北京筑龙智能辅助评审系统如何提升评标效率？

通过场景切片策略和高精度OCR技术，将单项目评标时间从平均3天缩短至8小时，评标准确率提升至99.8%，实现客观项自动化评审和主观项结构化评审。

北京筑龙2025年在合规监管方面有哪些创新？

构建150余个专业化监控模型，覆盖围串标识别等五大核心场景，模型复用率超80%，助力客户将采购项目合规投诉率控制在0.1%以下。

北京筑龙智能数据洞察产品有什么优势？

通过自然语言交互实现智能问数，将数据获取分析时间从数天缩短至秒级，效率提升90%以上，支持600多个业务指标和80多个业务专题分析。

北京筑龙：以AI底座和应用场景深化驱动采购数字化升级

亿邦智库 2026-03-30 11:41

亿邦智库 2026/03/30 11:41

邦小白快读

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北京筑龙在2025年数字化采购领域取得显著创新，重点包括AI应用、效率提升和客户策略突破。

1. AI大模型深度落地，通过智能评标技术将单项目评标时间从3天缩短至8小时，准确率提升至99.8%，例如京能集团案例获行业铜奖。2. 多层级租户系统支持央国企集中+分散管控，实现低代码可视化开发，一天内完成个性化配置，强化数据安全。3. 合规体系完善，构建150余个监控模型，覆盖围串标识别等场景，将投诉率控制在0.1%以下。4. 产品矩阵迭代，新增12款核心产品如智能数据洞察，数据获取时间从数天缩短至秒级，效率提升90%。5. 客户策略突破，针对保利集团等老客户提升集采效率，并拓展延长石油等地方国企标杆客户，构建央企+地方双轮驱动。

北京筑龙通过产品研发和品牌营销强化市场地位，聚焦技术升级和消费趋势响应。

1. 品牌营销方面，依托AI赋能打造智能化产品矩阵，如智能辅助评审和智慧监管平台，获行业认可和奖项，提升品牌影响力。2. 产品研发持续迭代，2025年研发投入同比增长28%，占营收11.3%，推进46项核心项目，落地率达89%，新增智能数据洞察等产品，支持自然语言交互。3. 消费趋势应对，针对出海需求激增，提供多语言、跨境合规解决方案，助力招商局集团海外项目落地。4. 用户行为观察，基于客户反馈优化产品，如为老客户组建专属团队，半年内完成保利集采项目验收，提升效率降低成本。

北京筑龙解读政策合规和市场机会，提供增长策略和风险提示。

1. 政策解读与合规保障，严格遵循《招标投标法》，构建全流程留痕体系，合规率100%，并建立智慧合规模型降低投诉率至0.1%以下。2. 增长市场机会，地方国企转型对标央企，北京筑龙拓展能源、冶金等领域，如延长石油案例，提供高性价比解决方案。3. 事件应对措施，针对围串标等风险设置三级预警机制，赋能公共资源交易规范化。4. 合作方式与扶持政策，为头部客户组建专属团队，快速响应需求；同时推出轻量交付模式降低实施门槛，支持出海合作。5. 风险提示，强调规则模糊场景需审慎AI应用，避免过度依赖经验。

北京筑龙提供产品设计和商业机会启示，推动数字化升级。

1. 产品生产需求，通过智能物料技术优化设计，实现物料识别自动化，提升供应链效率。2. 商业机会拓展，针对出海需求提供多语言、时差解决方案，助力工厂跨境项目落地，如非洲和白俄罗斯案例。3. 推进数字化启示，依托AI大模型融入采购全流程，支持标准化到智能化转型；同时研发投入强化技术壁垒，为工厂提供可复制模式。4. 电商启示，通过低代码引擎实现快速配置，降低中小客户门槛，赋能工厂高效管理。

