大型語言模型助力高校采購需求審核進階

大型語言模型助力高校采購需求審核進階

黃小潔

高校采購范圍廣泛，從科研設備、圖書資料到食堂物資、辦公用品等，種類繁多，需求各異。需求審核作為采購流程的關鍵環節，其重要性不言而喻。如何確保采購需求的完整性、準確性和可操作性，直接影響到最終采購結果以及學校的整體運行效率。大型語言模型（LLM）的出現，為高校全方位采購需求審核提供了新的思路和工具。

傳統困局：

人工審核的積弊剖析

傳統的采購需求審核主要依靠人工逐條檢查，存在以下問題：一是效率低下。面對復雜的采購需求，人工審核耗時費力，尤其在涉及專業技術領域時，更需要投入大量時間進行研究和比對。二是容易遺漏。人工審核容易出現疏忽和遺漏，尤其在需求文檔篇幅較長、內容復雜的情況下，難以保證審核的全面性和準確性。三是標準不一致。不同審核人員的經驗和理解不同，可能導致審核標準不一致，影響審核結果的客觀性和公正性。

這些問題都可能導致采購風險增加，影響項目最終落地效果。效率低下導致采購周期延長，錯失市場良機，甚至影響科研教學進度；容易遺漏則可能造成合同糾紛、履約風險，增加后期變更和索賠；標準不一致則使采購過程缺乏透明度和公正性，滋生腐敗的風險增加。此外，人工審核高度依賴審核人員的經驗，面對日益復雜的采購需求和不斷更新的政策法規，傳統審核方式難以適應，亟需新技術手段提升采購效率和質量。

智能賦能：

LLM審核優勢全解析

LLM在高校采購需求審核中展現出多維度的優勢，為解決傳統人工審核的難題提供了有效途徑。其一，LLM具備快速識別潛在問題的能力，能夠迅速掃描并深入分析需求文檔，精準揪出如描述模糊、存在矛盾或關鍵信息遺漏等問題。例如，對于像“性能優異”“用戶友好”這類缺乏具體量化指標的表述，LLM會及時提示補充；若不同部分的需求描述相互沖突，它也能準確識別并給出修改建議；對于驗收標準、售后服務等需求文檔中常缺失的關鍵信息，LLM同樣能敏銳察覺并提醒補充。其二，LLM可依據需求內容快速檢索并提供相應的國家標準、行業標準以及技術規范等，助力審核人員準確判斷需求的合規性與合理性。以采購服務器為例，它能迅速給出相關的性能指標和安全標準，為審核提供權威參考。其三，LLM能夠根據采購類別和需求特點自動生成全面且系統的審核清單，涵蓋核心審核要點，使審核人員的工作更具條理性和標準化。其四，LLM還可模擬不同供應商的投標方案，對需求的可實現性和成本進行有效評估，幫助采購人員提前洞察潛在風險，從而在采購決策過程中做到未雨綢繆。

人機協同：

高校采購新局展望

LLM作為一種強大的輔助工具，在高校采購需求審核中發揮著重要作用，能夠有力地輔助采購人員實現更高效、更精準的審核操作，顯著降低采購風險，提升采購質量。它憑借強大的數據處理能力，能夠快速整合政策法規、標準規范、市場行情等多方面的信息，為審核工作提供豐富的參考依據，在應對跨領域、復雜的采購需求時表現尤為突出，有效彌補了人工審核的固有缺陷。

然而，必須明確的是，LLM并不能完全取代人工審核，最終的審核決策權依然掌握在人手中。畢竟，LLM只是一種工具，其輸出結果的準確性和可靠性仍需人工進行仔細復核與確認。在當前高校采購規模持續擴大、采購需求愈發復雜的形勢下，積極引入LLM等先進的新技術手段，對于提升高校采購效率和效益、優化資源配置、推動教育事業高質量發展具有重要意義。展望未來，隨著技術的不斷演進和完善，LLM有望在高校采購領域發揮更為關鍵的作用，助力高校構建起更加規范、透明、高效的采購體系，推動高校采購工作邁向新的發展階段。

（作者單位：浙江工商大學杭州商學院）

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