招投标作为公共资源配置与市场经济运行的关键环节，其公平性、效率性直接影响市场秩序与资源利用效能。传统招投标模式依赖人工操作，存在三大核心痛点：一是人为干预风险高，招标人、代理机构易通过设置倾向性条款、干预专家评审等方式操控结果，导致“萝卜招标”“围串标”等问题频发；二是流程效率低下，招标文件编制、投标文件审核、评标打分等环节依赖人工处理，动辄耗时数天，难以适配快速发展的市场需求；三是监管滞后且被动，传统监管以事后核查为主，缺乏对交易全流程的实时监测，造成违规行为发现难、取证难。
鉴于传统招投标模式的种种弊端，为破解上述难题，近年来海南、湖南等地积极开展“机器管招投标”实践，通过构建模块化设计、标准化运行的数字化系统，对招投标交易全流程进行重塑与优化，成功推动传统“人工主观判断”模式向“机器标准化处理＋人工专业复核”的新型模式转型。这一转变从机制上大幅压缩了人为操作的弹性空间，显著提升了交易流程的运转效率与监管部门的精准监管能力。然而，当前“机器管招投标”实践仍存在技术赋能的短板，尚未深度融入人工智能技术，无法为专家提供主观决策辅助支持。
2025年8月，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号，简称11号文）明确，要加快人工智能在各类公共资源招标投标活动中的应用，提升智能交易服务和监管水平，并强化信息精准识别，打造安全治理多元共治新格局。11号文的出台，为公共资源交易领域智能化变革发展提供了新机遇。笔者将以“人工智能+”技术为核心支撑，系统分析“机器管招投标”模式的构建逻辑，提出“人工智能＋机器管招投标”的优化路径，以期为推动招投标领域数字化转型、完善公共资源交易治理体系提供参考。
“机器管招投标”模式的核心构建逻辑
“机器管招投标”并非简单以技术替代人工，而是围绕“规则标准化、流程自动化”构建的数字化交易系统，其核心逻辑贯穿规则、技术、公平三大维度，形成相互支撑的闭环框架。
制度引导机器：锚定政策合规与权责边界界定
制度是“机器管招投标”合法运行的根本前提，其核心在于“技术应用不突破制度红线、机器决策不模糊权责归属”，通过明确规则框架为技术赋能划定安全边界。机器运行严格遵循《中华人民共和国招标投标法》《电子招标投标办法》（国家发展改革委令第20号）等政策，清晰界定机器与人工的权责分工：机器仅承担标准化执行职责，评标委员会承担专业判断与责任兜底职责。同时，运行“机器管招投标”需要配套的专项操作导则与技术标准作为基础。例如，湖南省通过制定并执行《湖南省公共资源交易数字化、模块化招标文件范本框架导引及编制导则》（湘发改法规规〔2024〕958号），推出了相应的“机器管范本”。
模块化体系：以标准化与自动化重构交易流程
模块化体系作为“机器管招投标”的技术核心支撑，以“标准化拆解、自动化串联”为底层逻辑，依托各行业监管部门预先明确的模块化电子范本框架内容与评审标准，对数字化交易系统进行全流程拆解、规则编码与智能重组，从技术层面彻底打破传统人工操作的流程壁垒与效率瓶颈。在模块设计与关联逻辑上，招标文件范本的各功能模块采用“关联耦合”机制深度联动，以项目关键指标和主体工程规模为牵引，自动反向匹配并明确潜在投标人的资质、业绩、人员、信用等关键性资格条款，实现“项目需求－投标要求”的精准对应，避免传统模式下因人工匹配偏差导致的资格设置不合理问题。在招标人操作环节，流程进一步简化为“填空式”“选择式”的轻量化操作，只需根据项目实际情况，在系统预设范围内选择招标项目所需的牵引指标项与评标办法，系统即可基于模块化规则自动配置核心招标条款，或允许招标人在合规框架内对部分条款进行有限选择，实现招标文件的“多维组合、一键归集、自动生成”，将传统需数天的编制周期压缩至数小时，大幅提升交易流程启动效率。
价值导向逻辑：平衡交易公平性与流程效率性
公开、公平、公正是公共资源交易的核心目标，“机器管招投标”旨在破解传统模式中公平与效率难以兼顾的矛盾。在公平性层面，通过机器对规则的标准化执行，减少人为主观干预。例如，人工智能对招标文件的合规性检测可自动识别“指定品牌”“超范围资质要求”等倾向性条款，人工智能对评标专家评分的一致性校验可遏制“人情分”等违规行为；在效率性层面，通过流程自动化压缩交易周期。据调查，招标文件智能生成将编制时间从5天缩短至1天，同时降低企业投标成本（如投标文件智能制作减少40％准备时间），实现公平性与效率性的协同提升。
