AI 在招投标管理中的应用可以通过大模型招投标文件关键数据提取方案来实现。招投标文件包含众多复杂信息，传统处理方式可能难以准确快速提取关键数据，而大语言模型（如 GLM-4）具备强大的信息提取能力。从工程化角度构建的方案包括整体架构设计、数据预处理、Prompt 工程、批量处理 API、后处理与校验等环节。
但目前提供的内容中，未直接涉及 AI 在招投标管理中的具体应用步骤和实例，更多是相关概念和其他领域（如招聘、营销、办公）中 AI 的应用情况。
BigModel智谱AI大模型开放平台[heading2]场景介绍[content]招投标文件包含大量复杂的信息，包括项目名称、投标方信息、资格要求、技术规范、价格清单、合同条款等。传统人工处理或基于简单规则的自动化工具可能难以快速、准确地从这些文件中提取关键数据。大语言模型（如GLM-4）能够对海量文本进行理解和解析，具备强大的信息提取能力。本文档详细描述如何从工程化的角度构建一个借助大语言模型进行关键数据提取的方案，包括整体架构设计、数据预处理、Prompt工程、批量处理API、后处理与校验等各个环节。[heading2]一、方案框架
随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经成为企业招聘流程中的重要工具。AI提供了前所未有的效率和自动化能力，但同时也带来了新的挑战和风险，尤其在算法偏见、数据隐私和歧视等方面。[heading4]AI偏见[content]AI的核心功能在于模仿人类思维进行问题解决和决策。然而，AI的训练过程依赖于大量数据，这些数据的质量和多样性直接影响AI的输出。若训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见，AI工具可能会复制甚至加剧这些偏见，尤其在高风险的应用场景如执法、医疗保健和就业领域。[heading4]数据隐私[content]公司在使用AI工具前通知申请人，AI招聘系统通常需要收集大量个人数据，例如候选人的简历、教育背景和工作经历。如果这些数据被滥用，可能会侵犯候选人的隐私。[heading4]算法偏见[content]AI系统通常是基于数据集训练的。如果数据集存在偏差，则AI系统也会存在偏差。例如，如果数据集主要由男性候选人组成，那么AI系统可能会偏爱男性候选人。AI工具在筛选简历和评估员工时，禁止基于种族、肤色、国籍、性别、宗教或年龄的歧视。AI的不当使用可能导致无意的歧视，给公司带来法律责任。[heading4]AI招聘工具与残疾申请人[content]雇主在使用AI招聘工具时，需注意需要为残疾申请人提供合理的便利，并确保AI工具不会无意或故意排除这些群体。[heading4]种族和性别影响[content]AI在招聘和晋升过程中也存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。例如，某些AI工具可能倾向于评价含有更多男性动词的简历。
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