JTC告别文书繁重的建筑招标工作
评估虚拟助手标志着在这个传统保守的行业中取得的一项技术突破
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本文由AI辅助翻译
[新加坡] 公共部门采购通常不是技术创新的常见领域。其流程审慎，治理要求严苛，在高风险的建筑项目授标中，一旦出错，其后果可能在未来数年造成高昂的代价。
但JTC Corporation的生成式人工智能 (AI) 工具——评估虚拟助手 (EVA)，正在改变这一现状。该工具旨在将政府合同中最繁琐的文书流程之一现代化。
JTC处理的每项建筑招标大约需要八名评估员参与，每人耗时约14个工作日，而每个投标方提交的文件可能多达约30份。
由于每年评估约40项建筑招标，累计工作量估计每年约为34,000个工时。
EVA通过部署大型语言模型来解决这个问题，执行目前由评估员负责的拔牙和初步评分工作。投标文件被上传到系统中，系统会读取并解读非结构化的投标书，识别出技术、合同和绩效相关的细节，然后将其与JTC的评估标准进行匹配。
系统随后会生成一个带分数的输出结果，并明确说明其推理过程，使评估员能够审查其逻辑，而无需从头开始构建。
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在一个有记录的案例中，EVA准确地标记出，某投标方所陈述的绩效评级并未得到其所提供证明文件的证实。这正是在时间压力下进行人工审查时容易错过的矛盾之处。
重要的是，该工具围绕“人在回路”(human-in-the-loop) 的架构进行设计。评估员对分数和最终建议保留完全的决定权；该人工智能只负责组织、呈现和突出信息，而不做决定。
这是一个深思熟虑的治理选择，其根源在于公共部门采购的问责制要求，并且这一选择也影响了界面的设计。
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这种分步式的工作流程也模仿了评估员的自然认知顺序：首先建立背景信息，确认评估对象，验证评估标准是否被正确解读，最后才处理提交的文件本身。
设计过程借鉴了对EVA委员会成员操作其现有工作流程的直接观察，并且该解决方案是与项目经理、合同经理和采 购人员共同创建的，而非由技术团队在隔离状态下独立开发。
预计其影响将不仅仅是提高效率。
JTC估计，更快的评估可以将整体项目进度缩短两到三个月，从而让企业等待入驻的工业设施能够更早交付。
该方法论也被设计为可移植的。同样的技术架构只需稍作调整，便可应用于咨询和信息技术招标，并可能在未来的迭代中扩展到定性评估标准。
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