人工智能在公共资源交易领域的应用及发展趋势

［摘 要］目前，我国大部分地区已经建立了“互联网+公共资源交易”模式的电子政务平台，实现了公共资源交易的智能化发展，交易更加透明，节约了大量的时间成本和交易成本，资源配置率也得到提升。但是，公共资源交易过程中仍然存在一些问题，智能化水平有待提升。文章首先阐述人工智能应用于公共资源交易领域的必要性和面临的挑战，提出应用建议，并分析发展趋势。希望人工智能的应用可以促进公共资源交易领域的智能化、高效化发展。

［关键词］人工智能；公共资源交易；应用

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.14.055

［中图分类号］TP18 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）14-0-03

0" " "引 言

在互联网技术、信息加密技术和数据库技术的共同推动下，我国已逐步建立起“互联网+公共资源交易”模式的电子政务平台。这一创新举措显著提升了我国公共资源交易的智能化水平，实现了交易透明化与数据共享。公共资源交易领域涉及大量的信息处理、数据分析以及复杂的决策过程，传统交易中往往依赖于人工操作，效率低且容易出错。实现公共资源交易领域的高效化、智能化是未来发展的趋势，人工智能的发展为实现这一目标提供了无限可能，它不仅提高了交易的效率，还提高了交易的透明度和公正性，资源配置效率得到显著提升。人工智能引入公共资源交易领域，不仅实现了数字化转型与智能升级的目标，而且响应了我国建设高标准市场体系的要求，符合服务型政务理念，激发了企业活力，使市场更加规范化、标准化，并进一步优化了营商环境。

1" " "人工智能应用于公共资源交易领域的必要性

随着社会经济的快速发展，公共资源交易的规模不断扩大、复杂性增加，交易过程中产生了海量的数据，传统的交易方式无法满足实际需求，效率低、容易出错等问题愈发凸显。随着人工智能的应用，加快了公共资源交易领域变革，尤其在数据处理方面表现出显著的优势。首先，与传统人工操作相比，人工智能技术具有处理大量数据、进行复杂分析和快速决策的能力，大大提高了交易的效率和准确性［1］。同时，还可以通过智能算法和预测模型，精准预测市场趋势和竞争状况，为交易决策提供有力支持。其次，人工智能使公共资源交易过程更加透明、公正。在传统的交易方式中，缺乏有效的数据记录和监控机制，容易出现暗箱操作和权力寻租等问题，影响交易的透明度和公平性［1］。但是，人工智能可以自动记录和存储交易数据，保证了数据的完整性，而且不能随意窜改数据，切实保障了整个交易过程的透明度。再次，利用人工智能还可以实时监控和分析交易数据，一旦发现异常情况或者违规操作行为，可以及时采取相应措施进行防范和纠正，减少人为干预和错误。最后，人工智能还可以为行政部门提供强大的监管工具，解决传统监管方式中数据获取和分析的局限性问题，对公共资源交易进行全面、实时和准确的监管，一旦出现违规行为可以及时发现，并发出预警通知，为监管部门提供及时、准确的信息，消除潜在风险。行政部门能够更加快速、准确地作出反应，提高监管的效率和准确性。还可以对市场趋势和潜在风险进行预测，监管部门能够更加精准地制定监管政策和措施，提高监管的

有效性。

2" " "公共资源交易领域应用人工智能面临的挑战

2.1" "缺少标准化交易数据库

在公共资源交易领域，数据的标准化和集中化是一大挑战。目前，各类公共资源交易平台的数据呈分散状态，如政府采购、工程建设、土地交易等项目的交易数据尚未按照统一标准入库，无法直接获取标准化、格式化的数据，制约着人工智能在智能评标等方面的应用。完善的评审数据库对构建智能评标系统至关重要，包括投标人资质、信用、业绩等内容的审查，以及技术标和商务标评审所需的标准化、格式化的清单库［2］。目前，公共资源交易平台与多个官方资信平台的对接尚未完成，还未实现全面的数据资源共享，加上平台历年积累的海量交易数据没有整合和利用，给标准化数据库建设带来很多难题。

