人工智能在公共资源交易招投标中的应用分析

2024年，诺贝尔物理学奖与化学奖均被授予人工智能（Artificial Intelligence，AI）交叉领域的重大科学发现。可见，AI正在成为推动全球科技与社会变革的核心力量，并将全方位重塑人类社会未来发展格局。AI作为一门综合性学科，专注于模拟、延伸与扩展人类智能，涵盖理论探索、方法创新、技术研发及应用系统构建等方面。其核心在于赋予计算机系统多元化智能能力，包括学习、推理、感知、自然语言理解、图像识别和规划决策等，使其能高效处理复杂任务与海量信息，展现出类人化智能行为特征。从本质上讲，AI致力于构建自适应、自学习且能够智能决策的信息处理体系，它借助特定算法与先进模型架构，汲取人类智能灵感，在数据处理和任务执行中独具优势与创新潜能。从智能语音助手便捷生活，到自动驾驶技术重塑交通，AI正在深度融入各行各业，全面塑造以“新技术、新产业、新业态、新模式”为新动能的新经济形态。可以预见，在加快形成公共资源交易行业新质生产力的行业背景下，AI在招标投标领域也将带来新一轮技术变革与创新应用。

AI的能力特征与架构体系

　　AI的能力特征

强大的学习适应能力：AI可从大量数据中自动提取信息、发现规律，并依据新数据或环境变化持续调整模型与行为，以优化性能、适应新情况。这一能力使AI系统能像人类一样，在实践与经验积累中成长，从初始的粗糙执行逐步进化为高效精准运作。

出色的感知交互能力：AI可感知周围环境信息，包括视觉、听觉、触觉等多种模态，并能与人类或其他智能体自然流畅交互。在感知方面，能识别图像、声音、文本等信息并理解其含义与上下文关系；在交互方面，能理解人类语言指令、表情、手势等并生成合适回应或行动，实现人机有效沟通协作。

高效的分析决策能力：AI能快速处理、整合与评估复杂信息，从众多行动方案中选出符合目标的最优决策。它可在短时间内处理海量数据，挖掘关联与趋势，依预设目标函数或规则体系权衡方案利弊，作出理性高效判断。

　　AI的架构体系

基础层：基础层为整个技术体系提供硬件支持及算法、数据基础，包括硬件、算法与海量数据。硬件方面，中央处理器、图形处理器、张量处理器等组成了AI计算单元；内存、硬盘和固态硬盘等组成了AI存储单元；主板、总线和网络接口卡等组成了AI数据传输单元。算法方面，监督学习算法基于有标记的训练数据通过调整模型参数进行学习；无监督学习算法基于未标记数据通过聚类和降维等方式进行信息挖掘；强化学习算法则基于智能体在环境中的不断试错来学习最优策略。海量数据则是AI进化的“养料”，源于各领域的多模态大数据为训练高精度的AI大模型提供了可能性。

技术层：技术层是构建各类应用场景的核心技术集合。深度学习方面，多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等神经网络架构在分类回归、网格结构数据、序列数据和自然语言处理等领域大放异彩。计算机视觉方面，图像识别借助卷积神经网络等进行特征提取；图像理解基于全连接层等深入挖掘图像内涵；视频识别则能够进一步处理视频时序特性。语音技术方面，语音识别基于循环神经网络等声学模型将语音信号转化为文本；语音合成则借助声码器等技术根据文本生成自然语音。自然语言处理方面，语义理解借助词向量等多种技术解析文本语义；机器翻译利用神经网络模型学习语言映射；情感分析则基于词袋模型等判断文本情感倾向。大数据处理方面，其技术体系涵盖数据的采集、存储、清洗、挖掘与可视化等。

系统层：系统层整合与拓展AI技术，为AI应用开发运营提供平台支撑。基础开源框架如TensorFlow（基于数据流编程的符号数学系统）与PyTorch（用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架）等为开发者提供便利，提供编程接口、模型构建模块与可视化工具，支持多硬件平台部署训练，降低开发门槛，促进技术创新。技术开放平台面向应用领域，整合多种AI技术与资源，提供多元化API接口与一站式解决方案，包括数据存储、模型训练与应用部署等服务。

