公立医院政府采购内控风险及AI赋能解决路径

【摘要】公立医院政府采购规模持续扩大，采购活动的复杂性日益增加，内控风险也随之上升。文章立足公立医院采购内控实践，系统梳理了当前公立医院政府采购内控的建设进展，深入分析采购人员能力、采购需求确定、围标串标、合同管理与履约验收四大核心风险点，探讨AI在采购全流程关键环节的赋能路径，以期为完善公立医院内控风险管理提供新思路。

【关键词】公立医院；政府采购；内部控制；AI

公立医院作为我国医疗服务体系的核心载体，其高效规范运行是落实《“健康中国2030”规划纲要》的关键。政府采购是公立医院获取医疗设备、耗材等资源的关键方式，据统计，2024年全国公立医院政府采购医疗设备规模已达765亿元，年增长率超13％。随着采购规模持续扩大、采购品类不断丰富，公立医院政府采购内部控制面临的风险愈发复杂，部分采购项目存在采购需求不明确、流程形式化、围标串标等问题。《国务院办公厅关于推动公立医院高质量发展的意见》（国办发〔2021〕18号）、《国务院办公厅关于印发〈政府采购领域“整顿市场秩序、建设法规体系、促进产业发展”三年行动方案（2024—2026年）〉的通知》（国办发〔2024〕33号）以及《财政部 公安部 市场监管总局关于开展2025年政府采购领域“四类”违法违规行为专项整治工作的通知》（财库〔2025〕14号）均对政府采购内控制度建设提出了更高要求。建立科学有效的政府采购内控体系已成为医院现代化治理的迫切需求。同时，近年来AI（Artificial Intelligence，人工智能）技术凭借数据驱动、智能分析、实时响应的核心优势，在公共管理、医疗健康等领域的应用持续深化，为内控风险管理提供了新路径。

在上述背景下，笔者立足公立医院采购内控实践现状，聚焦AI技术的赋能价值，系统梳理公立医院政府采购内部控制的核心风险点，并探讨了AI技术在风险识别与应对中的应用路径。

公立医院政府采购内部控制管理现状

当前公立医院政府采购内控建设在制度体系、管理体系、信息化支撑以及执行落地等方面均取得了较好进展。

一是制度体系建设持续推进。《国家卫生健康委关于进一步规范和加强政府采购管理工作的通知》（国卫财务函〔2020〕250号）、《关于印发公立医院内部控制管理办法的通知》（国卫财务发〔2020〕31号，简称31号文）以及《财政部 国家卫生健康委 国家医保局 国家中医药局关于印发〈关于进一步加强公立医院内部控制建设的指导意见〉的通知》（财会〔2023〕31号）等文件相继出台，明确要求各公立医院必须有效防范风险，为医院内控体系的优化提供了坚实的政策依据。目前，多数公立医院已基本搭建起涵盖“三重一大”决策机制、采购管理办法、验收管理办法等在内的制度框架，明确了采购流程的基本要求与责任主体，为采购活动规范开展提供了基础制度保障。

二是内控管理体系基本建立。公立医院政府采购活动涉及多部门协同与全流程联动，其组织架构设置需以权责对等为基础、以分工制衡为核心，在保障采购效率、落实采购目标的同时强化风险管控，方能持续优化内部控制效能。从机构设置来看，多数三级公立医院设立了统一的采购归口管理部门，建立了采购归口管理制度，明确采购部门与使用部门的职责边界，并落实采购人员轮岗制度，采购活动的制度覆盖面和规范性明显提升。

三是信息化支撑逐步搭建。目前，大部分三级公立医院已建成采购管理平台，实现采购申请、审批、合同流转线上化。电子招标、电子发票也逐步普及，采购流程的透明度和效率得到明显提升。部分规模较大的医院已开始探索HRP（Hospital Resource Planning，医院资源规划）与HIS（Hospital Information System，医院信息系统）两大系统的互联互通，通过采购数据与临床使用数据的对接，推动医用耗材使用管理的精细化，依托信息化系统流程串联与节点管控，推动采购内控向自动化、智能化转型，有效提升了风险防控与流程运转效率。

四是采购执行落地逐渐规范有序。公立医院不断夯实采购执行基础，配备了专职的采购人员，定期开展采购相关法律法规与廉政教育培训，提升了采购队伍的专业素养。在采购全流程管理中，各公立医院也普遍加强了对关键环节的把控，持续细化采购全流程操作标准，规范采购方式选择与院内集体决策审批流程，同时还依托独立的内部审计、纪检监察部门健全采购全流程监管机制，将内控执行情况纳入绩效考核体系，实现采购关键环节全周期闭环监督，采购规范化水平得到持续提升。