2.2" "存在技术缺乏和数据安全保障问题

目前，利用人工智能技术中的深度学习模型，如图像识别、自然语言处理等，已取得了显著的进展。但是，这些模型应用于公共资源交易领域时，其功能往往受到限制，主要在于公共资源交易涉及的数据量巨大、类型多样，如招标文件、合同文本、交易记录等，这些数据既有结构化信息，也有大量的非结构化文本和图像数据。在这种情况下，深度学习模型不仅可以处理大规模数据，还要能够理解和解析复杂的文本和图像信息［3］，确保交易的精确性和公正性。在实际应用中，利用深度学习模型处理这些复杂数据时往往显得力不从心，需要针对公共资源交易领域的特性进行定制化训练，这就需要大量的领域知识和数据资源。由于公共资源交易的特殊性，数据的获取和标注都存在较大的难度。另外，数据安全保障也是一大难题，尤其是交易数据不断增加，涉及大量的敏感信息，如企业机密、个人隐私等，一旦泄露或被滥用，将给相关方带来巨大损失，严重损害公共资源交易的公正性和信任度，如何确保这些数据不被非法访问、窜改或滥用十分关键。

2.3" "技术研发成本过高

首先，人工智能技术研发需要投入大量的资金，尤其是在深度学习等前沿技术领域，模型的训练、优化和应用都需要高性能计算机资源和大容量存储设备，这些设备的购置和维护成本较高。同时，公共资源交易领域有其特殊性，要求人工智能技术能够适应其特定的业务需求和数据特点，不得不进行大量的定制化研发工作，包括数据采集、预处理、模型训练、验证和部署等，这些工作需要专业团队和人才完成，人力资源成本较高。由于技术研发成本过高，给人工智能技术在公共资源交易领域的应用带来诸多困难。

2.4" "缺乏顶层设计

顶层设计是指从整体和战略的高度出发，对技术应用进行规划、设计和指导，当前公共资源交易领域在人工智能应用方面缺乏顶层设计和战略规划。一方面，缺乏顶层设计使得人工智能应用缺乏统一的标准和规范，各个地区或部门可能各自为政，采用不同的技术标准和解决方案，数据格式不统一、系统不兼容，严重影响数据的有效利用和算法的准确性，造成资源浪费，形成技术壁垒，而且缺乏统一的规划和指导，也使得技术应用难以形成合力，影响整体效果。另一方面，没有长远的规划和考虑，技术应用可能只是短期的、临时的，难以形成长效机制，给技术升级和发展带来困难。另外，缺乏政策支持和资金投入，使得一些地区或部门难以承担高昂的研发成本，影响人工智能技术的广泛应用。

3" " "人工智能在公共资源交易领域的应用建议

3.1" "建设标准化交易数据库

为了使人工智能在公共资源交易领域发挥作用，首要任务是建设一个标准化、集中化的交易数据库作为所有交易活动的核心枢纽，确保数据的准确性、一致性和实时性。在建设过程中，必须明确数据标准，统一数据格式，确保各类交易数据能够兼容，强化与各类官方资信平台的合作，实现数据资源的全面共享，打破信息壁垒。对于历年累积的海量交易数据，应采用先进的数据挖掘和分析技术，提取有价值的信息，形成结构化的数据条目，为智能评标等应用打下坚实的数据基础。一个标准化、高效能的交易数据库将为人工智能在公共资源交易领域的应用提供有力支撑，推动交易流程的优化、监管水平的提升以及服务质量的改进。

3.2" "加大技术研发力度

为推动深度学习模型在公共资源交易领域的应用，应提高数据处理智能化水平，加大技术研发投入，组织跨学科的研究团队，结合公共资源交易的特点，开发定制化的深度学习模型。同时，加强与高校和研究机构的合作，引入更多领域的知识和数据资源，提升模型的训练效果和准确性［4］。另外，要完善数据安全机制，制定严格的数据管理制度，明确数据的采集、存储、传输和使用规范，采用先进的加密技术和访问控制机制，防止数据泄露和滥用，提高数据安全保障水平。

