在科研管理、公共服务领域，人工智能技术正重塑项目评审的运作模式。中科服旗下“智评”电子评审系统紧密结合高校、公立医院在科研项目、公共服务类项目评审系统中的特点与需求（如政府资助项目、院内科研课题等），充分发挥 AI 技术优势，为评审工作带来智能化创新。

一、精准适配评审场景，定制化 AI 功能模块

针对高校、公立医院项目评审系统中复杂的多维度评价规则（如学术价值、预算合理性、实施可行性等）以及非结构化数据（如技术文档、研究报告），中科服电子评审系统将评审流程拆解为“可量化模块”，实现技术与场景的深度适配：

· 客观项评审（如资质合规性、预算合规性、指标比对等），系统通过 AI 自动校验，分钟级完成传统人工数小时的审核工作，误差率趋近于零；

· 主观项评估（如技术方案创新性、社会效益分析等），系统通过语义分析生成结构化评审框架，提供同类项目横向对比数据（如历史中标方案关键词库、预算分配合理性参考区间），辅助专家快速定位评审焦点，降低主观评分偏差。

二、人机协同双向赋能，优化评审效率与质量

中科服电子评审系统以“人机协同”为核心，重构评审流程：

1. AI 预审：系统自动过滤申报材料中的基础合规问题（如材料缺失、格式错误），并标记潜在矛盾点（如预算与实施方案不匹配）；

2. 专家聚焦：释放专家精力至核心评审环节，如对技术路线的创新性论证、跨学科项目的可行性推演等，提升决策的专业深度；

3. 数据反哺：专家对 AI 推荐结果的修正反馈可实时训练系统模型，实现评审规则动态优化。

三、智能风险防控，构建透明评审生态

基于 AI 深度学习与多源数据融合，系统实现全方位风险管控：

· 数据真实性核验：自动识别申报材料中的异常数据（如实验数据统计矛盾、预算明细逻辑冲突），并关联外部数据库（如学术论文库、专利库）交叉验证；

· 利益冲突预警：通过申报单位/个人与评审专家的历史合作数据、关联关系图谱，提示潜在利益输送风险；

· 合规性存证：全流程评审记录上链存证，确保评分依据、修改痕迹可追溯，满足审计监管要求。

结语

中科服电子评审系统通过 AI 技术深度赋能项目评审系统，为高校、公立医院的科研项目、公共服务项目评审提供全流程智能化支持，在效率提升（审核耗时减少70%）、评审质量标准化（主观项评分差异降低40%）、风险防控（异常数据识别准确率超95%）等方面成效显著，推动公共服务领域的评审流程向公平、高效、可信赖方向进阶。