打造多模态大模型 实现智能资格审查

深交易将多模态AI大模型应用于资格审查环节，构建“自动解析-交叉验证-风险预警”智能审查体系。该模型具备跨模态数据解析能力，突破传统文件格式限制，可精准解析PDF、图片等格式资料，通过智能交叉验证与动态风险预警机制，在不改变现有审查流程及文件模板的前提下，实现评审要素全覆盖。在某试点项目中，系统完成260个评审项仅需人工审核1/8的时间，准确率达100%，有效提升交易服务效能。

构建智能匹配机制 评标质量效率双提升

深交易研发的AI辅助评标系统依托大模型语义识别与智能算法，快速定位投标文件关键信息，通过深度语义解析“读懂”招标文件中各类评审要求，繁杂的文字转化成机器语言，精准匹配评审规则库。在某项目试点应用中，系统对19份技术标文件、178项评审内容实现全覆盖解析，评审效率较人工提升近3倍，准确率超95%。该技术不仅为专家提供完整性审查、评审项定位等辅助支持，且AI评审结果经专家复核后可直接运用，有效提升评审的客观性、一致性，推动评审质量与效率双提升。

研发围串标识别技术 筑牢智慧监管防线

深交易同步研发的AI围串标识别技术，通过投标文本相似度分析、通用内容智能过滤等核心功能，实现线索筛查精准度与监管效能双突破。以某疑似围串标项目为例，系统成功定位投标文件88项有效雷同内容，评标专家正是依据其中4项关键雷同内容否决投标。这一结果充分证明，深交易AI技术在围串标识别中精准有效，为维护招投标公平竞争市场环境提供了强大助力。

深交易作为全国公共资源交易改革先锋，将以科技创新驱动营商环境优化，不断总结试点经验，加快实现AI在公共资源交易领域的全场景、全类型、全方位应用，全力打造可复制、可推广的智慧交易“深圳模式”，为行业数智化转型贡献先行示范经验。