深度学习加速政企采购数智化，京东政企业务引入DeepSeek R1模型

数智革新，DeepSeek R1引领深度学习潮流

　　 作为新兴的AI领域佼佼者，DeepSeek依靠其开源和高性能的AI大模型能力，在各行各业的数字化转型中迅速展现出巨大的潜力。政府和企业采购也因此在这股产业浪潮中获得了益处。

　　 近日，京东政企业务宣布利用基于DeepSeek开发的R1推理模型，在政企采购场景中实现了技术革新：通过AI支持的同品识别与价格监控系统，该模型的商品特征向量匹配准确率超过了95%，每天能处理大约150万种商品数据，从而实现了“同品识别与价格监控”的深度整合。此举不仅提升了供应链管理的效率与合规性，还帮助政企客户降低成本并提高效益，促进了高质量发展。

　　 一直以来，在政企集中采购场景中，商品规格多样、价格波动频繁是行业长期存在的难题。面对数千万级别的庞大SKU，如何精准识别来自不同供应商和供货渠道的同质化商品，始终是行业的一大挑战。

　　 由于不同供应商对商品的描述方式、图片展示风格以及参数标注习惯各不相同，传统的依靠人工或简单算法基于标题、图片、商品参数等属性特征进行聚类分析的方式，难以在复杂的市场环境中精准识别同品。例如，一款办公用品，不同供应商可能在标题中使用不同的关键词，商品参数的侧重点也有所差异，这就容易导致在聚类分析时出现误判和漏判。

　　 此外，市场价格受到供需关系、原材料成本和市场竞争等多重因素的影响，波动频繁。对于政企采购来说，及时掌握价格动态，确保采购在合理价格区间内显得尤为重要。然而，传统的价格监控方式效率较低，无法实时追踪大量商品的价格变化，通常只有当价格发生显著波动后才能被发现。这导致政企客户在采购时难以抓住最佳时机，从而增加了采购成本。 在这种背景下，如何提高价格监控的效率和准确性成为亟待解决的问题。引入先进的数据分析技术，如人工智能和大数据分析，可以实时捕捉价格变动，提供更精准的价格预测。这样不仅可以帮助政企客户更好地控制采购成本，还能提升整体运营效率。因此，利用现代科技手段来优化价格监控机制，不仅有助于企业在竞争激烈的市场环境中保持优势，也是未来发展的必然趋势。

　　 京东政企业务数据产研团队深入研究，将DeepSeek大模型与同品识别和价格监控系统进行了深度融合。DeepSeek R1模型基于先进的深度学习算法，具备强大的自然语言处理和图像识别能力。它能够对商品的标题、描述、图片以及复杂的参数数据进行多模态分析，提取出商品的关键特征向量，并通过与海量商品数据库中的数据进行比对，实现精准的同品识别。例如，在处理一款电子产品时，模型不仅能识别其品牌、型号等基本信息，还能对产品的功能特性、技术参数等进行细致分析，准确判断其是否与其他商品属于同品。 这一创新不仅提升了电商平台的商品管理效率，也大大增强了用户体验。通过这种深度融合的技术手段，消费者可以更快速地找到他们需要的商品，同时避免了因信息不对称导致的价格误导。这不仅推动了电商行业的技术进步，也为其他相关领域提供了有价值的参考案例。

　　 目前，京东政企业务通过“同品识别价格监控”系统，使商品特征向量匹配准确率达到80%以上，部分品类甚至达到95%，确保系统几乎无误地识别同款商品，为后续的价格监控和采购决策提供了可靠的数据支持。同时，该系统每日可处理约150万SKU的数据，强大的数据处理能力使得价格监控能够实时、全面地覆盖海量商品，及时捕捉价格波动信息。

　　 京东政企业务的相关负责人指出，R1模型具备强大的多模态处理能力和低时延推理特性，这为企业的采购决策提供了精准的价格敏感性分析支持。未来，京东计划进一步拓展这一技术在招投标评估、供应商风险管理等多个环节的应用，以推动政企采购服务实现全面数字化转型。 这样的技术进步不仅提升了采购过程中的效率和准确性，还为企业节省了大量时间和资源。通过利用先进的AI模型进行更深入的数据分析，可以更好地理解市场价格波动和客户需求变化，从而帮助企业做出更加科学合理的采购决策。这标志着企业在采购流程中向智能化管理迈出了重要一步，有助于提升整个行业的竞争力和运营效率。

　　 作为国内领先的数智化采购服务平台，京东政企业务已服务超过800万家政企客户，打造了AI商品推荐、AI智能选品、AI智能客服等众多“AI应用场景”，全面提升了采购和经营管理效率。此次引入DeepSeekR1模型，标志着京东政企业务在AI技术应用方面成为政企采购行业的智能化转型典范，推动政企采购快速步入AI驱动的新时代。