3.3" "加大资金投入和政策支持力度

为了降低人工智能在公共资源交易领域的技术研发成本，可以从以下方面入手：首先，加大政府支持与政策引导力度。政府可以设立专项资金，专门用于支持人工智能在公共资源交易领域的研发项目，减轻企业经济压力，还可以引导资金流向该领域，促进其发展。对于投入人工智能技术研发的企业和研究机构，政府可以给予一定的税收优惠政策，进一步激发其研发热情。针对公共资源交易领域发展现状，可以制定相关政策，鼓励企业和研究机构进行技术创新，明确技术研发的方向和目标，发挥政府政策导向作用。其次，加强资源整合与共享。企业、高校和研究机构之间应加强合作，共同研发和推广人工智能技术，实现资源的共享，还可以促进技术的交流和进步。同时，建立公共服务平台，为企业和研究机构提供人工智能技术的测试、验证和应用环境，降低其研发成本。再次，应加大人才培养与引进力度，培养更多的专业人才，为未来发展储备人才，并通过人才引进计划，吸引国内外优秀人才参与人工智能在公共资源交易领域应用的研发工作。最后，加大创新驱动与成果转化力度，构建奖励机制，对在人工智能技术研发中取得突出成果的企业和研究机构给予奖励，鼓励其持续创新，并通过加强产学研合作，推动科研成果的转化和应用，提高技术的核心竞争力，同时促进经济的发展。

3.4" "加强顶层设计

为推动人工智能技术在公共资源交易领域中的应用，必须做好顶层设计。首先，强化整体规划和战略布局，发挥政府主导作用，从国家层面出发，制定公共资源交易领域人工智能应用的顶层设计和战略规划，包括明确技术应用的发展方向、目标、重点任务和保障措施，确保各地区和部门在技术应用上形成合力，避免资源浪费，打破技术壁垒［5］。其次，应建立统一的技术标准和规范、数据交换格式，解决数据格式不统一、系统不兼容的问题，确保不同地区和部门之间的数据能够无缝对接与共享，提高各方对标准的认识水平并加大执行力度。最后，公共资源交易涉及多个部门和地区，需要推动跨部门、跨地区的协同合作，共同深化人工智能应用，可以通过建立合作机制、定期召开协调会议等方式，加强沟通和协作，共同解决技术应用中的问题。

4" " "发展趋势

人工智能在公共资源交易领域的发展趋势表现为技术持续创新、应用不断深化、数据驱动决策和跨界融合4个方面。第一，人工智能技术不断成熟，深度学习、自然语言处理等技术持续创新，为公共资源交易领域提供更高效、准确的解决方案。第二，人工智能将从简单的辅助工具逐步发展为全流程智能化管理，包括智能评标、智能监管等，提高交易效率和公正性。第三，数据将成为驱动决策的关键因素。通过大数据分析和挖掘，人工智能可以帮助决策者准确地把握市场发展趋势，制定更科学的政策。第四，跨界融合将成为新趋势［6］。人工智能将与云计算、区块链等技术结合，为公共资源交易领域带来更加全面、高效的解决方案。人工智能在公共资源交易领域应用的前景广阔。

5" " "结束语

人工智能在公共资源交易领域的应用及发展呈现出积极态势，当前人工智能已广泛应用于公共资源交易的多个环节，如智能评标、智能监管、智能服务等，显著提升了交易效率与公正性。随着技术的不断进步，人工智能在数据分析、预测市场趋势等方面的能力也在持续增强，为决策提供有力支持。展望未来，随着技术的不断创新和突破，人工智能将更深入地应用于交易的各个环节，实现更高级别的智能化，而且人工智能与云计算、区块链等技术结合，能够共同推动公共资源交易领域的变革。

主要参考文献

［1］谢善娇，陈奕，黄馨玥，等.人工智能在公共资源交易领域的应用及发展［J］.中国招标，2023（10）：101-103.

［2］孟亦奇，金家明.浅谈公共资源交易平台服务的智能化发展［J］.改革与开放，2023（17）：8-13.

［3］王丛虎，李瑞琪.公共资源交易的新征程与新格局：模式创新［J］.产权导刊，2023（6）：23-27.

［4］孟亦奇.关于公共资源交易智能化改革的实践和研究［J］.中国招标，2022（8）：70-72.

［5］岳萌萌.大数据技术在公共资源交易平台的应用研究［D］.郑州：华北水利水电大学，2023.

［6］康勇.S省公共资源交易中心数字化转型案例研究［D］.南昌：江西财经大学，2021.