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实务解析 | 数字化转型背景下采购评审智能化应用研究

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招标网 2023-05-15 14:34 抢发第一评

采购评审智能化是构建智慧供应链的关键环节。本文分析了采购评审业务流程及采购评审存在的问题,探索了现代化科技手段与招标采购业务的深度融合与创新,通过构建采购智能评审系统,开发智慧评审场景,推动招标采购向数字化、智能化业务模式转型升级,以提升采购评审的质量和效率,保证评审工作的公平、公正。

引言


随着信息化技术的成熟,政府部门相继发布一系列电子招标投标法律法规,各企业大力推进电子采购、“不见面采购”,实施远程评标、线上评标等,招标投标工作在成本降低、效率提高、公平公正、透明监管等方面取得显著成效。但招标采购评审工作仍以专家评审为主,评审工作量大、自由裁量权大,采购评审的质量、效率有待提升。本文旨在探索现代化科技手段与招标采购业务的深度融合与创新,通过构建采购智能评审系统,推动招标采购向数字化、智能化业务模式转型升级,以减轻评标专家的工作强度,提升评审效率、准确性和客观性,营造公平、公开、公正的市场竞争环境。

采购评审业务流程


采购评审是指专家根据采购评审方案中的评审标准,以投标人投标文件为依据,对投标人进行资格审核、打分。一般情况下,采购评审包括初步评审和详细评审。初步评审主要考察投标人是否有资格参与投标,不需要打分,只有通过初步评审的投标人才可以进入详细评审。详细评审是对通过初步评审的投标人根据评审标准进行打分,打分结果直接影响投标人能否中标,因此是采购活动的重中之重。采购评审内容见表1。

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采购评审存在的问题


随着技术的发展,为落实国家推进企业数字化转型的要求,各企业积极搭建电子招标投标平台,实现评审过程线上化、电子化、远程化、透明化,有利于提升采购评审效率、降低采购成本、提升采购监管能力,但以专家评审为主的采购评审局面仍然没有改变,当前采购评审工作主要存在以下问题:

1.专家能力参差不齐

招标企业根据专家抽取规则在专家库中抽取符合要求的评审专家进行采购评审,专家学历水平、工作年限存在差异,可能导致不同专家对同一评审标准、同一投标人的投标内容等理解不一样。

2.评审工作量大

在采购评审中,评审专家需要仔细阅读投标文件,编制阅标记录,从中找出与评审项相关的信息,并进行大量计算、比较、验证等工作。对于部分金额较大的项目,投标人较多,因此投标文件也比较多,整个评审过程可能需要两到三天或者一星期,评审周期长、易出错。

3.专家评分存在主观性

在评标过程中对实质性内容和响应程度很难界定,目前主要依靠评委主观判定,而评审专家对投标文件响应度和评分标准的理解存在差异,导致评分结果也会存在差异,对中标结果造成一定的影响。

4.围标、串标情况时有发生

围标、串标行为往往比较隐蔽,投标人在制作投标文件时可以利用各种手段规避传统的围标、串标识别方法,传统的识别方法已不起作用,依靠人工识别比较困难。

5.无法辨别投标材料的真伪

由于评标专家掌握的信息有限,同时未提供辅助专家识别虚假信息的工具,在评审过程中专家无法对投标材料的真实性进行核实,同时,法律也未要求评标专家对投标材料的真实性负责。

采购智能评审系统构建


采购智能评审系统整体架构采用分层体系,自下而上分别为设施层、数据层、技术层、应用层,详见图1。

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设施层是系统的基础层,主要是系统运行的软硬件基础条件,如用于资源存储的云存储设施、用于传输信息的5G网络设施等。

数据层是系统的核心层,存储各种业务数据,包括结构化、非结构化数据,为信息技术应用提供数据基础,类型包括采购项目数据、评审方案数据等。

技术层是系统的工具层,是系统用于挖掘数据价值、辅助采购评审的各种数字化、智能化信息技术,包括大数据、人工智能、图像识别等。

应用层是系统的目标层,主要是基于数据层、技术层开发的、用于服务采购评审的各种智能化评审场景,基于智能化程度,将智慧化场景划分为基础服务、辅助服务、智能服务三大类应用。