公立医院政府采购内部控制关键风险点

相较于普通行政事业单位，公立医院采购具备医疗专业性强、利益链条长、临床需求刚性、全生命周期成本复杂等特点，其内控风险更隐蔽、更专业、更具系统性。

识别公立医院政府采购内部控制关键风险点，是筑牢采购合规防线、防范廉政风险、提升财政性资金使用效益、推动公立医院高质量发展的核心前提，对加强内控管理具有重要意义。31号文将政府采购明确列为公立医院业务层面内部控制的核心建设内容，且明确指出政府采购风险评估需重点覆盖归口管理、预算执行、采购活动组织。结合当前公立医院政府采购内控建设的实践现状，公立医院政府采购内控关键风险点主要包括采购人员专业能力不足、采购需求确定科学性不足、围标串标难以识别以及合同管理与履约验收执行不力等4个方面。

采购人员能力不足

采购工作的专业性与复杂性对从业人员提出了较高要求，既需要熟悉政府采购法律法规与操作规则，又需要掌握医疗设备的技术性能与行业标准。然而，现阶段大部分医院采购部门人员并非长期从事采购相关工作，采购队伍复合型人才匮乏，专业能力不足，面对临床科室提出的技术先进性、临床适用性、成本效益比等要求，难以独立作出客观判断，导致部分采购项目偏离实际需求，最终引发资产闲置与资源浪费。

采购需求确定科学性不足

《财政部关于进一步加强政府采购需求和履约验收管理的指导意见》（财库〔2016〕205号）明确要求采购人负责组织确定采购需求，并加强需求论证与社会参与。但在公立医院采购实践中，采购需求的提出与技术参数编制往往由单一临床科室主导，采购与需求论证环节未严格落实不相容岗位分离，职责边界模糊，部门间缺乏相互制衡。公立医院医疗设备采购具有专业性强、技术更新快、资金投入大的特征，目前暂无针对医疗设备采购的差异化制度指引，需求论证环节缺少统一标准化操作流程，论证工作多流于形式，无法发挥实质作用。加之医院缺少统一的参数合规性审核标准与专业技术识别工具，参数设置环节自由裁量空间较大，参数中暗藏的排他性条款、品牌指向倾向难以及时排查纠正，为供应商“量身定制”留下操作空间，既破坏政府采购公平竞争原则，也不利于营商环境优化。

围标串标难以识别

公立医院政府采购业务繁杂，涵盖医疗设备、医用耗材、药品等多个品类，且单个项目预算金额较高、涉及供应商数量众多、利益关系复杂，导致对供应商行为监管难度较大。在高额利润诱惑下，供应商易发生围标串标等违规行为。然而，当前多数医院采购信息化水平有限、监管手段仍以事后核查为主，难以及时发现异常行为。同时，围标串标行为本身隐蔽性较强，现有采购管理系统难以对供应商IP（Internet Protocol，网际互连协议）地址雷同、投标（响应）文件属性一致、报价异常趋同等典型围标串标特征进行自动识别与有效筛查，导致供应商行为监管出现真空地带，围标串标风险长期存在。

合同管理与履约验收执行不力

合同签订环节受内部审批流程冗长影响，签约滞后、超期签约等问题频发，大幅拉低合同履行效率。部分合同条款设计不够严谨周全，未对潜在风险、争议情形作出明确约定，履约阶段极易产生纠纷，增加管理成本。同时，部分公立医院存在重采购、轻验收的倾向，验收工作仅流于形式签字，缺少实质性审核把关。此外，内部监督与审计问责未全面覆盖验收环节，验收人员缺少履职约束，难以严格依照采购文件、合同条款，对设备性能、技术参数、配件配置等内容开展实质性核验，最终易造成资源浪费。

AI赋能公立医院政府采购内控的解决路径

传统的制度约束、人工监管模式存在滞后性、主观性、覆盖面不足等短板，难以实现全流程、穿透式的风险防控。而AI技术可依托其数据整合、智能分析、实时预警、全程可溯的核心能力，融合政府采购业务的核心场景，智能识别并防控采购全生命周期各类风险，推动内控风险管理实现系统性升级。

智能辅助采购人员专业能力提升

AI依托场景化实时支撑与个性化能力培养，系统性打破传统模式局限，弥补采购队伍专业短板。

一是构建嵌入采购全流程的双领域动态智能知识库。该知识库整合政府采购法规、医疗设备行业标准，并刚性嵌入需求论证、文件编制、参数审核等核心业务环节。采购人员开展业务操作时，AI可实时弹出合规红线提示、技术参数释义、同类违规案例参考，破解专业壁垒，为采购人员提供客观专业的参考意见。