北京筑龙聚焦行业趋势和客户痛点，提供创新解决方案。

1. 行业发展趋势，AI技术深度融入采购供应链，形成“AI+采购”模式，2025年落地智能评标等场景，提升效率90%以上。2. 新技术应用，依托大模型与多模态技术，开发智能文本审查、大数据分析中枢，设置60项预警指标，解决合规风险。3. 客户痛点解决，针对系统互通弱、标准不统一问题，构建“技术+业务+数据”中台基座；针对出海实操难题，提供多语言和本地化合规方案。4. 解决方案创新，智慧监管平台升级为“AI驱动+分级预警”模式，赋能公共资源交易规范化，获地方监管部门认可。

北京筑龙优化平台需求和运营管理，支持多样化业务场景。

1. 商业对平台需求，适配央国企“集中+分散”模式，通过多层级租户能力实现灵活管控，支持低代码开发。2. 平台最新做法，升级大采购底座提升配置灵活性，探索轻量交付模式降低实施门槛，并强化数据加密防护。3. 平台招商与运营管理，针对地方国企市场推出适配解决方案，成功拓展标杆客户；同时完善出海平台能力，形成标准化方案。4. 风向规避，通过合规体系筑牢安全防线，如等保三级备案和国产化适配，规避数据风险。5. 合作方式，为老客户提供专属服务团队，快速响应需求，提升平台粘性。

北京筑龙揭示产业动向和政策启示，提供商业模式研究参考。

1. 产业新动向，2025年数字化采购深化AI应用，提炼公式“AI应用价值=认知度×场景力×专业度”，需理性试错和行业知识库支持。2. 新问题与政策法规启示，针对合规痛点构建智慧监管模型体系，覆盖80%高复用率，建议审慎AI在规则模糊场景应用。3. 商业模式创新，通过产品矩阵迭代如智能数据洞察，激活数据决策价值；监督平台产品化提供一站式审计能力。4. 政策建议启示，基于国资委要求完善全流程留痕，降低投诉率，为研究者提供系统性风险规避案例。

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我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

Beijing Zhulong achieved significant innovations in digital procurement for 2025, focusing on AI applications, efficiency improvements, and client strategy breakthroughs.

1. AI large models were deeply implemented, reducing single-project bid evaluation time from 3 days to 8 hours with intelligent evaluation technology, achieving 99.8% accuracy. For example, the Beijing Energy Group case won an industry bronze award.

2. The multi-tenant system supports centralized and decentralized management for central and state-owned enterprises, enabling low-code visual development and personalized configuration within one day, while enhancing data security.

3. The compliance system was improved, with over 150 monitoring models covering bid-rigging identification scenarios, keeping the complaint rate below 0.1%.

4. The product matrix was iterated, adding 12 core products such as intelligent data insights, reducing data retrieval time from days to seconds and improving efficiency by 90%.

5. Client strategy breakthroughs included enhancing centralized procurement efficiency for existing clients like Poly Group and expanding to local state-owned enterprise benchmarks such as Yanchang Petroleum, establishing a dual-drive model of central and local enterprises.

Beijing Zhulong strengthened its market position through product R&D and brand marketing, focusing on technological upgrades and responding to consumption trends.

1. In brand marketing, AI-powered intelligent product matrices like smart assisted review and smart supervision platforms gained industry recognition and awards, boosting brand influence.

2. Product R&D continued iterating, with a 28% YoY increase in R&D investment in 2025, accounting for 11.3% of revenue. 46 core projects were advanced with an 89% implementation rate, adding products like intelligent data insights supporting natural language interaction.

3. Responding to consumption trends, solutions for surging overseas demand included multilingual and cross-border compliance support, aiding China Merchants Group in overseas project implementation.

4. User behavior insights drove product optimization based on client feedback, such as forming dedicated teams for existing clients, completing Poly Group's centralized procurement project acceptance within six months, improving efficiency and reducing costs.

Beijing Zhulong interprets policy compliance and market opportunities, providing growth strategies and risk alerts.

1. Policy interpretation and compliance assurance strictly follow the "Bidding and Tendering Law," establishing a full-process traceability system with 100% compliance rate and smart compliance models reducing complaint rates below 0.1%.

2. Growth market opportunities include local state-owned enterprises benchmarking central SOEs; Beijing Zhulong expanded in energy and metallurgy sectors like Yanchang Petroleum, offering cost-effective solutions.

