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人工智能在電子招投標中的應(yīng)用場景研究

王毅  廣聯(lián)達科技股份有限公司

【摘要】人工智能技術(shù)可以優(yōu)化招投標流程，提高招投標工作的效率和透明度，確保招投標活動的公平性和公正性。文章探討了如何借助人工智能技術(shù)在電子招標、投標、開標、評標、定標等不同階段建立不同類型、不同方式的應(yīng)用場景，并總結(jié)了電子招投標領(lǐng)域應(yīng)用人工智能所面臨的，如政策滯后、大模型研發(fā)和訓練投入成本高、數(shù)據(jù)隱私和知識產(chǎn)權(quán)保護難等問題，并提出改進建議。

【關(guān)鍵詞】電子招投標;人工智能;招標智能應(yīng)用;投標智能應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，各行業(yè)紛紛嘗試將其與業(yè)務(wù)相結(jié)合，尋求創(chuàng)新和突破。在此背別下，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電子招投標全流程，以推動招投標市場高質(zhì)量發(fā)展，已成為未來發(fā)展的重要趨勢。

為了深入推進電子招投標與人工智能的緊密融合，應(yīng)加大對智能電子招投標系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用力度。通過引入人工智能技術(shù)，優(yōu)化招投標流程，提高招投標工作的效率和透明度，確保招投標活動的公平性和公正性等，將為整個招投標市場的高效運作提供有力支撐，推動行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)是指，利用計算機技術(shù)模擬人類的智能行為，如機器學習、自然語言處理、計算機視覺等。人工智能可以以類似于人類智能的方式作出反應(yīng)，通過知識庫和推理引擎，實現(xiàn)對特定領(lǐng)域問題的求解，以實現(xiàn)高效、準確、智能的信息處理和決策支持。在招投標領(lǐng)域，可以通過人工智能技術(shù)對招投標的大量數(shù)據(jù)進行分析、挖掘和利用，提供智能化輔助、支持和服務(wù)，改善招投標的效果和體驗。

人工智能在電子招投標中的應(yīng)用場景

將人工智能技術(shù)嵌入電子招投標交易全流程，并對招投標的大量數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。通過機器學習算法，系統(tǒng)可以自動識別出數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，為招標決策提供有價值的信息，對投標文件進行智能審查，確保投標文件的合規(guī)性和完整性。此外，人工智能還可以提供智能問答、智能推薦等服務(wù)，幫助用戶更加便捷地獲取所需信息。通過人工智能技術(shù)可以改善招投標的效果和體驗，提高招投標的透明度和公正性，減少人為因素干擾。在招標、投標、開標、評標、定標等不同階段建立不同類型、不同方式的人工智能應(yīng)用場景，可以提高招投標的效率、質(zhì)量、公平性和透明度。

招標準備階段

在招標準備階段，人工智能可以用于市場分析和輔助判斷招標采購需求的合理性，制訂更精準的招標策略。例如，人工智能算法可以分析歷史招投標數(shù)據(jù)，預(yù)測特定商品或服務(wù)的價格波動，從而幫助招標人確定合理的預(yù)算。

通過收集歷史招投標數(shù)據(jù)、采購需求、供應(yīng)商信息、市場價格等相關(guān)數(shù)據(jù)，提取與招標采購需求相關(guān)的關(guān)鍵特征，如采購物品的種類、數(shù)量、質(zhì)量要求、預(yù)算等內(nèi)容，結(jié)合市場趨勢、供應(yīng)商能力、歷史采購價格等作為輔助特征。使用機器學習或深度學習算法來構(gòu)建相應(yīng)的模型，通過模型預(yù)測和研判招標采購需求、重要參數(shù)的合理性，并對模型進行定期更新和優(yōu)化，引入更多的輔助數(shù)據(jù)和特征，以適應(yīng)市場變化和需求變化。

招標文件編制階段

在招標階段，招標人或招標代理機構(gòu)需要耗費大量時間和精力編制招標文件。傳統(tǒng)的方式通常需要人工編寫、審核和修改，不僅效率低下，而且容易出現(xiàn)錯誤和疏漏。引入人工智能技術(shù)之后，招標文件編制通過自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)技術(shù)，自動化生成招標文件。人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)項目需求和規(guī)范，提取關(guān)鍵信息生成招標文件。