二是建立个性化专业能力培养体系。AI基于采购人员的日常工作内容，自动识别其合规审核、风险识别等环节的能力短板，形成个体能力画像，精准推送对应的政策解读与同类案例要点，开展实操指引。

搭建AI驱动的采购需求全链条管控机制

AI依托标准化需求生成、规范化需求论证以及智能化合规审查，将制衡机制刚性嵌入需求制定全流程，从源头压缩自由裁量空间，实现需求管理的风险防控。

一是智能测算采购项目全生命周期成本效益。AI自动对接医院HRP、HIS系统及外部医疗设备市场数据，深度整合历史采购数据、设备使用数据以及外部市场信息，构建设备全生命周期成本效益分析模型。围绕拟采购设备，从全生命周期成本，技术性能评估、临床效果评估、经济学分析、社会伦理等多个方面开展综合比对与可行性预测，并生成可行性分析报告，为需求确定提供客观决策依据，规避临床科室单一主导引发的盲目采购问题。

二是建立参数语义分析与合规审查机制。AI可基于已搭建的标准化知识库，对采购文件中的技术参数、资格条件等结构化数据开展多维度比对，自动校验参数设置是否符合法律法规及医院管理要求，识别参数描述是否与特定供应商的产品规格存在异常关联。

三是核验专家利益关联图谱。针对专家论证环节，AI可结合采购项目推荐匹配度最高的专家，依托利益关联图谱对专家进行多维度核验，为论证专家遴选提供合规性参考，保障论证过程独立、公平。所有论证过程、修改痕迹、决策记录均在政府采购数字化档案系统留痕存档，实现需求论证全周期可追溯、可问责，保障论证工作落地见效，从源头规避采购风险。

搭建围标串标全流程智能识别与预警体系

AI系统依托多源数据融合与智能分析，推动风险管控从事后查处转向事前、事中全流程防控。

一是建立供应商关联关系网络挖掘机制。AI整合医院采购管理系统、供应商信息库、工商注册数据库及司法涉诉信息等多源数据，建立统一的供应商风险管理数据中台，为关联信息挖掘提供高质量数据支撑。在此基础上，深度挖掘供应商之间的高管交叉任职、注册地址关联、投标保证金出自同一账户等隐性关联信息，形成供应商关联关系网络，对关联度较高的供应商组合实施重点监控，为甄别潜在围标串标团伙提供支撑。

二是建立投标行为异常识别机制。AI基于历史中标数据、行业平均报价等信息，构建医疗设备、医疗耗材等专业品类的市场报价模型，对供应商报价开展实时监测与动态分析，计算报价偏离度、异常报价指数等指标，精准识别异常报价行为，及时预警流程风险。同时对各投标人提交的投标文件进行数据比对，进而识别不同的投标文件之间是否存在雷同、篡改等异常情形。

三是建立风险预警机制。当AI识别到关联供应商协同投标、报价异常趋同、投标文件属性一致等异常迹象时，自动生成载明异常表现、判断依据等内容的预警报告并推送至纪检部门。工作人员启动专项调查，核查确认预警信息后将结果回传至系统，助力识别模型持续优化迭代，提升风险识别与处置的精准度。

构建合同全生命周期与履约验收智能管控体系

AI系统将内控刚性要求嵌入合同管理、履约验收全流程，构建全流程闭环内控体系。

一是搭建合同审批智能督办机制。AI将医院合同审批流程、办理时限刚性嵌入系统，实时跟踪审批进度，对超时节点自动推送预警督办提醒，压缩非必要审批时长，规避审批拖沓、超期签约问题，提升合同履约效率。

二是构建合同智能拟定与风险审核机制。依托政府采购法规与医院内控要求，AI搭建标准化合同模板库，内嵌验收标准、违约责任、争议解决等必备核心条款，并校验合同与招投标文件的一致性，针对权责不清等潜在风险出具合规修改建议。

三是建立履约验收智能实质性核验体系。AI将合同约定的设备型号、技术参数、配件配置拆解为可量化的核验节点，通过扫描设备序列号、铭牌信息自动比对合同数据库并对接设备运行数据逐项核验技术指标。验收模式由传统人工程序性签字，转变为以AI智能核验为主、人工复核确认为辅，全面落实实质性验收把关。

基金项目：本文系国家社会科学基金一般项目“政府采购推动全国统一大市场建设的机制、效应和优化路径研究”（项目编号：24BJY054）研究成果。

（作者单位：中央财经大学）