政府采購要擁抱AI 才能掌控AI

【當AI遇上采購】

政府采購要擁抱AI 才能掌控AI

■ 劉杰鵬

AI是當今世界對各行各業帶來沖擊的最大的不確定性因素。碰撞會有兩個結果，可能擦出火花，也可能一地殘渣。但正是這種碰撞，讓AI與政府采購活動的結合充滿了想象，并且讓我們有一種沖動，去把這種碰撞引向火花的方向。

政府采購活動為什么需要AI

作為一種公權力主導的經濟活動，政府采購活動的首要原則是公平公正。AI工具不會受到感情、品牌等主觀因素的影響，能夠客觀甚至“冷血”地看待采購活動的每個關鍵環節。今天我們看到的很多政府采購的違規違法問題，歸根結底是人的問題，AI的使用一定程度上會規避人在活動執行中的私利行為。

政府采購活動同時兼具公共服務的重要職能。公共服務的核心是效率，而效率正是AI工具最原始、最根本的核心優勢，特別是在一些易識別、重復性勞動、評審標準簡單的場景下，AI可以大大縮減時間。

哪些場景可以使用AI

我們從兩個層面來看政府采購市場和活動，一邊是供給側，一邊是需求側，兩側的主體都可以使用AI工具來提升參與采購活動的質量。

供給側的供應商很大的一個痛點是制作標書。從拿到招標文件開始，供應商項目團隊就進入了備受煎熬的狀態，梳理廢標項、整理產品、服務體系、供貨方案等等都需要人工進行處理。目前，這些信息在供應商內部都有不同程度的結構化數據積累，已經有一些公司開始自己編寫AI工具做詳盡的分析和整理，逐步形成標準化的資源池。

當供應商擁有較大規模的歷史投標文件和招標文件數據庫時，就可以根據自己所在行業特點、經驗、競爭情況去編寫個性化的小模型，甚至再加入競品的產品、規格、價格等信息，去設計有針對性的投標文件框架和模板。

從需求側來看，我們則按照整個采購活動的流程，逐步分析哪些環節可以使用AI工具進行輔助和決策。政府采購活動的觸發是由采購需求開始的，首先在采購需求標準制定上，采購人、集采機構可以通過大量公開數據的收集，利用AI工具去鎖定同級單位、同行業單位、同時間周期內、同預算標準內的歷史需求，快速分析出最通用、最普適的產品需求，再結合一定的實際情況去形成自己的需求標準。這樣的標準來源于市場一線，有大量的數據、案例作為支撐，具有較高的公信力和說服力。

采購需求標準明晰后，進入采購環節，采購文件（或招標文件）的生成也是集采機構工作人員比較頭痛的工作。參照以上供應商端的做法，集采機構也可以有不同品類、不同采購方式的采購文件資源池。

進入到評審環節后，如果是最低評標價法，AI可以替代評審委員會直接進行評審。全部實質性要求是否滿足、哪個供應商報價最低，實現上述技術功能的模型是非常容易進行搭建的。但當前階段仍要保持評審委員會的存在，對結果進行復核。如果是綜合評分法，AI可以在資格審查、不同供應商標書查重等方面發揮巨大作用。在有限的評審時間內，評審委員會需要面對眾多供應商所提供的幾百上千頁的投標文件，發現其中相近或相同內容并不容易，而這恰恰是AI的強項。

在履約環節，將履約承諾與驗收憑證打通，AI可以精準高效地評判中標供應商的履約質量，為違約處罰快速提供依據。

AI雖好 使用不易

AI是一個邊投入邊收效，甚至先投入后收效的工具。在投入收益比上，目前沒有特別明確的閉環經驗，導致采購人、集采機構、監管機構缺乏投入動力。在數據要素激活、數字資產盤活、數字經濟發展的大環境下，我們可以嘗試與同級大數據局、政數局兄弟部門的聯動，將歷史數據做成數據產品進行市場化運營，一方面推動AI技術在政府采購活動中的普及，另一方面通過市場收益反哺前期AI投入，從而形成閉環。

政府采購活動中AI應用的另一個難點是人才支撐。AI在輔助和協助業務構建的過程中需要復合型人才的支撐，既要對政府采購流程、法律法規等有比較深入的了解，又要對AI原理有一定認知，這樣才能把AI需求梳理明確，在參數的設定上更加科學，在模型的構建上更加準確。

作者單位：軟通動力（同方計算機）

本報擁有此文版權，若需轉載或復制，請注明來源于中國政府采購報，標注作者，并保持文章的完整性。否則，將追究法律責任。