標(biāo)都是全流程電子化的,那么AI模型肯定也是全流程全自動化的,AI模型可應(yīng)用于任何采購場景。
    ★破局路徑
    數(shù)智招采平臺支持招投標(biāo)的全流程電子化,以及運用RPA技術(shù)將重復(fù)性、規(guī)則性的程序自動化,例如數(shù)據(jù)統(tǒng)計核對、風(fēng)險自動預(yù)警、報告自動生成等。
    平臺將招標(biāo)采購流程拆分為采購需求審核、供應(yīng)商準(zhǔn)入評估、采購文件智能編審、采購評審、采購監(jiān)督、采購合同等獨立模塊,針對不同場景動態(tài)組合智能體應(yīng)用。
    未來,信源信息將推出更多智能體應(yīng)用,全力加速AI模型的產(chǎn)品創(chuàng)新和應(yīng)用落地,賦能企業(yè)開啟招采智能新時代!


鄭州信源 賦能招標(biāo)采購數(shù)智化轉(zhuǎn)型

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