据www.constructiondive.com报道，美国采购软件公司Euna Solutions于2026年4月29日推出Solicitation Advisor功能，首次将AI能力嵌入公共部门招标文件起草环节，对尚未发布的RFP（请求提案）草案进行实时审查。
AI前置纠错：从“发布后补救”转向“起草即优化”
该工具基于Euna Procurement平台运行，可自动识别招标文件中的模糊表述、评价标准与供应商应答要求之间的逻辑冲突，以及条款间自相矛盾之处。据Euna Solutions披露，其2025年《公共采购现状报告》显示，62%的公共机构平均每个RFP仅收到2至5份有效投标；而2024年国家合作采购伙伴（National Cooperative Procurement Partners）数据显示，单个RFP项目平均耗时近90小时。工具旨在压缩冗余工时，减少因文本缺陷导致的后续澄清、补遗（addendum）频次。
“每一次补遗都会增加采购流程的时间和行政负担。若团队能在发布前发现并修正问题，就更有可能缩短周期、提升供应商理解度，并组织更具竞争力的采购活动。”——Mykola Konrad，Euna Solutions首席产品官
效率驱动下的地方政府AI落地潮
AI在公共采购领域的渗透正加速推进。Euna Solutions今年早些时候开展的专项调查显示，提升运营效率是地方政府员工采用AI的首要目标；同期盖洛普（Gallup）民调亦证实，21%的公共部门雇员每周多次使用AI工具。此前，达拉斯市已于2025年率先将AI纳入其采购全流程。值得注意的是，Solicitation Advisor并非Euna此前已部署的AI RFP自动生成模块的简单延伸，而是转向“质量前置把关”新路径——Konrad强调，公司正着力将“智能审查、操作指引及品类专属洞察”深度融入采购人员日常工作流。
行业背景与实际影响
公共采购长期面临响应率低、流程冗长、供应商参与意愿弱等结构性难题。据美国总务管理局（GSA）2023年统计，联邦及地方政府年度采购支出超$7500亿美元，其中建筑类合同占比约38%，而地方层级因资源有限、专业能力薄弱，招标文本质量参差问题尤为突出。Euna Solutions总部位于加州尔湾，其平台已覆盖全美超1200家县市及学区。此次功能升级后，采购人员可在草稿阶段即时获得AI标注的歧义段落、缺失评分细则提示及术语一致性建议。对全球供应链从业者而言，这意味着面向政府市场的投标方需更早适应标准化、高透明度的招标语言；同时，国际工程承包商在竞标美国地方政府基建项目（如桥梁重建、学校翻新）时，将面对更清晰、更少歧义的技术与商务条款，间接降低合规响应成本与废标风险。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
