毛雪梅  中粮集团有限公司

【摘要】为了提升招投标领域的效率与公正性，文章基于智能化技术的招投标方案，详细分析了其在实践中的应用。首先，文章阐述了基于数字化技术的招投标框架，包括招投标电子认证总体架构设计以及智能化电子招投标平台业务流程，实现了招投标流程的线上化、自动化与透明化。其次，文章深入探讨了基于AI技术的招投标方法，包括项目数据采集与输入、基于AI技术的招投标综合分析模型构建，以及基于计算机数据技术的评标辅助，为招投标决策提供了科学依据。研究结果表明，AI技术在招投标领域的应用能够显著提高工作效率，减少人为干预，增强招投标过程的透明度与公正性，为行业的健康发展提供有力支撑。

【关键词】AI技术;招投标;智能化;数字化;评标辅助

招投标作为连接供应商与采购方的关键环节，其效率和透明度对于企业的运营和竞争力至关重要。人工智能(Artificial Intelligence,以下简称AI)作为计算机科学的一个重要分支，从无人驾驶到虚拟人，AI的应用场景不断拓宽，其强大的数据处理和自动化能力为各行各业带来了前所未有的便利。传统的招投标过程耗时耗力，涉及招投标各相关方的沟通和大量的信息收集与整理。而AI技术通过大数据分析和自动化处理，能够迅速为决策者提供所需的信息，帮助技术人员制定更科学的决策。此外，AI还能对历史招标数据进行分析，识别出最合适的供应商，从而降低招投标过程中的风险。这种智能化的处理方式不仅提高了效率，还有效降低了成本，提升了企业的竞争力。

基于智能化技术的招投标方案

基于数字化技术的招投标技术流程

在招投标流程中，鉴于招标方、投标方及评标专家等参与者的权限与数量均受限，而联盟链相较于公有链与私有链而言，展现出更高的适配性。从提升系统运行效能的视角出发，笔者提出基于联盟链的招标系统发展路径。基于此，笔者构建了一种以数字化技术为支撑的招投标框架，如图1所示。该框架下的招投标流程精简明了:招标方启动招标;投标方提交投标文件;利用数字化技术的透明特性进行链上公开开标;确定中标方；进入合同执行阶段。以上流程不仅确保了招投标活动的公正性与透明度，还通过联盟链的高效运作，显著提升了整个过程的效率与安全性，为招投标各参与方带来了更加便捷、可靠的招投标体验。

基于数字化技术的招投标技术框架，已经实现了高效与透明的新模式。在招标阶段，招标方在线发布需求，并上传电子招标文件至数字化招投标平台，同时利用数字签名技术确保文件的完整性以及锁定其发布时间的时间戳。在投标环节，投标方依据招标要求编制电子投标文件并提交至平台，同样采用数字签名验证文件的真实性及提交时间，敏感信息通过高级加密技术保护，避免篡改与泄露，同时加密处理投标方的身份信息，以防止串标等违规行为，维护公平竞争。

在评标过程中，系统需要验证投标文件的合规性，只有符合条件的投标文件，才能进入评标阶段。自动评标依据预设算法自动生成结果，并安全存储;远程评标则通过生物识别技术验证专家身份后，在线完成评审，确保独立性。最终，评标结果由系统汇总并安全记录。

整个招投标流程的所有信息及操作行为，均被数字化技术详细记录，并附带时间戳，便于后续追溯。招标结束后，将提供公开查询服务，任何疑问均可追溯至具体环节及参与方，以确保流程的公正和透明。在合同履约阶段，数字化平台支持在线签约，加速合同流程，同时通过项目追踪功能，确保各方按时履约，保障项目顺利完成。

招投标电子认证总体架构设计

为满足招投标过程的数字化建设，建立招投标电子认证方案。方案由业务应用模块和认证模块组成。其中，图2展示了招投标电子业务应用模块的结构。

图2 招投标电子业务应用模块结构示意图

图3展示了招投标电子业务认证模块的结构。

图3  招投标电子业务认证模块结构示意图

两个模块通过接口实现连接。招投标电子认证总体架构涵盖四大核心层级:

首层为终端用户层，主要面向招标方、投标方、代理机构、评标专家及交易中心员工等终端用户，通过引入由第三方权威机构颁发的数字证书，利用U盾(USB-Key)物理媒介分发，确保用户身份的安全验证。此证书在电子招投标交易中承担电子签名、数据加密等安全职责，具体发放流程参见相关服务方案。