3. Event response measures include a three-tier early warning mechanism for risks like bid-rigging, empowering standardized public resource trading.

4. Cooperation methods and support policies include dedicated teams for key clients for rapid response, plus lightweight delivery models lowering implementation barriers and supporting overseas collaboration.

5. Risk alerts emphasize cautious AI application in ambiguous rule scenarios to avoid over-reliance on experience.

Beijing Zhulong provides product design and business opportunity insights, driving digital upgrades.

1. Product production needs are met through intelligent material technology optimizing design, automating material identification, and enhancing supply chain efficiency.

2. Business opportunity expansion addresses overseas demand with multilingual and time-zone solutions, aiding factory cross-border projects in regions like Africa and Belarus.

3. Digital transformation insights integrate AI large models into the full procurement process, supporting standardization to intelligent shifts; R&D investment strengthens technical barriers, offering replicable models for factories.

4. E-commerce insights enable rapid configuration via low-code engines, lowering barriers for SMEs and empowering efficient factory management.

Beijing Zhulong focuses on industry trends and client pain points, delivering innovative solutions.

1. Industry trends show AI deeply integrated into procurement supply chains, forming an "AI + Procurement" model; 2025 implementations like intelligent bid evaluation boosted efficiency over 90%.

2. New technology applications leverage large models and multimodal tech to develop intelligent text review and big data analytics hubs, with 60 warning indicators addressing compliance risks.

3. Client pain points are solved: weak system interoperability and standardization issues are addressed via a "technology + business + data" middle-platform foundation; overseas operational challenges are met with multilingual and localized compliance solutions.

4. Solution innovations upgrade the smart supervision platform to an "AI-driven + tiered warning" model, standardizing public resource trading and gaining local regulatory recognition.

Beijing Zhulong optimizes platform needs and operations management, supporting diverse business scenarios.

1. Business demands on the platform adapt to central SOEs' "centralized + decentralized" models, enabling flexible control via multi-tenant capabilities and low-code development.

2. Latest platform practices include upgrading the procurement base for configuration flexibility, exploring lightweight delivery to lower implementation barriers, and enhancing data encryption.

3. Platform recruitment and operations management offer tailored solutions for local SOE markets, successfully expanding benchmark clients; overseas platform capabilities are refined into standardized packages.

4. Risk avoidance is achieved through compliance systems strengthening security, such as Level 3 cybersecurity certification and domestic adaptation to mitigate data risks.

5. Cooperation methods include dedicated service teams for existing clients for rapid response, enhancing platform stickiness.

Beijing Zhulong reveals industry movements and policy insights, offering business model research references.

1. Industry trends show digital procurement deepening AI applications in 2025, summarized by the formula "AI application value = awareness × scenario capability × professionalism," requiring rational trial-and-error and industry knowledge base support.

2. New issues and policy insights address compliance pain points with smart supervision model systems covering 80% high-reuse scenarios, advising cautious AI use in ambiguous rule contexts.

3. Business model innovations iterate product matrices like intelligent data insights to activate data-driven decisions; supervisory platform productization provides one-stop audit capabilities.

4. Policy suggestion insights, based on SASAC requirements, improve full-process traceability to reduce complaint rates, offering systemic risk avoidance cases for researchers.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

【亿邦原创】在央国企采购加速转型的背景下，尽管采购数字化取得了一定进展，但系统互通弱、标准不统一、业务与技术融合不足等问题仍制约其深化发展。为系统梳理行业瓶颈与创新路径，亿邦智库聚焦供应链服务侧视角，旨在从技术服务商视角切入，发起供应链服务侧视角系列访谈，复盘2025年成果，展望2026年策略，涵盖技术、服务模式创新及生态协同等方面，以期为供应链服务商群体的整体发展路径与未来方向提供参考。

受访人：北京筑龙执行总裁孙禹璇

访谈人：亿邦智库联席院长赵廷超

亿邦智库高级分析师张晶

亿邦智库：2025年，中国数字化采购市场风起云涌。北京筑龙作为供应链技术服务公司，2025年有哪些业务创新和亮点？

孙禹璇：2025年，北京筑龙深耕电子招投标与采购数字化领域，依托21年行业积淀与技术创新实力，聚焦政企客户核心需求，在AI赋能、合规保障、客户拓展、产品升级等方面成效显著，我们总结了以下六大亮点：

