1.1 传统采购的痛点聚焦

传统采购模式中，信息不对称、流程烦琐、决策滞后等问题屡见不鲜。采购人员缺乏系统培训，仅凭经验应对复杂多变的市场环境，难以实现成本优化和效率提升。AI技术的引入，正是打破这一僵局的关键。

1.1.1 人工比价效率低下VS AI秒级价格分析

在数字化时代，人工比价的低效与AI秒级价格分析的高效形成了鲜明对比。

人工比价，依赖采购人员手动登录多个平台，逐条录入商品关键词，筛选匹配结果后记录价格。例如，某企业采购非生产原料性质的工业用品（MRO）时，需在京东、1688等10余家平台重复搜索，耗时长达数小时，而使用AI后，就能秒级完成价格分析。

（1）数据抓取：通过分布式爬虫技术，同时访问淘宝、京东等主流电商API（Application Programming Interface，应用程序）接口，每秒可处理10万级商品链接。例如，某AI采购助手1分钟内可完成10款物资的全网搜索。

（2）语义解析：运用神经语言程序学（NLP）技术识别商品参数，如“100W快充”可自动匹配不同品牌型号。

（3）智能核价：结合历史采购数据、市场价格波动模型，自动生成比价报告。某案例显示，AI核价准确率达98.6%，远超人工85%的水平。

具体效果我们可以进行对比，如表1-1所示。

1.1.2 供应商管理靠经验VS数据驱动的智能决策

在企业供应链管理中，传统经验驱动的供应商管理模式与数据驱动的智能决策模式形成了显著分野。以下从评估维度、风险识别时效、决策依据、供应商分层效率、成本优化空间五个维度展开对比分析，如表1-2所示。

可以看到，未来的供应商管理，必然是“人类经验的战略深度”与“数据智能的执行精度”相结合的混合模式，二者协同方能实现供应链韧性与效率的双重提升。

1.1.3 合同风险难把控VS 智能合约自动预警

在合同管理领域，传统人工审查导致的“合同风险难把控”与基于区块链和 AI 技术的“智能合约自动预警”形成了颠覆性对比。表1-3所示是合同风险难把控和智能合约自动预警的对比。