人工智能驅動公共資源交易智能評標系統(tǒng)的構建與優(yōu)化

一、前言

公共資源交易評標作為資源配置的核心環(huán)節(jié)，其效能直接影響市場公平與政府公信力。人工智能技術的深度應用，能夠通過智能算法解析海量投標數據，構建全流程自動化評標體系，有效解決傳統(tǒng)評標中響應滯后、標準模糊、信息孤島等痛點。當前評標工作普遍存在評審周期冗長、主觀判斷偏差、歷史數據利用率低、圍標串標識別滯后等問題，傳統(tǒng)人工評審模式已難以適應數字化時代的需求。人工智能技術通過機器學習、自然語言處理等手段，為評標過程的智能化改造提供了技術支撐，但其應用仍面臨技術邏輯與業(yè)務規(guī)則適配、人機權責劃分、算法透明度不足等實施障礙。分析智能評標系統(tǒng)的多重價值維度，探討技術嵌入過程中需遵循的構建準則，從系統(tǒng)架構設計到運行優(yōu)化提出完整的實施方案，旨在推動評標工作向智能化、規(guī)范化、透明化方向轉型。

二、重要性分析

（一）評標效率提升

公共資源交易評標的傳統(tǒng)模式往往因人工處理效率低下而拖慢整體進程，尤其在面對大批量投標文件時，評審人員需要耗費大量時間進行基礎性核驗[1]。人工智能技術的引入通過自動化解析投標文件的核心要素，能夠同步完成格式合規(guī)性篩查、關鍵條款提取與基礎得分計算等環(huán)節(jié)，將評審專家從機械性勞動中解放。系統(tǒng)內置的語義識別模塊不僅能快速篩選無效信息，還能對技術方案的創(chuàng)新性、實施路徑的可行性進行初步分級歸類，為后續(xù)深人評審提供結構化參考。隨著算法模型的持續(xù)優(yōu)化，系統(tǒng)可自動識別不同項目類型的關鍵評價維度，動態(tài)調整數據處理優(yōu)先級。例如，在工程類項目中側重技術參數比對，在服務類采購中強化履約能力評估，使評審資源配置更為合理，有效避免了人力資源在低價值環(huán)節(jié)的過度消耗，重構人機協(xié)作的分工界面，實現(xiàn)質量與速度的平衡發(fā)展。

（二）評標公平性保障

人為因素對評標公正性的潛在影響始終是監(jiān)管難點，評審專家的主觀判斷偏差或外部干擾可能扭曲評價結果。人工智能系統(tǒng)通過建立標準化的評價參數體系，將招標文件中的技術要求、商務條款轉化為可量化的計算模型，確保每個投標人在統(tǒng)一的數字標尺下接受評估[2。技術手段的應用規(guī)范了評分標準的執(zhí)行邊界，能夠實時監(jiān)測評審過程中的異常操作。例如，同一投標文件不同章節(jié)的評分邏輯矛盾，或跨項目評價尺度出現(xiàn)的系統(tǒng)性偏移。系統(tǒng)運行中產生的完整數據軌跡，既包括算法生成的初步評分建議，也涵蓋專家最終決策的調整記錄，形成可追溯的責任鏈條，倒逼評審人員嚴格遵守既定規(guī)則，同時為監(jiān)管機構提供了核查評標合理性的技術抓手。

（三）評標數據價值挖掘

長期積累的評標數據蘊含著市場主體的行為特征、行業(yè)發(fā)展的動態(tài)趨勢等深層信息，但在傳統(tǒng)模式下，這些數據往往以碎片化形式分散存儲，難以發(fā)揮戰(zhàn)略價值。人工智能系統(tǒng)通過構建跨項目、跨年度的數據關聯(lián)網絡，能夠識別投標企業(yè)的技術升級軌跡、服務能力波動等規(guī)律性特征[3]。對某投標人歷年投標方案的縱向分析，可揭示其核心技術迭代周期。對區(qū)域交易數據的橫向比對，可發(fā)現(xiàn)資源配置中的結構性矛盾。系統(tǒng)還能將文本、圖表等非結構化數據轉化為標準化分析單元，建立項自需求與市場供給的匹配度評估模型。這些分析成果不僅為單次評標提供多維度的參照基準，更能輔助管理部門優(yōu)化政策設計，調整資質門檻設定或改進評分權重分配規(guī)則，改變評標工作的功能定位，使評標工作從單純的項目評審工具升級為支撐宏觀決策的智能中樞。

