“人工智能＋招标监督”创新实践

招标作为优化资源配置、提升效率效益、持续改善营商环境的重要手段，已成为最常用的采购方式之一。然而，因涉及重大利益，招标过程易成为各方博弈的焦点，“应招未招”“围标串标”“评审不公正”等问题日益突出，亟须强有力的监督保障。由此，招标监督成为维护市场秩序不可或缺的重要措施。面对层出不穷且日益隐蔽的违规手段，传统招标监督模式面临着巨大挑战，已难以满足实践需求。该模式主要依赖事后审查、人工抽检和经验判断，存在工作量大、人员不足、能力参差不齐、标准不统一、效率低下等弊端，导致监督滞后、覆盖不全、质量不稳且难以有效纠偏。究其根源，在于未能充分释放技术和数据等新型生产要素的效能。在此背景下，电子招投标的健康发展迫切需要发挥新质生产力的驱动作用，探索顺应时代发展趋势的监督新模式。

《国务院办公厅关于创新完善体制机制推动招标投标市场规范健康发展的意见》（国办发〔2024〕21号）明确提出，要加快推进智慧监管，创新招标投标数字化监管方式，推动现场监管向全流程数字化监管转变；招标投标行政监督部门要建立数字化执法规则标准，运用非现场、物联感知、掌上移动、穿透式等新型监管手段，进一步提升监管效能。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）进一步强调，要深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态；加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进，拓展经营范围，推动现代服务业向智向新发展。探索无人服务与人工服务相结合的新模式。上述两项政策文件为招标监督的转型升级指明了方向：必须推动招标监督与数字化、人工智能技术深度融合，重塑监督范式，实现从传统模式向智能监督新形态的革命性跃迁和系统性变革。

笔者针对传统招标监督中存在的效率低下、覆盖不全、主观性强等问题，探索并提出了一条数据驱动的“人工智能＋招标监督”实现路径。该路径以“三化四全”为核心理念，通过构建5层架构、设置3道防线、建立双环进化机制，推动招标监督从被动响应向主动预警与智能防控的范式转变。实践表明，该路径显著提升了监督工作的精准性、实时性与自动化水平。“人工智能＋招标监督”路径所蕴含的理论方法不仅适用于招标领域，对其他行业也具有一定借鉴意义。

数据驱动的智慧招标监督体系

人工智能以数据为基础，要实现“人工智能＋招标监督”，必须先推进“数字化招标监督”，即构建以数据驱动为核心的监督体系。当前，要真正做好数字化、智慧化招标监督，仍需破解理论体系不健全、实现路径不清晰、技术应用不深入、监督方法不智能、协同机制不完善等问题。

智慧招标监督旨在充分释放技术和数据作为新型生产要素的潜能，通过融合多源异构数据，构建动态的业务风险防控网络，推动监督工作从被动响应向主动预防、从静态规则向动态适应转变。在此基础上，形成基于数据驱动和智能决策的“三化四全”型监督体系——以体系化为根基、以数字化为手段、以智慧化为目标，实现全过程、全周期、全覆盖、全方位的监督。

核心理念

智慧招标监督体系秉持风险导向、数据驱动和闭环监督三大设计理念，聚焦核心风险点，推动监督逻辑从经验判断转向数据决策，构建“事前自动预警、事中实时拦截、事后批量优化”的完整监督链条。该体系采用实时流处理与批量分析双轮驱动机制，提升风险识别精度和违规行为拦截能力，实现从零星人工抽检向全面智能防控的模式跃迁。监督预警和监督行为由数据变化自动触发，全程无须人工干预，全链路依托区块链进行存证，确保可追溯、不可篡改。

领域模型

智慧招标监督体系包括六大核心领域概念：数据、体征、指标、模型、场景和动作，具体模型如图1所示。

数据是业务实体的数字化表征，也是监督工作的基础。体征是反映业务实体状态的信号，具有原子性、可观测性、时效性等特征。指标是可测量、可量化、可观察的指数，具有业务导向性、算法依赖性、决策阈值设定、合规性判断和动态权重可配置等属性。模型是对监督规则的算法抽象化，用于构建风险识别的逻辑框架。场景是对业务风险和监督决策的具象化表达，用于明确监督的目标与边界。动作是在识别风险事件后所采取的处置行为，是实现监督闭环的必要措施。上述概念在招标与医疗领域的应用示例如表1所示。

各概念之间的逻辑关系可表述如下：1个数据点可参与至少1个体征的计算，且每个体征至少对应1个数据点；1个体征可被加工为多项指标，每项指标至少源自1个体征；1项指标可作为多个模型的输入，每个模型至少接收1项指标；1个模型的输出可服务于多个场景，每个场景至少包含1个模型；1个场景依据其模型的计算结果至少触发1项处置动作，而同一动作可支持多个场景的监督决策。

