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摘要:随着技术发展水平的提升,评标工作已经实现了智能化发展,评标单位通过合理运用大数据技术以及AI技术,有助于提高智能评标管理效果,但是由于应用时间比较短,还需要相关工作人员结合具体情况不断优化智能辅助评标管理方式,确保大数据技术、AI技术的应用优势充分发挥出来。本文首先分析智能辅助评标系统的特征,其次探讨智能辅助评标系统的设计方式,以期对相关研究产生一定的参考价值。
关键词:大数据与AI技术;智能辅助评标;应用
引言:在评标管理要求不断提高的背景下,评标单位通过融合运用大数据技术、AI技术可以有效提高评标管理效果。因此很多评标单位争相使用智能辅助评标方式,通过设计智能评标技术应用方案,使评标工作处于有据可依的状态。
1智能辅助评标系统的特征
在大数据技术、AI技术支持下创建的智能辅助评标系统需要利用大数据技术开展数据识别工作,为后续智能辅助评标提供充足的数据参考依据。通过使用深度学习方式顺利识别非结构数据基本内容,可以顺利地将非结构数据转化为结构数据,通过智能开展投标响应情况对比分析、招标要求分析,确定清楚投标文件是否可以正常通过审查[1]。
智能辅助投标系统能够自行标记出不满足招标要求的投标文件,保证专家可以开展有针对性地评审管理工作,降低其在评标期间产生的重复性工作,不断提升评标管理效率。评标系统可以模仿专家的评分规律、评分标准,搜集历史数据中打分关键点的提示内容,借助人工智能算法确定招标文件、详标情况、评标得分的关系模型,反复验证评标结果的准速度。人工智能模型可以在开展智能评标辅助工作的时候,准确给出评标分值,确保评标过程的客观性。
2智能辅助评标系统的设计方式
2.1建立基础数据库
通过合理运用大数据技术,能够精准识别评标流程中需要使用的数据信息,保证招标单位可以顺利整合管理供应商绩效评价情况、资质情况、业绩水平、信用信息,为后续规范开展智能辅助评标管理工作提供充足的数据参考依据。
2.2采集数据
投标单位通过合理运用人工智能技术,及时向智能投标辅助系统中输入结构化数据、投标响应数据、非结构化技术方案、评标专家历史打分情况、投标人历史中标履约情况,在深度学习的帮助下顺利识别非结构化数据,将其转化为结构化数据。
2.3初评
通过智能对比分析投标文件和要求存在的差异性,逐一标记清楚投标文件是否顺利通过符合性审查管理。对于已经通过审查的投标单位供应资质、资格预审信息进行审核,标记出不符合招标规定的响应问题,安排专家开展有针对性地评审管理工作,降低评标工作中产生的重复性工作,有助于进一步提升评标管理效率。
2.4详标环节
智能评标系统可以使用人工智能算法确定招标文件中的关键内容,确定各种要素以及得分的关系模型,通过反复验证模型使用效果,展开有针对性地优化调整,确保人工智能模型经过调整可以快速定位投标内容进行打分,避免安排人工评标造成主观因素对评标结果产生过多影响[2]。
2.5采购标准管理方式
在大数据技术AI技术的支持下,智能辅助投标系统可以顺利识别出投标文件中的关键技术参数,能够将这些结构化数据详细记录下来,通过研究确定抽检值和投标值存在的差异性,确定技术参数在稳定性、一致性方面是否会产生异常问题,便于管理人员综合评估技术参数的安全稳定性以及一致性,可以对投标单位技术能力展开全面评价,便于筛选出最合适的中标单位。
2.6评价管理
在大数据技术、AI技术的辅助下,开展评标工作的时候可以直接对接社会征信系统,自动采集投标单位的信用信息,综合评估其技术能力以及履约能力,自动采集供应商信用信息以后,将其创建为评标模型,即可顺利实现智能评标管理目标。
3智能辅助评标系统