应用层：应用层是AI与具体应用场景相结合的层面。当前，AI应用在诸多行业成果显著，并由此不断推动社会各领域技术变革。例如，智慧政务、智慧农业、智能制造、智慧交通、智能驾驶、智慧物流、金融分析、AI疾病诊断与药物研发、内容生成、人机交互等等。

AI在公共资源交易招投标中的应用逻辑

招标投标是一种国际通用的公共资源交易方式，主要用于工程建设、货物采购、服务提供等领域。其中，招标是指招标人依法提出招标项目及其相应的要求和条件，通过发布招标公告或投标邀请书等方式，邀请不特定或特定的潜在投标人参加投标的行为。投标是指投标人应招标人的邀请，根据招标公告或投标邀请书所规定的条件，在规定的期限内，向招标人发出的以订立合同为目的，对招标文件作出实质性响应的意思表示。

　　国家发展需要和政策支持

公共资源交易招标投标牵涉公共利益与公共安全，与“有效市场＋有为政府”的中国式现代化治理体系建设息息相关，对防治腐败、构建全国统一大市场和优化营商环境具有重要作用。通过与AI技术深度融合实现智慧化赋能，公共资源交易招标投标能够提升招标投标市场的有效性、公正性和透明性，从而更好地服务经济社会高质量发展。当前，国家层面已经出台了一系列政策文件支持AI技术发展和在招标投标领域的应用。例如，2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号），明确支持AI产业发展，为AI在招标投标交易中的应用指明了方向，鼓励相关企业和机构积极探索创新，推动技术与业务的深度融合；2019年5月，《国务院办公厅转发国家发展改革委关于深化公共资源交易平台整合共享指导意见的通知》（国办函〔2019〕41号）提出，要推进公共资源交易全流程电子化，利用大数据、云计算等技术，加强对公共资源交易活动的监测分析，提高监管效能等。这些要求为AI在公共资源交易中的应用提供了政策导向，如通过AI技术实现对交易数据的深度挖掘和分析，从而更好地进行监测和监管。2024年5月，国务院办公厅印发的《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）进一步提出，加快推广数字智能技术应用，制定全国统一的电子招标投标技术标准和数据规范等，为AI在招标投标领域的应用提供了标准化指引，促进了技术的规范应用和系统间的互联互通。

　　公共资源交易中招投标的局限性

交易服务效率的局限性：就纸质化招标而言，交易流程完全依赖于人工线下操作，环节众多且耗时。从编制招标公告、招标文件，到投标人准备纸质投标文件、现场递交，再到开标、评标环节的人工唱标、翻阅纸质文档评标等，每个步骤都需要大量的时间和人力投入。同时，招标人与投标人之间的沟通服务渠道不畅。投标人在获取招标信息、咨询招标细节、反馈投标疑问等方面只能通过电话、传真或现场拜访等方式进行，效率低下且容易出现信息遗漏或误解。而对于传统电子化招标，虽然招标投标的部分环节实现了电子化操作，如在网上发布招标公告、接收投标文件电子文档等，但电子平台之间的兼容性和整合性较差。不同地区、不同行业的电子招标投标平台往往各自为政，数据格式不统一，导致投标人可能需要在多个平台重复注册、提交资料，增加了不必要的操作流程。同时，电子平台的服务功能相对单一，主要集中在招标信息发布和文件传输方面，难以满足投标人的个性化服务需求。

信息披露效率的局限性：就纸质化招标而言，招标信息主要通过有限的纸质媒体、邮寄或在特定场所张贴公告等方式发布，难以覆盖广泛的潜在投标群体；尤其是对于一些新兴企业或跨地区的企业，可能因无法及时获取这些纸质信息而错过投标机会。同时，纸质招标文件和公告中包含的信息有限，投标人难以全面了解项目的详细情况，而且纸质文件的存储和检索困难，投标人如果想要对多个项目进行比较分析，需要花费大量时间整理和翻阅纸质资料，难以快速获取关键信息，不利于市场竞争的充分开展。而对于传统电子化招标，虽然信息发布渠道主要转向电子平台，但信息推送的精准度和全面性不足。电子平台通常只是简单地将招标信息发布在网站上，缺乏对潜在投标人的精准定位和个性化推送。此外，信息公开的深度和规范性有待提高。电子平台上的招标信息虽然相对纸质化更便于查询，但部分平台在信息展示方面存在不规范的情况，如关键信息表述模糊、评标标准不够详细等。同时，对于招标投标相关信息的公开范围和方式也缺乏统一标准，如有的平台仅公开中标结果，有的平台虽然公开部分招标文件内容，但格式不统一（未进行结构化信息发布），难以进行有效的对比分析，不利于市场主体对招标投标过程的监督和评价。