采购智能评审应用场景

1.结构化招标投标文本,奠定智能评审基石

目前招标投标文件多以不同格式电子版文件上传、存储在电子招标投标平台中,不利于信息获取、分析以及全流程信息共享。招标投标文件结构化功能是指将招标投标文件进行结构化拆解,转化为可分析、共享的数字形式,并保存在系统中。根据评审方案,招标人制定标准化投标文件模板,并将投标文件一律按章节、段落、条目进行拆解,对文件中的可变字段进行标签定义、对各信息输入的要求及条目交互性进行功能设定,形成结构化模板,结合文件编制要求固化在系统中。投标人根据标准化模板在线制作投标文件,或从系统下载固定模板,编辑完成后上传到系统,系统根据结构化模板自动拆解上传的投标文件,形成结构化字段,通过结构化数据实现关键参数一键自动对比、资质证明验证、价格评分一键计算、关键信息后续环节自动承接等功能,提升评审效率。招标投标文本结构化是打造智能评审系统的关键,为大数据、人工智能等技术应用提供海量数据支撑,使大数据、人工智能等技术在采购评审中应用成为可能。 

2.智能匹配评审项与内容,提升专家评审效率

在采购评审中,评审专家需要仔细阅读投标文件,并从中找出与评审项相关的信息进行评审。对于部分金额较大的项目,投标人和投标文件较多,评审周期长,专家工作强度大,影响评审质量和效率。采购评审项与内容智能匹配功能是指通过自动匹配评审项与相关的应答内容,辅助评审专家快速、准确定位评审项对应的应答内容,提升评审效率。

3.构建供应商画像,提升专家评审质量

招标企业根据专家抽取规则在专家库中抽取符合要求的评审专家进行采购评审,但是除投标材料提供的信息外,专家对投标人信息了解的比较少,可能导致评审结果有失偏颇。供应商画像构建功能是指通过多方获取投标人信息,将相关信息推送给评审专家,辅助专家评审,提升采购评审质量。供应商画像主要包括投标人基本信息、历史合作信息、市场信息三大模块。具体应用为:智能评审系统将供应商画像中涉及评审项的相关信息推送给评审专家,如交付及时性、产品质量、售后响应及时性、供应商后评估结果、负面行为等信息,评审专家以供应商画像信息为参考,以评审要求为准则,以投标文件为基础对投标人进行打分,使打分结果能够真实反映投标企业的情况,助力企业甄选出性价比最优的投标企业。

4.校验评分结果,提升评审结果准确性

评分结果直接关系到投标人是否中标。为避免专家倾向性打分,同时校验各专家录入评审结果是否准确,评分结果校验功能是指利用信息技术对评审专家评分结果进行多维度偏离度分析、校验,是评审结果输出前的最后一套屏障。该功能首先从专家层面分析评审结果,对同一项目,分析同一评审专家对不同投标人的打分,从分项、总项两个维度分析某专家评分是否有异常低值或高值,对异常值做显著标识;其次从投标人层面分析评审结果,对同一项目,分析同一投标人得到的不同评审专家的打分情况,从分项、总项两个维度分析某专家评分是否有异常低值或高值,对异常值做显著标识。汇总多维度分析结果,对异常得分进行分析、处理,同时可与相似的历史项目评分结果分析对比,得出某专家打分的习惯或供应商的实力,如某专家的打分结果经常比其他专家的打分结果高(针对主观评审项),说明该专家打分标准比较宽松,某一供应商的得分经常比其他供应商的得分略高,说明该供应商实力比较强。

5.智能识别围标、串标,营造良好竞争秩序

围标、串标是招标投标活动的一大痛点问题,该行为不仅严重侵害了招标人的利益,还侵害其他投标人的合法权益,干扰了招标投标行业的竞争秩序。围标、串标智能识别功能表现为利用多种手段识别围标、串标行为:一是通过识别标书下载地址、文件编制硬盘ID、保证金上缴账户是否一致等,判断不同投标文件是否为同一单位编制,若其中一个相同,则向评审专家推送疑似围标、串标预警信息,待后续核实;二是利用OCR技术识别不同投标文件中关键信息雷同情况、投标报价规律性差异,若雷同信息占比较高,则向评审专家推送疑似围标、串标预警信息,待后续核实;三是利用大数据技术挖掘企业的历史共同投标关系、企业关联关系、企业中标情况等信息,建立围标、串标识别模型,如有异常,则向专家推送疑似围标、串标预警信息,待后续核实。

