智慧监管在公共采购中的应用

王丛虎 中国人民大学公共管理学院纪检监察学院教授中国人民大学公共资源交易研究中心主任 主要内容 •一、人工智能+政策为智慧监管奠定基础•二、人工智能+交易场景应用初见成效•三、人工智能+智慧监管存在问题分析•四、人工智能+公共资源交易实现路径 一、人工智能+政策为智慧监管奠定基础 （一）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——新型技术的应用——人工智能+广泛应用 一、人工智能+政策为智慧监管奠定基础 •（二）国家政策积极推进 •1.2024年《政府工作报告》指出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。” •这是“人工智能+”首次写入政府工作报告。 •2.2025年《政府工作报告》指出：“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。” •“人工智能+”行动成为了深化实施的国家重大战略。 一、人工智能+政策为智慧监管奠定基础 3.2025年，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》“人工智能+”的六大重点领域：科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作。 （五）“人工智能+”治理能力：1.开创社会治理人机共生新图景。加快人工智能在各类公共资源招标投标活动中的应用，提升智能交易服务和监管水平。 “到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合；到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展；到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。” 一、人工智能+政策为智慧监管奠定基础 4.科技基础已经奠定： 我国“人工智能+”产业近年来呈现爆发式增长，综合实力实现整体性、系统性跃升。 根据中国信通院测算，2024年我国人工智能产业规模突破9000亿元，连续多年保持20％以上的增长率。我国人工智能企业超5300家，全球占比约15％。 截至2025年7月，我国已发布1509个大模型，居世界首位。生成式人工智能产品数量迅猛增长，截至2025年8月31日，累计有538款生成式人工智能服务完成备案，263款生成式人工智能应用或功能完成登记。 一、人工智能+政策为智慧监管奠定基础 •“人工智能+”已深入各行各业，展现出显著的赋能效果。 •尤其是2025年以来，国产开源大模型的技术突破吸引各地区各部门主动性接入，整体呈现出技术能力加速落地、系统建设不断完善的良好态势。 •政务大模型“文本＋机器人”分流了近三分之一的人工服务，智能派单和智能预审替代了近一半的人工服务，有效提升了政务服务效率和服务质量。 二、人工智能应用公共采购的场景 (一）人工智能实现智慧监管的逻辑 “人工智能+”依托人工智能技术，如深度学习、大数据分析和自然语言处理等，使各行业具备类人的感知、推理、学习、理解和交互等能力，进而实现对海量数据的处理和分析，为决策提供科学依据：即具有人的思维和处理能力！ 1.智能问答的提升逻辑：“数据驱动”向“知识驱动”跃升，“被动提问”向“主动联想”跃升； 2.决策分析的发展逻辑：分析方法由“相关分析”向“因果推理”演进，研究视角从“理性人”向“社会人”延伸； 3.协助监督的进步逻辑：行为主体由“研究者”向“人机交互系统”主导，目标从“社会解释”向“社会预测”扩展 二、人工智能应用公共采购的场景 （二）人工智能+应用于公共采购的作用 1）招标阶段：“人工智能+”助力于招标文件编制、合规审查等环节。2）投标阶段：“人工智能+”助力于投标文件合规性审查、信息整合等环节。3）开标阶段：“人工智能+”助力于智能唱标、数据录入等环节。发现串标线索等。