近年來，人工智能技術發展突飛猛進，在趨勢預測、語義理解、文本生成等場景應用中均有良好表現，并已廣泛應用于政務、證券、保險等行業。同時，隨著法規制度不斷完善、代理資質陸續取消，我國的招標投標活動在法制化、規范化、電子化長足發展的基礎上，呈現出標準化、專業化、智能化等新趨勢。招標采購作為企業采購的重要方式，一般具有采購金額大、參與主體多、流程周期長等特點，人工智能技術的有效應用將助力招標采購降低成本、提升效率與競爭力。
當前，人工智能技術的發展與應用已上升到國家戰略高度，人工智能技術的高速發展也將為招標采購行業帶來巨大變革。以
電子招標投標系統平臺為基礎，積極探索知識圖譜、NLP、圖像識別等人工智能技術在各項招標活動中的應用，有效提升策劃、招標、投標、評標、合同履約等招標全過程管控能力和智能化水平。
一、當前招標采購中存在的問題
（一）招標策劃依賴經驗，精細化水平有待提高
一是招標資格要求等條件設置大多依賴個人經驗，容易造成資質要求不合理、技術參數過高、標包劃分不合理等情況，導致一次采購成功率偏低。二是供應商后評估數據未充分利用。雖然已經積累了大量供應商在歷史服務過程中的評價數據，但還是僅依賴投標人的投標文件進行評標，導致評價結果有失客觀，難以擇優選好供應商。
（二）招標實施過程中的標準化和智能化水平待提高
招標文件等文檔編寫質量參差不齊。招標文件質量依賴編寫人的業務水平，重要章節或條款缺漏、存在歧視性條款、投標響應時間要求不合規等問題時有發生，導致招標過程中經常需要發布澄清，降低了招標效率。此外，投標文件、評標表格、評標報告等大量文件的標準化水平也有較大提升空間，缺乏支持關聯修改推薦、規則校驗、在線糾錯、在線反饋和跟蹤等功能的智能化編輯平臺。
二、人工智能技術在招標采購全流程中的應用
工程公司以電子招標投標平臺為基礎，以知識圖譜、NLP、圖像識別等人工智能技術為支撐，加強各項招標活動的標準化、精細化、智能化管理，有效提升策劃、招標、投標、評標、合同履約等招標全過程管控能力和智能化水平（見圖1）。
（一）整合內外部海量數據，優化招標采購策略
依托國家能源集團的主數據規范和百萬級物料編碼體系，打通外部專業數據渠道，與廣材網等行業權威數據資源對接，整合歷史招標投標、采購合同、工程結算、價格趨勢等大量基礎數據。建立智能化綜合經濟分析模型，包括招標、造價、工程咨詢、財務、績效、戰略、評標專家、供應商、招標人、采購標的物等多方面、多主題，對不同周期維度指標的變化做趨勢分析，形成標前市場、技術發展和歷史價格等全面分析，確定招標項目的資源配置情況以及市場利益，多維度展示、分析采購市場特征、技術發展和標的物的歷史價格，更加科學、合理、準確地制訂招標采購方案。
以國家能源招標網現有15萬家注冊供應商法人單位會員的投標報價、中標情況以及造價成果文件等為基礎，對接國家招標公共服務平臺、中國金融認證中心、天眼查、銀行、稅務等外部平臺，廣泛融合供應商的工商注冊、失信處置、經營風險、資質證書、關聯公司、主要人員、業務聯系人身份認證等數據，應用關系識別、知識圖譜等人工智能技術，建立包含1000萬條以上結構化數據的潛在投標人數據庫。建設單位在設置投標資質要求等篩選條件時，可以綜合分析投標人的業績、資金鏈、信用程度、能力水平等，并與建設項目結合分析，確保條件設置合理有效，在投標環節中營造良好的競爭氛圍。
（二）創新公司級標準文件，實現招標文件標準化
針對編制招標文件時所關心的法律、管理和經濟技術三類問題，按影響范圍大小，歸為法律范本、管理范本和經濟技術范本，三者是公司級標準文件的重要組成部分。公司級標準文件的生成過程是以一個基礎文件（國家標準文件或行業標準文件）為起點，首先參考國家相關法律條款要求生成法律范本，然后參考招標人相關管理制度文件生成管理范本，再參考具體標的物的經濟技術要求生成經濟技術范本，最終共同生成公司級標準文件。在范本和標準文件生成過程中，依賴NLP和知識圖譜等人工智能技術，開發招標行業詞法分析及語言模型，進而實現在國家法律法規及管理制度變更后，范本和標準文件更新迭代的相關條款定位和更新內容建議等功能。
