大數據在事業單位招投標管理中的應用探索

一、引言

在事業單位中，招投標管理作為資源配置的重要環節，其管理的科學性、公正性、高效性直接影響著事業單位職能的履行，但傳統的招投標管理模式在信息獲取，分析處理，以及風險防控等方面存在一定局限性，難以滿足監管要求。隨著大數據時代的來臨，海量、多樣、高速的數據為招投標管理提供了新的視角，在此背景下，深入探索大數據在事業單位招投標管理中的應用，具有重要的現實意義。

二、大數據在事業單位招投標管理中的應用意義

（一）提升招投標透明度

在事業單位招投標管理體系中，提升透明度是大數據應用的關鍵成效之一。大數據技術憑借其強大的數據整合與處理能力，打破了傳統招投標信息分散的局面，能夠系統地匯聚來自各個環節所產生的海量數據，構建起一個全面且動態更新的招投標信息庫。此外，通過標準化的數據接口，無論是招標單位、投標企業、監督部門、社會公眾等利益相關方，均可依據自身權限，便捷地訪問到所需信息，這從根本上消除了因信息流通不暢所導致的信息差。

（二）增強風險防控能力

大數據在事業單位招投標管理中為風險防控帶來了全新變革，其核心在于深度挖掘和分析招投標過程中所積累的海量數據，精準識別潛在風險因素，提前預警并有效應對。

從投標人角度出發，大數據通過整合不同時空維度下投標人的歷史投標軌跡，如過往參與項目類型、投標頻率、中標次數與比例等，結合實時采集的企業信用數據，財務健康狀況（包括資產負債情況、現金流穩定性等），以及行業動態反饋，構建起立體式的投標人風險畫像。一旦投標人出現諸如短期內頻繁參與高價項目投標等異常行為模式，系統便能迅速捕捉并發出預警信號，輔助招標單位審慎評估其投標可靠性，規避可能因投標人違約、欺詐帶來的項目實施風險。

三、大數據在事業單位招投標管理中的應用問題

（一）大數據在招投標分析中的應用不深人

第一，數據維度挖掘單一。當前事業單位在招投標分析時，往往聚焦于少數幾個常見數據字段，如投標報價、企業資質等級，忽視了企業過往項目中的技術創新應用情況、與同行業企業合作緊密程度等更豐富多元的數據維度，導致對投標人綜合實力評估片面。第二，動態數據分析缺失。僅著眼于招投標當下靜態數據，未考慮數據隨時間的變化趨勢。像投標人近期財務狀況波動、近一年投標頻率突然變化等動態信息得不到追蹤，難以洞察其潛在風險與發展態勢2。第三，關聯規則探索淺顯。對于不同數據間內在關聯把握不足，未深人挖掘投標人在不同地區投標策略調整與當地市場政策變動的關聯，以及投標文件技術方案與企業研發投人方向的聯系，使得分析孤立、缺乏深度。第四，深度算法應用匱乏。很少引入前沿的大數據深度算法，依舊依賴簡單統計方法。例如聚類分析、神經網絡算法等在識別異常投標模式、預測中標概率模型構建上應用缺失，無法精準提煉數據價值。

（二）招投標流程中數據共享不足

第一，部門間數據傳輸滯后。招標部門完成投標人信息收集整理后，不能及時將最新數據推送至后續評標、合同簽訂等環節部門，中間存在時間差，導致流程銜接卡頓，后續部門難以及時依據新信息開展工作。第二，數據標準不統一。不同部門采集、存儲數據格式各異，招標部門按項目分類存儲，財務部門以資金流向為依據，監督部門又另有規范，使得數據交互時需反復轉換、校對，阻礙共享效率。第三，數據權限設置混亂。各部門對數據訪問權限界定模糊，有時出現無關人員可查看敏感投標信息，而關鍵環節工作人員權限受限無法獲取完整數據，影響工作推進與數據安全。第四，系統兼容性差。事業單位內部招投標管理系統與財務、審計等關聯系統各自為政，接口不匹配，無法實現自動數據同步，只能人工搬運、二次錄人，易出錯且效率低。

（三）招投標監管大數據利用率低

第一，數據采集缺乏系統性規劃。監管部門在收集招投標數據時，未從全局視角出發構建完整體系，存在隨意性與碎片化問題。對一些關鍵數據字段，如投標人詳細股權結構、項目關鍵技術指標細節等，沒有明確統一的采集標準與要求，導致數據完整性欠佳，后續分析利用困難重重。第二，數據分析工具落后單一。仍大量依賴基礎辦公軟件進行簡單的數據統計、排序，未能引入專業復雜的大數據分析工具。像針對海量招投標數據進行深度挖掘的關聯規則算法、預測建模工具等一概缺失，使得數據潛在價值難以釋放，無法從深層次洞察招投標違規模式與趨勢。第三，實時監測能力薄弱。監管部門難以做到對招投標全流程數據實時追蹤、同步分析。在開標環節，不能即時比對各投標人數據特征，快速鎖定異常投標行為，而評標過程中，無法實時監測專家打分動態，及時察覺評審不公跡象，喪失第一時間干預機會。

