招标投标领域人工智能应用方法与思考

【摘要】2026年2月，国家发展和改革委员会等八部门联合印发《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》，标志着人工智能在招标投标领域进入全面推广阶段。然而，人工智能落地过程中仍存在技术能力认知不清、应用场景定位不准、技术融合路径不明等问题。文章从信息处理的底层视角出发，系统阐释人工智能与传统信息技术的本质差异，提出人工智能的5项基础能力，并构建“痛点挖掘—业务拆解—能力匹配—系统设计—风控闭环”五步应用方法论。文章进一步以“围串标识别”场景为例，演示该方法论的实践路径，旨在为招标投标领域人工智能的规范化、系统化推广提供理论支撑与实践指引。

【关键词】人工智能；推广应用；招标投标

2026年2月，《国家发展改革委等部门关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》（发改法规〔2026〕195号，简称195号文）正式出台。195号文明确提出，在招标、投标、开标和评标、定标、现场管理、监管等六大环节的20个重点场景推进人工智能应用。195号文的发布，标志着人工智能赋能招标投标行业正从“局部探索”迈向“全面推广”的新阶段，必将推动招标投标领域人工智能应用迈向新高度。然而，多数从业者对人工智能的理解仍停留于“能撰写文案、能回答问题”的表面功能层面，对于“人工智能与传统信息技术有何本质区别？具备哪些核心能力？何种场景下适配何种技术能力？如何规避算法概率性缺陷？如何与传统信息技术深度融合？”等深层问题缺乏清晰认识。这极易导致技术落地深度与政策推进热度之间形成落差。为保障人工智能全面推广工作有序落地，行业亟须一套系统化的人工智能推广应用方法论予以指导。

笔者旨在通过揭示人工智能在底层信息处理层面的核心本质，构建一套可操作的人工智能应用方法论，助力从业者正确、高效地推进人工智能在招标投标场景的落地应用。

正确理解人工智能

人工智能与传统信息技术

从本质上来说，人工智能同样属于计算机程序范畴，那么它与传统信息技术究竟存在哪些本质区别？针对二者的核心差异，笔者以“查找过往3年所有因工期延误被处罚的案例”这一任务为例，开展对比分析。

若采用传统信息技术，需预先设计结构化数据模型，将“工期延误”作为标准化枚举值录入。查询时以工期延误字段等于“是”为条件执行SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）语句，即可获得精确结果。其优势在于准确高效、可重复验证，劣势在于无法处理非标准化的文本描述。如“未按合同约定时间完成工程”等语义等同但表述不同的内容，均会被系统遗漏。

若采用搜索引擎技术，可对所有处罚文书进行全文索引，通过关键词匹配返回相关文档。其优势在于无须预先完成数据结构化处理，灵活性高，支持模糊匹配；劣势在于依赖关键词匹配而非语义理解，返回结果需人工二次筛选。

若采用大语言模型技术，可直接以自然语言提问，模型通过语义理解识别“未按期完工”“进度滞后”“工期违约”等表述与“工期延误”的语义等价关系，并自动提取结构化结果。其优势在于具备语义理解能力，劣势在于存在概率性错误（即算法“幻觉”），结果无法完全复现。

从上述案例不难看出，传统信息技术擅长字符层级的精确处理，搜索引擎擅长语素层级模糊匹配，大语言模型擅长语义层级的灵活处理。从传统信息技术到搜索引擎、再到大语言模型，灵活性越来越高，但是精确性却越来越低。这正是195号文强调“坚持技术的辅助性定位，模型生成的结论不替代招标人、招标代理机构、投标人、评标专家等的自主判断，不改变使用主体的法定责任”的根本原因。

上述3项技术各有优劣，彼此间并非替代关系。在实践中，正确的路径是让三者协同发力——人工智能负责语义理解与初步筛选，搜索引擎技术负责模糊匹配，传统信息技术负责确定性计算与结果存证。