人为因素的局限性：就纸质化招标而言，招标人在设置招标条件、筛选投标人时可能存在主观故意偏向特定企业的情况；投标人之间也可能通过私下勾结进行围标串标活动，通过事先约定投标报价、轮流中标等方式操纵招标投标结果；评标专家在评标过程中，由于缺乏客观的量化评价标准，可能受到个人主观偏见、利益诱惑或人际关系等因素影响，对投标文件的评价不够公正客观，导致真正有实力、报价合理的投标人无法中标，破坏了市场的公平竞争秩序。同时，评标专家库的组建和更新常常缺乏科学有效的管理机制，导致部分评标专家的专业知识和经验不足，无法准确评估投标文件的质量。由于缺乏有效的监督和考核机制，评标专家的职业道德和责任心难以得到保障，可能出现敷衍了事、不认真履行评标职责的情况，从而影响评标结果的准确性和公正性。而对于传统电子化招标，虽然电子化在一定程度上减少了面对面的人为接触，但仍无法完全杜绝主观因素的干扰。在电子评标过程中，评标专家仍然享有较大的裁量权，其个人的主观偏好、对不同技术方案的认知差异等仍然可能影响评标结果。同时，虽然传统电子化招标投标采用了电子平台辅助评标，但评标专家的专业判断仍然是关键因素，评标专家的专业水平差异依然可能导致评标结果不一致。同时，电子平台本身存在技术稳定性和安全性问题，如系统故障、网络攻击、数据泄露等，可能影响招标投标的正常进行，甚至导致招标投标数据被篡改或丢失，影响评标结果的可靠性。

　　AI突破传统局限性的基本逻辑

提升交易服务效率：AI技术能够实现交易流程的深度自动化和智能化优化。在招标前期，通过自然语言处理技术自动生成规范、详细的招标公告和招标文件，大幅缩短招标准备时间。在开标环节，AI系统可以实现自动开标，快速准确地提取投标文件中的关键信息并展示，无须人工逐一核对。在评标过程中，基于机器学习算法的智能评标模型能够对投标文件进行快速分析和评分，极大地缩短了评标时间。与此同时，交易平台还能基于AI技术构建全方位的智能服务体系。对于投标人，可以提供个性化的项目推荐服务和24小时智能客服，提高沟通效率。对于招标人，可以实时监控投标情况，自动筛选出符合条件的投标人，对投标文件进行初步分类和整理，减轻招标人的管理负担。在交易过程中，还能通过数据分析及时发现潜在的风险点，并提供应对策略建议，提升服务管理水平。

提升信息披露效率：借助大数据和AI算法能够实现信息的精准、高效传递。通过对海量企业数据的分析，AI系统能够精准定位潜在投标人，并根据其偏好和需求进行个性化的招标信息推送。此外，利用信息整合技术能打破不同平台之间的信息壁垒，构建统一的招标投标信息数据库，投标人可以在一个平台上查询到来自多个渠道的招标信息，提高信息获取的便捷性和全面性。与此同时，AI系统可以对招标项目的详细信息进行标准化处理和智能展示，使投标人能够全面、清晰地了解项目情况。在招标文件公开方面，可利用AI技术对招标文件进行结构化处理，方便市场主体进行横向对比分析，也便于监管部门和社会公众对招标投标过程进行监督。

