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摘要：近年来，人工智能技术发展突飞猛进，在趋势预测、语义理解、文本生成等场景应用中均有良好表现，并已广泛应用于政务、证券、保险等行业。同时，随着法规制度不断完善、代理资质陆续取消，我国的招标投标活动在法制化、规范化、电子化长足发展的基础上，呈现出标准化、专业化、智能化等新趋势。招标采购作为企业采购的重要方式，一般具有采购金额大、参与主体多、流程周期长等特点，人工智能技术的有效应用将助力招标采购降低成本、提升效率与竞争力。本文基于人工智能技术的招标采购全流程管理体系建设进行探讨。
关键词：人工智能；招标采购；全流程管理；体系建设
1当前招标采购中存在的问题
1.1招标策划依赖经验，精细化水平有待提高
一是招标资格要求等条件设置大多依赖个人经验，容易造成资质要求不合理、技术参数过高、标包划分不合理等情况，导致一次采购成功率偏低。二是供应商后评估数据未充分利用。虽然已经积累了大量供应商在历史服务过程中的评价数据，但还是仅依赖投标人的投标文件进行评标，导致评价结果有失客观，难以择优选好供应商。
1.2招标实施过程中的标准化和智能化水平待提高
招标文件等文档编写质量参差不齐。招标文件质量依赖编写人的业务水平，重要章节或条款缺漏、存在歧视性条款、投标响应时间要求不合规等问题时有发生，导致招标过程中经常需要发布澄清，降低了招标效率。此外，投标文件、评标表格、评标报告等大量文件的标准化水平也有较大提升空间，缺乏支持关联修改推荐、规则校验、在线纠错、在线反馈和跟踪等功能的智能化编辑平台。
2人工智能技术在招标采购全流程中的应用
2.1整合内外部海量数据，优化招标采购策略
依托国家能源集团的主数据规范和百万级物料编码体系，打通外部专业数据渠道，与广材网等行业权威数据资源对接，整合历史招标投标、采购合同、工程结算、价格趋势等大量基础数据。建立智能化综合经济分析模型，包括招标、造价、工程咨询、财务、绩效、战略、评标专家、供应商、招标人、采购标的物等多方面、多主题，对不同周期维度指标的变化做趋势分析，形成标前市场、技术发展和历史价格等全面分析，确定招标项目的资源配置情况以及市场利益，多维度展示、分析采购市场特征、技术发展和标的物的历史价格，更加科学、合理、准确地制订招标采购方案。以国家能源招标网现有15万家注册供应商法人单位会员的投标报价、中标情况以及造价成果文件等为基础，对接国家招标公共服务平台、中国金融认证中心、天眼查、银行、税务等外部平台，广泛融合供应商的工商注册、失信处置、经营风险、资质证书、关联公司、主要人员、业务联系人身份认证等数据，应用关系识别、知识图谱等人工智能技术，建立包含1000万条以上结构化数据的潜在投标人数据库。
2.2创新公司级标准文件，实现招标文件标准化
针对编制招标文件时所关心的法律、管理和经济技术三类问题，按影响范围大小，归为法律范本、管理范本和经济技术范本，三者是公司级标准文件的重要组成部分。公司级标准文件的生成过程是以一个基础文件（国家标准文件或行业标准文件）为起点，首先参考国家相关法律条款要求生成法律范本，然后参考招标人相关管理制度文件生成管理范本，再参考具体标的物的经济技术要求生成经济技术范本，最终共同生成公司级标准文件。
以公司级标准文件为基础，实现招标方项目经理、审核人以“填空”方式编写及审核招标文件，并通过结构化处理存储到知识库中，有效提升范本、标准化文件和招标文件的质量和编写效率。以机器学习等人工智能技术构建语义相似度和词法分析模型，实现招标文件内容多级溯源、文档差异对比、格式自动纠错等功能，自动检查招标文件编写过程中的不合规、不合理问题，及时进行纠错提醒并提出智能修改建议，有效提升人工在线编制招标文件效率，对招标文件的质量检查由事后检查变为事中质量控制。