“人工智能+”与“机器管招投标”的深度融合路径
“人工智能+”并非简单叠加于“机器管招投标”模式之上，而是通过核心技术的场景化应用，推动“机器管”从自动化向智能化跃升，最终实现智慧辅助评标。具体融合路径可从技术、流程、生态3个维度展开。
技术融合：人工智能核心技术场景化应用
人工智能核心技术为“机器管招投标”提供智能化能力支撑，需结合招投标业务特性实现场景化落地。其一，自然语言处理技术破解文本处理痛点，通过语义分析实现招标文件智能生成与合规性检测、投标文件偏离项识别以及智能辅助专家评标等多场景应用；其二，机器学习技术实现动态决策与风险预警，通过监督学习模型完成投标资质自动审核及评标客观项打分。例如，通过异常检测算法识别“多份投标文件同IP（Internet Protocol，网际互连协议）”“同一账户为多家企业缴纳保证金”等围串标风险行为；其三，人工智能视觉技术强化投标文件监管，通过该技术自动提取投标文件中资质证书、业绩合同的关键信息并与企业信用库比对，自动识别一致性，并对存在的围串标行为进行预警。
流程融合：人工智能赋能招投标全环节
人工智能通过向招投标各环节深度渗透，重塑流程运行模式，覆盖交易全生命周期。在招标环节，借助人工智能精准定位项目需求，辅助完成招标文件智能编制与合规校验，有效减少“萝卜招标”风险；在投标环节，依据企业资质和过往业绩为投标企业提供项目智能匹配服务，协助完成投标文件智能制作，实时识别文件格式错误、关键信息缺失等问题并发出风险预警，切实降低企业投标成本；在评标环节，构建“机器辅助＋专家复核”模式，自动完成客观项打分与主观项评分一致性校验，通过实时监测交易数据，推送围串标等异常行为预警信息，同时结合区块链技术，实现交易数据不可篡改与全流程追溯，进一步提升监管响应效率。
生态融合：人工智能驱动智慧交易生态构建
“人工智能+”推动“机器管招投标”从单一流程自动化向多主体协同生态转型升级，核心在于打破数据孤岛、实现各主体联动协作。人工智能助力跨主体数据互通，通过统一数据标准整合招标人、投标人、代理机构和监管部门的信用信息、监管处罚信息等核心数据，构建招投标交易数据大平台，为人工智能精准识别风险提供充足数据支撑。人工智能促进多主体协同治理，依托智能系统实现信息实时共享，最终形成“数据互通、责任共担、协同高效”的招投标智慧生态。
“人工智能＋机器管招投标”模式的实践困境剖析
尽管“人工智能＋机器管招投标”在部分地区试点取得成效，但在技术适配、制度衔接、人员转型等方面仍面临诸多现实困境，制约了该模式的规模化推广。
制度层面困境：法律法规滞后与监管体系适配不足
制度层面的滞后性，导致“机器管招投标”缺乏明确的规则依据与监管保障，具体体现在两方面：
一方面，法律法规适配性不足，现有招投标法规基于传统人工模式制定，对“机器管”的界定模糊，责任界定不清。例如，人工智能评标出错时，算法开发者、系统运维方和使用方的责任归属无明确规定。同时，针对人工智能生成相似投标文件、操控算法干预评标结果等新型违规行为，缺乏对应的处罚依据，且人工智能在评标中的应用边界、预警信息复核流程等无统一规范，导致各地执行标准不一。
另一方面，监管体系难以适配智能化需求。传统“人工巡查、事后核查”模式已无法应对人工智能时代的监管场景：一是监管技术能力不足，多数监管部门缺乏专业人工智能人才，难以有效监测智能系统的算法漏洞；二是跨部门协同存在缺失，交易中心、行业主管部门、市场监管部门之间数据不互通，导致人工智能预警信息无法快速流转，部分违规企业因此逃脱处罚。
技术层面困境：数据安全风险与算法公平性争议
技术层面的困境直接影响“机器管招投标”模式的可信度与安全性，具体体现在两方面：
一方面，数据安全风险突出。“机器管招投标”模式依赖企业投标报价、技术方案、专家身份信息等海量敏感数据。调研显示，当前交易数据存储尚未真正实现分级加密，存在敏感数据泄密隐患；数据传输采用明文方式，存在被黑客拦截篡改风险；数据共享管理不规范，平台开发公司、数据共享部门等主体掌握大量交易数据信息，进一步放大了数据安全隐患。另一方面，算法公平性与可解释性不足。人工智能幻觉、算法偏见等问题的存在，削弱了市场主体对“机器管招投标”模式的信任度。
