大型语言模型助力高校采购需求审核进阶

大型语言模型助力高校采购需求审核进阶

黄小洁

高校采购范围广泛，从科研设备、图书资料到食堂物资、办公用品等，种类繁多，需求各异。需求审核作为采购流程的关键环节，其重要性不言而喻。如何确保采购需求的完整性、准确性和可操作性，直接影响到最终采购结果以及学校的整体运行效率。大型语言模型（LLM）的出现，为高校全方位采购需求审核提供了新的思路和工具。

传统困局：

人工审核的积弊剖析

传统的采购需求审核主要依靠人工逐条检查，存在以下问题：一是效率低下。面对复杂的采购需求，人工审核耗时费力，尤其在涉及专业技术领域时，更需要投入大量时间进行研究和比对。二是容易遗漏。人工审核容易出现疏忽和遗漏，尤其在需求文档篇幅较长、内容复杂的情况下，难以保证审核的全面性和准确性。三是标准不一致。不同审核人员的经验和理解不同，可能导致审核标准不一致，影响审核结果的客观性和公正性。

这些问题都可能导致采购风险增加，影响项目最终落地效果。效率低下导致采购周期延长，错失市场良机，甚至影响科研教学进度；容易遗漏则可能造成合同纠纷、履约风险，增加后期变更和索赔；标准不一致则使采购过程缺乏透明度和公正性，滋生腐败的风险增加。此外，人工审核高度依赖审核人员的经验，面对日益复杂的采购需求和不断更新的政策法规，传统审核方式难以适应，亟需新技术手段提升采购效率和质量。

智能赋能：

LLM审核优势全解析

LLM在高校采购需求审核中展现出多维度的优势，为解决传统人工审核的难题提供了有效途径。其一，LLM具备快速识别潜在问题的能力，能够迅速扫描并深入分析需求文档，精准揪出如描述模糊、存在矛盾或关键信息遗漏等问题。例如，对于像“性能优异”“用户友好”这类缺乏具体量化指标的表述，LLM会及时提示补充；若不同部分的需求描述相互冲突，它也能准确识别并给出修改建议；对于验收标准、售后服务等需求文档中常缺失的关键信息，LLM同样能敏锐察觉并提醒补充。其二，LLM可依据需求内容快速检索并提供相应的国家标准、行业标准以及技术规范等，助力审核人员准确判断需求的合规性与合理性。以采购服务器为例，它能迅速给出相关的性能指标和安全标准，为审核提供权威参考。其三，LLM能够根据采购类别和需求特点自动生成全面且系统的审核清单，涵盖核心审核要点，使审核人员的工作更具条理性和标准化。其四，LLM还可模拟不同供应商的投标方案，对需求的可实现性和成本进行有效评估，帮助采购人员提前洞察潜在风险，从而在采购决策过程中做到未雨绸缪。

人机协同：

高校采购新局展望

LLM作为一种强大的辅助工具，在高校采购需求审核中发挥着重要作用，能够有力地辅助采购人员实现更高效、更精准的审核操作，显著降低采购风险，提升采购质量。它凭借强大的数据处理能力，能够快速整合政策法规、标准规范、市场行情等多方面的信息，为审核工作提供丰富的参考依据，在应对跨领域、复杂的采购需求时表现尤为突出，有效弥补了人工审核的固有缺陷。

然而，必须明确的是，LLM并不能完全取代人工审核，最终的审核决策权依然掌握在人手中。毕竟，LLM只是一种工具，其输出结果的准确性和可靠性仍需人工进行仔细复核与确认。在当前高校采购规模持续扩大、采购需求愈发复杂的形势下，积极引入LLM等先进的新技术手段，对于提升高校采购效率和效益、优化资源配置、推动教育事业高质量发展具有重要意义。展望未来，随着技术的不断演进和完善，LLM有望在高校采购领域发挥更为关键的作用，助力高校构建起更加规范、透明、高效的采购体系，推动高校采购工作迈向新的发展阶段。

（作者单位：浙江工商大学杭州商学院）

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