數據要素是數字經濟時代的重要戰略資源。2024年政府工作報告中提出深入推進數字經濟創新發展，制定支持數字經濟高質量發展政策，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合；深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。
在數字經濟背景下，借助科技賦能加快招標采購領域的數據轉化應用，實現企業數字化轉型，是新時代企業發展布局的必然趨勢。
數據轉化應用準備
在大數據技術落地企業招采管理中，需要結合企業自身實際情況，腳踏實地地從0到1，統一規劃、分階段地逐步應用。數據轉化應用，需要從以下方面做準備：
1、數據互聯互通
推動平臺數據從單點突破到體系化的融合，將有效破解系統之間、行業之間、組織架構之間的數據匯集的各種壁壘。
對內，招采平臺可以對接OA、ERP、財務、資產、倉儲、物流等系統，實現集團與多分支機構、跨部門、跨業務的內部通暢協作。
對外，招采平臺對接國家各級招標平臺、國家公共服務平臺、電子營業執照系統、銀行、發票、第三方支付平臺、第三方信用平臺、CA、短信郵件等系統，并實現與供應商、招標代理機構、評審專家的在線溝通協作。以數據將生產制造、倉儲物流、資產金融等服務相連接，讓招采供應鏈全鏈數據沉淀、流通、應用，達成內外互聯互通、生態協同。
2、數據分級分類
數據分級分類是平臺數據價值實現的關鍵。第一步，對結構化和非結構化的數據進行梳理分類。其中，結構化數據包括招標項目相關數據、物資價格數據、投標人和供應商數據、專家信息等數據；非結構化數據包括招標文件、投標文件、評標報告、合同、專家評審音視頻信息等數據。
第二步，通過數據的采集、清洗、存儲、處理，從組織架構和業務流程的不同視角來分析數據，建立決策模型訓練，輸出有效的采購策略，為業務人員提供參考。
3、數據安全保障
建立嚴格的數據準入標準，并通過數據網關、數據加密、訪問認證、操作審計、統一授權、安全策略，以及信創環境、區塊鏈技術，切實保障不同場景下數據要素的合規安全、可信流通。
數據轉化應用解決方案
1、采購數據資產化
①業務臺賬統計，降低人工成本
大數據的初級目標可以鎖定在“激活數據資產”上。通過數據臺賬，支持采購各環節的數據統計分析圖表，如項目需求統計、訂單統計、費用統計、物資庫盤點統計等等。
②采購預測及評估，強化采購洞察
運用大數據進行分析預測和效果評估。分析預測方面，如物資價格智能預測、預測專家抽取數量錯峰抽取、專家評分偏離度分析，等等；效果評估方面，如采購耗時分析、招標成功率、交易節資率、交貨及時率等方面，為項目后評估工作提供參考和幫助。
③大數據駕駛艙，支撐管理決策
通過沉淀積累的采購領域數據資產，為采購戰略、供應商選擇、產品創新等方面的決策提供數據支撐，形成更直觀的企業洞察市場與自身運營情況的可視化綜合駕駛艙。
2、采購知識圖譜服務化
①采購文件結構化
招標文件、投標文件等文件進行拆解，支持結構化編寫，以及合同范本庫的引用編輯，大幅提升文件編制、解讀及提取效率，實現文件標準化、規范化管理。
②智能推薦供應商
依托供應商畫像體系，關聯采購目錄、價格對比，智能推薦出合適的供應商，規避采購風險。
③招采智能客服
招采智能客服運用自然語言處理和機器學習技術，對用戶的問題進行自動分類，并從龐大的知識庫中提取相關信息，給出最佳的解決方案，為用戶解決注冊登錄、項目報名、投標文件、投標流程、費用發票、CA辦理等問題，降低人力成本，提升用戶滿意度。
3、大數據智能化應用
①大數據風險預警體系
信源信息數智化招采平臺內置時效性自動預警、程序性自動預警、主體關聯自動預警、主體行為智能預警、文件內容智能預警等5大類交易風險監測指標，每一大類預警內容包含多項監管指標，每一項監管指標再細分為多個監管點，覆蓋招標采購全過程。
②大數據主體畫像體系
供應商大數據畫像：借助信用中國、天眼查、企查查等第三方數據，及采購系統內部數據，構建供應商畫像基礎評估指標、經營風險、財務指標、知識產權、法律訴訟、履約、供應商主體關聯性等維度的風險模型，形成精準的供應商畫像。
評審專家大數據畫像：評審專家畫像模型從專業水平、價值水平、成長水平、信用水平、評審質量、行為表現等方面輸出專家的精準畫像。
③智能輔助評標體系
信源應用互聯網、大數據、AI智能技術，實現“評分標準智能化、投標文件結構化、數據驗真便捷化、評審過程自動化”，減少人為的自由裁量權，提高招標采購的智能化水平，構建具有依法合規、科學評價、公平公正的“智能輔助評標體系”。
伴隨著大數據技術的日臻成熟，在招標采購領域中的應用也將更加廣泛化。探索大數據在招采行業的落地之路，分享踐行大數據發展戰略的經驗，是信源堅持不懈的責任。希望本篇大數據落地的方法和經驗，能為您提供一些參考和借鑒。
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