第一点，AI大模型深度落地，智能评标技术获行业认可

公司紧扣“AI+采购”趋势，依托大模型与多模态技术，将人工智能识别与算法模型深度融入每个环节，打造出招标文件/方案智能编制、招标文件智能审查、智能辅助评审、围串标检查、智能物料、供应商智能分析推荐、智能数据洞察等多个场景的智能化产品，从采购方案的对话式编制与素材智能推荐，到招采文件的结构化生成与关键信息解析；从方案文件的AI合规审查与风险实时预警，到投标文件的智能评审与结果自动汇总，再到供应商多维数据分析与精准画像，实现“标准化—结构化—自动化—智能化”的全链路贯通。

例如智能辅助评审，通过“场景切片”策略破解通用模型泛化问题，实现客观项评审自动化、主观项评审结构化，结合高精度OCR识别技术，可将单项目评标时间从平均3天缩短至8小时，评标准确率提升至99.8%，大幅提升评标效率与准确性。据了解，北京筑龙助力京能集团搭建的智能辅助评审系统上线后成效显著，并且斩获“2025首届人工智能应用大赛（采购与供应链赛道）铜奖”。

第二点，“多层级租户”助力央国企集中+分散多元化管控

北京筑龙深耕央国企采购数字化领域，构建全维度合规与安全保障体系，严格遵循《招标投标法》等法规要求，实现采购全流程留痕可追溯，合规通过率达100%。采用云原生、微服务架构，搭建“技术+业务+数据”中台基座，以“多层级租户”能力适配央国企“集中+分散”采购模式，通过低代码引擎实现可视化开发，一天内可完成个性化场景配置；通过公安部等保三级备案，强化数据加密防护，全面适配国产化软硬件，实现技术自主可控。

第三点，合规体系持续完善，筑牢央国企采购安全防线

基于国资委合规管控要求与央企采购实际痛点，深度融合数字化与人工智能技术，构建了覆盖围标串标、专家违规、量体裁衣、资质业绩造假等多类高风险场景的智慧合规监管模型体系。该体系以超过80%的高复用率赋能央国企合规管理，目前已形成150余个专业化监控模型，覆盖围串标识别、价格异常波动等五大核心业务场景，能够精准捕捉隐蔽性强的围串标等违规行为。模型已在30余个行业的中央企业和地方国企落地应用，成功将采购项目合规投诉率控制在0.1%以下，有效助力企业系统性规避采购风险。

第四点，智慧监管体系升级，赋能公共资源交易规范化

聚焦公共资源交易监管痛点，北京筑龙为宜宾市等地区打造工程招投标智慧监管平台，构建起“AI驱动+分级预警+协同共治”的监管新模式。平台内置智能文本审查引擎、大数据关联分析中枢，设置5大类60项监测预警指标，实现标前、标中、标后全流程监管，可精准识别围串标、招标文件不合规等风险，建立“红黄蓝”三级预警机制，有效规范公共资源交易秩序，获得地方监管部门高度认可。

第五点，产品矩阵迭代升级，激活数据决策价值

北京筑龙优化完善70+智慧产品矩阵，较2024年新增12款核心产品，产品迭代率达20.7%，重点推出“智能数据洞察”产品，打破传统数据应用模式，通过自然语言交互实现“智能问数”，将数据获取与分析时间从数天缩短至秒级，效率提升90%以上。该产品依托600多个业务指标、80多个业务专题，支持采购效率、成本节资等多维度分析，充分盘活数据资产，赋能业务管理人员开展数据分析，真正实现数据驱动决策。实现采购效率、成本节资等多维度分析，可帮助企业精准识别采购成本节约空间；自动提供趋势预测与异常预警，打通数据应用“最后一公里”，助力企业实现数据驱动决策，累计服务客户超120家，获得广泛好评。