人员层面困境：传统从业者适配难题与复合型人才短缺
人员层面的短板制约“机器管招投标”的落地成效，具体表现为两方面：
一方面，传统从业者适配困难。长期依赖人工操作的招标人、评标专家、监管人员等，存在“能力不足＋意愿抵触”双重问题。招标人及代理机构担心人工智能压缩操作空间而故意规避智能系统，如拒绝使用招标文件智能模板；评标专家因缺乏人工智能操作能力，无法熟练使用智能评标系统，甚至质疑人工智能辅助结果，仍按个人经验打分，导致“机器辅助”流于形式；监管人员难以理解人工智能预警的技术逻辑，无法有效核查预警信息，进而降低监管效率。另一方面，复合型服务人才供给短缺。随着人工智能技术深度融入公共资源交易领域，平台运行服务机构工作人员需兼具招投标核心业务素养与智能技术应用能力。经调研发现，当前人员普遍具备评审标准、政策法规等招投标业务的专业积淀，但对智能交易系统的服务器架构、数据处理逻辑、算法模型原理等技术内核的研究深度不足，难以支撑智能交易模式从技术落地向效能升级的进阶发展。
“人工智能＋机器管招投标”模式的优化突破思路
针对“人工智能＋机器管招投标”模式在实践中面临的法规滞后、技术风险、人才断层等困境，需从技术、制度、人才3个维度构建闭环优化体系，推动该模式从功能实现向效能提升跨越。
制度完善：构建“法规＋标准＋协同”三维保障体系
以制度创新为“人工智能＋机器管招投标”模式运行提供基础保障。一是加快法律法规修订并配套出台专项法规，明确“人工智能＋机器管招投标”评标结果的法律效力，并将“人工智能生成相似投标文件”“算法操控评标”等新型行为纳入监管范畴，完善违规认定机制、细化认定标准、明确对应处罚措施。二是统一技术应用规范，出台“人工智能在招投标领域应用技术规范”，明确人工智能系统的开发、测试、上线的全流程标准，划定人工智能应用边界、限定人工智能辅助定位、强化专家在评标工作中的主体地位。三是构建智能化协同监管体系以提升监管技术能力，建立跨部门监管协同平台，整合交易、行业、市场监管全链条数据，实现人工智能预警信息实时流转，实现“预警—核查—反馈”的闭环管理机制，提升监管效率。
技术优化：聚焦“数据安全＋算法公平＋系统适配”三大核心
技术升级需破解安全隐患与公平质疑两大痛点，构建可信赖的人工智能应用环境。其一，构建数据全周期安全防护体系，强化“存储—传输—共享”全环节防护。数据存储采用分级加密方式：敏感数据国密算法加密、普通数据脱敏处理；引入区块链技术保障数据传输与存证，确保数据不可篡改、可追溯；数据共享建立“授权—审计”机制，仅向合规主体开放必要数据，并全程记录访问日志。其二，推动算法优化与透明化以提升公平性与可解释性。如采用多样化训练数据，增加中小企业样本，减少偏见；建立算法解释机制，人工智能决策需附带“依据说明”，如判定围标需列出IP地址、机器码等具体证据等。其三，实现“多场景＋高兼容”应用，开发模块化人工智能系统以适配不同类型招投标项目需求，支持用户根据项目类型灵活选择功能，避免“一刀切”式应用；同时确保人工智能系统与现有公共资源交易平台无缝对接，提升系统兼容性。
人才培育：打造“转型＋储备＋赋能”人才梯队
以系统化人才培训破解人岗不适难题。一是开展精准化培训赋能，推动传统从业者转型：针对招标人、投标人、代理机构等市场主体开展智能系统操作培训，助力其适应技术变革；针对评标专家，开发简易版辅助评标工具，简化操作界面、增加语音指导，并开展辅助评标理念培训，帮助其理解智能辅助价值，消除抵触情绪；针对监管人员，开展“人工智能＋监管”专项培训，讲解预警逻辑与核查方法，提升监管人员利用技术手段开展工作的能力。二是培养平台运维复合型人才，围绕人工智能与平台融合需求，公共资源交易平台运营服务机构应加强招投标法规、人工智能算法等知识培训，避免技术与业务脱节。三是搭建交流共享平台，定期举办“人工智能＋招投标创新论坛”，邀请监管部门、企业、高校、人工智能服务商等多方参与，通过分享实践案例、探讨技术难题促进经验交流。