2024年国务院政府工作报告提出，要“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。同时，以生成式人工智能为代表的新一代人工智能技术的出现，改变了人工智能技术与应用的发展轨迹，加速了其发展进程。政策扶持和技术突破为各行业的智能化奠定了基础。

招标作为市场经济条件下资源配置的重要手段，其公正性、公平性和透明度直接关系到资源的有效配置和市场的健康发展。然而，传统的招标方式往往依赖于人工操作，存在效率低下、信息不对称，且难以保证招标工作的全面性和准确性等问题。促进大数据、人工智能等前沿技术与招标工作深度融合，积极探索招标场景智能化具有重要意义。

智能场景设计规划

根据招标管理的要求和实施流程，深入剖析当前招标工作中存在的难点、痛点，明确实践探索方向，主要涵盖智能招标问答、智能招标策略匹配、智能合规审查和智能评标。通过探索这些智能招标场景，可切实提升招标工作的效率与质量。

智能招标问答

在日常工作中，招标业务人员需要查阅大量的相关政策文件，常面临效率低下与查找不全面等问题。具备高效信息处理能力的智能问答模型，可以快速响应用户问题，精准解析后给出总结性结论，并提供政策文件条款原文引用、权威解读等详尽论证依据，能帮助招标业务人员迅速获取资料，提升工作效率。

智能招标策略匹配

招标策略的制定直接关系到招标成本、效率及后续供应链的稳定性。招标策略包含了资格要求、评分办法、评标标准、技术要求、合同条款等多方面内容。在传统招标模式下，这一环节主要依赖人为决策，存在信息获取渠道狭窄，经验和思维具有一定局限性，缺乏全面科学数据支撑等问题。人工智能技术的应用，为招标策略制定提供了新的解决方案。为研究智能招标策略匹配可行性，对建筑业企业资质标准及承包范围，以及历史招标文件进行解析和机器学习，构建资质推荐模型。该模型根据招标项目的范围、规模等因素，推荐最为适合的工程资质及等级。

智能合规审查

招标工作的合规审查涉及对招标文件的合规审查、招标实施流程的合规审查、招标相关人员行为的合规审查等内容。招标工作的合法合规是招标管理审查工作的核心所在。在实际操作中，合规审查往往受到多种因素的制约，包括审查信息的碎片化、审查能力的局限性以及审查标准的不统一等。通过人工智能技术，对招标工作进行全面、深入的合规审查，自动快速识别潜在风险点，如违规条款、风险供应商选择等，并及时发出预警信号。这不仅能有效提高合规审查的效率和准确性，还能有效降低合规风险。探索招标文件公平竞争审查模型，形成合规审查模型，能够对招标文件中的关键信息进行智能识别。通过审查模型进行内容校验，审查内容的限制性、指向性等情形，及时发现招标文件可能存在的违法违规风险。

智能评标

评标工作直接关系到中标结果的公正性和合理性。传统评标方式存在时间紧迫、任务繁重、评审质量难以保障等问题。通过人工智能技术，对投标文件的关键信息进行提取和比对，核验其真实性、相似性，有效防范虚假投标和围标串标行为。同时，人工智能还能对投标文件进行全方位、全角度的综合分析，为评标专家提供科学、客观的辅助评审意见，提高评标效率和准确性。

探索方法

在对上述智能招标场景模型需求和设计规划剖析后，全面收集数据并进行预处理，筑牢训练根基。结合场景与数据特点，选择适配模型架构，并对其进行训练。训练过程中，通过评估指标对模型参数进行优化调整。同时，在实际场景对模型进行测试，依据反馈的数据持续迭代优化模型。

数据收集

数据寻源与收集是招标场景智能化探索的第一步，有效的数据能够确保后续数据处理和分析的准确性、可靠性。在智能招标系统中，需要收集的数据类型多样，包括但不限于历史招标数据、市场数据、法律法规数据、招标文件数据、投标人数据、合同履约数据等。

1.数据收集范围

其一，历史招标数据，包括历次招标的详细信息，如招标批次、招标时间、招标数量、招标价格、供应商信息、中标结果等。这些数据是构建智能推荐系统、预测模型的基础。

其二，市场数据，包括原材料价格、劳动力成本、投标人报价、行业动态等。这些数据有助于系统预测未来市场趋势，为招标人制定更加合理的招标策略提供支撑。

其三，法律法规数据，包括与招标相关的法律法规、政策文件、行业规范、单位管理制度等。这些数据是智能合规审查系统的重要参考依据。

其四，招标策略数据，包括各类项目的招标策略标准文本、项目实际需求、招标条款、评分办法等。这些数据用于智能匹配招标策略，提高招标策略的编制质量和深度。

其五，投标人数据，包括投标人的基本信息、财务状况、业绩记录、信用评价、中标信息等。这些数据有助于评估投标人的资质和履约能力，提高招标策略的编制科学性，同时也能提升智能评审的质量。

