人工智能賦能招投標(biāo)活動突出問題治理

摘 要：招投標(biāo)活動在優(yōu)化資源配置、促進(jìn)公平競爭中發(fā)揮著重要作用，但招投標(biāo)領(lǐng)域面廣、環(huán)節(jié)多、政策專業(yè)性強，也是權(quán)力尋租和腐敗問題易發(fā)高發(fā)領(lǐng)域，成為市場公平競爭的巨大阻礙。文章探討了招投標(biāo)環(huán)節(jié)存在的主要問題，提出借助人工智能技術(shù)堵塞招投標(biāo)領(lǐng)域管理漏洞，并總結(jié)了目前人工智能技術(shù)在解決招投標(biāo)活動突出問題中面臨的挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：人工智能；招投標(biāo)；數(shù)據(jù)問題

中圖分類號：F284文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1005-6432（2025）18-0199-02

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.18.049

1 當(dāng)前招投標(biāo)領(lǐng)域存在的主要問題

招投標(biāo)活動是現(xiàn)代經(jīng)濟活動中的重要環(huán)節(jié)，具有資金規(guī)模龐大、參與主體多元、信息不對稱性高等顯著特點，這些特點也是招投標(biāo)各環(huán)節(jié)容易滋生腐敗現(xiàn)象等突出問題的原因。如果從招投標(biāo)活動不同階段來分析，主要問題如下。

1.1 招標(biāo)準(zhǔn)備階段

招標(biāo)準(zhǔn)備階段主要是明確技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、資金落實、編制招標(biāo)文件等，包括項目審批、招標(biāo)方案制定、標(biāo)段劃分、招標(biāo)文件編制、資格預(yù)審公告發(fā)布等前期工作。這一階段，招標(biāo)人容易出現(xiàn)違規(guī)、腐敗等問題：一是設(shè)置特定資質(zhì)或業(yè)績要求，使得大多數(shù)潛在投標(biāo)人被排除在外，確保內(nèi)定者中標(biāo)；二是設(shè)置過高或不必要的資質(zhì)要求，增加投標(biāo)人的投標(biāo)成本，限制潛在投標(biāo)人競爭；三是故意隱瞞或模糊關(guān)鍵信息，使?jié)撛谕稑?biāo)人難以準(zhǔn)確評估項目風(fēng)險，進(jìn)而影響投標(biāo)決策。

1.2 投標(biāo)階段

投標(biāo)階段主要包括投標(biāo)人獲取招標(biāo)文件（必要時參與現(xiàn)場踏勘、答疑澄清等）、編制與提交投標(biāo)文件。此階段是投標(biāo)人圍標(biāo)串標(biāo)的高發(fā)階段。常見的問題包括：一是投標(biāo)文件造假，通過租借他人資格證書、資質(zhì)證明等材料，以他人名義參與投標(biāo)；通過偽造等方式滿足投標(biāo)業(yè)績要求，或以框架協(xié)議、合同意向書等一些預(yù)約合同頂替真實業(yè)績證明；通過財務(wù)報表作假，夸大資產(chǎn)規(guī)模、營業(yè)收入、利潤等數(shù)據(jù)，增加競爭力；信用造假，偽造信用評級報告、榮譽證書等。二是投標(biāo)人之間圍串標(biāo)，私下串通、非法合作，多個投標(biāo)人聯(lián)合排擠其他競爭者，通過操縱投標(biāo)價格或條件，確保其中一方中標(biāo)，中標(biāo)企業(yè)向其他陪標(biāo)企業(yè)支付一定補償費用，或者通過其他方式分享利益。

1.3 評標(biāo)階段

評標(biāo)階段主要是由招標(biāo)人依法組建評標(biāo)委員會，評標(biāo)委員會對投標(biāo)文件進(jìn)行初步評審、詳細(xì)評審等。評標(biāo)階段的常見問題包括：一是評標(biāo)專家濫用自由裁量權(quán)，違背公正原則傾向性評標(biāo)，通過故意抬高特定投標(biāo)人評分、壓低其他投標(biāo)人評分，影響中標(biāo)結(jié)果。二是評標(biāo)專家向特定投標(biāo)人泄露評標(biāo)內(nèi)容，包括評標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)、評標(biāo)專家信息、其他投標(biāo)人的報價或技術(shù)方案，以及其他與評標(biāo)有關(guān)的保密信息等。三是評標(biāo)專家不能有效履行評標(biāo)職責(zé)，不按照招標(biāo)文件規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)和方法進(jìn)行評標(biāo)，草率打分，隨意評標(biāo)。