以公司級標準文件為基礎，實現招標方項目經理、審核人以“填空”方式編寫及審核招標文件，并通過結構化處理存儲到知識庫中，有效提升范本、標準化文件和招標文件的質量和編寫效率。以機器學習等人工智能技術構建語義相似度和詞法分析模型，實現招標文件內容多級溯源、文檔差異對比、格式自動糾錯等功能，自動檢查招標文件編寫過程中的不合規、不合理問題，及時進行糾錯提醒并提出智能修改建議，有效提升人工在線編制招標文件效率，對招標文件的質量檢查由事后檢查變為事中質量控制。
圖1 人工智能技術在招標采購全流程中的應用
圖1 人工智能技術在招標采購全流程中的應用 下載原圖
（三）以智能問答式系統填寫投標文件
以招標文件內容及格式要求為基準，要求投標人“問答式”逐一進行投標響應內容編寫，并提供線上檢查工具，最后形成投標文件。根據招標文件要求，以智能化編寫系統引導投標人完成投標文件，并自動生成最終的投標文件。借助前文提到的語義相似度和詞法分析模型，實現在線編輯、智能推薦和實時糾錯等實用功能，輔助投標人快速完成投標文件編輯工作。將投標文件進行結構化處理，其處理結果可以作為評標階段的評標模型和評標報告的輸入。
（四）建立評標工具集輔助評標
建立智能預打分模型、客觀條款校驗模型等智能評標工具集。智能預打分模型能夠從清標表格和投標文件中抽取客觀評分因素，作為模型輸入，再根據評審因素的評標權重，對客觀部分的響應內容進行預打分，機器自動計算各個投標人的客觀分，供專家審核參考。客觀條款校驗模型對比機器評定與專家評定的客觀條款信息，給專家提示人工審核差異的條款信息。
電子招投標軟件實現在線輔助生成評標報告。以招標文件、投標文件、清標表格的結構化數據為輸入，根據評標報告的格式要求，自動輔助生成部分評標報告內容，人工審核修改后，生成最終的評標報告，提高評標報告編寫人員書寫報告的效率。
（五）基于知識圖譜的智能分析和風險預警
圍繞供應商構建全方位知識圖譜，實現供應商注冊信息自動校驗、工商信息校驗和居民身份校驗、關聯關系探查與失信行為的發現等各種業務應用，對集團供應商進行分類管理。通過對投標文件特征碼以及機器ID一致性識別、關鍵信息雷同校驗、供應商關聯關系分析、保證金匯出賬戶檢查控制等措施，甄別和預警圍標串標行為，為實行高效智能監督提供重要依據。從業務需求出發，除供應商外還構建出以標的物、建設項目、市場分析、廠商和價格分析、技術發展及應用分析、產品運行維護、產品和服務后評價等專業知識圖譜，為關系發現、展現、漫游和關系鏈穿透等智能應用奠定基礎。
三、意義及成效
（一）提升招標人員工作質效，激發供應鏈整體效能
依托流程統一、標準固化、智能輔助等措施，提高招標業務質量和工作效率。通過信息互聯互通和實時共享，既滿足集團供應鏈一體化整體管控，又充分利用社會數據資源。加強招標全過程一體化協同，為集團公司節資選優的同時，大幅提升供應鏈整體效能。
（二）推動招標專業能力再塑造、再提升
堅持創新驅動，緊跟信息化智能技術發展，整合內外部數據資源，深挖數據資產價值，提供基于大數據的動態分析與決策支持。從多元數據獲取、分析，到全電子化平臺和專家智力資源支撐，再到市場化互聯互通與人工智能場景應用，凝聚整合集成優勢，實現專業服務向智能化的轉型升級。
（三）維護公共采購秩序，營造公平競爭行業環境
規則設置透明公開，線上操作杜絕人為干預。通過對投標文件關鍵信息雷同校驗、供應商關聯關系分析等智能化手段，有效甄別、預警圍標串標。針對采購人、供應商、專家、標的物和業務運營進行大數據分析，為實行智能監督提供重要依據，營造公平的市場競爭環境
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