避免人为因素干扰：通过智能评标模型和严格的算法规则减少主观因素影响。智能评标模型基于大量的历史数据和客观的评价指标进行训练，能够对投标文件进行标准化、量化的评估。同时，AI系统在评标过程中全程记录操作日志，可追溯性强，减少了评标专家随意更改评价结果的可能性，并通过对招标投标过程中的行为数据进行监测和分析，利用AI算法识别异常的投标行为模式，有效防范人为操纵招标投标的主观故意行为。与此同时，还可以通过建立科学的专家评价和筛选机制，利用AI技术对评标专家的专业知识、评标经验、历史评标表现等多方面数据进行分析和评估，组建高质量的评标专家库，并辅助专家进行评标，提供相关的行业标准、历史案例、数据分析等参考资料，提高专家评标效率和准确性，降低因专家个人能力局限导致的潜在风险。此外，AI系统还能够加强对电子平台的安全防护和技术监控，采用先进的加密技术、防火墙技术、入侵检测技术等保障平台的稳定性和安全性，防止数据被篡改或泄露。

AI在公共资源交易招投标中的应用分析

AI技术的全面应用将引领公共资源交易招标投标流程实现全方位智能化变革。图1展示了笔者按照招标投标交易流程（即招标、投标、开标、评标、定标和履约）梳理出的已有或潜在AI应用。

图1　AI在招标投标交易流程中的应用（虚线框中为潜在应用） 

招标环节

在招标环节中，业界已经展开探索的AI应用包括但不限于智能招标文件编制、智能招标信息推送、智能交易场地分配和智能答疑补遗客服，潜在AI应用包括但不限于智能供应商画像、智能项目风险评估和智能公平竞争审查。

智能招标文件编制：借助AI自然语言处理技术，依据预设的招标基础信息、相关法律法规条文以及过往交易数据资料，自动化生成具备高度科学性与规范性的招标文件初始草案，并能够针对招标范围界定、招标方式确定、资格审查标准设定、评标方法选择等维度提供具有参考价值的建议，从而有效提升招标文件编制的质量与效率，减少人为因素导致的偏差与失误。

智能招标信息推送：运用AI自然语言处理技术，依照招标文件的具体内容与信息发布规范要求，自动生成精准且符合规范的招标公告文本，并于指定的媒体传播渠道进行实时信息发布。同时，借助AI匹配算法，将招标信息精准地推送至契合条件的潜在投标人端，以此增强招标公告的覆盖广度与传播效率，促进更多潜在参与者进入招标流程，优化市场竞争格局。

智能交易场地分配：基于AI规划决策技术对交易场地资源进行统筹规划，综合考虑招标项目规模、参与人数、时间安排等多因素，利用数据分析模型对场地容量、设施配备、地理位置便利性等场地属性与招标需求进行匹配分析，实现交易场地的智能化分配，提高场地资源利用率并保障招标活动的顺利开展。

智能答疑补遗客服：凭借AI语音技术，构建全天候在线咨询服务体系以及智能交易引导机制，实时响应投标人针对招标文件内容与交易流程环节所提出的各类疑问，运用智能语义理解与知识库检索技术，提供准确且高效的解答，从而显著提升投标人获取信息的精准性与便捷性，降低信息不对称程度，保障招标流程的顺畅推进。

智能供应商画像：依托AI大数据处理技术，深度挖掘供应商的历史交易记录、经营业绩表现、信用信誉状况等多源数据信息，通过数据建模与分析手段，为招标人绘制详尽且多维度的供应商画像。通过全面呈现供应商的综合实力、业务专长、风险特征等关键要素，助力招标人在投标人资格预审环节以及参与竞标筛选过程中实现高效、精准的决策判断，优化供应商选择流程，降低交易风险。

智能项目风险评估：借助AI大数据处理技术，以招标投标大数据与宏观经济运行数据为基础数据源，针对招标文件中的项目信息实施全面风险评估操作。通过数据挖掘、机器学习算法等技术手段，深度剖析项目在市场竞争态势、政策法规变动等多方面可能存在的风险因素，并提前进行识别与预警，为招标人制定风险应对策略提供科学依据，增强招标项目的抗风险能力与稳定性。

智能公平竞争审查：运用AI自然语言处理技术，依据相关法律法规条文，针对招标文件内容展开深度扫描与分析，精准识别其中是否存在涉嫌影响市场公平竞争格局的条款或表述，并及时进行审查与预警提示。通过自动化、智能化的审查机制，有效保障招标活动遵循公平竞争原则，维护市场秩序，促进各参与主体在公正、透明的环境下开展竞争与合作。

