在招投標領域，人工智能輔助評標系統的出現，為提升評標效率與公正性帶來了新希望。但現階段，這類系統在技術層面仍面臨諸多瓶頸，限制其全面、高效應用。

數據質量與數量問題是首要瓶頸。人工智能系統依賴大量優質數據進行訓練，以學習各類評標規則與模式。可在實際中，招投標數據常存在數據缺失、錯誤或格式不統一等問題。比如部分歷史投標文件可能缺失關鍵技術參數或財務信息，導致系統在訓練時無法獲取完整準確的數據樣本，難以精準構建模型。并且，不同地區、行業招投標數據標準各異，整合難度大，影響數據的可用性與模型訓練效果。數據量不足同樣是個難題，一些新興行業或特定領域項目數量有限，不足以支撐系統進行充分學習，使其面對復雜多樣的投標方案時，分析與判斷能力大打折扣。

語義理解與非結構化數據處理障礙重重。投標文件中包含大量文本描述，如技術方案、服務承諾等非結構化內容，人工智能系統需精準理解其語義，才能合理評估。然而，自然語言復雜多變，一詞多義、語句歧義現象常見，系統易產生理解偏差。例如描述產品創新性時，使用了行業內專業術語或隱晦表達，系統可能難以領會其真實含義，無法準確判斷創新程度。對于一些主觀性較強的表述，如對項目實施團隊經驗豐富程度的闡述，系統更難像人類評委那樣，結合實際情況與行業經驗進行綜合考量。

算法模型的準確性與可解釋性亟待提升。當前評標系統采用的算法，如機器學習算法，雖能在一定程度上對投標文件進行分析打分，但準確性仍有待提高。受數據質量、模型復雜度等因素影響，系統在面對復雜項目或特殊情況時，易出現誤判。像在綜合評估法中，對多個評價指標的權重分配與相互關系處理，算法可能無法完全模擬人類評委的主觀判斷邏輯，導致打分偏離實際。并且，深度學習算法常被視為 “黑箱”，其決策過程難以解釋。當系統給出一個評標結果時，難以清晰說明為何得出該結論，這使得評委、監管部門及投標方對結果的信任度降低，不利于系統的推廣應用。

此外，系統的實時性與穩定性也存在挑戰。招投標活動時間節點嚴格，評標過程需在規定時間內完成。人工智能輔助評標系統在處理大量投標文件數據時，可能因計算量過大，出現響應延遲，無法滿足實時評標需求。在開標高峰期，系統甚至可能因高并發訪問而出現卡頓、崩潰現象，影響評標進程。同時，系統的穩定性受硬件故障、網絡波動、軟件漏洞等多種因素影響，一旦出現故障，不僅會延誤評標，還可能導致數據丟失或錯誤，給招投標各方帶來損失。