（四）評標風險主動防范

評標環(huán)節(jié)的風險防控往往滯后于問題發(fā)生，傳統(tǒng)的事后核查機制難以有效遏制圍標串標、虛假應標等違規(guī)行為[4。人工智能系統(tǒng)通過構建多層級風險識別模型，在投標文件解析階段即啟動全要素掃描，針對文字表述相似度異常、技術參數偏離行業(yè)常規(guī)值等風險信號發(fā)出預警。系統(tǒng)對歷史違規(guī)案例的特征提煉能力，使其能夠識別經過偽裝的新型作弊手段。例如，利用語義替換規(guī)避關鍵詞篩查，或通過拆分標段制造合規(guī)假象。在評審過程中，系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)測專家評分行為的離散度，當出現(xiàn)個別評分嚴重偏離均值時，自動觸發(fā)復核提醒機制。這種貫穿事前、事中的動態(tài)防控體系，將風險應對從被動響應轉變?yōu)橹鲃痈深A，大幅壓縮違規(guī)操作的時間窗口，形成多方參與的風險共治格局。

三、構建原則

（一）融合性原則

構建智能評標系統(tǒng)需要突破技術模塊與業(yè)務邏輯的割裂狀態(tài)，將人工智能的算法優(yōu)勢與公共資源交易的實際需求深度結合。系統(tǒng)設計應當圍繞評標全流程的核心痛點，在數據處理、規(guī)則配置、結果輸出等環(huán)節(jié)建立雙向反饋機制，確保技術工具的服務屬性始終與政策目標保持一致[5]。開發(fā)團隊需要深入理解招標文件的技術規(guī)范、評分細則的制定邏輯，將行業(yè)經驗轉化為算法可識別的參數體系，避免技術方案與業(yè)務場景出現(xiàn)理解偏差。硬件設施的部署需考慮現(xiàn)有政務系統(tǒng)的兼容性，通過標準化接口實現(xiàn)數據互通，防止形成新的信息孤島。人員培訓環(huán)節(jié)應當同步推進，幫助評審專家掌握人機協(xié)作的操作邊界，構建有機聯(lián)動的生態(tài)體系，讓智能系統(tǒng)真正成為提升評標質效的賦能工具而非替代角色。

（二）協(xié)同性原則

智能評標系統(tǒng)的運行效能取決于多方主體的有效配合，需要打破部門壁壘與職能藩籬，建立跨領域協(xié)作機制。技術部門負責算法模型的持續(xù)優(yōu)化，根據實際使用反饋調整參數權重。業(yè)務部門提供政策法規(guī)的動態(tài)更新輸入，確保系統(tǒng)邏輯符合最新監(jiān)管要求。監(jiān)督機構介入風險評估與流程審計，防止技術應用偏離公共服務本質。系統(tǒng)架構需預留多方介人的溝通渠道，設置專家復核的強制觸發(fā)條件，或在爭議處理環(huán)節(jié)保留人工介入的操作人口。數據共享層面要平衡效率與安全的關系，在保障市場主體隱私的前提下，打通跨區(qū)域、跨層級的評標信息通道。協(xié)同效應的實現(xiàn)依賴于清晰的權責劃分與靈活的問題響應機制，既要避免因過度強調技術主導而忽視人的決策價值，也要防正傳統(tǒng)管理思維阻礙技術創(chuàng)新步伐。

