随着新一代人工智能技术的快速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）依托其卓越的自然语言理解与生成能力，在企业管理领域呈现出显著的应用潜力。作为国民经济的中坚力量，中央企业的采购活动具有规模庞大、流程复杂、参与主体多元等特征，传统采购模式已难以适应数字化转型的发展要求。近年来，大型语言模型在中央企业采购领域的应用持续深化，已逐步构建起覆盖需求预测、供应商管理、招标文件智能审查、自动化评分及智能决策等关键环节的创新应用体系。

大型语言模型在中央企业采购领域的应用已呈现场景深化、技术融合、国产化加速三大显著特征，构建了覆盖采购全生命周期的智能化体系。全流程智能优化与跨环节协同

大型语言模型基于动态需求预测与库存协同优化机制，重构采购决策体系。国家电网依托DeepSeek-R1大模型构建电力物资需求预测系统，整合历史采购数据、电网负荷波动及极端天气预警信息，推动变压器、电缆等关键物资需求预测准确率提升至92%，库存周转率提高25%。

供应商管理与风险防控体系革新

多模态技术的深度融合正有力推动供应商画像与风险预警系统向智能化、精细化升级，为企业供应链韧性提升注入数字动能。中国石油依托自主研发的昆仑大模型，全面整合供应商全维度数据——通过OCR技术精准识别营业执照、资质证书、检测报告等多类型纸质文档，同步接入历史履约数据（如交货准时率、质量合格率）及行业舆情（如环保处罚、法律纠纷）等非结构化信息，构建动态知识图谱，深度挖掘企业间股权关联、业务合作等隐性关系，实现风险穿透式感知。

合同智能解析与合规性管理

跨境采购场景中，多语言合同智能审查系统凭借跨语言理解与合规风险预判能力，正成为企业防控法律风险、提升交易效率的关键工具。国家电网自主研发的跨境合同智能解析模型，突破多语言语义理解技术壁垒，已支持中文、英语、西班牙语等6种常用商务语言的合同文本分析。该模型深度融合国际商法知识库，整合全球主要贸易国家的商事法规、国际公约及行业标准，可自动完成合同主体资格、权利义务条款、争议解决机制等核心内容的合规性核查，显著降低人工审核疏漏风险。

国产化技术适配与行业定制化应用

国产大模型与中央企业数字化转型的融合进程正显著加速，成为推动国企智能化升级的重要引擎。在此背景下，中国电科依托自主可控的智谱清言大模型深入开展领域适配攻关，针对央企采购场景的专业特性，通过优化提示工程策略——包括构建采购领域术语库、调整上下文引导逻辑等方式，有效提升了模型对“技术参数”“履约周期”等专业术语的理解精度，在招标文件生成任务中模型输出准确率突破92%。

尽管大型语言模型在中央企业采购中的应用取得显著进展，但在技术融合、数据治理、国产化适配及合规管理等方面仍面临多重挑战。

技术融合深度不足?？缒Ｌ荽砟芰Υ嬖谙灾窒扌?。现有模型对非结构化数据（如供应商生产车间视频、物流轨迹数据等）的融合分析仍局限于初级特征提取层面，尚未具备深度语义关联能力。数据治理与隐私?；つ烟?。数据孤岛现象与质量问题较为突出。隐私?；び胧莨蚕碇浯嬖谙灾?，联邦学习在跨企业供应商评估场景中的实际应用效果，受制于参与方数据分布不均衡问题。国产化适配与生态短板。国产算力资源面临显著瓶颈，昇腾芯片对千亿参数规模大模型的支持仍存在兼容性问题。伦理与合规风险。算法偏见与责任界定模糊问题显现。

未来发展方向与突破路径思考

针对上述问题，需从技术创新、生态构建、政策适配三个维度推进大型语言模型在中央企业采购中的深度应用：

技术融合创新

多模态深度协同技术将成为重要突破方向。探索 Transformer 架构与物理引擎的融合应用，在设备采购中实现 3D 模型参数与技术规格的自动匹配。动态决策系统需进一步升级，强化学习与实时市场数据接入将成为关键。

数据治理与隐私增强

联邦学习框架需要优化，开发支持异构数据的联邦学习系统。电力行业可构建基于 FedAvg 算法的供应商质量评估联邦学习平台，整合国家电网、南方电网等企业数据，在不共享原始数据的前提下提升模型泛化能力。建立可信数据流通机制，结合区块链技术实现采购数据的可信存证。

国产化生态构建

推动国产大模型的领域适配，针对中央企业采购场景对智谱、华为等国产大模型进行领域微调。升级算力基础设施，建设基于昇腾 910B 芯片的智算中心，采用模型并行与流水并行技术，使千亿参数采购预测模型的训练效率提升。

伦理合规与风险防控

增强模型的可解释性，引入注意力可视化、反事实推理等工具，使供应商筛选模型的决策逻辑可追溯。构建跨境合规体系，设计符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》的跨境数据处理流程，在东南亚基建项目中采用数据本地化存储与联邦学习相结合的混合模式，确保数据主权安全 。（大唐电商技术有限公司   李国庆）