其六，合同履约数据，包括供应商履约质量、服务水平、项目进度、风险识别和管理等。这些数据用于供应商评价、项目评价、风险管理等，为智能招标提供数据支持，优化招标策略。

2.数据收集方法

其一，自动化收集。利用RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）技术、API（Application Programming Inte-rface，应用程序编程接口）等方式，从公开网站、数据库等渠道自动抓取相关数据。例如，从全国建筑市场监管公共服务平台抓取企业资质信息和项目人员相关信息。其二，手动录入。对于无法自动抓取的数据，需要人工手动录入系统。例如，历史招标数据中的某些非结构化信息、法律法规的详细条款等。其三，数据共享。与第三方数据提供商、行业协会等机构建立合作关系，通过数据共享的方式获取所需数据。

数据预处理

数据预处理是对原始数据进行加工处理，使其更适合后续的数据分析、挖掘和建模的过程。数据预处理主要包括数据清洗、数据转换、数据标注等步骤。这些步骤旨在消除数据中的噪声、不一致性和冗余，将数据转换为适合分析的形式，以及整合多个数据源的数据，从而提高数据的质量和可用性。数据预处理能够显著提升数据分析的准确性和效率，为后续智能推荐、匹配、审查、评审等功能提供坚实的数据基础。

数据清洗是数据预处理的第一步，主要包括缺失值处理、异常值处理、去重处理和格式统一等。数据转换是将原始数据转换为适合分析的形式和格式的过程。在智能招标系统中，数据转换工作主要包括数据类型转换、数据归一化/标准化和数据离散化等。数据标注是指对经过预处理的数据进行进一步的加工，为其赋予更具体的含义或标签，以便模型能够更好地理解和利用这些数据。数据标注主要包括对与招标相关的法律法规进行标注，如政策文件、行业规范等，以便作为智能文件推荐和智能合规审查的重要参考依据；对招标方案（招标文件）中的关键信息进行标注，如项目范围、项目需求、资格条款、评分办法等，以便帮助模型更好地理解招标文件的意图和要求；对投标人的基本信息、财务状况、业绩记录、信用评价等进行标注，以便帮助模型更准确地评估投标人的资质和履约能力；对历史招标数据中的关键数值进行标注，如招标批次、招标时间、招标数量、招标价格等，以便帮助模型更好地分析历史招标数据，预测未来市场趋势，更加精准地推荐招标策略。通过数据标注，模型能够更准确地理解数据的含义和上下文。同时，对标注后的数据进行训练，能够提高模型在智能推荐、匹配、审查、评审等方面的性能，减少模型在预测和判断过程中的误判率。

模型选择

智能招标项目涉及大量的文本信息，这些信息不仅包括招标文件、投标文件等文档，还涵盖了各类技术说明文本。这些文本信息蕴含项目细节、业务规则和潜在需求，但同时也存在格式多样、表述复杂、语义模糊等问题，给信息的有效利用带来了巨大挑战。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及计算机科学与人工智能领域的交叉学科技术。在智能招标项目中，通过NLP技术模型自动解析招标文件、投标文件等文本中的信息，提取关键条款，辅助进行语义理解等，可有效提升智能化水平与处理效率。

模型训练

在进行模型训练前，需要将预处理后的数据划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能。为了充分利用有限的数据，可以采用交叉验证的方法，将训练集数据划分为多个子集，进行多轮训练和验证。在每一轮训练中，使用一个子集作为验证集，其余子集作为训练集进行训练，并计算模型在验证集上的性能指标。通过多轮训练和验证，可以得到模型在不同子集上的性能指标，从而更全面地评估模型的性能。

在模型训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法来调整模型参数。损失函数用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异，常见的损失函数包括均方误差、交叉熵损失等。优化算法用于调整模型参数以使损失函数最小化，常见的优化算法包括梯度下降法、随机梯度下降法、Adam（Adaptive Mom-ent Estimation，一种用于优化神经网络训练的随机优化算法）等。在选择损失函数和优化算法时，需要根据具体的应用场景和需求进行综合考虑。

