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2025-07-14 发布于山东
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评标专家AI辅助决策系统建设方案.pptx

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评标专家AI辅助决策系统建设方案

CONTENTS

系统总体架构设计

项目背景与需求分析

AI决策模型开发

用户交互与应用场景

系统实施与部署

效益评估与展望

项目背景与需求分析

CHAPTER

评标标准不统一

利益冲突风险

历史数据利用率低

专家资源有限

信息处理效率低

评标专家工作痛点

不同专家对同一项目的评分标准存在主观差异，导致评标结果缺乏一致性和公平性，影响项目招标的公正性。

评标过程中需要处理大量投标文件和数据，人工审核耗时耗力，容易出现遗漏或错误，增加评标风险。

高水平评标专家数量不足，部分领域专家稀缺，导致评标质量参差不齐，难以满足复杂项目的需求。

人工评标可能因专家与投标方存在潜在利益关系而引发廉洁风险，影响评标过程的透明度和公信力。

过往评标案例和数据缺乏系统化整理和分析，无法为当前评标提供有效参考，造成经验浪费。

AI辅助决策必要性

提升评标效率

增强客观公正性

降低廉洁风险

优化专家资源分配

数据驱动决策支持

AI技术可快速处理海量投标文件，自动提取关键信息并生成分析报告，大幅缩短评标周期，降低人力成本。

通过算法模型统一评分标准，减少人为主观因素干扰，确保评标结果更加公平、透明和可追溯。

AI系统可自动识别专家与投标方的潜在利益关联，规避利益冲突，提高评标过程的合规性和可信度。

AI可根据项目需求智能匹配专家库，优先推荐领域匹配度高、评分记录优良的专家，解决资源不足问题。

AI系统能够挖掘历史评标数据中的规律和趋势，为专家提供数据支撑的决策建议，提升评标科学性。

第一阶段

第四阶段

第二阶段

第三阶段

核心目标一：提升评标效率与准确性，降低人为因素干扰

2024年度评标专家AI辅助决策系统建设规划

系统基础功能建设

智能分析功能开发

决策辅助功能完善

系统优化升级

完成系统压力测试，实现与电子招投标平台数据互通

建立专家评分偏离度预警机制

开发评标结果智能复核系统

实现投标文件自动解析，开发异常报价识别功能

建立评标标准数据库，开发基础评分算法模块

系统建设目标设定

历史数据学习模块

专家行为建模分析

多维度评估体系

性能优化

响应速度

并发处理

功能扩展

移动端适配

API对接

评标规则库构建

核心目标二：实现评标过程全流程智能化

系统总体架构设计

CHAPTER

评分反馈

模型迭代

数据输入

构建智能评标决策体系

安全防护

模型优化设计

算法优化

功能模块

运行机制

价值实现

迭代机制

标书解析

框架搭建

收益模型

架构分层设计

效能验证

成本控制

持续运营

推广应用

用户培训

通过专家评分反馈和案例库更新，持续优化模型决策准确性和适应性

降低评标成本，提高决策质量，为招投标数字化转型提供技术支撑

实现评标过程智能化，提升专家决策效率，确保系统在招投标领域的技术领先性

整体框架概述

专家画像构建模块

知识图谱库

协同评标工作台

审计追踪模块

风险预警子系统

智能匹配引擎

通过自然语言处理技术解析专家历史评标记录、专业领域论文等数据，生成多维度的专家能力标签和信用评分模型。

基于深度学习算法分析招标文件关键词，结合专家画像动态推荐最适配的评标专家名单，支持人工干预调整权重参数。

实时监测评标过程中的异常行为模式，如打分偏离度、时间分布异常等，自动触发三级风险预警并生成审计线索。

整合行业技术标准、政策法规和典型判例数据，构建可动态更新的领域知识图谱，辅助专家决策时提供智能检索和关联分析。

提供在线文档批注、视频答辩录制、多维度评分矩阵等工具，支持专家组成员远程协作与分歧解决。

采用区块链技术存证所有操作日志和评分修改记录，确保评标全过程可追溯且不可篡改。

核心模块功能划分

计算性能优先

对实时性要求高的模块选用Go语言开发，大数据处理采用Spark分布式框架，确保千万级数据集的秒级响应。

算法适配性

专家匹配场景选用图神经网络（GNN）框架，文本分析采用BERT预训练模型微调，兼顾准确率和计算资源消耗。

安全合规要求

数据加密传输采用国密SM4算法，身份认证集成FIDO2标准，满足等保三级对敏感数据处理的强制性规范。

可观测性保障

通过Prometheus实现系统指标监控，ELK栈集中管理日志，Jaeger实现分布式链路追踪，形成完整的运维诊断体系。

国产化兼容

核心组件支持鲲鹏处理器和统信UOS操作系统，数据库适配达梦DM8，确保在信创环境中的稳定运行。

持续交付能力

采用GitOps理念构建CI/CD流水线，容器镜像扫描集成Trivy工具，实现从代码提交到生产部署的自动化安全检验。

技术栈选择标准

AI决策模型开发

CHAPTER

数据标准化处理

文本数据向量化

数据去噪与降维

异常值检测与修

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