【亿邦原创】9月11日，2025电子商务大会——产业电商专场在北京首钢国际会展中心盛大开幕。齐心集团董事、CTO于斌平作为嘉宾出席活动并发表《AI大模型赋能的数字化采购新模式》分享。
于斌平通过案例阐述了齐心集团如何运用AI大模型技术有效应对B2B采购过程中长期存在的七大难题——品牌、价格、上架、采购下单、履约、结算与服务，并指出今年2月发布的齐心智磐AI大模型已在降本增效方面发挥实际作用。
于斌平指出，大模型落地需依托四大关键实践经验：一是坚持第一性原则，始终以客户和业务为中心；二是清晰认知大模型的推理与泛化能力，以及AIGC在图文生成方面的应用潜力；三是坚持以业务需求为导向，通过举办AI大赛等方式促进业务与技术共创；四是推动组织与团队转型，从决策层到执行层均需认识到大模型的重要性，营造全员协作氛围，从而全面提升大模型的应用水平。
（温馨提示：本文为速记初审稿，在不影响原意的基础上，由亿邦动力编辑整理。）
以下为演讲实录：
尊敬的各位专家、各位领导、各位同仁，大家下午好！很高兴有机会与大家分享齐心集团在数字供应链领域使用大模型的创新和革新的实践内容。我是齐心集团的CTO，CTO是做什么的，今天讲的所有数字化、AI都由我这个角色落地实现。
齐心创立三十多年了，是中国B2B政企数字化集采服务商，文具、办公、文创、学生用品方面我们有自己的品牌COMIX，主要的客户是央国企。B2B企业服务平台聚焦在四个方面：办公用品、工业品、工会福利和营销物料，给企业提供一站式的采购服务。大模型作为一项新的技术革命，快速推动着生产力的提升和改变，齐心集团也不例外，两三年前我们就开始跟进研究、应用、实践，截至上半年底已有接近70多个场景应用于生产领域。
齐心集团的数字供应链平台为客户提供三种服务模式：数采、易采和云采，为客户提供一站式服务，在供应链端有供应链共享平台，给供应链伙伴提供服务，为供应链和客户提供从采购到履约结算等一系列数字化服务。
大模型技术的应用，使数字供应链发生了很大的转变，大模型出现之后，之前所有的数字供应链称为传统供应链，以前未使用大模型技术赋能加持的数字供应链，主要特征是在线化，主要由人操作系统，计算机在后台用规则化的自动化功能运行。使用大模型技术以后这个模式发生了新的变化，显著特征是有智能体自主工作，由AI大模型开始从事自动化智能化的事，并且逐步由辅助人工转向以大模型为主独立执行，由+AI逐步转为AI+。传统数字供应链模式下，很多不能解决的问题，在大模型的赋能加持下，有了明显的解决方案和效果。齐心集团的数字供应链这两三年在几乎所有环节都应用了大模型技术，从数据治理到寻源、采购、商家、客户点单下单、结算等几乎所有链条节点使用了大模型的技术。
数字化采购要回归第一性原理，无论数字化采购使用大模型还是互联网技术，核心是采购，而非数字化。采购人最关心的是品牌、价格、上架、采购下单、履约、结算、服务，这七大问题无论用什么技术，都是采购人最为核心的问题，都要作为第一要素去解决。齐心集团通过使用大模型技术，在这七个方面有比较好的解决方案。
品牌管理方面，困扰采购人的问题是品牌太多了，什么样的品牌都有，主流品牌、非主流品牌、各种杂牌，甚至包括白牌，这么多的品牌会造成什么问题呢？质量问题、服务问题和价格问题，品牌授权也是个问题，转授权乱象多，授权到底是真的还是假的，能不能在这个渠道销售，使用大模型技术之前这个问题几乎完全依赖于人工，使用大模型之后这个问题较好地解决或找到了更好的解决方案。通过大模型技术建立了品牌的准入评估体系和主流品牌的评价体系，对所有品牌都会很客观地使用大模型和大数据进行评分评价，来判断它是否主流品牌。
公允价问题，这是最困扰采购人的问题，一个商品有各种各样的型号，有各种各样的规格，有包装、材质和各种市场因素，比如12支一盒笔，改成8支或者6支一盒是多少钱？企业一般都是由一个部门负责采购所有品类商品，商品品类繁多，型号、规格、材质、包装、用途等不同因素都决定了商品的不同价格。而专业设备尤其是定制品的型号和用途、价格更是难以厘清。大模型找到了好的解决方案，通过大模型找出市场公允价。还有商品的匹配问题，型号不同价格不一样，要准确找到采购的商品型号是什么，市场对应的是哪一款型号，找出市场公允价是多少，如果没有大模型技术很难实现，齐心集团找到了比较可行的方案，我们在几个客户中开展试点应用，效果还比较好。
有了公允价之后，在商品上架时使用公允价模型运行查看是否符合公允价，上架后还定期巡查，防止调价出错，价格异常情况会自动报警。齐心集团的数字供应链系统价格不由人工控制，而由大模型控制，防范价格调错或高于公允价，或不在公允价范围内。这样通过数字化系统机制，保证了采购人的采购价格在合理范围内。
品牌和公允价问题解决后，接下来是商品上架的问题。电商商品上架是非常繁琐的事，一个商品上架大概要做四五十件事，参数、图片和各种描述，数据、图片和参数可能出错，当然价格也会出错，作为B2B供应链企业，合规性是非常重要的事，如果弄错就容易出问题，我们用大模型较好地解决了这个问题。