人工智能胜任3类宏观任务

从信息处理的任务形态来看，人工智能能完成的宏观任务可归为3类：

一是精简任务。将大量、冗余、非结构化的信息压缩成少量、精炼、结构化的信息。典型任务包括文本摘要、关键词提取、信息聚合、异常检测等。在招标投标领域，围串标识别就是从海量投标文件中发现少量隐蔽违规线索的典型“精简”任务。

二是转换任务。将信息从一种形式或模态转换为另一种，仅改变信息表达方式，信息量基本保持不变。典型任务包括机器翻译、格式转换、代码生成等。在招标投标领域，招标文件编制是将项目需求“转换”为结构化文件，投标合规自查是将招标需求“转换”为投标响应。

三是生成任务。基于少量输入或上下文，扩展、补充、创造更多信息内容。典型任务包括文本续写、对话生成、图像生成等。在招标投标领域，智能辅助评标中的评分建议生成、评标报告生成等业务场景均属此类。

人工智能拥有5项微观能力

大语言模型之所以能够胜任上述3类宏观任务，核心在于其具备5项微观能力：

一是压缩与表征，作为所有能力的底层基石，核心服务于“精简”任务。将非结构化文本、业务规则编码为语义向量，建立实体间的隐含关系图谱。例如，将投标文件中的技术方案，压缩为包含“工期保障措施”“质量控制体系”“类似项目经验”等维度的特征向量，用于后续与招标文件要求开展快速匹配度计算。

二是补全与预测，服务于“生成”与“精简”两类任务。大语言模型的核心本质是“下一个词预测”，即基于既有序列推断缺失环节，或基于历史分布预测后续状态。例如，根据某投标人近3年类似项目中的中标价，结合当前项目的采购预算和市场原材料价格波动，预测其本次投标的合理报价区间，辅助评标专家识别异常低价或高价。

三是注意力与聚焦，是执行“精简”与“转换”任务的核心机制。在长上下文或多源异构数据中动态计算相关性权重，实现关键要素提取与噪声过滤。注意力机制使模型能在成千上万页资料中实时定位与当前任务最相关的内容。例如，评标专家输入“质量管理体系认证情况”，模型在数百页投标文件中自动定位至包含ISO 9001（由国际标准化组织的质量管理体系技术委员会制定的一系列国际标准之一）证书、质量保证措施、质检流程等所有相关段落，并高亮显示关键信息，无须人工逐页翻阅。

四是遵循模式与约束，用于规范“生成”与“转换”任务的输出形态。在给定的规则模板、格式边界或法律框架内完成生成任务，不改变使用者法定责任。这一能力确保人工智能的输出符合特定格式、语法或法规要求。例如，在生成评标报告时，模型严格以招标文件中“价格分占30％、技术分占50％、商务分占20％”的权重规则为框架，自动计算各项得分并汇总，确保输出结果完全符合既定评分规则。

五是上下文学习，是动态适配3类宏观任务的“元能力”。通过少量示例即时习得新分类规则或映射模式，无须重新训练模型。模型能够直接从输入中提取“类比”模式并应用到新问题上。例如，评标委员会对前5份投标文件打分后，发现整体评分尺度偏严，模型即时学习这一趋势，在后续投标文件评分建议中自动校准，使建议分数与前5份的评分尺度保持一致，规避因评标专家疲劳或情绪波动引发的评分不一致问题。

上述5种能力并非孤立存在，而是相互协同、联动作用，共同支撑各类招标投标场景任务的完成。

大语言模型的“推理”能力

大语言模型的推理能力并非源于显式的逻辑规则，而是依托大规模神经网络，从海量数据中学习模式匹配规律与知识关联关系。可以将其理解为一种基于海量文本训练的“统计性联想”——模型并非执行严谨的逻辑推导，而是根据上下文计算概率最高的后续表达序列。这种机制决定了其输出的概率性本质，也解释了为何模型必须在严格约束下应用。