2 人工智能技術(shù)賦能招投標(biāo)問題治理

2.1 招標(biāo)階段

一方面，人工智能系統(tǒng)可以內(nèi)置法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和招標(biāo)方的合規(guī)性要求，如《招標(biāo)投標(biāo)法》《政府采購法》等法律法規(guī)的具體條款，形成政策法規(guī)庫。通過將招標(biāo)文件中的條款與規(guī)則庫進(jìn)行比對，自動檢測是否存在不符合規(guī)定的條款，如歧視性條件、不合理限制等。另一方面，人工智能通過學(xué)習(xí)歷史招標(biāo)文件及其合規(guī)性審查結(jié)果，利用自然語言處理技術(shù)，識別招標(biāo)文件中可能存在的風(fēng)險漏洞，如“量身定制”條款、不公平評分標(biāo)準(zhǔn)等，并進(jìn)行預(yù)警。

2.2 投標(biāo)階段

一是人工智能技術(shù)可以進(jìn)行智能審核與資質(zhì)驗證，有效解決投標(biāo)階段投標(biāo)人偽造投標(biāo)文件問題，如利用自然語言處理、光學(xué)字符識別等技術(shù)，識別出投標(biāo)文件中的資質(zhì)證書、業(yè)績證明等材料偽造或篡改的痕跡；二是接入工商、稅務(wù)、社保等公共數(shù)據(jù)庫，在極短時間內(nèi)自動比對投標(biāo)企業(yè)的注冊信息、財務(wù)狀況和人員資質(zhì)等信息；三是對企業(yè)歷史投標(biāo)數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)和分析，敏銳捕捉異常信息，如頻繁更換法人、短期內(nèi)業(yè)績暴增等異常信息，發(fā)現(xiàn)潛在虛假行為并及時預(yù)警；四是有效識別投標(biāo)人圍串標(biāo)行為，如通過對企業(yè)注冊信息、股東關(guān)系、歷史合作數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)深度挖掘和分析，構(gòu)建企業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，識別潛在的圍標(biāo)串標(biāo)團伙；五是通過統(tǒng)計企業(yè)的投標(biāo)頻率和歷史中標(biāo)率，篩選出頻繁參與投標(biāo)但極少中標(biāo)的“專業(yè)陪標(biāo)者”企業(yè)；六是通過文本分析技術(shù)對投標(biāo)文件進(jìn)行比對，識別出內(nèi)容相似度高和語言風(fēng)格接近的投標(biāo)文件。

2.3 評標(biāo)階段

人工智能可以根據(jù)預(yù)設(shè)的評標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，對投標(biāo)文件中的重點內(nèi)容進(jìn)行全面且精準(zhǔn)的分析。從技術(shù)方案、報價、企業(yè)資質(zhì)、履約能力等多維度快速提取關(guān)鍵信息，并進(jìn)行準(zhǔn)確定位。人工智能技術(shù)基于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)、客觀數(shù)據(jù)生成的評標(biāo)結(jié)果和分析報告，可以為評標(biāo)專家提供參考，減輕評標(biāo)專家工作負(fù)擔(dān)，降低隨意評分概率。人工智能可以實時分析評標(biāo)專家的評分?jǐn)?shù)據(jù)，識別出評分異常一致或極端偏離的情況，及時發(fā)現(xiàn)可能存在的傾向性評標(biāo)行為，提醒專家重新審視自己的評分，確保評分的公正性和合理性。人工智能還可以監(jiān)控評標(biāo)專家的行為模式，如通過專家的評分速度過快、頻繁修改等情況，識別出可能存在的草率評分、受外界干擾等潛在的違規(guī)操作。

3 人工智能在解決招投標(biāo)活動突出問題中面臨的挑戰(zhàn)