（三）透明性原則

系統(tǒng)運行的可見度與可解釋性直接關系到公眾信任度，必須建立貫穿開發(fā)、應用、監(jiān)督全周期的透明機制。算法模型的構建過程需要向監(jiān)管部門開放驗證通道，核心評價指標的生成邏輯應當具備逆向追溯功能，任何評分結果的產生都能對應到具體規(guī)則條款。系統(tǒng)界面需向評審專家展示完整的計算路徑，包括機器建議評分與人工調整的對比視圖等。面對投標方的信息查詢需求，應當在不泄露商業(yè)秘密的前提下，提供評分要點說明，用可理解的方式呈現(xiàn)技術審查的焦點。透明化建設需要兼顧效率與公平的雙重訴求，通過信息對稱維護各方合法權益，同時也要防止過度透明導致評審過程喪失必要的專業(yè)判斷空間。

（四）平衡性原則

智能系統(tǒng)的應用需要在多重價值中尋找動態(tài)平衡點，避免技術對復雜現(xiàn)實的過度簡化。技術迭代速度需要與制度相匹配，防止算法更新頻率超出管理體系的承載范圍。自動化處理程度需保留必要的人工復核環(huán)節(jié)，在提升效率的同時守住質量底線。數據挖掘深度應當與隱私保護力度同步加強，在價值開發(fā)與權利保障之間劃定合理邊界。系統(tǒng)規(guī)則配置要預留彈性調整空間，針對不同類型的采購項目設置差異化處理策略。例如，對創(chuàng)新性強的科研采購適當弱化歷史數據依賴，對標準化服務采購強化合規(guī)性審查，通過持續(xù)監(jiān)測各方反饋及時校準系統(tǒng)運行狀態(tài)，使技術應用既保持創(chuàng)新活力又不脫離公共服務的基本軌道。

四、構建策略

（一）評標數據治理體系完善

構建高質量數據底座是智能評標系統(tǒng)運行的基礎支撐，需要政府部門主導建立統(tǒng)一的數據標準框架，明確數據采集范圍與質量要求。技術開發(fā)團隊應當圍繞招標文件結構化解析需求，設計多模態(tài)數據清洗工具，對文本、表格、圖紙等信息進行標準化處理，消除語義歧義與格式混亂問題。數據存儲環(huán)節(jié)需采用分類分級管理策略，將資質證明、技術方案、商務條款等不同屬性數據劃分為獨立存儲單元，既要滿足快速調用需求又要符合安全審計規(guī)范。針對歷史數據的整合利用，應建立跨年度數據關聯(lián)規(guī)則，通過關鍵字段映射實現(xiàn)項目特征的縱向比對分析。數據安全監(jiān)管部門需要制定動態(tài)加密機制，在數據流轉過程中設置多重權限驗證節(jié)點，確保敏感信息僅在授權范圍內定向傳輸。治理體系的持續(xù)優(yōu)化依賴于常態(tài)化質量監(jiān)控機制，定期評估數據標注準確性、更新時效性、應用合規(guī)性，形成發(fā)現(xiàn)問題到改進流程的閉環(huán)管理鏈條。

（二）智能算法模型分層開發(fā)

算法架構設計應當遵循業(yè)務邏輯的層次化特征，技術團隊需要將基礎規(guī)則模型、專業(yè)分析模型、動態(tài)優(yōu)化模型進行模塊化切割。基礎層聚焦通用性功能開發(fā)，構建文件格式識別、語義解析、數值比對等標準化工具集，確保基本處理能力覆蓋所有評標場景。核心層針對不同采購類型定制專業(yè)算法，工程類項目側重技術參數關聯(lián)分析，服務類采購強化履約能力預測模型，貨物類招標突出供應鏈風險評估模塊。應用層開發(fā)交互式決策輔助工具，通過可視化界面展示算法推導路徑，幫助評審專家理解機器建議的生成邏輯。模型訓練過程需引入行業(yè)專家參與特征工程構建，將政策法規(guī)的文本條款轉化為算法可識別的約束條件，避免技術指標與業(yè)務要求出現(xiàn)理解偏差。迭代升級環(huán)節(jié)建立雙軌測試機制，在封閉環(huán)境驗證模型優(yōu)化的準確性后，選擇典型項目開展小范圍試運行，確保算法更新不會沖擊現(xiàn)有評標秩序。分層開發(fā)策略的關鍵在于保持各模塊的獨立演進能力，通過標準化接口實現(xiàn)功能組件的靈活調用與協(xié)同增效。