人工智能并非玄妙莫测的技术，而是前述5种基础信息处理能力的有机组合。只有深刻理解这些能力，精准匹配业务需求，并与传统信息技术协同联动，才能实现可靠、可控的智能化应用。人工智能负责非结构化理解、概率性推断和内容生成，传统信息技术负责确定性计算、数据存储、流程控制、结果存证、合规追溯和用户交互。二者各司其职、相互补充，方可构建稳定可靠的智能化应用体系，共同构成“刚柔并济”的智能系统。

人工智能应用原则及方法论框架

人工智能应用的两项原则

招标投标领域利益关联重大，业务环节容不得丝毫偏差，对结果精确性的极致追求是行业核心属性。人工智能的概率性推断与招标投标的精确性要求存在天然矛盾，化解该矛盾需严格遵循以下两项原则：

一是坚持“不制造问题”底线，即在不损伤精确性的基础上，合理运用概率性推断能力。换言之，即便概率性推断出现偏差，也不会对原有业务流程的精确性造成负面影响。在195号文列出的20个典型场景中，招标文件检测、投标合规自查、评标报告核验、智慧问答、围串标识别等场景均符合该特征。此类场景中，人工智能是问题的发现者而非制造者，即使模型未识别出异常，也不会对原有业务流程的精确性造成负面影响。因此，建议优先选取此类场景作为人工智能应用的切入点。

二是坚持技术的辅助性定位，模型生成的结论不得替代市场主体的自主判断。即模型得出概率性推断后，必须经人工二次研判，或由高精度传统信息技术再次开展交叉验证，才能形成最终结论。195号文列出的其余15个场景需要特别注意该原则，在设计应用方案时，需重点搭建精确性保障机制。

人工智能应用方法论框架

在深刻理解人工智能本质及其应用原则后，还需要有系统化方法论作为实践指引，才能在具体场景中科学、高效应用人工智能。笔者提出一套五步方法论框架（见图1），直观展示了该方法论的递进逻辑，引导从业者从业务需求出发，系统化推进人工智能应用落地。

第一步，挖掘业务痛点。聚焦于业务层面，梳理技术介入前业务人员在实际工作中面临的具体难题，如工作质量不稳定、办理效率低下、合规风险高发等问题，并明确此类痛点如何催生后续业务拆解与技术分析的现实需求。

第二步，拆解业务问题。将具体业务需求转化为信息处理任务，判断其属于“精简”“转换”还是“生成”，并识别当前信息处理的主要瓶颈。该步骤需明确3个核心问题：该场景的核心信息处理任务是什么？人工处理的主要痛点在哪里？场景是否存在刚性规则边界和法定约束？

第三步，匹配基础能力。根据业务拆解结果，选择主导业务的人工智能基础能力组合，明确各项能力的主次关系。该步骤需厘清：哪些能力是完成任务的必备核心？各项能力中，哪些为核心驱动能力，哪些为辅助支撑能力？

第四步，设计系统架构。融合人工智能与传统信息技术，构建混合技术架构。系统架构应遵循两项核心设计原则：一是确定性任务绝不交由人工智能处理，如价格分计算、资质证书核对等环节，应由传统信息技术系统精确完成；二是人工智能输出结果需附带置信度指标，置信度低于阈值的应强制进行人工复核。具体而言，人工智能层负责语义理解、证据定位、风险预测、初步评分生成；传统信息技术层负责交叉验证、确定性计算、数据存储、流程控制、日志存证和用户交互，二者在关键业务节点实现深度融合。

第五步，构建风控闭环。建立人机协同闭环，通过具象化管控措施弥补人工智能的概率性缺陷：一是建立人工或传统信息技术复核机制，所有人工智能生成的建议须经人工确认或传统信息技术交叉验证后方可生效，系统同步记录调整差异；二是建立定期抽样评估机制，定期比对人工智能建议与用户最终结论的偏差，持续优化模型；三是建立责任追溯机制，所有人工智能建议及人工修改记录全程留痕存证，确保责任清晰。

