Work Three
智能询报价平台
AI 负责识别与建议，规则引擎负责算钱，人负责按下发送键
8步标准化、可闭环
节省72%材料整理时间
100%询价过程快速可追溯
01
Background
询报价链路上的痛点
需求碎片化
高频痛点邮件、微信、电话多渠道传达需求，关键字段遗漏率超过 30%。
- 平均每个 RFQ 要 3 轮以上沟通才补齐
- 需求完整度无法保证，后端反复返工
报价不可比
效率瓶颈供应商回复格式各异，单位、运费、模具费等口径不统一。
- 人工整理耗时且易错，比价结果可信度低
- 异常报价难以发现，隐性损失持续累积
决策靠经验
决策风险只看最低价，缺乏成本合理性与综合风险分析。
- 选错供应商的代价远超价差
- 延期和质量问题的隐性成本难以量化
过程不可溯
合规隐患询价记录散落在邮件和 Excel 里，审批时还原不出完整决策链路。
- 字段来源不可追溯，修改记录缺失
- 审计与内控合规面临系统性风险
02
How To Do
采购邮箱 / 文件 ↓ 需求识别 · 字段提取 · 完整度评分 · 字段级证据链 ↓ 阻断项 → 人工补录，或生成补充询问邮件草稿 供应商匹配 · 品类能力 · QDCS 分项 · 风险等级 · 历史合作 ↓ 高风险 → 命中排除规则自动下沉，写明理由 RFQ 生成 · 唯一编号 · 询价邮件 · 附件安全检查 ↓ 对外发送 → 人工二次确认，未确认后端拒绝 报价解析 · 回收关联 · 口径标准化 · 异常标记 ↓ 不确定项 → 人工确认队列 成本分析 + 规则引擎 · 正向测算 · 反向测算 · 议价依据 ↓ 决策推荐 · QDCS 聚合评分与推荐理由 ↓ 人工终选偏离推荐 → 强制记录原因 审批归档 · 审批报告 · 电子档案 · 完整审计日志
- AI 做认知，不做算术。抽取、匹配、标准化、预警交给模型；每个字段带证据链（来源文档、位置、置信度、是否被人工改过），改过的字段不再被下一轮抽取覆盖。
- AI 处理 + 人工确认。AI 完成解析、匹配、生成、测算等全部"劳动密集"环节，四个关键节点（需求确认 / 供应商选择 / 对外发送 / 审批提交）保留人工授权，对外动作永不自动执行。
- 配置版本绑定项目。项目创建时绑定当时激活的版本，之后调权重不影响历史项目复盘 。
03
Reflection
下一步
- next 01多模态解析增强
图纸尺寸提取、扫件表格结构化，把降级人工的范围压小。
- next 02系统集成落地
对接真实审批流与供应商主数据，把模拟档案变成生产档案。