（三）人機協(xié)同決策機制建設

評審流程中人與機器的角色分配需要系統(tǒng)設計方制定動態(tài)權限管理規(guī)則，根據任務復雜程度自動調整系統(tǒng)介人深度。面對格式審查、算術校核等程式化工作，可設定機器自動處理閥值，當置信度達到預設標準時直接輸出結果。涉及技術方案創(chuàng)新性評估等主觀判斷環(huán)節(jié)，系統(tǒng)轉為輔助模式，僅提供同類項目的歷史對比數據與風險預警提示。界面交互設計應當突出人機互補特性，在專家評分界面同步顯示機器建議的偏差值，設置分歧原因標注功能，積累人機判斷差異的案例庫用于算法優(yōu)化。爭議處理環(huán)節(jié)建立多級復核機制，當系統(tǒng)預警與專家意見持續(xù)沖突時，自動觸發(fā)跨區(qū)域專家在線會審程序，通過群體決策平衡個體認知偏差。

（四）評標全流程數字化改造

數字化轉型需要覆蓋從招標文件發(fā)布到評標結果歸檔的全鏈條環(huán)節(jié)，技術開發(fā)方應當設計一體化管理平臺，打通公告發(fā)布、文件遞交、在線評審、電子簽章等關鍵節(jié)點。招標文件編制環(huán)節(jié)嵌人智能輔助工具，通過條款合規(guī)性預檢功能自動識別表述模糊或標準沖突的條目，提示招標人進行規(guī)范性修訂。投標文件發(fā)布階段部署智能預審模塊，對格式完整性、簽字蓋章、目錄索引準確性進行自動化核驗，提前攔截不符合要求的招標文件。評審過程引入數字議事規(guī)則，系統(tǒng)自動分配評審任務并監(jiān)控進度，實時同步各專家的評分進展與分歧點分布。結果生成環(huán)節(jié)建立交叉驗證程序，機器對評分表內在邏輯進行核查，自動標記異常數據供復核參考。檔案管理模塊采用區(qū)塊鏈技術固化操作痕跡，將評審過程中的每個決策動作、參數調整、意見批注按時間戳加密存儲，形成不可篡改的全流程證據鏈，統(tǒng)籌協(xié)調技術部署、流程再造、人員適配等關鍵要素，確保數字化工具與業(yè)務實踐實現(xiàn)深度嵌合。

五、優(yōu)化措施

（一）評標標準動態(tài)調整，專家經驗持續(xù)迭代

動態(tài)調整評標標準需要建立政策變化與技術發(fā)展的雙向響應機制，由行業(yè)主管部門牽頭修訂，定期收集新業(yè)態(tài)、新技術對采購需求的影響要素。開發(fā)團隊開發(fā)標準參數化轉換工具，將文本形式的政策條款轉化為可量化的評價標準，設置彈性調節(jié)區(qū)間允許根據實際情況微調指標權重。專家知識庫的更新維護應當形成制度化流程，每次評標結束后自動抽取專家修改意見與補充說明，經合規(guī)性審核后同步至中央知識圖譜。針對前沿領域采購項目，系統(tǒng)配置標準模糊度識別模塊，當檢測到現(xiàn)有評分體系無法覆蓋創(chuàng)新技術特征時，自動發(fā)起標準修訂建議并推送至相關領域專家。知識沉淀環(huán)節(jié)建立專家經驗貢獻激勵機制，將有效案例的采納數量與專家信用評級掛鉤，激發(fā)專業(yè)人員主動參與系統(tǒng)優(yōu)化的積極性。