“围串标识别”场景示例

笔者以“围串标识别”场景为例，详细展示上述方法论的实践过程，突出人工智能与传统信息技术融合带来的效率与科学性提升。

第一步，挖掘业务痛点。围串标识别是195号文明确的20个重点场景之一，其目标是“构建‘主体＋行为’全覆盖的综合预警体系，通过多维数据碰撞和主体画像，穿透式发现企业特征信息雷同，主体关系、投标行为、中标概率异常，专家打分倾向等隐蔽性问题”。

传统围串标监管面临多重痛点：一是线索发现难，围串标行为日益隐蔽，呈现“表面合规、实质围标串标”的新型舞弊趋势，依托举报与人工核查的传统模式难以发现违法违规线索；二是信息碎片化，围串标线索分散在投标文件、工商信息、人员社保、IP（Internet Protocol，网际互连协议）地址、物理空间等多源异构数据中，人工整合成本极高；三是识别滞后，往往等到问题暴露方可追溯核查，无法实现事前预警和事中干预。

第二步，拆解业务问题。围串标识别的核心信息处理任务可拆解为3类：一是精简任务，从海量交易数据中挖掘少量异常线索；二是转换任务，将多源异构数据整合构建为关联图谱，挖掘不同企业间的“隐藏关联”；三是生成任务，基于识别的异常线索，生成风险报告和问题线索描述，为监管部门执纪执法提供参考。同时，必须严格遵守的约束条件是：识别模型必须严格区分“偶然相似”与“恶意串通”，对高相似度输出证据索引而非直接定性，依据《中华人民共和国招标投标法实施条例》中关于“视为投标人相互串通投标”的法定情形作为预警锚点。基于上述业务拆解，可进一步匹配对应的人工智能基础能力。

第三步，匹配基础能力。围串标识别需要调用以下人工智能基础能力组合：其一，压缩与表征能力。将投标文件的技术方案文本进行语义向量化，突破传统文本查重仅能识别“文字完全复制”的局限。其二，注意力与聚焦能力。在投标文件中动态聚焦共性错误模式——若多家投标人出现完全一致的异常特征值或雷同错误，即可构成串通投标的强证据链。通过多维度数据对比、关联、碰撞，筛查出抱团投标、投标文件内容高度相似、错误雷同等异常数据。其三，补全与预测能力。根据已出现的轻微异常行为序列，运用贝叶斯算法，预测发生严重违规的条件概率。其四，遵循模式与约束。严格以法律法规条文、行业规章制度及招标文件要求作为判断依据。其五，上下文学习能力。根据已查实或已公布的围串标案例特征，即时学习当前监管周期重点关注的串通投标模式。

第四步，设计系统架构。以分层协同理念，设计围串标识别系统。人工智能负责语义理解与关联挖掘，传统信息技术负责确定性计算与流程处置。

人工智能层：语义理解引擎负责关键要素提取、投标文件相似性分析、技术方案语义比对；关联挖掘模块负责构建企业关系图谱、识别异常投标模式；风险评分模块基于多维度特征输出风险等级建议。

传统信息技术层：数据采集清洗模块负责整合交易数据、工商信息、人员社保、IP定位等多源数据；确定性计算引擎负责IP地址、物理空间、MAC地址（Media Access Control Address，媒体存取控制位址）、机器码对比等精确任务；流程控制模块负责管理预警处置流程；操作日志与存证模块记录所有人工智能预警及人工处置记录；用户交互界面为监管人员提供直观的风险看板和证据索引。