现如今,图像识别技术、语言处理技术水平比较高,能够顺利识别招标文件,直接从投标文件内顺利提取出主要数据。在人工智能技术发展水平不断提升的背景下,智能评标系统具有模拟人类决策的能力,从数据层面分析,很多基础数据库运用的时间比较长,内部存在很多历史招标数据,不能满足人工智能模型的训练管理要求。从实施层面分析,很多公司已经运用了辅助评标工具,但是这些工具大都只能从一个维度提供评标管理依据,综合性不强。因此公司需要及时引进基于大数据技术、AI技术的智能辅助评标系统, 在招投标阶段实现智能投标管理目标。
3.1归类数据
通过将与评标有关的数据归类、整合在一起,从多个角度对数据输出情况展开分析,有助于提高评标结果、评分的准确性。通过安排智能辅助评标系统模拟专家思维,对投标信息以及评标要求开展匹配性分析,依次进行分离处理、标注处理,工作任务量相对比较大、施工难度相对比较高[3]。
3.2数据转化
在大数据技术以及AI技术的帮助下,智能评标系统能够将非结构数据转化为结构数据,在编制招标文件的时候即可顺利开展结构化处理工作,能够规范管理投标人的投标文件,通过综合分析投标内容,公平选出投标单位。
4智能辅助评标的应用优势
在评标管理方面,存在并未实现信息共享目标、信息利用率比较低的问题,以前大都会使用人工投标方式,评标专家需要对每个投标文件的要素展开对比分析,整个评标过程耗费的时间比较长,在评分时受主观因素影响比较大,将会影响评标结果的准确性。受到利益影响,人工评标过程中容易产生不公平现象,可能会出现中标结果与实际情况不符的问题。但是评标工作又会对项目建设质量产生直接影响,如果在中标单位选择方面出现问题,可能会使后续质量受到波及。
为了避免产生类似问题,我国在招投标方面做出了很多尝试,将很多先进的技术运用在评标工作中,希望在技术支持下顺利实现智能投标管理目标,经过对比分析可以发现,大数据技术以及AI技术的使用,能够使整个投标过程公平公正地进行,借助大数据挖掘技术、大数据分析技术综合评估所有投标单位的综合情况,出于全面考虑,选出最优结果,在一定程度上可以避免在招投标过程中出现问题。
智能辅助投标系统的应用优势在于信息分析得比较全面、信息整合效果比较好、分析结果相对比较准确,可以为确定最终中标单位提供很多数据参考依据。
在大数据技术、AI技术发展水平不断提高的背景下,将这些先进技术运用在智能辅助评标管理中,可以实现自动化评标目标、智能辅助评标目标。通过引进投标单位的信用情况、行政奖惩情况,核查投标单位的资质情况、绩效评价、产能情况等相关信息,为后续评标阶段提供信息安全保障[4]。
在大数据技术、AI技术的支持下,有助于进一步提升评标管理效率,可以避免在投标过程中产生人为干预情况,减少由于评标专家主观臆断造成滥用评分软件引发的评标不公平现象,能够选出真正对面招标要求的中标单位,有助于提升评标工作质量。
结论:综上所述,在大数据技术、AI技术的支持下,智能评标管理系统已经广泛运用在评标工作中,能够对接征信系统全面了解投标单位的信用情况、技术能力,对投标文件、投标单位展开全面分析,经过对比分析公平选择中标单位。
参考文献:
[1]王微.基于大数据与云计算的智能化评标系统研究与实现[J].网络安全技术与应用,2022(08):59-60.
[2]李小飞,杨其,李媛,聂琪鹤.大数据与AI技术在智能辅助评标中的应用[J].集成电路应用,2021,38(09):54-55.
[3]武珺.以“大数据”为技术的电子招标初探[J].吉林广播电视大学学报,2020(11):66-67+75.
[4]任永峰,王昊,张威,张立红.大数据在评标专家库中的应用[J].南方农机,2019,50(02):172-173.