智慧监管在公共采购中的应用

人工智能+公共资源交易研报总结

一、人工智能+政策为智慧监管奠定基础

• 时代发展要求：高标准市场体系、统一大市场、公共资源交易市场高质量发展推动新型技术应用，人工智能+广泛应用。
• 国家政策积极推进：
  • 2024年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动。
  • 2025年《政府工作报告》将“人工智能+”行动深化为国家重大战略。
  • 国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，六大重点领域包括治理能力，提出2027年实现广泛深度融合，2030年全面赋能高质量发展。
• 科技基础已奠定：
  • 2024年人工智能产业规模突破9000亿元，连续多年保持20%以上增长率，企业超5300家，全球占比约15%。
  • 截至2025年7月，中国已发布1509个大模型，居世界首位；8月31日，538款生成式人工智能服务完成备案。
• 赋能效果显著：政务大模型“文本+机器人”分流近三分之一人工服务，提升政务服务效率。

二、人工智能应用公共采购的场景

• 人工智能实现智慧监管的逻辑：
  • 智能问答：从“数据驱动”到“知识驱动”，从“被动提问”到“主动联想”。
  • 决策分析：从“相关分析”到“因果推理”，从“理性人”到“社会人”。
  • 协助监督：从“研究者”到“人机交互系统”，从“社会解释”到“社会预测”。
• 人工智能+应用于公共采购的作用：
  • 招标阶段：助力招标文件编制、合规审查。
  • 投标阶段：助力投标文件合规性审查、信息整合。
  • 开标阶段：智能唱标、数据录入，发现串标线索。
  • 评标阶段：辅助评审、异常监控。
  • 定标阶段：数据追溯、风险分析。
• 人工智能+公共资源交易现状与场景：
  • 贵州省“人工智能辅助评标”：客观评审自动提取比对，主观分评审多模态数据识别，提高效率、减少人为干预。
  • 海南省“机器管招投标”：自动匹配资格、识别串标、筛选入围、全流程机器评标，已完成479个项目，交易金额295.51亿元。
  • 西藏自治区“人工智能识别”：清标环节系统否决3家违规投标，评标环节智能系统推荐5名入围企业，最终中标人符合系统推荐。
  • 湖南省人工智能客服答疑/长沙市交易中心的智能评审：接入Deepseek、通义千问等大模型，实现常见问题秒级响应、深度解析。
  • 安徽合肥公共资源交易管理局：印发《合肥公共资源交易大模型开发建设与应用管理暂行办法》，探索“人工智能+招标投标”新模式。

三、人工智能+公共资源交易问题分析

• 数据安全与隐私保护问题：敏感信息泄露破坏市场公平性，需遵守《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》。
• 算法偏见问题：训练数据偏差导致算法产生偏见，影响竞争结果。
• 人机协同问题：复杂决策仍需人类专家判断，当前人机协作模式待完善。
• 算力成本均衡与可持续发展问题：技术提供者收益难以覆盖成本，商业模式不可持续。
• 法律法规脱节问题：算法黑箱特性导致问题线索难以定性立案，需立法支持。

四、人工智能+公共资源交易实现路径

• 从部分智能化走向全流程智能化：实现招标、投标、开标、评标、定标全流程自动化。
• 深化人工智能与区块链、物联网等新兴技术融合：区块链提高监管透明度，物联网实现实时监控和数据采集。
• 人工智能技术重塑招投标行业生态：新型企业涌现，复合型人才需求增加，形成开放协同的生态系统。
• 法律与制度交织形成系统性保障：推动“人工智能+公共资源交易”立法，固化成熟做法为刚性制度，护航技术发展。