數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟時代的重要戰(zhàn)略資源。2024年政府工作報告中提出深入推進數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展，制定支持數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展政策，積極推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟深度融合；深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。
在數(shù)字經(jīng)濟背景下，借助科技賦能加快招標采購領(lǐng)域的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化應用，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是新時代企業(yè)發(fā)展布局的必然趨勢。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化應用準備
在大數(shù)據(jù)技術(shù)落地企業(yè)招采管理中，需要結(jié)合企業(yè)自身實際情況，腳踏實地地從0到1，統(tǒng)一規(guī)劃、分階段地逐步應用。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化應用，需要從以下方面做準備：
1、數(shù)據(jù)互聯(lián)互通
推動平臺數(shù)據(jù)從單點突破到體系化的融合，將有效破解系統(tǒng)之間、行業(yè)之間、組織架構(gòu)之間的數(shù)據(jù)匯集的各種壁壘。
對內(nèi)，招采平臺可以對接OA、ERP、財務、資產(chǎn)、倉儲、物流等系統(tǒng)，實現(xiàn)集團與多分支機構(gòu)、跨部門、跨業(yè)務的內(nèi)部通暢協(xié)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(yè)執(zhí)照系統(tǒng)、銀行、發(fā)票、第三方支付平臺、第三方信用平臺、CA、短信郵件等系統(tǒng)，并實現(xiàn)與供應商、招標代理機構(gòu)、評審專家的在線溝通協(xié)作。以數(shù)據(jù)將生產(chǎn)制造、倉儲物流、資產(chǎn)金融等服務相連接，讓招采供應鏈全鏈數(shù)據(jù)沉淀、流通、應用，達成內(nèi)外互聯(lián)互通、生態(tài)協(xié)同。
2、數(shù)據(jù)分級分類
數(shù)據(jù)分級分類是平臺數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的關(guān)鍵。第一步，對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行梳理分類。其中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括招標項目相關(guān)數(shù)據(jù)、物資價格數(shù)據(jù)、投標人和供應商數(shù)據(jù)、專家信息等數(shù)據(jù)；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
第二步，通過數(shù)據(jù)的采集、清洗、存儲、處理，從組織架構(gòu)和業(yè)務流程的不同視角來分析數(shù)據(jù)，建立決策模型訓練，輸出有效的采購策略，為業(yè)務人員提供參考。
3、數(shù)據(jù)安全保障
建立嚴格的數(shù)據(jù)準入標準，并通過數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)、數(shù)據(jù)加密、訪問認證、操作審計、統(tǒng)一授權(quán)、安全策略，以及信創(chuàng)環(huán)境、區(qū)塊鏈技術(shù)，切實保障不同場景下數(shù)據(jù)要素的合規(guī)安全、可信流通。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化應用解決方案
1、采購數(shù)據(jù)資產(chǎn)化
①業(yè)務臺賬統(tǒng)計，降低人工成本
大數(shù)據(jù)的初級目標可以鎖定在“激活數(shù)據(jù)資產(chǎn)”上。通過數(shù)據(jù)臺賬，支持采購各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析圖表，如項目需求統(tǒng)計、訂單統(tǒng)計、費用統(tǒng)計、物資庫盤點統(tǒng)計等等。
②采購預測及評估，強化采購洞察
運用大數(shù)據(jù)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(shù)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(jié)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(shù)據(jù)駕駛艙，支撐管理決策
通過沉淀積累的采購領(lǐng)域數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為采購戰(zhàn)略、供應商選擇、產(chǎn)品創(chuàng)新等方面的決策提供數(shù)據(jù)支撐，形成更直觀的企業(yè)洞察市場與自身運營情況的可視化綜合駕駛艙。
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2、采購知識圖譜服務化
①采購文件結(jié)構(gòu)化
招標文件、投標文件等文件進行拆解，支持結(jié)構(gòu)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(xiàn)文件標準化、規(guī)范化管理。
②智能推薦供應商
依托供應商畫像體系，關(guān)聯(lián)采購目錄、價格對比，智能推薦出合適的供應商，規(guī)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(shù)，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(guān)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(fā)票、CA辦理等問題，降低人力成本，提升用戶滿意度。
3、大數(shù)據(jù)智能化應用
①大數(shù)據(jù)風險預警體系
信源信息數(shù)智化招采平臺內(nèi)置時效性自動預警、程序性自動預警、主體關(guān)聯(lián)自動預警、主體行為智能預警、文件內(nèi)容智能預警等5大類交易風險監(jiān)測指標，每一大類預警內(nèi)容包含多項監(jiān)管指標，每一項監(jiān)管指標再細分為多個監(jiān)管點，覆蓋招標采購全過程。
②大數(shù)據(jù)主體畫像體系
供應商大數(shù)據(jù)畫像：借助信用中國、天眼查、企查查等第三方數(shù)據(jù)，及采購系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)，構(gòu)建供應商畫像基礎評估指標、經(jīng)營風險、財務指標、知識產(chǎn)權(quán)、法律訴訟、履約、供應商主體關(guān)聯(lián)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(shù)據(jù)畫像：評審專家畫像模型從專業(yè)水平、價值水平、成長水平、信用水平、評審質(zhì)量、行為表現(xiàn)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(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI智能技術(shù)，實現(xiàn)“評分標準智能化、投標文件結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)驗真便捷化、評審過程自動化”，減少人為的自由裁量權(quán)，提高招標采購的智能化水平，構(gòu)建具有依法合規(guī)、科學評價、公平公正的“智能輔助評標體系”。
伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日臻成熟，在招標采購領(lǐng)域中的應用也將更加廣泛化。探索大數(shù)據(jù)在招采行業(yè)的落地之路，分享踐行大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略的經(jīng)驗，是信源堅持不懈的責任。希望本篇大數(shù)據(jù)落地的方法和經(jīng)驗，能為您提供一些參考和借鑒。