6.智能评审客观项,减少评审专家工作量

客观评审项的打分结果是非此即彼,不存在模棱两可的情形,与专家的专业能力关联不是很密切,包括初步评审、详细评审中的价格评审、业绩等。客观项智能评审功能表现为利用信息化技术、评审规则自动对客观评审项进行打分,快速、全面、客观地反映投标供应商是否满足招标要求,减少评审专家工作量。如对业绩评分,通过OCR(文字识别)、自然语言处理等技术,根据评审要求,对投标企业上传合同附件、发票等非结构化文件进行全文检索和分词信息对比,从海量数据中抽象提炼相关信息,并利用固化在系统中的评审逻辑进行打分;对价格评分,系统自动获取结构化的报价信息,根据系统固化计算逻辑计算价格项得分,同时还可识别是否存在不平衡报价或低于市场价的情形;对企业信用审核,通过获取信用中国、国家企业信用信息公示系统、企业不良供应商处理记录等信息,利用大数据分析投标人经营和信用状况,核查投标人是否存在失信行为。

7.智能评审主观项,降低评审专家自由裁量权

主观评审项主要针对部分采购项目的技术部分的技术方案进行评审,该部分评审与专家的专业能力密切相关。主观项智能评审功能表现为利用云计算、人工智能等技术对海量历史技术标投标信息、打分结果、评审要求等进行模拟训练、深度学习,发掘他们之间的关联关系,建立具有深度认知、自动进化的评估算法、模型,在输入相应的评审要求后,自动完成评审工作。主观项智能评审可完全取代人工评审,降低评标过程中的人为影响,是智能评审的高级形态。

8.智能管控评审现场,塑造良好评审环境

采购评审纪律守则要求“评委应独立完成评标工作,客观、公正地提出评标意见,并对自己的评标结论承担责任”。评审现场智能管控功能表现为利用信息技术对评审专家进行全方位管控。在专家入场时,通过人脸识别技术为每一位现场评审专家创建唯一标识信息,全面记录评审过程中的专家行为信息,包括过程管控、临时出入等信息,做到可追溯和评价。利用音频识别、图像识别技术对评审现场专家的行为、语音进行记录、对其违规行为进行识别和预警,如对评委间相互询问评标情况,谈论与评标无关内容,暗示或诱导其他评委评审,暗示或诱导投标人做出澄清、说明,离开座位查看其他评委评分结果等违规行为进行识别、预警,并纳入专家考核。

9.优化采购方案,增强评审方案科学性

采购方案质量关乎企业采购工作质量、采购效率、中标企业服务水平。采购方案优化功能表现为利用大数据对历史采购数据、市场数据进行分析,挖掘市场整体情况、发展趋势,使采购方案编制以实施经验模糊确定为主向以数据分析精确确定为主转变,提升采购方案科学性。利用大数据技术对数据层中积累的投标厂商企业实力和企业资质、中标价格、技术信息、服务响应周期等历史采购数据、市场数据等进行多维度分析,挖掘供应市场竞争水平、供应商整体实力、资质条件、技术发展趋势、价格水平等信息,为采购方案提供优化建议,包括采购限价、采购评审内容设置、采购评审权重设置等。如通过对市场上供应商注册资本分析,发现注册资本分为大于5000万元、大于1000万元、大于800万元三个档次以及各档次企业数量,则企业实力评审项可设置为大于5000万元得该项满分5分、小于5000万元大于等于1000万元得3分、小于1000万元大于等于800万元得1分、小于800万元不得分。

结束语


本文研究利用大数据、人工智能等技术构建智能评审系统,开发智能评审场景,推动招标采购由人评向机评、智评转变,逐步减轻评标专家的工作强度、降低人为自由裁量权、提高风险管控水平、提升采购评审的质量和效率、促进社会公平竞争。在企业数字化转型的大潮中,应坚持创新驱动,紧跟信息化技术发展,不断探索招标采购智能化场景,积极推动形成“互联网+招标采购”行业新生态,同时,利用信息技术挖掘海量招标采购数据价值,辅助公司投资决策、市场研究等,助力企业高质量发展。


作者及作者单位:马瑞芳、李冰洁,华信咨询设计研究院有限公司 ;胡剑炜,中国移动通信集团湖南有限公司

来源:《招标采购管理》2022年第11期

声明:该文章版权归原作者所有,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题,请在30日内与本网联系。
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