本发明涉及智能评标技术领域，具体为智能辅助评标方法及系统，方法包括：基于预处理后的投标数据集，采用自回归积分滑动平均模型，对数据进行时间序列分析，提取时间趋势和季节性特征，识别评标关键阶段，生成评标流程关键时间节点预测结果。本发明中，通过运用自回归积分滑动平均模型和循环神经网络，不仅能够深入分析投标数据集，还能提取关键的时间趋势和季节性特征，从而更精准地预测评标流程的关键时间节点。使得评标过程能够更好地适应市场动态和项目需求的变化，提升了评标结果的准确性和适应性。通过贝叶斯网络和决策树分析，创新方案对投标方案的成功概率和风险水平进行了深入的概率决策分析。为评标决策提供了更多的数据支持。