第六点，研发实力持续强化，技术壁垒不断筑牢

北京筑龙加大研发投入，2025年研发投入同比增长28%，占营收比重达11.3%，依托全国6大研发中心、超百位研发工程师，聚焦招采数智化前沿技术研发，全年推进46项核心研发项目，研发项目落地率达89%。2025年，北京筑龙主要在智能化应用落地方面取得长足发展，将AI技术深度融入采购全流程，同时依托“大采购”产品底座，实现了更灵活、更高效的交付能力。

同时，伴随客户出海需求激增，北京筑龙针对海外采购平台的多语言、时差、跨境合规等实操难题，提供了技术解决方案，助力招商局集团等客户企业在非洲、白俄罗斯等地的项目落地。

亿邦智库：一直以来，北京筑龙有比较独特的客户及市场拓展策略。2025年，北京筑龙在这方面有哪些继承或者突破？

孙禹璇：2025年，北京筑龙深耕电子招投标与采购数字化领域，以客户需求为核心，在客户运营方面实现重大突破。

针对国家管网、中粮、保利、延长石油、包钢等头部老客户，随着数字化转型的不断深入，这些企业在招采智能化升级、集采管理优化、监督平台迭代等方面提出了更为精细化、个性化的新需求。

面对老客户的新诉求，北京筑龙快速响应、精准发力，为每家头部老客户组建专属服务团队。其中，保利集团相关数字化集采项目表现尤为突出。北京筑龙自项目启动即精准匹配其需求，仅用半年时间便完成全部项目验收。系统上线后，保利集团集采效率大幅提升、采购成本明显降低。

2025年，国内地方国企数字化采购转型进入加速期，呈现出“对标央企”的发展态势，这为北京筑龙拓展地方国企市场提供了广阔空间。北京筑龙针对性推出适配地方国企需求的解决方案，兼顾合规性、实用性与性价比，重点突破能源、冶金、煤炭等地方国企集中的领域，成功拓展延长石油、包钢等一批地方国企标杆客户。

目前，北京筑龙已构建起“央企+地方国企”双轮驱动的客户布局，为公司长远发展注入了强劲动力。

亿邦智库：展望2026年，北京筑龙在技术和产品方面有哪些规划？

孙禹璇：首先，2026年北京筑龙将继续围绕采购全流程（需求、寻源、合同、评价）深化AI应用，重点发力人工智能在采购供应链全流程各个场景的落地应用。基于多个项目实践，我们提炼出一个人工智能在采购供应链落地的公式：AI应用价值 = 认知度 × 场景力 × 专业度。这是乘法的关系，缺一不可。

第一，认知度。组织上下要对AI能力边界有清醒认识——既不能神话，也不能排斥，形成拥抱变革、理性试错的共识。

第二，场景力。不是所有场景都适合AI。重复性高、规则相对明确的任务——如资质证件自动提取、条款一致性检查——最能发挥AI价值。而依赖经验、规则模糊的场景，则需审慎，让AI先打辅助。

第三，专业度。 通用大模型决定下限，行业知识决定上限。需要把法规、制度、历史案例结构化，形成机器可调用的知识库，并建立持续迭代的反馈机制，让AI在实践中不断进化。

其次，大采购底座升级：进一步优化产品基座，提升配置平台的灵活性与开放性，支持更多业务场景的快速适配。同时探索更轻量的交付模式，降低中小型客户的实施门槛。同时，针对出海客户的多语言、多时区、本地化合规等需求，持续迭代平台能力，北京筑龙将完善形成标准化的海外数字化采购解决方案。

供应商管理模块升级：在供应商准入、考核、定价等模块中，融入更多行业最佳实践，支持客户按品类、按风险等级进行分级分类运营，避免“一刀切”式管理。

监督平台产品化：将监督平台打造为独立产品线，提供从数据采集、风险预警到报告生成的一站式能力，满足客户对合规审计的刚性需求。

智能化中台：将AI物料识别、智能评标、文件解析等能力封装为标准组件，支持客户按需调用，降低重复开发成本。

亿邦智库将持续关注央国企数字化采购领域的最新进展，如想了解更多与本文相关信息，请扫码关注作者微信或发送邮箱。

联系邮箱为：zhangjing@ebrun.com