查重问题，编码是一个很好的方案，但它的问题是办公用品有些没有编码或一个编码用于多个型号，还有一些专业设备、定制品、MRO根本没有编码，这些问题很难追溯。赵院长讲的商品描述方言问题我们也用大模型完善了，从两年前开始研究，到现在也比较成熟了，商品的精准匹配，一个商品需求型号大概有七八个因素可找到是否同款，这就解决了上架的唯一性问题。很多电商都有这个问题，同样商品在电商平台上会有多种价格，不一定是故意的，而是不知道有同款，一物多码会带来同品不同价问题，也是困扰采购人的问题。
解决重码问题后还要解决其他合规性问题，例如描述里含有敏感词、不合规LOGO、二维码、广告、违禁词等，用大模型可以快速检测出来，以前靠人工很难解决。这是我们生产系统的截图，文字里含有“定制”，这是违反营销相关法律规定的，模型识别出来了，人是很难识别的，不可能看那么细。B2B采购中图文不符也是不合规问题之一，货不对板，描述一个商品，呈现另一个商品，以前也靠人工，现在用模型就能解决了。上架时图片处理，前面讲了合规性问题，上架靠人一个个做很困难，数万个商品靠人工耗时耗力，我们用大模型技术辅助自动上架，采用AIGC技术批量修图、做图、处理图片。
上架还有个问题是税编，现在国家推行数电票，齐心集团是去年深圳市试点单位，全面使用数电票。有一个严重困扰问题是税编问题，以前人工开票，有经验的人知道税编是多少，但系统自动开票到底取什么？这是生产场景的例子，陈皮的药材税率是9%，如果用食品税率就是13%，开错会引发退票问题甚至税务风险问题，我们用大模型比较完善地解决了，税编和税率的准确率大概可达到96%以上。
上架后就要开始下单选品了，也是较繁琐的事，预算、需求有限的情况下到底选哪个商品？也借助大模型辅助人工选品，企业哪个部门采购，企业情况，采购历史，什么场景、预算等，比如中秋节，有多少预算，大致商品特点，模型能迅速推荐以下商品可采购，提高了采购人选品效率。
选品后关注履约供应，齐心集团有自己仓库和供应链，同时使用社会供应链和仓库，商品是集中配送还是分开配送，哪个供应商配更合适？我们也采用大模型处理，之前使用小模型，采用大模型后企业成本、效率和准确性比用小模型提升了很多。
履约管理还有一个困扰采购人的问题，就是签收的真实性，你送的是不是我订的？之前用签收单与采购订单核对，后来发现还有漏洞，现在用照片，拍的实物照片总没有差，照片、物流签收单、采购单一起核对，这里应用了大量视觉大模型，NLP技术，将问题较好解决。
结算方面，一侧是供应链平台与供应方结算，一侧是与客户结算。第一是税编税率正确性问题，可能给客户开错发票，供应商也会给你开错发票，第二是对账，不仅要订单与签收单一致，还要看发票明细是否正确，上游供应商开的发票也极易出错，我们使用大模型进行发票结算对账，准确率提升至96%以上，大概节省十多个人工作量，以前都由财务人员手工核对，现在都是大模型处理。
服务方面，我们对所有客户提供一对一专属服务，每个客户是专属项目、专属商品、专属价格，问题也不一样，以前客服遇到问题需查多个系统，问多人才能知道答案，使用大模型后，模型能首先识别客户问题本质，是商品问题、结算问题、物流问题，还是抱怨闲聊，大模型意图识别能立即判断需求目标，输出答案，无论是投诉还是查询信息，都将答案准确快速呈现客服面前，客服核对无误后回复客户。这是数量级转变，原来回复一个问题需数十分钟查询，现在基本是分钟级甚至秒级。
以上分享的所有大模型应用都基于齐心集团今年2月份推出的齐心智磐AI大模型，我们在所有主流大模型基础上做了调优和微调逐渐形成垂直行业模型，并部署了私有化大模型，还做了一些其他适配和训练。在这个大模型底座基础上进一步服务企业内部、供应链伙伴和客户，接近70个场景都基于此实现。
大模型落地接近70个场景的实践经验：一是坚持第一性原则，一定是以客户和业务为中心，而非以技术或大模型本身为中心；二是清晰认知大模型能力，知晓大模型能做什么才能用好，大模型有推理能力和泛化能力，AIGC能AI生成图片、文字，理解这两点才能有效应用；三是坚持业务需求导向，刚才分享的所有场景非我们凭空想出，而是业务使用人员与我们共同构思。今年6月份第二届AI大赛结束后，我们正筹备第三届AI大赛，以赛促练、促学，推动团队整体AI能力提升；四是组织和团队转型，光技术人员转型大模型还不够，决策层、管理层清晰认识大模型重要性，推动全员学习使用AI，这样整体氛围形成，大模型使用就能迈上新台阶。
欢迎大家试用齐心集团的数字供应链平台和齐心商城，你们关心的问题、困扰的问题，我们可能都有良好解决方案。谢谢大家。
关于本次会议：
电子商务大会自2011年以来已连续举办十五届，产业电商专场以“产供链协同创新”为主题，汇聚政府部门、行业协会、头部企业及研究机构代表，围绕产业电商领域产供链数字化升级、AI技术应用、跨行业协同等核心议题展开深度研讨，为推动产业端产供链效率提升、价值重构提供关键交流平台与实践指引。
