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京东政企业务接入DeepSeek R1模型，实现商品特征向量匹配准确率最高超95%

2025-02-18 来源：先进制造业评论：0

摘要：近日,京东政企业务宣布基于DeepSeek研发的R1推理模型,在政企采购场景中实现技术升级:通过AI驱动的同品识别与价格监控系统,实现部分商品特征向量匹配准确率超过95%,日均处理约150万SKU数据。

　　作为横空出世的AI新物种,DeepSeek凭借开源、高性能的AI大模型能力,快速在各行业数智化转型中展现巨大潜力。政企采购也在这一产业浪潮中受益。

　　近日,京东政企业务宣布基于DeepSeek研发的R1推理模型,在政企采购场景中实现技术升级:通过AI驱动的同品识别与价格监控系统,实现部分商品特征向量匹配准确率超过95%,日均处理约150万SKU数据,做到“同品识别+价格监控”深度融合,推动供应链管理效率与合规性双重提升,助力政企客户降本增效和高质量发展。

　　一直以来,在政企集中采购场景中,商品规格复杂、价格波动频繁是行业面临的长期痛点。面对数千万海量SKU,如何准确识别来自不同供应商和供货来源的同品商品,一直是行业面临的挑战。

　　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,市场价格受供需关系、原材料成本、市场竞争等多种因素影响,波动频繁。对于政企采购而言,及时掌握价格动态,确保采购在合理价格区间内至关重要。但传统的价格监控方式效率低下,无法实时跟踪海量商品的价格变化,往往在价格发生较大波动后才被察觉,这就使得政企客户在采购时难以把握最佳时机,容易造成采购成本的增加。

　　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。

　　目前,京东政企业务基于“同品识别+价格监控”系统,使商品特征向量匹配准确率超过 80%,部分类目高达 95% 以上,确保系统几乎无失误地识别同品商品,为后续的价格监控和采购决策提供了可靠的数据基础。同时,系统日均可处理约 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。

　　京东政企业务相关负责人表示:“R1模型的多模态处理能力与低时延推理特性,为企业采购提供了精确的价格敏感性分析。未来我们将拓展该技术在招投标评估、供应商风控等场景的应用,推动政企采购服务的全面数智化转型。”

　　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800万家政企客户,形成了AI商品推荐、AI智能选品、AI智能客服等一系列“AI+场景”应用,全面提升采购和经营管理能力。此次接入DeepSeek R1模型,意味着京东政企业务在AI技术应用上为整个政企采购行业树立智能化转型标杆,引领政企采购加速迈入AI驱动时代。 (责编：文芳）

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