年终采购季捷报频传

近期，随着一系列“稳增长”措施的密集出台，实体经济发展迎来了新的动力。在这个年终采购季，各行各业的采购需求纷纷增长，政企采购服务市场也因此迎来了快速发展的契机。据知名政企集采服务商齐心集团（002301.SZ）官方发布的消息，该集团近期在烟草、铁路、金融等多个行业的物资采购项目中接连中标，取得了令人瞩目的成绩。

具体中标项目包括：四川烟草2024年至2027年电商公司全省行业“小零散”通用物资电商平台项目、中铁二局集团物资有限公司2025-2026年度电商平台工业品招标采购项目、中国工商银行江苏省分行打印机、传真机、复印机耗材项目集中采购、中国工商银行四川省分行2024-2027年办公低值易耗品定点采购项目、恒丰银行青岛分行招待及宣传用品供应商入围项目，以及中国铁建股份有限公司2025年度办公用品、二三类料物资框架协议采购项目等。

数字化集采引领行业发展

作为专注政企采购服务的企业，齐心集团是最早一批拥抱数字化采购趋势的先锋。多年来，该集团已经积累了8万多家优质客户资源，并赢得了200多家头部大型客户的信赖与支持。据公告披露，齐心集团今年前三季度在营收、净利润、现金流等多项经营指标上均保持了正向增长。其中，营业收入达到83.96亿元，归母净利润为1.59亿元，同比分别增长8.20%和6.89%；经营现金流量净额为2.11亿元，同比增长22.33%。整体经营业绩稳健，展现出强劲的发展势头。

根据行业研究报告显示，办公集采市场每年均呈现出增量增长的趋势，线上采购渗透率也在不断提升。作为B2B办公物资集采领域的领先企业，齐心集团凭借客户资源优势、品牌知名度、数字化运营和交付服务等能力脱颖而出，持续受益于阳光采购政策的推进。加之年终采购季接连中标和采购需求的不断增长，该集团第四季度有望取得更加出色的业绩表现。

携手华为云共建AI场景服务

为了进一步提升数字化采购服务的能力，齐心集团于2024年4月与华为云建立了全面合作关系。双方共同构建了数字化全场景企业服务平台，旨在推动数智技术与商业模式的深度融合，为政企客户提供全面的云智能数字化集采服务。

得益于人工智能技术的快速发展，齐心集团依托华为云等行业一流云服务商的支持，全面推动了大模型和AIGC技术在数字化采购各业务环节的应用。目前，该集团已经将AI大模型技术应用于40余个业务场景之中，包括主数据治理、商品标准库、智能处理图片、企业知识库、智能营销、商品专有大模型库、智能匹配、智能客服、智能结算、智能产品分析等场景。这些应用场景覆盖了从商品上架、客户点单、订单分配、供应链结算到履约配送等采购全流程的各个环节，不仅优化了客户体验，还实现了提效降本的目标。

AI应用多点开花，效能显著提升

业务场景与AI的深度融合离不开齐心集团自主进行的大模型训练。通过不断的努力和实践，该集团在AI大模型技术深度训练方面取得了飞跃式的提升。这不仅为其打造全场景、全产链、数智化的企业服务平台注入了强劲动力，还推动了多个应用场景下效能的显著提升。

例如，在智能客服方面，齐心集团于2024年上线了智能客服平台CICS。该平台以AI2.0技术为驱动，集成了先进的LLM和ReAct技术，可实现跨平台一站式、一体化客户服务集成。针对于客户咨询的订单、商品、结算等各类问题，该平台能够自动对接各大业务中台进行数据检索和快速响应，确保信息的精准匹配与高效传递。

此外，齐心集团还将AI大模型服务应用于渠道经销商之中。经销商可以通过大模型对话快速了解产品特点、营销策略、优惠政策等信息，并辅助生成市场推广方案以更好地服务下一级客户。这不仅提升了经销商的工作效率和市场竞争力，还进一步巩固了齐心集团在市场中的领先地位。

在智能询价场景方面，一个包含3万条信息的询价单在人工处理下需要十个人花费一周的时间才能完成。而借助AI大模型的加持，齐心集团仅用一个晚上就能完成整个询价流程。这不仅极大地推动了业务流程的提速，还降低了人力成本和时间成本。

针对不同客户的需求和偏好，齐心供应链还自动推荐模型。该模型可以根据数据标签自动选取合适的供应商和履约方式，实现部分品类库存的降低和履约效率的提升。这不仅促进了供应链上下游的高效协同发展，还进一步增强了齐心集团在市场中的竞争力和影响力。

在智能商品推荐和供应链优化方面，齐心集团通过华为云盘古KooSearch解决方案探索商品推荐和供应链优化的新路径。该解决方案可实现智能化的服务升级，不仅提供更加个性化和精准的商品推荐服务，还增强了对供应链复杂性的处理能力。这使得齐心集团能够实时适应市场变化并显著提升预测准确性和决策效率。

在智能数仓方面，齐心集团也取得了显著的进展。通过华为云的盘古大模型技术推动智能化数据仓库建设，该集团于2024年正式上线了全新智能化数仓系统。未来，齐心集团还将对数仓进行专门训练以提高其在B端市场的适应性和精确度从而更好地服务于各类企业的特定需求。

免责声明：本文仅供参考，不构成投资建议。