7月11日，由中國物流與采購聯合會主辦的“第五屆國有企業(yè)數智化采購與智慧供應鏈論壇”在北京開幕。北京筑龍信息技術有限責任公司智能化事業(yè)部總經理、筑龍研究院副院長胡婧玥受邀出席，并進行了《大模型加持下的采購供應鏈智能化應用落地》主題演講，為與會嘉賓介紹了北京筑龍基于大模型的9大智宇AI應用范式以及大模型落地應用的“四個不是而是”核心方法論。

胡婧玥剖析了大模型與B端應用之間存在的固有張力。她指出，大模型本質就是大語言模型。其優(yōu)勢是基于概率方法論實現知識的融會貫通，這一優(yōu)勢在面向C端的創(chuàng)意領域尤為顯著，并已實現了多項創(chuàng)新應用。而B端業(yè)務通常遵循嚴格的制度與規(guī)范，對結果的準確性及專業(yè)性有著極高的要求。

圖-大模型為什么難在B端落地

為此，胡婧玥介紹了北京筑龍基于大模型應用的四個核心方法論：

一是大模型不是“超人”而是一個“文科生”。

二是大模型不是“法官”，而是“律師”。

三是大模型的落地不是一步到位，而是由點到面。

四是大模型不是孤立的應用，而是要與業(yè)務系統相輔相成。

此外，基于大模型在采購供應鏈領域的落地應用，胡婧玥以中糧集團為例，向與會者展示了其如何通過中糧E采供應鏈采購平臺，實現MRO集中采購全流程的數字化。并依托智能化算法，實現數據與業(yè)務的無縫融合，顯著提升了采購流程的智能化水平與應用效果。

最后，胡婧玥指出，在信息化、數字化至智能化的演進中，大模型扮演的角色猶如數據庫之于信息化，中間件之于數字化，是核心技術支撐；而算力中心則類似于信息化時代的機房和數字化時代的私有云。北京筑龍的責任和使命，正是在業(yè)務層去推動企業(yè)采購數智化的落地，正如北京筑龍此前發(fā)布的《大采購3.0及配套的B-PaaS》，用技術手段解決行業(yè)數字化、云私一體化的難題。后續(xù)，北京筑龍將繼續(xù)聚焦智能化在行業(yè)場景的落地和AI原生應用，持續(xù)拓展“大采購”的智能化能力。讓數字化生產數據支撐智能化，智能化消費數據反哺數字化，最終助力客戶實現采購供應鏈數智化。