业务应用层作为电子招投标交易平台的直接操作界面，支持招标文件的发布、投标文件的编制与上传、开标、评标等全流程操作。此层通过调用下层的认证服务，实现电子签名的验证、数据加密与解密等功能，确保每一步操作都留下电子痕迹，从而维护投标文件的保密性与公正性。此外，其采用接口对接方式实现服务调用。

认证服务层部署于交易中心内部网络，集成统一身份认证、签名服务器、公钥基础设施(Public Key Infrastructure,PKI)中间件、电子签章管理、时间戳服务等安全组件，为上层业务提供全面的安全支撑。

最底层为密钥及管理层，此层作为证书管理的核心，提供在线证书管理系统，授权企业签发证书权限，并实时更新证书状态列表，供外部查询证书的有效性，确保认证体系的权威性与实时性。

智能化电子招投标平台业务流程

结合智能化招投标的作业需求，设计了如图4所示的电子招投标核心业务流程。

图4  电子招投标核心业务流程

基于AI技术的招投标方法

项目数据采集与输入

AI技术在招投标领域的应用，已成为推动行业高质量、快速发展的关键力量。通过智能化手段，可以优化招标采购流程，提高工作质量和效率，减少人为错误和违规行为。招投标数据的主要来源包括政府招标网、行业协会、第三方招标平台等。通过应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)、网页爬虫等技术手段，可以自动化地收集这些平台上的招标信息。收集的数据应包括项目名称、发布单位、招标金额、投标方信息、招标公告、中标公告、流标公告等。这些数据为后续的分析提供了丰富的信息源。数据清洗是去除噪声和错误数据的过程，常见操作包括去重、填补缺失值、纠正错误数据、格式标准化等。其中，去重可表示为:设数据集为D，d为D的子集，d_i、d_j表示第i条、第j条数据，唯一标识符为ID，去重后的数据集为D'，则去重过程可表示为:

ID'= {de∈D|Vd_i,d_j∈ D,(d_i.ID ≠d_j.ID≠)∨(d_i =d_j)} (1)

填补缺失值的过程可表示为:设缺失值集合为M，填补后的数据集为D"，填补函数为f，则填补过程可表示为:

D"={dd=(d if else f(d)) for d∈ D}  (2)

数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析打下坚实的基础。建立完善的数据存储和管理机制，以确保数据的安全性和可用性。可以使用数据库管理系统(Database Management System,DBMS)来存储和管理数据。

设计用户友好的输入界面，方便管理员和专家进行数据输入和管理。例如，可以使用表单和下拉列表来简化数据输入过程，减少错误输入的可能性。在数据输入过程中，采用实时验证和反馈机制，防止非法输入和脚本注入。使用jQuery插件对用户输入进行实时检查，并反馈结果。在招投标数据的运营挖掘过程中，可利用以下指标对模型性能和挖掘效果进行评估:

准确率(Precision)是指模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例，其公式为:

  (3)

式(3)中，P代表准确率，TP代表真正例，FP代表假正例。

召回率(Recal1)是指所有实际为正例的样本中，被模型预测为正例的比例，其公式为:

  (4)

式(4)中，R代表召回率，FN代表假反例。

F分数(F1Score)是准确率和召回率的调和平均数，用于综合考虑准确率和召回率的表现，其公式为:

  (5)

准确度(Accuracy)是指模型预测正确的样本占总样本的比例，其公式为:

  (6)

式(6)中，TN代表真反例。

损失函数(LossFunction)是衡量模型预测误差的函数，用于优化模型的参数，通常表示为L(,)。其中，y代表真实值，代表预测值。其具体形式取决于模型和任务类型，如均方误差(mean-square error， MSE):

(7)

式(7)中，n代表样本数量。

AI技术在招投标领域的应用，通过智能化手段优化了招标采购流程，提高了工作质量和效率。通过科学的数据采集和输入设计，可以确保数据的准确性和安全性，从而为后续的分析和决策提供坚实的基础。

基于AI技术的招投标综合分析模型构建

在构建基于AI技术的招投标综合分析模型时，笔者充分参考了现有的算法与模型框架，并将其与企业的具体规章制度、丰富的管理经验等实际情境紧密结合。通过巧妙融合有监督学习与半监督学习的方法论，使模型的输出结果能够更加精准地贴合企业的实际生产与运营需求.