　　投标环节

在投标环节中，业界已经展开探索的AI应用包括但不限于智能投标文件编制，潜在AI应用包括但不限于智能投标报价分析和智能资格审核。

智能投标文件编制：借助AI自然语言处理技术，以招标文件的具体要求与内容为基准，自动生成契合要求的投标文件模板框架。在此基础上，利用语法检查、语义分析以及自动纠错等功能模块，全方位提升投标文件的质量水准与规范性程度。同时，基于知识图谱技术，深度挖掘并整合相关技术标准、行业规范等信息资源，为投标文件编制过程中的技术方案设计提供精准且全面的参考依据，从而增强投标文件在技术层面的专业性与竞争力，有效减少因人为疏忽或知识局限所导致的文件瑕疵与方案缺陷。

智能投标报价分析：依托AI大数据处理技术，针对宏观经济运行态势数据以及公共资源交易领域的历史数据开展深度大数据分析。通过构建复杂的数据模型与算法体系，精准确定投标报价的合理参考区间，并详细梳理出在报价制定过程中应当着重考量的各类影响因素，诸如市场供需关系变化趋势、原材料价格波动幅度、同行业竞争态势等。以此为投标人制定具有高度竞争力且契合市场实际情况的报价策略提供科学、可靠的决策辅助，提升其在投标竞争中的价格优势与风险应对能力。

智能资格审核：利用AI大数据处理技术对投标人的各类资质证书、业绩证明、信用记录等多维度数据进行采集、整合与分析，运用机器学习算法构建资格审核模型。该模型通过对大量历史审核数据的学习与训练，能够准确识别虚假信息、判断投标人是否真正满足招标文件所规定的资格条件，从而提高资格审核的效率与准确性，保障投标活动的公正性与合法性，避免不符合资格的投标人进入后续流程，降低招标人与其他合法投标人的风险与损失。

　　开标环节

在开标环节中，业界已经展开探索的AI应用包括但不限于智能开标会议和智能唱标，潜在AI应用包括但不限于智能开标异常检测和智能项目经理征信评估。

智能开标会议：借助AI自然语言处理与语音技术，达成智能化的线上远程开标会议组织模式。能够自主推进会议流程，将会议中的语音信息精准地转化为电子文本形式并予以存储归档。这将极大地节省开标过程中的人力、物力以及时间成本投入，显著提升开标流程的整体效率与便捷性，同时为后续信息追溯与查询提供可靠的数据基础。

智能唱标：凭借AI计算机视觉技术，针对投标文件中的关键信息，诸如投标报价、建设工期设定、质量标准界定等内容进行快速且精准的读取。随后将这些信息自动录入至开标记录系统之中，从而有效规避人工录入环节可能产生的失误风险，大幅压缩信息录入所需的时间成本，保障开标信息记录的准确性与高效性，为后续的评标环节提供精准的数据支撑。

智能开标异常检测：依托AI计算机视觉技术，对开标进程中的各类数据信息以及行为表现进行实时动态监测。通过构建先进的异常检测模型，自动甄别出诸如投标文件格式不符合规范要求、投标报价出现显著异常波动等异常情形，并及时发出预警信号。这有助于维护开标过程的规范性与稳定性，确保开标活动能够按照既定的程序与标准顺利推进，降低因异常情况未及时处理而引发的后续风险与纠纷。

智能项目经理征信评估：利用AI大数据处理技术收集项目经理在过往项目中的多源数据，包括项目成果、工期管理、成本控制、团队协作以及信用记录等方面的数据。通过数据挖掘、机器学习算法构建征信评估模型，对数据进行综合分析与深度挖掘，从而精准评估项目经理的专业能力、诚信水平与风险状况。在开标环节中，这一评估结果可为招标人提供重要参考，辅助其判断投标人项目团队的核心领导力与执行能力，进而在众多投标方案中作出更为科学合理的抉择，提升项目整体的成功预期与风险可控性。