四、大數據在事業單位招投標管理中的應用策略

（一）深化大數據在招投標分析中的應用

第一，事業單位應構建全面的數據采集體系，不僅關注傳統的投標報價等基礎數據，還要將目光投向企業過往項目中的技術創新成果應用頻次、專利持有數量、與上下游企業合作緊密程度及合作時長等多元信息。第二，建立數據動態監測機制，運用時間序列分析等技術手段，持續追蹤投標人近期財務報表更新情況，還要關注其近半年投標頻率及中標項目推進進度等動態指標。通過設定波動閾值，及時捕捉潛在風險信號，以便招標單位實時掌握投標人發展態勢，做出更精準決策。第三，投入研發力量，運用關聯規則算法挖掘不同數據間隱藏聯系。研究投標文件技術方案細節與企業近期研發投人重點，以及研發團隊人員流動的內在邏輯，并基于這些深度關聯，為招投標決策提供更具前瞻性的參考，提升分析的科學性。第四，積極引人先進的大數據算法，利用神經網絡算法構建中標概率預測模型。組織內部專業人員學習算法原理與操作，或邀請外部專家進行培訓指導，結合實際招投標數據進行模型訓練與優化，充分發揮深度算法在提煉復雜數據價值方面的優勢。

（二）推動招投標流程中的數據共享

第一，搭建自動化數據推送系統，在招標部門完成投標人信息審核的瞬間，觸發系統將最新數據以標準化格式實時推送給評標等后續環節部門。利用消息隊列技術確保數據傳輸的及時性與完整性，減少人工干預，避免因時間差導致的流程卡頓，保障后續部門能迅速依據新信息開展工作。第二，成立跨部門數據管理小組，聯合招標、財務、監督等多部門共同制定統一的數據采集、存儲、傳輸標準。此外，定期組織數據標準培訓，確保各部門人員嚴格執行，消除數據交互時因格式差異導致的轉換難題，提升共享效率[4。第三，基于最小必要原則，重新梳理各部門的數據訪問權限，明確招標部門工作人員在項目招標階段可查看投標人全部基礎信息，例如財務部門僅在預算與支付環節有權限獲取投標人財務相關數據，避免權限混亂影響流程推進。第四，對事業單位內部招投標管理系統、財務系統、審計系統等進行全面評估，制定系統集成改造方案。定期開展系統聯調測試，及時修復接口故障等問題，打破系統壁壘，摒棄人工搬運與二次錄入，提高數據共享準確性。

（三）提升招投標監管大數據利用效率

第一，監管部門要從頂層設計出發，依據招投標全流程關鍵節點，制定嚴謹的數據采集規劃，并明確對投標人詳細背景資料，像股權架構追溯至實際控制人等數據的精準采集要求。

第二，摒棄傳統單一的辦公軟件分析模式，積極引入諸如數據挖掘套件等專業工具，例如通過分析不同投標人之間異常頻繁的共同投標記錄等潛在關聯，實時預警可疑行為。此外，借助預測模型工具，基于歷史數據預測招投標市場動態趨勢，提前為監管策略調整提供依據，充分釋放大數據潛在價值。

第三，依托大數據技術架構，搭建具備實時流處理能力的監管系統。在開標瞬間，系統即啟動對所有投標數據的并行比對分析，快速捕捉投標報價偏離市場均值過大等異常情況，而于評標過程中，實時跟蹤專家評審軌跡，運用情感分析技術判斷專家打分是否存在主觀偏向，一旦發現異常立即彈窗警示，確保監管無延遲，扭轉過去實時監測無力的局面5。

五、結束語

在當今數字化快速發展的時代，大數據為事業單位招投標管理帶來了前所未有的機遇，通過深入探究其應用，我們清晰地認識到大數據在提升招投標透明度，以及增強風險防控能力等方面有著顯著成效。未來，隨著技術持續進步，大數據在事業單位招投標管理中的應用前景將更為廣闊，后續研究可聚焦于如何進一步優化算法模型以提升分析精準度，從而全方位推動招投標管理高質量發展。

參考文獻

[1]魏莉莉.行政事業單位政府采購管理中存在的問題和措施[J].中國產經，2024，（22）：137-139.

[2]胡越.文化事業單位招投標審計問題研究[J].行政事業資產與財務，2024，（18）：109-111.

[3]郭銀俊．試析事業單位貨物類采購招投標存在的問題及對策[J].財經界，2024，（05）：45-47.

[4]辛淵.公路工程招投標管理問題及解決策略研究[J].大眾標準化，2023，（24）：93-95.

[5]湯玲，陳新學.大數據時代招投標管理信息化創新及數字化轉型研究[J].中國新通信，2022，24（15）：94-96.

責編/馬銘陽