2.3以智能问答式系统填写投标文件
以招标文件内容及格式要求为基准，要求投标人“问答式”逐一进行投标响应内容编写，并提供线上检查工具，最后形成投标文件。根据招标文件要求，以智能化编写系统引导投标人完成投标文件，并自动生成最终的投标文件。借助前文提到的语义相似度和词法分析模型，实现在线编辑、智能推荐和实时纠错等实用功能，辅助投标人快速完成投标文件编辑工作。将投标文件进行结构化处理，其处理结果可以作为评标阶段的评标模型和评标报告的输入。
2.4建立评标工具集辅助评标
建立智能预打分模型、客观条款校验模型等智能评标工具集。智能预打分模型能够从清标表格和投标文件中抽取客观评分因素，作为模型输入，再根据评审因素的评标权重，对客观部分的响应内容进行预打分，机器自动计算各个投标人的客观分，供专家审核参考。客观条款校验模型对比机器评定与专家评定的客观条款信息，给专家提示人工审核差异的条款信息。实现在线辅助生成评标报告。以招标文件、投标文件、清标表格的结构化数据为输入，根据评标报告的格式要求，自动辅助生成部分评标报告内容，人工审核修改后，生成最终的评标报告，提高评标报告编写人员书写报告的效率。
2.5基于知识图谱的智能分析与风险预警
在构建供应商综合知识图谱的基础上，对集团的供应商进行分类管理，实现供应商登记信息自动审核、工商信息审核、居民身份审核、关联关系检测与失信行为发现。通过识别招标文件特征码与机号的一致性、验证关键信息的相似性、分析供应商之间的关系、检查控制汇款账户等措施，对围绕招标、链接招标的行为进行筛选预警。为高效、智能监管提供重要依据。从业务需求的角度来看，除供应商外，专业的主题知识图谱、建设项目、市场分析、制造商与价格分析、技术开发与应用分析、产品运维、构建产品和服务后评估，为关系发现、显示、漫游、关系链渗透等智能应用奠定基础。
3意义及成效
3.1提高招标人员的素质和效率，激发供应链的整体效率
通过统一工艺、标准凝固、智能辅助等措施，提高招标业务的质量和效率。通过信息互联和实时共享，既满足集团供应链的整体集成控制，又能充分利用社会数据资源。加强整个招标过程的整合和协调，节约资金，为集团公司选择最佳，大大提高供应链的整体效率。
3.2促进专业招标能力的重塑和再提升
坚持创新驱动，紧跟信息化、智能化技术发展，整合内外部数据资源，深入挖掘数据资产价值，提供基于大数据的动态分析和决策支持。从多数据的采集和分析，到全电子平台和专家智能资源的支持，再到市场化互联和人工智能场景的应用，公司巩固了整合和整合的优势，并实现了专业服务向智能化的转型升级。
3.3维护公共采购秩序，营造公平竞争的行业环境
规则透明公开，在线操作中消除人为干预。通过对招标文件的关键信息、相似性验证、供应商相关性分析等智能手段，有效筛选、预警投标围堵和聚集。对采购商、供应商、专家、目标事项、业务运营等进行大数据分析，为智能监管提供重要依据，营造公平的市场竞争环境。
结束语
新时期，“建设全球领先的能源工程智库”的发展目标，加快探索技术与管理的深度融合与创新，推动招标采购从传统业务模式向着标准化、数字化、智能化业务模式的转型升级，构建科学一流的招标采购管控体系，为各产业板块打造数字化供应链，助力祖国建设。
参考文献
[1]人工智能优化技术在智能建筑中的应用探析[J].汪海芳.智能城市.2020(02)
[2]浅析人工智能技术在工程建设领域的应用现状[J].刘经熠.城市道桥与防洪.2020(06)