5层架构

基于上述关系，在数据架构层面可将上述概念划分为5个层次：数据层负责采集并整合招投标全过程的数据；体征层负责提炼反映业务实体状态的数据指征；指标层负责生成具有业务导向的风险量化评估得分；模型层负责融合规则引擎与智能算法，形成决策依据；场景层负责根据模型输出和决策规则，触发监督动作。各层的数据输入与输出如表2所示。

各层在变化频率、责任主体、存储形式及典型输出等方面的差异如表3所示。

1.数据驱动方向

在5层架构中，数据自下而上驱动监督链条：下层的变更逐级触发上层响应。通过ETL（Extract Transform Load，抽取—转换—加载）/CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）等技术，实时捕获业务数据变化，生成反映业务实体状态的体征；按照规则聚合体征形成指标；将指标输入模型，计算风险等级；依据决策规则确定和执行相应监督动作。为提升监督体系的灵活性，各层间可采取“订阅—消费”模式。

2.知识进化方向

与数据驱动方向相反，监督过程中积累的经验知识自上而下反哺体系优化。通过事后分析发现浏览器指纹等有效新特征后，可依次开展以下迭代优化：优化监督模型，新增浏览器指纹特征；更新指标权重，如将文件相似度的权重由0.3降至0.2；调整体征组合，新增“浏览器指纹一致性”体征；加强浏览器指纹数据采集。该知识进化路径如图2所示。

3道防线

智慧招标监督体系秉持“预防为主、过程控制、持续改进”理念，通过分层防御实现动态风险治理，筑牢事前、事中、事后3道防线，与5层架构共同形成“纵横交织”的监督结构。事前预防：业务发生前，依托监督规则和预训练模型，对潜在风险进行实时预警。事中控制：在业务执行过程中，一旦识别风险，立即触发动态决策机制——高风险自动中断业务，中风险挂起操作并申请人工复核，低风险自动标记以供事后审计。事后分析：定时批量分析历史数据，挖掘风险事件，结合根因分析生成监督报告，并通过区块链技术实现全流程数据溯源。基于整改反馈，动态调整权重、优化模型参数与算法，迭代升级决策规则库，形成反馈闭环。

双环进化

智慧招标监督体系通过双循环机制实现持续进化，如图3所示。轻量级循环：从运行监测到问题诊断、规则调整、模型迭代，实现监督能力的快速优化；重量级循环：从运行监测到问题诊断、案例积累、模式挖掘、特征优化，推动监督能力的跃迁式演进。

差异对比

与传统招标监督相比，数据驱动下的智慧招标监督在数据基础、技术手段、决策模式、风险识别、监督效率、合规成本、适应性、透明度、协同性等方面具有显著优势，具体对比如表4所示。

“人工智能＋招标监督”应用场景

要推动“人工智能＋招标监督”落地，需首先厘清人工智能的本质特征与核心能力，并精准识别其与招标监督业务的融合切入点。笔者将先梳理人工智能的本质与核心能力，再结合招标监督对多模态数据的处理需求，阐述“人工智能＋招标监督”的应用场景。

人工智能的本质与核心能力

人工智能通常被定义为“研究并应用计算机模拟人类某些智力活动，以替代人类部分脑力劳动的计算机科学分支”。从本质上讲，人工智能是一类能够从多种可能性中选择“最可能”结果的程序。

当前，人工智能浪潮的数学基础主要源于统计学和概率论，其优势体现在大规模数据处理与分析、重复性标准化任务执行、多模态信息处理、概率预测与决策优化、高效资源调度与成本控制等方面。其核心能力可归纳为6个维度：感知与识别、预测与洞察、交互与协作、决策与优化、生成与创造、自动化控制。

在众多人工智能技术中，目前相对成熟的主要包括NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、CV（Computer Vision，计算机视觉）和知识表示与推理等。NLP使计算机能够理解、解释并生成人类语言，其前沿代表为大语言模型。CV赋予计算机“看懂”图像与视频的能力，涵盖图像分类、目标检测、图像生成等任务，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是其重要应用分支。知识表示与推理技术能够将人类知识形式化，并支持机器进行逻辑推理。

“人工智能＋招标监督”的应用场景

招标监督涉及大量文本、图像与数值等多模态数据，恰为NLP、CV和知识表示与推理等人工智能技术提供典型应用场景。NLP可广泛应用于解析招标计划、招投标文件，从中抽取关键信息，理解招标要求、评分标准、投标响应和评审意见，识别语义层面的潜在风险事件。凭借强大的交互与推理能力，大语言模型不仅支持探索式监管，还可深度应用于逻辑推理、监管事件自动生成及监管报告撰写。CV可用于处理和检查招投标文件中的资质证书、业绩证明、财务报表等图像材料，将其转化为可用于推理的信息，辅助发现隐蔽的风险线索。