4）评标阶段：“人工智能+”助力于辅助评审、异常监控等环节。5）定标阶段：“人工智能+”助力于数据追溯、风险分析等环节。 二、人工智能应用公共采购的场景 （三）人工智能+公共资源交易现状与场景 案例1.贵州省“人工智能辅助评标” •贵州省通过建设智能评审系统，推进“人机协作”，提高评审效率，减少人为干预，促进公平竞争。•在客观评审部分，“人工智能+辅助评标”系统根据招标文件范本，梳理出44个客观评审点，依托“全省一张网”归集的企业资质等数据，由系统按照评审点自动提取比对，生成评审结果供专家复核。•在主观分评审部分，“人工智能+辅助评标”系统依托招标文件范本明确九大评审项，结合行业政策和技术规范，梳理出256个评审点，采用多模态数据识别、混合专家模型等技术，生成评审意见供专家进行复核。 二、人工智能应用公共采购的场景 典型案例2.海南省“机器管招投标” •海南省通过推行“机器管招投标”，已经实现自动匹配投标资格条件、自动获取企业投标信息、自动识别串通投标文件、自动比对筛选入围企业、全流程“机器”自动评标、自动确定中标候选人。 •海南省各市县以“机器管招投标”系统完成工程施工项目招标479个项目，513个标段，总交易金额295.51亿元，中标金额276.99亿元。 •“机器评”结束后，根据相关法规要求，将由专家进行复核，截至目前，尚没有专家提出有效依据推翻机器评审结果。 二、人工智能应用公共采购的场景 •典型案例3.西藏自治区的“人工智能识别” •教育厅于2025年7月14日在自治区公共资源交易中心门户网站发布7.29亿元西藏完全中学（成都）招标公告，施工项目评定分离。 •智能化招投标系统推荐不排序的前五名入围企业，招标人自行组织确定中标人。社会关注度较高：投标截止时间，系统显示报名或关注施工企业达到1780家，实际提交投标文件企业46家：国企21家、央企15家、民企10家。 二、人工智能应用公共采购的场景 •清标环节系统否决投标3家：其中四川省某建设有限公司和甘肃省某集团有限责任公司投标文件加密锁号一致，系统判断为涉嫌串通投标，依照相关规定被否决投标；西藏某有限公司投标报价文件中，清标系统分析识别出1050条清单报价超过合理价格范围，系统判断为投标报价存在畸高畸低、不均衡、不合理报价，依据招标文件约定否决投标。 •评标环节智能评标系统识别：对进入实质性评审的43家企业，依据招标文件规定的评标办法，在形式、响应、资格等方面进行自动评审、打分及排名，初步确定前5名的企业拟推荐入围企业。 二、人工智能应用公共采购的场景 •定标阶段： •西藏自治区教育厅于8月12日组织开展了定标会议。定标过程参照《西藏自治区房屋建筑和市政基础设施工程招标人自主定标导则》（藏建招〔2025〕112号）有关规定和程序，依规组建了定标委员会，并采用票决方式，对5名中标候选人从企业实力、信誉、合同履约能力、项目团队现场答辩情况等进行综合评分，最终确定某集团有限公司为中标人。 •经后续比对，招标人确定的中标人与系统推荐的第一中标候选人为同一家企业，充分论证了系统评标结果的科学性、合理性。 二、人工智能应用公共采购的场景 案例4.湖南省人工智能客服答疑/长沙市交易中心的智能评审 •湖南省多地公共资源交易平台接入Deepseek、通义千问等人工智能大模型，依托公共资源交易服务知识库，整合了政策法规、常见问题、办事指南等高频服务事项，覆盖工程建设、政府采购、国有资产、国有资源等五大业务领域，可应用于常见问题答复、交易业务咨询、系统操作指导、政策法规索引等多个服务场景。 •通过集成语音输入、多轮对话、语义识别、深度学习等功能，智能客服可实现常见问题秒级响应、深度解析与即时解答，并支持文档及多媒体内容推送、关联问题推荐，有效地打破了传统服务的时间与空间限制。 二、人工智能应用公共采购的场景 案例5.安徽合肥公共资源交易管理局 •安徽省合肥市公共资源交易监督管理局（以下简称公管局）日前印发《合肥公共资源交易大模型开发建设与应用管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》），进一步促进合肥公共资源交易大模型（以下简称大模型）在招标投标领域的创新应用。 •对于当前存在的招标人主体责任落实不到位、投标人围标串标、评标专家不公正、不专业等突出问题，传统技术手段难以根治。为加快AI等新技术在招标投标领域创新应用，合肥市公管局积极探索“人工智能+招标投标”新模式，创建了以算力为前提、数据为基础、模型为核心、应用场景为重点的大模型。 三、人工智能+公共资源交易问题分析 •（一）数据安全与隐私保护问题 •在招投标过程中，涉及大量敏感信息，包括企业的商业机密、财务数据、技术方案，以及个人的身份信息、联系方式等。这些数据一旦泄露，将给企业和个人带来严重的损失，同时也会破坏招投标市场的公平性和信任环境。 •2023年，某地区的招投标平台因数据安全防护措施不完善，导致部分投标企业的商业机密被泄露，引发了一系列法律纠纷和市场动荡，给相关企业造成了巨大的经济损失。 •《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》 三、人工智能+公共资源交易问题分析 •（二）算法偏见问题 •AI算法是基于大量的数据进行训练的，如果训练数据存在偏差或不完整，就可能导致算法产生偏见，从而影响招投标结果的公正性。 •在一些涉及供应商选择的招投标项目中，如果训练数据中存在对某些地区或企业的偏见，AI算法可能会在评估供应商时给予这些地区或企业不合理的优势或劣势，导致不公平的竞争结果。 三、人工智能+公共资源交易问题分析 •（三）人机协同问题 •虽然AI技术能够自动化处理许多招投标任务，但在一些复杂的决策场景中，仍需要人类专家的专业判断和经验。 •在评标过程中，对于一些创新性的技术方案或复杂的商务条款，AI可能无法完全理解其内涵和价值，需要评标专家进行深入分析和评估。 •然而，目前人机协作的模式和机制还不够完善，容易出现沟通不畅、职责不清等问题。 三、人工智能+公共资源交易问题分析 •（四）算力成本均衡与可持续发展问题 •在人工智能领域，技术提供者获得的收益普遍难以覆盖其算力成本，这种不可持续的商业模式可能会阻碍人工智能+公共资源交易的未来发展。•以ChatGPT为例，订阅营收仅能覆盖投资成本的十分之一，反映出大模型发展的泡沫化趋势。•随客户量不断提升的边际成本，使得人工智能企业不再适用于传统的互联网盈利模式。 三、人工智能+公共资源交易问题分析 •（五）法律法规脱节问题 •由于人工智能算法的黑箱特性，人工智能+公共资源交易系统发现的问题线索依据现行法律法规难以定性、难以立案查处。 •机器管招投标的评审结果在《招标投标法》的现行框架内不具有明确的法律效力，容易诱发潜在的诉讼问题。 •2023年，某地区通过人工智能+公共资源交易系统发现了一些投标违规企业，但因缺乏法律授权，仅能作一般处罚。 •合肥公管局出台智慧监管办法：直接可以确定围串标 四、人工智能+公共资源交易实现路径 •（一）从部分智能化走向全流程智能化 •随着AI技术的不断进步，未来招投标活动有望实现从招标信息发布、投标文件编制与提交、开标、评标到定标全流程的智能化。招标方只需输入项目的基本信息和需求，AI系统即可自动生成完整的招标文件，包括详细的技术规格、商务条款、评标标准等内容，并通过智能算法精准匹配潜在的投标方，自动发送招标邀请。投标方则可借助智能投标工具，快速生成符合要求的投标文件，并根据AI的分析和建议，优化投标策略。开标环节将实现完全自动化，由AI系统自动完成投标文件的解密、唱标等操作，确保开标过程的公正、透明和高效。评标阶段，AI评标系统将能够更加全面、深入地分析投标文件，不仅能够准确评估技术方案和商务报价的合理性，还能对投标企业的综合实力、发展潜力等进行多维度的评估，为招标方提供更加科学、准确的中标推荐。 四、人工智能+公共资源交易实现路径 •（二）深化人工智能与区块链、物联网等新兴技术融合 •区块链的可追溯性使得招投标过程中的每一个环节都可查询和追溯，提高了监管的透明度和效率，有效遏制围标串标等违法违规行为的发生。 •物联网技术则可实现对招投标现场设备、物资以及项目实施过程的实时