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(yè)帶來沖擊的最大的不確定性因素。碰撞會有兩個結(jié)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(jié)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(quán)力主導的經(jīng)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(huán)節(jié)。今天我們看到的很多政府采購的違規(guī)違法問題，歸根結(jié)底是人的問題，AI的使用一定程度上會規(guī)避人在活動執(zhí)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(yōu)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(cè)，一邊是需求側(cè)，兩側(cè)的主體都可以使用AI工具來提升參與采購活動的質(zhì)量。

供給側(cè)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(tài)，梳理廢標項、整理產(chǎn)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(nèi)部都有不同程度的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)積累，已經(jīng)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(guī)模的歷史投標文件和招標文件數(shù)據(jù)庫時，就可以根據(jù)自己所在行業(yè)特點、經(jīng)驗、競爭情況去編寫個性化的小模型，甚至再加入競品的產(chǎn)品、規(guī)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(cè)來看，我們則按照整個采購活動的流程，逐步分析哪些環(huán)節(jié)可以使用AI工具進行輔助和決策。政府采購活動的觸發(fā)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(gòu)可以通過大量公開數(shù)據(jù)的收集，利用AI工具去鎖定同級單位、同行業(yè)單位、同時間周期內(nèi)、同預算標準內(nèi)的歷史需求，快速分析出最通用、最普適的產(chǎn)品需求，再結(jié)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(shù)據(jù)、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(huán)節(jié)，采購文件（或招標文件）的生成也是集采機構(gòu)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(gòu)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(huán)節(jié)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(zhì)性要求是否滿足、哪個供應商報價最低，實現(xiàn)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(jié)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(fā)揮巨大作用。在有限的評審時間內(nèi)，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(fā)現(xiàn)其中相近或相同內(nèi)容并不容易，而這恰恰是AI的強項。

在履約環(huán)節(jié)，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(zhì)量，為違約處罰快速提供依據(jù)。

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(huán)經(jīng)驗，導致采購人、集采機構(gòu)、監(jiān)管機構(gòu)缺乏投入動力。在數(shù)據(jù)要素激活、數(shù)字資產(chǎn)盤活、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的大環(huán)境下，我們可以嘗試與同級大數(shù)據(jù)局、政數(shù)局兄弟部門的聯(lián)動，將歷史數(shù)據(jù)做成數(shù)據(jù)產(chǎn)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(huán)。

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(xié)助業(yè)務構(gòu)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(guī)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(shù)的設定上更加科學，在模型的構(gòu)建上更加準確。

作者單位：軟通動力（同方計算機）

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