通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，招標人或招標代理機構(gòu)只需輸入采購項目的基本信息和需求，人工智能系統(tǒng)就能迅速根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和標準，自動選擇適合的模板，生成符合要求的招標文件。這種自動化生成方式，不僅能提高招標文件編制的效率，還能減少人為因素導致的誤和疏漏，提升招標文件質(zhì)量。同時，也可以利用人工智能對已有的招標文件進行合規(guī)性檢測、敏感飼審查以及智能優(yōu)化。例如，人工智能系統(tǒng)可以通過對招標文件中各條款和內(nèi)容進行深度分析，準確識別出可能存在的合規(guī)風險和敏感息檢測，幫助招標人或招標代理機構(gòu)及時進行調(diào)整和修正，提高招文件編制的效率和質(zhì)量，降低招懷文件編制的成本和風險。

投標階段

人工智能可以為投標人提供商推薦、投標文件生成與檢測、投報價分析、投標決策支持等多類服務(wù)，通過分析招標文件和歷史中標數(shù)據(jù)，人工智能可以幫助投標人優(yōu)化投標策略，提高中標率。

在投標文件編制階段，人工智能可以根據(jù)招標文件要求，使用合適的模板自動整合投標人的資質(zhì)、報價、方案等相關(guān)信息，自動生成投標文件的草稿，不僅可以保證文件的完整性，還能夠大大提高準確性和合理性。同時，人工智能還能夠?qū)ν稑巳俗孕兄谱鞯耐稑宋募M行進一步的檢查和優(yōu)化。通過自然語言處理和機器學習技術(shù)，人工智能可以自動分析文件內(nèi)容，檢查是否存在各類增、缺、錯、漏內(nèi)容等問題。一旦發(fā)現(xiàn)這些問題，人工智能可以提供詳細的反饋和建議，幫助投標人及時修正，確保投標文件的準確無誤，避免投標無效風險。

此外，人工智能還能夠幫助投標人進行更精準的市場分析和競爭對手研究，為投標人提供針對性建議，幫助其更好地理解市場需求，制訂更合理的投標策略。

評標階段

在評標過程中，可以使用人工智能技術(shù)建立人工智能數(shù)字專家助手，評標委員會可以使用數(shù)字專家助手對投標文件進行輔助評估。例如，使用深度學習對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的投標文件內(nèi)容進行識別，通過自然語言處理提取關(guān)鍵評分要素，根據(jù)這些要素智能比對投標響應(yīng)情況與招標要求的偏差，自動標記出不滿足招標要求的響應(yīng)文件，并給出模型參考評分。專家可以依據(jù)數(shù)字專家助手給出的參考結(jié)果和參考評分，對投標文件打出最終評分。同時，專家對投標文件的最終評審結(jié)

果也會反饋到模型中，為模型的持續(xù)優(yōu)化提供支撐。通過人工智能的應(yīng)用，可以最大程度消除評標過程中人為干預(yù)的可能性，降低評標專家濫用評分自由裁量權(quán)和主觀評價風險，提升打分結(jié)果的客觀性。

同時，人工智能還可以通過對評標全過程的各類行為進行自動化記錄和分析。例如，人工智能可以通過對音視頻流的智能分析，自動識別出可疑行為，如評審專家在評標過程中的異常動作、言語等，從而及時發(fā)現(xiàn)并糾正不規(guī)范行為，確保評標過程的公正性;通過對歷史評標數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)某些專家在特定領(lǐng)域的評標過程中存在的偏見或傾向性，從而提醒相關(guān)部門進行關(guān)注和監(jiān)督。

定標與履約階段

在定標階段，人工智能可以依據(jù)多維度評價標準和數(shù)據(jù)模型，通過運用復雜的算法和模型對投標人的資質(zhì)、過往業(yè)績、技術(shù)水平、服務(wù)質(zhì)量、價格等方面進行量化評估，基于評標結(jié)果和招標需求為招標人提供客觀參考依據(jù)，實現(xiàn)智能推薦，協(xié)助招標人快速篩選出最合適的中標候選人。同時，人工智能還可以對中標結(jié)果進行合規(guī)性檢查，確保中標結(jié)果的合法性和公正性。

在履約管理階段，人工智能可以提供智能合同管理功能，幫助招標人和中標人快速生成和審查合同。此外，人工智能還可以對合同履行過程進行監(jiān)控和預(yù)警，及時發(fā)現(xiàn)潛在風險，保障合同順利執(zhí)行。