在模型训练过程中，需要不断调整模型参数以提高模型的性能。参数调整包括调整学习率、正则化强度、树的数量等超参数的优化。同时，还需要监控训练过程中的损失函数变化和验证集上的性能指标。如果发现模型在训练集上表现良好但在验证集上表现较差，即出现过拟合现象，需要及时调整模型结构，或通过数据增强等方式扩充数据集，以缓解过拟合问题。

模型评估和调优

根据智能招标场景和需求，选择合适的评估指标。这些指标用于衡量模型在识别关键信息等方面的性能。通过计算这些指标，可以对模型的性能进行量化评估，从而了解模型在实际应用中的表现。

根据评估结果对模型进行靶向优化。这包括调整模型的参数、优化模型的结构、增加或删除特征等。通过不断地尝试和调整，可以找到使模型性能达到最优的参数组合和结构设计。

实践与成效

通过构建智能招标场景模型，能够实现招标数据的高效处理与利用，有效减轻工作人员的业务负担，显著提升招标工作效率与质量。

智能招标问答模型

智能招标问答模型的实现，首先要收集招投标相关政策文件，对其数据进行清洗、处理，提取、拆分、存储，形成法律法规知识库；再结合通用大模型从大量文本中检索相关信息，并根据这些信息生成准确的回答。通过模型建立可以实现高效的招标知识查询，能够智能识别和解析用户的问题，快速从政策文件中提取关键信息，及时输出准确答案，有效解决了传统查询方式中耗时耗力的弊端，减少了人工查询中的错误和遗漏，大幅提高了用户的工作效率。同时，智能招标问答模型作为智能招标体系的基础，能够为智能合规审查、智能招标策略匹配、智能评审等多个智能场景提供强有力的支撑。

工程资质智能推荐

智能工程资质推荐模型的实现，是通过提取工程资质标准资质类别、等级和资质对应的业务承包范围，形成资质库，并进行机器学习，最终形成资质推荐模型。通过模型建立能智能解构招标文件中的项目范围关键信息，搜索覆盖项目范围资质，对符合条件的资质进行匹配度分析，推荐最为适宜的资质等级。该模型能够快速分析招标方案中的项目范围、规模等信息，精准匹配并推荐适合的资质类型和等级，相比传统的人工筛选和推荐方式，其有效提高了推荐效率和准确率。同时，工程资质智能推荐模型的实现，为生成智能招标方案提供了有力的验证，这在某种程度上证明了该智能化技术方案是可以复制并实现的。

公平竞争审查模型

公平竞争审查模型的实现，首先是对《公平竞争审查条例》（国务院令第783号）、《招标投标领域公平竞争审查规则》（国家发展改革委等八部门令第16号）、历史招标文件、历史招标数据等，进行数据清洗、处理、提取、拆分、存储，并进行机器学习，形成一套包含市场准入、评标方法、评标标准、定标标准、信用评价、保证金收取等方面的公平性审查知识库；再对新输入的文件进行解构，提取关键信息，通过公平性审查知识库进行审查，输出审查结果。该模型可以实现对招标文件的快速审查，能够准确识别文件中的指向性、限制性等合规问题和风险点，有助于避免人为疏漏和错误。相比传统的人工审查方式，通过模型建立能够迅速处理大量数据，大幅缩短审查时间、降低人力成本。同时，在招标策略编制、审批、监督、检查等多个阶段开展合规审查，贯穿事前、事中、事后全过程，确保招标策略依法合规。

智能评标模型

智能评标模型的实现，一方面是汇集公域和私域评审相关数据，用以对投标人信用、资质等关键信息的真实性和符合性进行匹配、核验；另一方面，将历史招标文件评标办法和投标文件响应内容，以及评审打分及理由情况进行解构和标注，通过机器学习形成智能评标基础模型，再对新输入的招标文件评标办法和投标文件关键信息进行比对、判定，最终给出评审意见。通过模型建立能有效缩短评标周期，有效减轻评标专家和招标业务人员评审和复核工作负担，提升评标准确率和质量。

结语

通过综合运用人工智能技术，对法律法规、历史数据、公共数据进行处理，成功构建了部分智能应用场景，验证了“招标＋人工智能”融合路径的可行性。通过研究发现，人工智能技术在招标领域的应用，离不开数据的支撑。数据是实现人工智能应用的基础和前提。在招标工作中，需要收集、整理和分析大量的数据，包括历史数据、市场数据、法规政策数据、供应商评价数据等。这些数据的质量直接影响到人工智能应用的准确性和可靠性。加强数据管理，提高数据质量，是实现人工智能技术在招标领域应用的关键。