债券募集书的智能比对可以通过以下几个步骤来实现：

数据预处理：首先，需要对债券募集书进行数字化处理，将其转换为计算机可读的格式，如PDF转文本、图片转文字等。此外，还需要对数据进行清洗和标准化，以消除无关信息和噪声，提高比对的准确性。

文本比对算法：利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，可以开发出高效的文本比对算法。这些算法可以识别出两份文档中的相似和差异部分，如句子、段落、关键词等。常见的文本比对算法有余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。

结构化信息比对：除了文本内容外，债券募集书中还包含大量的结构化信息，如表格、图表、数字等。对于这些信息，需要采用特定的比对方法，如基于规则的比对、模式识别等。

智能分析与解释：比对结果需要以一种易于理解的方式呈现出来，如高亮显示差异部分、生成比对报告等。此外，还可以利用机器学习技术对比对结果进行进一步的分析和解释，如识别出可能的错误、遗漏或不一致之处，并给出相应的建议或警告。

人工复核与确认：尽管智能比对工具可以大大提高比对的效率和准确性，但仍然需要人工复核和确认。这是因为有些差异可能是由于文档的更新、修订或错误造成的，需要人工进行进一步的核实和确认。

为了实现上述步骤，可能需要借助一些专业的智能文档处理工具或平台，如OCR工具、NLP库、机器学习框架等。同时，还需要有一定的专业知识和经验，以便对比对结果进行准确的解释和处理。

智能比对只是辅助工具，不能完全替代人工的审核和确认。在使用智能比对工具时，应保持谨慎和负责的态度，确保比对结果的准确性和可靠性。