在電子招投標領(lǐng)域人工智能的應(yīng)用難題及改進建議

大模型研發(fā)和訓練需聚焦核心應(yīng)用場景

人工智能應(yīng)用并非一次性的項目開發(fā)投入，而是一項長期、持續(xù)的投資。為了確保其在實際應(yīng)用中的準確性和性能，必須對自然語言處理和圖像識別等關(guān)鍵技術(shù)進行不斷投入和訓練。這一過程需要投入大量的人力、物力和財力，以確保模型能夠不斷優(yōu)化，適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)和環(huán)境。

在實際應(yīng)用中，人工智能系統(tǒng)需要處理大量的樣板數(shù)據(jù)，如采購需求、交易行為、招標文件、投標文件等。這些數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性對模型的訓練提出了更高要求。為了從這些數(shù)據(jù)中提取出有用信息，必須對數(shù)據(jù)進行標注和分類。這一步驟不僅耗時耗力，還需要專業(yè)的技術(shù)人員進行操作。同時，隨著數(shù)據(jù)和環(huán)境的變化，人工智能模型也需要不斷地更新和優(yōu)化。這意味著需要不斷地對模型進行調(diào)整和改進，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和場景。這一過程需要專業(yè)的技術(shù)人員進行持續(xù)監(jiān)測和調(diào)整，以確保模型的準確性和性能得到不斷提高。因此，在人工智能應(yīng)用場景的選擇方面需要聚焦關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提升大模型應(yīng)用的效費比，推行按服務(wù)場景和按項目付費的商業(yè)方式，加強可持續(xù)發(fā)展能力。

亟須完善相關(guān)法律法規(guī)

針對人工智能在電子招投標中的具體應(yīng)用及其相關(guān)責任，目前的法律法規(guī)體系尚顯不足，存在政策法規(guī)滯后問題。這導致在實際探作過程中相關(guān)應(yīng)用模式可能遭遇法律空白，無法有效規(guī)范其行為。為此，有必要加快制定和完善關(guān)于人工智能在招標采購領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)法律法規(guī)，以明確各方責任和義務(wù)，規(guī)范人工智能的使用行為。

此外，在招投標過程中，涉及大量的交易行為和投標文件，其中包含諸多敏感信息和知識產(chǎn)權(quán)。若缺乏充分的法律保障，這些信息可能面臨泄露、濫用等風險，給各方帶來重大損失。因此，加強大模型應(yīng)用階段對數(shù)據(jù)隱私和知識產(chǎn)權(quán)保護的規(guī)則保障，降低應(yīng)用風險，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用，已成為亟待解決的問題。

需要保障大模型應(yīng)用過程中的準確性和可解釋性

人工智能運用于電子招投標流程時，確保人工智能評估與人類專家意見的高度契合，同時防范人工智能技術(shù)潛藏的新風險，確保人工智能大模型在高質(zhì)量應(yīng)用環(huán)境中的實施，是需要長期深入研究和不斷優(yōu)化的關(guān)鍵。實際應(yīng)用過程中，首要任務(wù)是保障訓練模型的數(shù)據(jù)具備高標準的質(zhì)量和廣泛的多樣性，以便模型能夠全面學習不同招標、投標和評標案例。針對評標環(huán)節(jié)的人工智能應(yīng)用場景，應(yīng)選擇具備較強解釋性的模型，使人類專家能夠清晰理解模型的決策邏輯，從而建立對人工智能評估結(jié)果的信任基礎(chǔ)。其次，通過持續(xù)迭代訓練、在線學習等方式，不斷優(yōu)化和更新大模型，以適應(yīng)不斷變化的評標規(guī)則和案例。最后，通過實施公平性查，保證人工智能模型的預(yù)測結(jié)果不會對特定投標人造成不公平的影響，從而進一步提升人工智能大模型的應(yīng)用質(zhì)量。

結(jié)語

人工智能技術(shù)在電子招投標領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大，但在實際應(yīng)用時，需審慎考慮其成本投入與適用場景的選擇。同時，數(shù)據(jù)安全與隱私保護、算法公正性與透明度、模型訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量與可靠性，以及人工智能技術(shù)的成熟度等因素均構(gòu)成重要挑戰(zhàn)。因此，在推進人工智能在電子招投標中的應(yīng)用時，應(yīng)全面權(quán)衡各因素，優(yōu)先在評標等關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行試點，并逐步拓展至其他環(huán)節(jié)。通過逐步推進、以點帶線、以線成面的方式，最終實現(xiàn)人工智能在電子招投標全過程的深入應(yīng)用，以充分發(fā)揮其在招投標領(lǐng)域的優(yōu)勢，為經(jīng)濟社會發(fā)展作出積極貢獻。

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