人工智能可充分发挥其六大核心能力，在5层架构中系统赋能招标监督：在数据层，实现全量招投标数据的大规模采集、整合与多模态分析；在体征层，高效提炼反映业务状态的原子化数据指征；在指标层，生成风险量化评估得分；在模型层，预测风险发生概率，输出科学、可靠的决策依据；在场景层，自动调度并执行监督动作，动态优化监督策略。

更为重要的是，人工智能与招标监督的深度融合将重塑监督范式：推动监督模式从“定期、事后、抽查”向“实时、全流程、全量、全方位”跃迁，不仅实现监督能力的革命性提升，更催生智能、主动、闭环的监督新形态，使各类违规行为无处遁形。

“人工智能＋招标监督”的创新实践

为推动“人工智能＋招标监督”的落地实施，需从多维度构建系统化的实践框架，并依托智慧监督平台实现应用转化。笔者将围绕合规、风控、质量、效率、经济5个维度，系统挖掘监督要点；阐述智慧招标监督平台的整体架构；并以围标串标识别为例，详细解析5层架构在实际场景中的设计逻辑与落地过程，直观展现该模式的实践价值。

五维监督体系挖掘与建设

按照“人工智能＋招标监督”方法论，从合规、风控、质量、效率和经济5个维度系统开展监督体系建设：深挖应用场景、构建风险模型、设计评估指标、采集体征数据和溯源原始数据。合规维度关注程序合规性，防止程序违规。风险维度强调风险防控能力建设，重点识别围标串标、信息泄密等行为。质量维度关注招标成果质量，如招标文件的逻辑一致性。效率维度关注执行效能与响应速度。经济维度关注招标结果的经济性，服务全国统一大市场建设，实现招标采购价值最大化。在各维度中，采用德尔菲法，基于问题导向与专家经验归纳监督要点；同时，运用无监督学习算法，通过人工智能自动识别潜在风险点，经专家确认后纳入正式监督体系。

应用架构

依据所探索的技术路径，可构建独立高效的智慧招标监督平台，具体如图4所示。平台通过“数据反馈—模型迭代—规则优化”的闭环机制，实现监督点的智能动态更新：实时采集人工复核结论、新增违规案例及业务规则变更信息；利用主动学习技术对关键样本进行标注，驱动模型重新训练；同步更新指标阈值（如调整IP集中度风险权重）和规则库（如适配最新法规条款）；引入时间衰减因子，降低历史数据对当前判断的干扰，确保监督点持续契合业务演进。由此形成“发现问题—更新规则—验证效果”的自适应循环，实现监督策略的实时保鲜与精准升级。

实践示例：围标串标识别

为直观阐释“人工智能＋招标监督”实施路径，笔者以围串标场景为例展示5层架构设计思路（仅选用部分典型数据项和模拟值）。

在数据层，运用NLP和大语言模型等人工智能技术，采集投标文件、投标日志（如IP地址、机器码、投标时间等）、市场监管登记信息和历史投标记录。

在体征层，基于原始数据加工生成以下原子化体征：将同一项目各投标人IP地址的地理位置熵值转化为IP聚集度；基于不同投标文件MinHash签名（最小哈希签名，用于快速估算两个集合的相似度）的Jaccard相似度（用于衡量两个有限集合相似性的统计指标）计算“文件相似度”；通过股权穿透识别关联企业，以其投标数量占总投标数的比例构建“投标人关联指数”；以投标时间的标准差衡量“投标时间同步率”。

在指标层，采用加权融合方式生成风险量化指标：围标串标风险分＝0.5×（1－IP聚集度）＋0.3×文件相似度＋0.2×时间同步率；关联投标指数＝投标人关联指数×历史合作投标频率。

在模型层，设计分级风险识别算法：若围标串标风险分＞0.85且关联投标指数＞0.7，则判定为“高风险”；否则，若围标串标风险分＞0.7且关联投标指数＞0.6，则判定为“中风险”；否则，若围标串标风险分＞0.5且关联投标指数＞0.5，则判定为“低风险”；其他情形均判定为“无风险”。

在场景层，设计相应的监督决策规则：“高风险”则向评标委员会发出预警，并调用交易平台API（Application Programming Interface，应用程序接口）执行自动否决投标；“中风险”则提示评标委员会进行人工复核；“低风险”则标记该投标供事后审计，并提醒评标委员会关注；“无风险”则予以放行。

结语

笔者提出“数据驱动招标监督”方法论：以“三化四全”为核心理念，通过5层架构、3道防线及双环进化机制，构建智慧招标监督体系；同时，深入探讨了“人工智能＋招标监督”的创新实践，在准确把握人工智能技术特征及其六大核心能力的基础上，将其系统嵌入5层架构。实践表明，“人工智能＋招标监督”可显著提升监督的主动性、精准性与效率。展望未来，需进一步完善标准规范体系，探索人工智能与其他新一代信息技术的融合应用，拓展其在复杂监督场景中的深度应用，持续推进招标监督向更高水平演进，助力招标投标市场规范、健康、高质量发展。

（作者单位：国家能源集团物资有限公司数据科技分公司）