（二）異常行為智能識別，風險預警精準推送

構建多維度風險監(jiān)控機制需要整合評標過程的行為日志、操作軌跡、決策節(jié)點等多源數據，由數據分析團隊設計異常模式識別算法。系統(tǒng)在資格預審階段部署關聯(lián)關系挖掘模型，自動篩查投標主體之間的股權關聯(lián)、人員重疊等潛在圍標線索。價格分析環(huán)節(jié)引入偏離度動態(tài)監(jiān)測工具，實時比對歷史報價數據與市場基準價，對異常低價或規(guī)律性報價自動生成風險提示報告。評審行為監(jiān)督模塊跟蹤專家評分分布特征，通過群體決策偏離度分析定位異常打分傾向，向監(jiān)督部門推送重點復核建議。預警信息分發(fā)機制實行分級分類管理，將技術性錯誤自動反饋至操作人員即時修正，涉及違法違紀風險的信息加密傳輸至紀檢監(jiān)察部門。風險響應流程應建立閉環(huán)機制，要求處置人員在規(guī)定時限內上傳調查結論與處理結果，形成從風險預警到處置反饋的完整證據鏈條，提升預警精準度與處置及時性，確保風險防控既形成有效震慢又不干擾正常評審流程。

（三）數據孤島破除整合，跨域信息實時共享

實現(xiàn)跨系統(tǒng)數據融通需要政府部門制定統(tǒng)一的公共資源交易數據字典，明確核心字段的命名規(guī)則與交互標準。技術團隊開發(fā)異構數據轉換中間件，兼容不同交易系統(tǒng)的數據格式，消除字段定義差異。數據共享支持跨區(qū)域聯(lián)合建模與結果共享。信用信息庫建設引入區(qū)塊鏈存證技術，將企業(yè)資質變更、履約評價、行政處罰等關鍵信息實時同步至各交易節(jié)點，確保數據更新在全網范圍內即時生效。共享服務層建設開放API接口體系，向合規(guī)第三方機構提供標準化的數據查詢服務，在拓展數據應用場景的同時嚴格管控數據流向，為持續(xù)優(yōu)化共享機制提供量化依據，構建既能釋放數據價值又防范安全風險的良性生態(tài)。

（四）算法偏差定期校準，決策邏輯透明披露

算法校準機制的常態(tài)化運行需要組建跨學科審計團隊，包含技術專家、法律顧問、行業(yè)代表等多方成員。校準程序設定固定周期與觸發(fā)條件雙重啟動模式，既保持季度性全面檢測，又在發(fā)生重大政策調整或連續(xù)出現(xiàn)評分爭議時立即啟動專項校準。偏差檢測采用對抗性測試方法，構建模擬投標數據集輸入算法模型，對比機器評分結果與專家基準值的系統(tǒng)性差異。修正過程實行雙盲審核制度，算法團隊根據檢測報告調整模型參數后，由獨立測試組在隔離環(huán)境驗證改進效果。決策邏輯披露采用分級展示策略，向評審專家開放完整推導路徑查詢權限，向投標方提供評分要素權重分配說明，向監(jiān)督部門報備核心算法變更記錄。透明度管理配套開發(fā)解釋性輔助工具，將復雜的算法運算轉化為可視化的決策樹圖譜，幫助不同角色理解系統(tǒng)判斷的形成過程，確保技術應用始終服務于公平公正的公共資源交易目標。

六、結語

人工智能技術通過數據治理與算法協(xié)同構建的智能評標系統(tǒng)，顯著提升了評標效率與結果客觀性，為公共資源交易評標體系注人了革新動力。未來優(yōu)化應著重解決人機協(xié)作邊界界定、算法透明度提升、跨域數據安全共享等關鍵命題，推動智能評標從效率工具向價值創(chuàng)造平臺演進，使其成為實現(xiàn)智慧交易生態(tài)良性發(fā)展的基礎支撐。

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作者單位：貴港市公共資源交易中心

責任編輯：張津平 尚丹