3.1 法律制度不完備

一是現(xiàn)行法律體系尚未針對招投標(biāo)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用制定專門的法律法規(guī)，導(dǎo)致人工智能技術(shù)的使用缺乏法律依據(jù)和完備的監(jiān)管框架。尤其在評標(biāo)定標(biāo)階段，人工智能評標(biāo)結(jié)果的應(yīng)用及法律責(zé)任還沒有明確規(guī)定。二是各地招投標(biāo)領(lǐng)域監(jiān)管規(guī)則差距較大，對串標(biāo)圍標(biāo)、業(yè)績造假等行為的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)和處罰力度存在差異明顯，導(dǎo)致模型訓(xùn)練基準(zhǔn)不同，一地的招投標(biāo)領(lǐng)域人工智能模型向外推廣時存在一定挑戰(zhàn)。三是人工智能在招投標(biāo)中的應(yīng)用需要統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和操作規(guī)范，如招標(biāo)文件技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、遠(yuǎn)程異地評標(biāo)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等，但現(xiàn)行制度對此缺乏明確規(guī)定，可能導(dǎo)致人工智能技術(shù)應(yīng)用的隨意性和不規(guī)范性。

3.2 數(shù)據(jù)問題

人工智能技術(shù)的有效性高度依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量，但招投標(biāo)活動涉及多個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生、收集與交互，數(shù)據(jù)治理問題尤為突出。一方面數(shù)據(jù)歸集難，招投標(biāo)缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫，各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分散在不同的平臺和部門，難以全面獲取和分析。僅從核驗投標(biāo)文件客觀項來看，需要通過國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)等平臺獲取企業(yè)的注冊信息、經(jīng)營范圍、法定代表人等信息，通過信用中國等平臺獲取企業(yè)信用評級、信用記錄、行政處罰等信息，還需要通過相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域信息平臺獲取企業(yè)過往的項目業(yè)績數(shù)據(jù)等。另一方面，不同行業(yè)領(lǐng)域、不同地區(qū)的招投標(biāo)文件標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，有的以表格形式呈現(xiàn)，有的則是純文本描述。投標(biāo)文件存在數(shù)據(jù)缺失和錯誤，有的投標(biāo)文件缺少關(guān)鍵信息，如技術(shù)參數(shù)、報價明細(xì)等，而有些文件中的數(shù)據(jù)存在明顯的錄入錯誤或邏輯矛盾。部分企業(yè)為了提高競爭力還存在偽造業(yè)績數(shù)據(jù)、資質(zhì)證書等數(shù)據(jù)造假問題。

3.3 技術(shù)挑戰(zhàn)

一是人工智能模型泛化難，各行業(yè)招標(biāo)規(guī)則因行業(yè)特性、法規(guī)要求和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不同而有所差異，人工智能模型難以泛化到所有場景。二是人工智能模型識別存在局限性，人工智能招標(biāo)文件和圍串標(biāo)檢測的模式主要通過歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，但虛假招標(biāo)和圍串標(biāo)手段會根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)水平不斷演變，招投標(biāo)領(lǐng)域的法律法規(guī)和政策也會不斷更新，可能需要持續(xù)頻繁調(diào)整人工智能數(shù)據(jù)投喂和學(xué)習(xí)，以適應(yīng)新的招投標(biāo)環(huán)境和規(guī)則。三是人工智能模型算法的透明性問題，對于評標(biāo)階段主觀內(nèi)容的評審，人工智能模型的決策過程通常是一個“黑箱”，難以解釋其具體推理邏輯，可能導(dǎo)致監(jiān)管部門和用戶對人工智能評標(biāo)結(jié)果的信任度不足。

4 結(jié)語

運用人工智能技術(shù)賦能招投標(biāo)領(lǐng)域問題治理是當(dāng)下不可逆轉(zhuǎn)的發(fā)展趨勢。首先，應(yīng)加快明確人工智能在招投標(biāo)領(lǐng)域的應(yīng)用邊界，確保人工智能技術(shù)在合法合規(guī)的框架內(nèi)運行；統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，保障不同人工智能系統(tǒng)之間的兼容性和互操作性。其次，利用現(xiàn)有招投標(biāo)數(shù)據(jù)平臺，建立健全招投標(biāo)數(shù)據(jù)共享機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通；制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，提升不同地區(qū)、不同行業(yè)招投標(biāo)數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，為人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后，加快招投標(biāo)領(lǐng)域人工智能大模型個性化研發(fā)，開發(fā)出適應(yīng)不同場景的人工智能大模型，并積極開展推廣應(yīng)用活動。

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