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人工智能驱动的采购平台:嘉评链

孙武子

十七部门发文：提高中小企业政府采购份额。

工业和信息化部、发改委、财政部等十七部门联合发布《关于健全支持中小企业发展制度的若干意见》，强调：强化政府采购支持中小企业政策机制。

《意见》称：修订《政府采购促进中小企业发展暂行办法》（财库〔2011〕181号），完善预留采购份额、价格评审优惠等措施，提高中小企业在政府采购中的份额。向中小企业预留采购份额应占本部门年度政府采购项目预算总额的30%以上；其中，预留给小微企业的比例不低于60%。

《意见》强调：坚持公平竞争制度。全面实施市场准入负面清单制度，公正公平对待中小企业，破除不合理门槛和限制，实现大中小企业和各种所有制经济权利平等、机会平等、规则平等。全面落实公平竞争审查制度，完善审查流程和标准，建立健全公平竞争审查投诉、公示、抽查制度。加强和改进反垄断和反不正当竞争执法，维护市场竞争秩序。



随着大数据、云计算、物联网、区块链及人工智能等新技术飞速发展，数字经济时代加快到来，企业采购正加速由单纯的线上采购行为拓展至采购管理、供应链服务乃至全产业链服务，以全流程、全链条数字化为主导的采购服务链正在向价值链延伸，企业电子商务采购加速进入数字化采购阶段。

企业会投入大量的资源去寻筛潜在合格的供应企业。采购圈有一句话叫“ 谈得好不如选得好 “，寻筛的重要性可见一斑。传统的方式是通过线下专业展览会、圈中熟人介绍、搜索引擎或撮合平台等渠道去发掘。

但面临的问题是，在这个信息过度冗余的当下，即便通过多维度协同过滤推荐模型，企业不得不面对成百上千家信息基本雷同的潜在企业，对这些企业的鉴别、筛选是一个非常费时费力的事情。



大量研究证明知识图谱中的知识可以用来完善基于内容的推荐系统中对用户和项目的内容（特征）描述，从而提升推荐效果。

基于知识图谱的智能推荐分为三个过程。

第一步是建立垂直行业的 基础知识图谱 。主要通过从垂直行业网站千万量级的网页中提取关键词、词的属性、词之间的关系等相关信息，建立的行业公有的知识图谱相当于常识库。通过交互过程获取用户的信息数据并描画出用户画像。

第二步根据垂直行业的企业客户提供的自身业务数据，自动建立客户 自身的知识图谱 ，挖掘企业自身数据的价值，建立的企业客户自身的知识图谱相当于私有库，常识库和私有库的结合可以给企业的用户提供完整的针对性更强的产品体验。

第三步则是根据企业的产品或业务特点，以及前期获取的用户需求画像，进行大规模 个性化推荐 ，盘活企业的客户，降低企业的运营成本，提高客户的价值转化。

这三个过程实现的周期基本需要一年的时间。也就是说，人工智能只需要一年的时间就可以获取我们工作 10 年、 20 年积累的专业知识体系，而之后基于所有不同种类信息连接的关系网络，通过各种数据挖掘、信息抽取和知识融合技术不断自我学习快速繁衍由此产生的知识库，是我们望其项背难以企及的。



未来的寻源会是这样的：上传你产品的 2D/3D 图纸或规格说明，智能经纪人会基于采购规模、行业特点、生产工艺流程、加工精度、过程能力、同类客户评价等各个知识点自动为你推荐最匹配的供应企业。 IBM 的 Watson 就是基于知识图谱智能经纪人（ Virtual Agent ）。

韩国将采用区块链和 AI 技术对国家综合采购系统全面重组

据韩联社消息，韩国国家综合电子采购系统“国家集市”将在 2023 年之前采用人工智能 (AI) 和区块链技术等智能信息技术对其进行全面进行重组。据调配厅 25 日透露，“新一代国家集市”首先将重新设计落后的基础技术，以便用户更容易使用，同时提高运营稳定性。整顿多达 700 多种的电子文件，减少文件容量等，减少文件流通量，以云为基础，解决用户增加带来的障碍、错误、速度低下等稳定性问题。

嘉评链平台三大核心技术:

1. 人工智能采购 : 降本增效，买到就是赚到 ;

2. 区块链溯源 : 没有中间商赚差价，全部都是原厂正品。

3. 金融科技服务 : 平台贸易大数据动态增信，直通银行，秒批秒贷。

透明高效的阳光采购平台，用大数据 、区块链、云计算和人工智能技术提高传统企业的运营效率，让工业品交易更简单;同时开展供应链金融服务，解决中小企业贷款难和金融机构风控管理问题。

[ 12 个字概括]

好买好卖，原厂正品，金融支持。