　　评标环节

在评标环节中，业界已经展开探索的AI应用包括但不限于智能评标专家筛选和智能评标辅助，潜在AI应用包括但不限于智能评标模型和智能评标行为监测。

智能评标专家筛选：借助AI大数据处理技术，以项目所特有的专业需求为导向，深度挖掘评标专家的专业知识背景、过往评标实践经验等多源信息。通过构建精准的匹配算法模型，智能化地筛选并推荐出与项目专业要求契合度达到最优的评标专家候选人队列。这将有助于从源头上提升评标委员会组建过程中的科学性与公正性，确保评标专家团队能够凭借其专业素养与经验储备，针对投标文件进行精准且客观的评审，进而为整个评标流程奠定坚实的专业基础。

智能评标辅助：依托AI自然语言处理技术，首先基于对投标文件的文本解析与海量数据对比分析成果，对投标文件展开智能化的初步审核。该环节能够高效地甄别出符合基本要求的投标文件，使其顺利进入后续的正式评审阶段，从而显著提升评标流程的整体运作效率。其次，精准识别与提炼投标文件中的核心关键内容，并针对投标人的经营状况与信用信息展开大规模数据挖掘与分析，进而为评标专家提供更为全面且深入的考察视角与决策依据。最后，还可为评标专家配备智能辅助查询平台，涵盖相关法律法规条文解读、技术标准细则以及市场行情动态等丰富信息资源，助力评标专家在评审过程中作出更为精准、客观且符合规范的评判结论。

智能评标模型：凭借AI规划决策技术，构建综合性智能评标模型架构，从而全面考量投标人的报价策略、资质等级、技术实力、信用状况以及过往业绩表现等多元维度因素，并借助实时大数据流进行深度机器学习训练。通过持续的迭代优化过程，不断提升模型对投标文件评估的精准性以及排序的有效性。如此一来，能够最大限度地降低人为因素对评标结果的潜在干扰，系统性地增强评标的公正性、规范性、高效性以及透明性，推动评标流程朝着更为科学、客观的方向演进。

智能评标行为监测：基于AI计算机视觉技术，对评标专家在评审全过程中的行为表现进行实时数据采集与深度分析。通过构建智能化的行为监测模型，及时捕捉并报告可能存在的涉嫌违法违规的不当评标行为模式，诸如评标过程中的异常交流互动、偏离标准的评分倾向等现象。这将对维护评标过程的公正性与透明性具有重要意义，从而有效保障评标活动在合规、公正的轨道上有序推进，增强招标投标市场的公信力与稳定性。

　　定标环节

在定标环节中，业界已经展开探索的AI应用包括但不限于智能中标候选人公示和智能定标决策辅助，潜在AI应用包括但不限于智能定标风险预警、智能合约生成和智能复盘分析。

智能中标候选人公示：借助AI自然语言处理技术，实现评标委员会推荐中标候选人名单的自动化公示流程。与此同时，融合区块链加密技术，构建起坚固的信息安全防护屏障，切实保障公示信息的安全性与完整性，有效杜绝公示信息被违规篡改的风险，维护定标环节信息发布的权威性与公信力，确保招标投标流程信息的透明性与不可抵赖性。

智能定标决策辅助：依托AI规划决策技术，构建面向招标人的智能决策支持体系。通过对中标候选人的各项关键指标以及评标报告进行全面、深入的综合分析与评估，为招标人确定最终中标人提供具有高度科学性与合理性的参考建议。通过精准剖析中标候选人在技术实力、商务报价、履约能力等多方面的优劣势，助力招标人在复杂的决策环境中作出最为适宜的定标抉择，优化定标决策流程，提升决策质量与效率。

智能定标风险预警：凭借AI大数据处理技术，基于大数据风险预测模型架构，针对定标过程中潜藏的各类风险因素展开实时动态预测与预警操作。例如，对中标候选人的潜在履约风险，涵盖项目执行能力、资金链稳定性等方面，以及市场价格波动风险等关键要素进行前瞻性监测与预警提示。从而为招标人制定有针对性的风险应对策略提供精准依据，提前布局风险防控措施，有效降低定标环节所面临的不确定性与风险敞口，增强招标投标项目的整体稳定性与可控性。

