告别手工询价表
AI 驱动采购比价决策
智能体自动提取采购标的物参数，融合内部历史成交价与外部实时行情，通过自然语言即可完成寻源比价全流程，让每一笔采购决策有数据可查、有依据可审。
寻源比价智能体
传统采购比价：数据散、对齐难、决策慢
内外部数据各自为孤岛
历史成交价、框架合同在 ERP 里，市场行情和供应商新报价在邮件、网页、文件里；每次比价都要人工跨系统手动拼全貌，耗时且关键项容易遗漏。
比价表格手动录入，返工是常态
采购专员逐一询价、逐行复制粘贴，品类一多或供应商一多就占去整天工时，录错触发多轮校对，"已改版本"满天飞。
报价口径不统一，无法直接横向对比
不同供应商报价单格式各异、参数表述不一，同一品类需要人工逐项对齐才能比，最终凭经验拍板而非数据说话。
采购决策缺完整依据，审批卡关
没有历史价格走势和市场参考区间，采购方案上交后常被质疑合理性，反复补材料拖慢审批周期。
矩阵起源 寻源比价智能体
从文件上传到比价决策，全程 AI 编排
上传采购文件，AI 自动提取标的物参数
上传招标文件或采购需求单，AI 自动识别标的物规格、数量、交期等关键参数，直接生成比价维度，免去手动录入。
- · 支持 PDF / Word / 表格等多格式文件上传
- · AI 自动识别型号、规格、单位、数量等字段
- · 提取结果一键确认，随即触发匹配查询
内外部多源数据统一接入，一个平台全看到
将采购系统历史数据与外部市场行情实时联动，告别跨系统手工拼数据。
- · ERP / 采购系统结构化数据一键接入，字段自动映射
- · 外部行情与供应商报价信息实时搜索，结果即查即用
- · 内部合同、框架协议等非结构化文件解析入知识库
自然语言提问，秒级输出内外融合比价报告
采购专员用自然语言提问，MOI 自动查询内部历史与外部行情，汇总为结构化比价结论，无需 SQL 技能。
- · NL2SQL 将自然语言自动转为数据库查询，非技术人员可直接使用
- · RAG 融合内部历史成交与外部行情，给出参考价格区间
- · 比价结果按供应商、价格、交期等维度排序筛选、一键导出
数据来源与查询路径自动记录，比价结论有迹可查
每次比价的数据来源和结论自动归档，直接支撑审批和合规需求，减少凭感觉被质疑的审批摩擦。
- · 比价报告一键导出，含数据来源与查询时间标注
- · 历史查询可回溯，支持复盘与审计
- · 角色权限可配置，不同部门查看范围隔离
为什么选择矩阵起源做寻源比价？
强大的智能体背后，是企业级的数据智能基座 MatrixOne Intelligence
内外部数据统一接入与查询
基于 MatrixOne 超融合引擎，将 ERP 结构化数据、外部行情、非结构化合同文件统一接入、存储与索引。
多模态信息提取与参数对齐
支持从 PDF、Word、表格等多格式采购文件中自动提取关键参数，告别手动录入与口径不一致。
自然语言驱动，非技术人员也能用
NL2SQL + RAG 双引擎联动，采购、财务等业务人员直接用自然语言完成历史价查询与行情对比。
赋能中移物联网
该企业采购团队负责 200+ 品类季度寻源，每轮比价人均耗时 3～5 天，主要卡在报价手动汇总、内外行情分开查询、参数口径对齐等环节。
| 挑战
供应商报价格式各异，需人工逐项录入；内部历史价与外部行情分散在两个系统，每次比价需跨部门拉通数据。
| 解决方案
接入采购系统历史数据与外部行情源到 MOI；采购专员上传供应商报价单，AI 自动提取参数并横向对齐，再通过自然语言查询历史最低价与当前行情区间，一键生成结构化比价报告。