在设定资质预审与评价标准的过程中，并未止步于简单的理论借鉴。相反，笔者深入挖掘了企业内部的采购数据资源，并将其与同类产品的采购案例进行了全面而深入地分析对比。这一细致入微的工作不仅提供了一个科学、合理的标准建立模式,更为后续模型的精准预测与判断奠定了坚实的基础。采购数据的相似度可依据以下公式计算:

  (8)

式(8)中，A和B代表两组采购数据，4和b代表两组数据中第i个特征的数值，以代表该特征的权重。该公式通过计算两组数据的加权相似度，帮助评估其相似程度，进而为资质预审与评价标准的制定提供有力支持。而在进行围串标分析时，应当将模型的敏锐洞察力发挥到极致。不仅要密切关注企业的经营状况、历史投标记录等核心信息，还要广泛收集与之相关联企业的各类数据。通过深度挖掘这些数据的内在联系与潜在规律，能够精准捕捉到市场上交易主体的围标串标等违规行为。在此过程中，可以运用先进的机器学习算法来识别异常交易模式，并据此建立围串标预警及判断机制。

基于计算机数据技术的评标辅助

基于计算机数据技术的评标辅助系统，是利用大数据、机器学习、自然语言处理等先进技术，对招投标文件中的各类信息进行自动化提取、分析和评估，从而为评标委员会提供客观、全面的参考依据。该系统主要包括以下几个模块:

数据预处理模块负责对招投标文件(如招标文件、投标文件、资质证书等)进行数字化处理，包括文本清洗、格式转换、关键词提取等，从而为后续的分析和评估提供基础数据。

信息提取模块利用自然语言处理技术，自动识别并提取招投标文件中的关键信息，如投标方资质、技术方案、报价明细等，进而确保信息的准确性和完整性。

智能评估模块:基于机器学习算法，构建评标模型，对提取出的信息进行智能分析和评估。该模块能够自动计算投标文件的符合度、优势度、风险度等指标，为评标委员会提供量化评估结果。

辅助决策模块:根据智能评估模块的结果，结合评标委员会的专业知识和经验，提供辅助决策建议。该模块能够自动筛选出符合条件的投标方，并推荐最优中标候选人。

基于计算机数据技术的评标辅助系统，是AI技术在招投标领域的重要应用之一。该系统能够实现对招投标文件的自动化处理和分析，为评标委员会提供客观、全面的参考依据。展望未来，随着A技术的不断发展和完善，基于计算机数据技术的评标辅助系统，将在招投标领域发挥更加重要的作用，推动招投标市场的健康、有序发展。

结语

笔者以某试点项目为例，对提出的招投标方法进行应用与实践，根据阶段性工作，得到如下结论:

AI技术通过自动化处理大量招投标数据，显著提升了工作效率。根据技术人员的统计可知，采用AI辅助的招投标系统，可以使招标文件的处理时间缩短30%以上，同时减少约25%的人工审核工作量。AI不仅能快速识别并筛选出符合要求的投标方，还能自动进行初步评审，减少人为失误，提高评审的准确性。此外，AI技术的应用还使得企业能够节省大量的人力资源，将员工从烦琐的数据处理工作中解放出来，转向更具战略意义的工作，从而降低了整体的人力成本。

AI技术通过区块链等不可篡改的技术手段，确保招投标过程的透明度与公平性。据统计，采用AI与区块链结合的招投标平台，可以将中标结果的争议率降低40%左右。AI能够实时监控并分析招投标过程中的数据，有效防止串标、围标等不正当行为，确保每个投标者都能在公平的环境下竞争。这种高水平的透明度不仅提升了参与者的信任感，还推动了招投标市场的健康发展，增强了整个行业的公信力。同时，AI技术的应用还使得招投标记录更加易于查询与追溯，为后续的合同执行与纠纷处理提供了有力的证据支持。

参考文献:

[1]徐源.公路工程招投标管理问题及解决策略[J].大众标准化,2024(22):77-79.

[2]张小红.建筑工程招投标阶段造价控制措施探究[J].中国招标:2025(02):129-131.

[3]张晓荣.PPP项目建设工程施工招投标管理模式优化研究[J].中国招标，2024(11):178-180.

[4]梁丽.招投标领域行业治理的刑事困境与思考[J].中国招标,2024(11):89-91.

[5]徐召华、翁剑、兰仪亚.大数据分析在电子招投标中的应用场景与价值分析[J].中国招标，2024(11):104-108.