智能合约生成：借助AI自然语言处理技术，依据招标文件与中标人投标文件的详细内容，自动生成高度规范化的合同文本。这不仅将极大提升合同签订环节效率，减少人工起草与修订合同过程中的时间成本与犯错概率，同时还能结合基于区块链的智能合约技术，实现合同的自动化执行与全流程监管。确保合约条款在预设条件满足时能够自动触发执行，且整个履约过程处于透明、可追溯的监管框架之下，有效保障合约双方的合法权益，提升招标投标项目合同管理的智能化水平。

智能复盘分析：针对招标人而言，侧重于对流标废标现象的深度剖析。通过AI大数据处理技术对历史招标投标数据进行挖掘与分析，探究导致流标废标的核心因素，如招标文件设置的不合理性、市场竞争格局的异常变化等，为后续招标项目的优化改进提供数据驱动的决策依据。对于投标人而言，则聚焦于对投标策略的精细化分析。利用AI技术解析不同投标策略在过往招标投标实践中的成效，挖掘成功投标策略的共性特征与失败投标策略的关键缺陷，助力投标人不断调整与完善投标策略，提升其在招标投标市场中的竞争能力与中标概率。

　　履约环节

在履约环节中，业界已经展开探索的AI应用包括但不限于智能履约监督和智能合约变更管理，潜在AI应用包括但不限于智能履约绩效评估和智能争议调解。

智能履约监督：借助AI计算机视觉技术，并融合基于物联网及移动互联网的远程监控手段，构建全方位、实时性的工程项目履约监控体系。针对工程项目建设进度推进情况以及建设质量达标状况等关键要素展开动态监测，通过各类传感器及监控设备采集相关数据，并将其上传至统一监管平台。与此同时，运用AI文本分析技术，深度剖析合约双方沟通记录、各类项目报告等文本信息，从而及时、精准地识别并预警合约履行进程中潜藏的各类风险因素，如工期延误风险、质量瑕疵风险等，为合约双方提供前瞻性的风险防控策略依据，确保履约过程的稳定性与可控性。

智能合约变更管理：依托AI自然语言处理技术，构建智能化的合约变更管理系统。针对合约变更申请实施自动化审核流程，依据预先设定的变更规则体系以及规范化的审批流程框架，迅速且准确地判定变更申请的合理性与可行性。一旦判定结果生成，系统将及时通知合约相关方进行后续处理操作，以此提升合约变更管理的运作效率，增强规范化程度，有效避免因变更流程烦琐或不规范而引发的履约纠纷，减少效率损失。

智能履约绩效评估：凭借AI大数据处理技术，构建综合性合同履行绩效评估模型。对中标人的履约表现进行全面、客观且多维度的量化评估，涵盖项目执行进度符合度、质量达标水平、成本控制成效等核心绩效指标。通过对这些指标的深度分析与整合，为后续的项目合作决策以及供应商管理策略制定提供极具参考价值的依据，助力合约甲方优化合作伙伴选择机制，提升整体项目运营效益与资源配置效率。

智能争议调解：基于AI自然语言处理技术，针对合同履行过程中所产生的各类争议与纠纷展开智能化分析与分类处理。通过对争议案例历史大数据的深度挖掘，结合智能匹配算法，精准检索相似案例的处理结果，并据此为当前争议提供具有针对性的参考方案与建设性建议，从而提高争议解决的效率与公正性，减少因争议处理不当而导致的项目延误、成本增加等负面效应，维护合约双方的合法权益以及招标投标市场的和谐稳定秩序。

结语

以重庆市“交易电子化、场地智能化、服务数字化”的数字交易平台变革、海南省“机器管招标投标”的数字交易机制变革，以及南通市“交易大脑智能体”的数字交易技术变革等为例，当前AI技术正在广泛渗透到公共资源招标投标的各个环节。AI凭借其强大的学习适应能力、出色的感知交互能力、高效的分析决策能力，有效突破了公共资源传统招标投标交易模式面临的交易服务效率低下、信息披露效率不足和人为因素干扰等局限性，高度契合公共资源招标投标领域的智能化变革需求，直指损害公共资源交易“公平、公开、公正”市场秩序的要害，从而能够营造公共资源交易“阳光、规范、健康”的优良营商环境，塑造公共资源交易“便捷、高效、质优”的新发展格局。

（作者单位：重庆联合产权交易所集团股份有限公司）