当下的通用大模型，帮写论文、设计图片、替代外语老师、语音助手……在消费端混的风生水起。为什么一用到To B场景，功效就“跑偏”了？

不可否认的是，相较于B端，C端“容错率”更高，普通用户借助AI工具，通常看中的是反馈结果的参考性、使用体验和交互性，而非结果的绝对准确性。这就造成“美国大选前断定哈里斯当选”“9.11比9.9大”这样的结论偏差，也只作为调侃AI的素材。但B端严肃场景下，让TA分析销售业绩、采购成本、员工绩效，“一本正经胡说八道”是决不允许的。

通用大模型在To B“水土不服”，究其原因在于以下几个方面：

大模型的“基础养料”源于海量数据，量越大、结果越接近真实。但To B业务，很多数据来源于企业，有些甚至还是企业的核心机密，通用大模型很难掌握到这些数据，影响结果的准确性；

B端业务，每个行业、企业、业务板块，都有自己的运营和评判标准。以采购评标为例，不同采购人对供应商的选择标准各异，资质、履约能力、价格因素的权重也各不相同。通用大模型由于缺乏行业特异性训练，难以精准把握这些差异；

B端业务涉及更多细分专业领域的知识和技能，对数据的处理和分析任务也更复杂，要求生成式AI具备该领域更高的专业性和准确性。

想要将严肃的B端业务问题，放心交给AI，就需要借助行业垂直大模型。以采购供应链为例，采购供应链大模型需要大量收集采购项目、供应商、物料、招投标文件等基础的数据信息，训练AI不断学习，并让专家去标注、调试偏差，确保得到更精准的结果。

北京筑龙基于20年采购供应链管理实践，借助NLP（自然语言处理）、OCR（光学字符识别）等技术，研发出的「采购策略匹配」「智能评标」「智能物料管理」等系统和功能模块，让AI承担上述专业、繁杂的运营管理任务，辅助管理人员“监督&判断”，精准度达95%以上。

物料主数据，智能管、不“跑偏”

企业物料主数据，贯穿“研发——生产——采购——销售”全链路，其管理规范与否，直接影响采购供应链的顺畅度。然而，大多企业的物料主数据，普遍存在：一物多码、有物无码、编码混乱、命名&分类混乱、数据缺失等问题。

北京筑龙智能物料主数据治理方案，就是基于采购行业模型，用AI对企业的物料数据进行智能整理、赋码、映射管控，让物料主数据整理工作不“跑偏”。

物料参数智能提取、分类推荐、关键参数缺失提示、相同物料不同描述自动去重&合并，在AI的加持下，低效、繁琐的物料数据整理工作变得轻松、简单；系统赋予每个物料数据唯一的身份ID，对于多业务板块的集团来说，即便各分子公司对物料描述有所差异，也能精准识别其唯一性；系统支持集中、半集中、映射、分散等物料主数据管控模式，满足各行业、体量企业差异化管理需求。

智慧评标寻源，更“精准”

寻源和评标，是采购业务中最关键、也是最复杂的一环。评标专家需要对海量标书文件、越来越复杂的标书要求（专业资质、履约能力、商务价格）进行比对分析，加之当下的围串标手段更隐秘、技术更“高阶”，进一步加剧了寻源和风控管理难度。

北京筑龙智能评标系统，在寻源和评标环节，承担起“律师”而非“法官”的作用：用AI负责招标文件内容提取、分析比对、自动定位、围串标识别、供应商商业关系排查等工作，为评标专家提供可靠的评标“证据链”和建议结果。系统让专家将有限精力，投入在“专业评审”，而非“资料查找”上。

此外，基于采购大模型，北京筑龙还推出智能匹配采购策略、推荐优质供应商、预警项目风险、合规监控等实用落地的采购管理模块。让垂直大模型，懂采购供应链、更懂招采运营业务。