两者融合后输出综合风险评分，系统根据预设阈值触发不同等级的预警处置流程。

第五步，构建风控闭环。一是建立多级预警和处置机制。建立“高、中、低”三级风险预警模型，一旦触发高风险预警，要求用户立即查处；触发中级风险预警，提醒用户重点盯防、人工复核；触发低级风险预警，纳入日常监控。二是建立人机协同闭环，建立“人工智能预警—人工复核—联动处置”机制。人工智能生成的预警线索作为参考，监管人员核查确认后方可进入查处程序。三是定期抽样评估机制，对人工智能预警与最终查实结果的偏差进行分析，持续优化模型。四是责任追溯机制，所有人工智能预警及人工处置记录全程留痕，确保责任清晰，符合195号文“坚持技术的辅助性定位”“不改变使用主体的法定责任”等要求。

人工智能推广应用中需关注的问题

人工智能不等于人工智能产品

前文讨论的人工智能及其应用方法论框架，均聚焦于人工智能核心技术本身，而非具体的某款人工智能产品。不同产品各有所长，鲜有能覆盖所有场景、“包打天下”的产品，因此建议针对不同场景所需要的核心驱动能力，选择与能力需求精准适配的人工智能产品，避免盲目选型导致的应用低效。

“矛”与“盾”动态消长

值得注意的是，人工智能的推广应用并非单向赋能，也可能带来新的挑战。人工智能在投标端的推广应用，将给围串标识别工作带来巨大挑战。一方面，基于零散特征的传统识别方式将逐渐失效，如经过人工智能合规自查的投标文件，将不再出现明显错别字、格式漏洞等易被识别的零散特征；另一方面，随着人工智能产品的寡头化发展，其生成的投标文件相关内容同质化程度将不断提升，进而导致围串标识别的误判率增加，给监管工作带来新的考验。

关注人性阻力带来的影响

与推广应用任何新技术一样，人工智能的推广应用不能忽视“人”的主观因素，需要关注惯性思维、工作惰性、情感体验及抵触情绪等人性层面的阻力。例如，虽然195号文明确强调“坚持技术的辅助性定位”“不改变使用主体的法定责任”，但随着人工智能使用成为行业新常态，很可能出现使用主体过度依赖技术、放弃自主思考、直接照搬人工智能结论的现象。

总结与展望

笔者提出的五步应用方法论，旨在帮助从业者通过业务问题拆解，将宏观应用场景还原为具体的信息处理任务：通过精准能力匹配，选择最适配的人工智能能力组合；通过刚柔并济的系统设计，在充分发挥人工智能优势的同时，守住业务精确性底线；通过可控风险落地，将人工智能的概率性缺陷约束在可接受的范围内。

随着人工智能能力持续演进，前述5项微观能力将持续增强：压缩与表征更精准，补全与预测更可靠，注意力与聚焦更高效，遵循模式与约束更灵活，上下文学习更智能。但笔者提出的方法论框架，仍具有长期适用性，可为行业智能化推广提供稳定的理论支撑。

为加快人工智能在招标投标领域的推广应用，笔者提出以下建议：

在认知层面，始终保持对人性阻力与人工智能概率性推断的警醒。通过完善的制度设计和机制建设，克服人的惯性和惰性。人工智能模型本质是概率系统，其输出永远是“置信度为p的推断”，而非“确定性的事实”。必须对其能力边界保持清醒认知——即使它可以在99％的情况下正确，法律体系也必须为那1％的错误保留追责路径。

在行业层面，尽快建立招标投标领域人工智能应用标准与评估体系，包括人工智能辅助系统的功能标准、人机协同的操作规范、模型训练数据的质量要求等，引导行业规范化应用。

在技术层面，期待多模态数据识别能力的突破，如对工程图纸、工程量清单的智能解析；期待模型可解释性的提升，使人工智能的推理过程更加透明、可追溯，增强技术应用的可信度。

在应用层面，各地按照195号文的要求，结合本地招标投标工作实际，遵循“从检查类场景切入、以策划类场景提效、在生成类场景攻坚”的路径，丰富智慧招标投标应用生态，推动行业高质量发展。

（作者单位：国家能源集团物资有限公司数据科技分公司）