【業內觀點】

升級信息技術平臺為評審專家精準畫像

■ 施穎奕

未來，評審專家管理科學化與精細化是大勢所趨，而這需要推動革新現有信息技術平臺，構建一個高效精準的評審生態系統。筆者認為，變革的核心在于利用大數據、人工智能等技術，實現專家管理的網絡化和信息化，為每位評審專家繪制出精準的個人畫像，深度挖掘評審專家的多維度數據，如學術背景、工作履歷、研究成果、評審經歷乃至獨特的專業偏好等，從而構建一個細致入微且高度準確的專家特征標簽體系，便于相關部門加強對評審專家的管理。

實現信息共享

專家畫像作為對評審專家個體特征的精準刻畫，依托于高價值密度與高度可信的數據集，廣泛應用于項目管理與人才評估領域，為專家的綜合評價提供了詳實的數據支撐。

在優化評審專家管理體系的進程中，筆者認為，應聚焦于消除“庫內”專家信息與“庫外”多領域數據之間的壁壘，力求實現信息的全方位共享與無縫整合。一方面，需要評審專家主動申報與利用系統自動抓取、智能處理相結合，高效匯集并展示專家的基礎信息、項目信息、考核信息等“庫內”核心信息。另一方面，需要構建統一數據交換平臺，將評審專家“庫內”的信息數據與“庫外”的公共資源交易、稅務、社保、銀行、市場監管、行政執法、法院辦案系統等多元數據深度融合，勾勒出評審專家個人畫像圖。

筆者認為，數據互聯互通有利于打破信息孤島，豐富評審專家畫像的層次與精度，促進跨機構、跨行業的協同監管。信息共享也將為評審專家的甄選、專業能力提升及績效評估提供更加全面、科學的參考依據，有力推動評審專家隊伍整體素質提升與管理規范。

實施多維管理

一方面，基于畫像結果，可定制個性化方案，為評審專家提供具有針對性的培訓、信息完善建議等，促進評審專家的專業成長與規范化操作。另一方面，比對畫像信息，及時發現并識別潛在風險點，從而觸發及時有效的管理干預措施。以浙江省余姚市為例，該市圍繞專家入庫、抽取、行權等全鏈條監督需求，構建了一個涵蓋征聘引入、隨機抽取、獨立行權、能力評估、有序退出等五大環節的監管框架，特別關注對關聯回避原則的執行監督、抽取過程的合規性審查以及專家履職行為的異常監測，為監管部門提供精準的風險防控參考。

評審專家是為項目品質與效益把關的關鍵角色，其管理水平成為衡量采購活動公正性與透明度的重要標尺。構建標準化、高效能的專家管理體系，需要強化評審紀律的剛性執行，深化廉政建設，不斷提升評審專家的綜合素質與專業素養。優化現有制度框架并升級管理平臺，有利于實現對評審專家的精細化與多維度管理。

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