智能化技术在大型科普场馆采购中的应用研究

摘要：随着信息技术的迅猛发展，大型科普场馆面临着日益复杂的采购挑战，包括采购服务类定制化项目多、对需求描述精准度要求高、采购过程冗长费力以及风险控制等问题。本文讨论了智能化技术在采购过程中的具体应用，例如运用智能化技术自动生成需求描述、创建智能化招投标模块、利用大数据分析预测采购需求的变化趋势等，还探讨了人工智能在采购决策中的作用。这些技术的应用不仅能够提高采购工作的透明度和准确性，还能减少人为错误和时间消耗，以提升采购效率和采购质量。同时，也分析了智能化采购面临的一些挑战和问题，并提出了相应的解决措施。关键词：大型科普场馆；智能化技术；采购效率1研究背景与目的近年来，党中央、国务院高度重视数字中国的建设，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出，要完善科技创新体制机制、提高数字政府建设水平、提升企业技术创新能力，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，赋能产业转型升级，打造数字经济新优势，加快数字社会建设步伐，营造良好数字生态。随着科技的飞速发展，智能化已成为许多行业的重要发展方向。随着数字化技术的应用与普及，大型科普场馆，作为向公众普及科学知识、提升科学素养的重要平台，也开始引入智能化技术，以提高场馆的运行效率，增强科普教育的吸引力和效果。本文将对大型科普场馆中采购智能化的研究应用进行探讨，旨在为推动科普场馆的智能化升级提供参考。2大型科普场馆中采购现状问题2.1服务类定制化项目多，编制采购文件难大型科普场馆作为科普教育、展览、旅游为一体的大型公共服务场所，其采购项目需求以保障场馆运营及传播提升科普教育为主，根据调研分析发现在大型科普场馆中服务类采购项目居多。以某大型科普场馆C馆2023年调研数据为例，研究发现大型科普场馆中服务类采购项目在场馆采购金额上占比大，且项目数量占的比重超过一半。场馆中的服务类采购项目不仅是常见的咨询服务、信息技术服务，还包含场馆展示陈列相关的服务、创新设计类服务以及与科普教育活动相关的服务项目等，此类定制类服务项目并非常规的采购项目，所以在前期需要多次沟通以形成采购文件（采购文件包括需求文件、采购公告及招标文件等）。且定制类服务采购项目的评比不仅需要比较服务价格，还需要比较方案、考量供应商资质背景、服务质量、服务能力等，因此在采购文件中这些考量需要全面精准。由此可见此类项目的采购文件编制之难。2.2采购流程周期长以某大型科普场馆C馆2023年调研数据为例，各种采购方式少则20天多则3个月有余，其中前期市场调研需要时间，沟通需求、编制文件时间长、决策时间久，以及投标供应商因资格性审查不通过等原因导致采购失败重新开启采购流程的情况屡见不鲜，采购周期长则效率低，甚至会影响场馆的运营。2.3采购中监管不足大部分的科普场馆采购都面临缺乏有效的监督机制来确保招标过程的合法性和公平性的问题，以C馆为例，C馆采购项目中评标中专家有一定的自主裁量权，如监管不足即会造成由于专家的个人偏见、越权裁量以及不正当牟利等原因，项目评标缺乏公平和透明度。监管不足还会有质量控制风险，采购的货物或服务不符合预期的质量标准，没有适当的检测或验收程序来确保产品质量，以及供应商的履约能力不足会影响项目质量和进度。3采购应用智能化技术的益处随着以ChatGPT（人工智能技术驱动的自然语言处理工具）为代表的生成式人工智能的崛起，人工智能技术有望助力提升采购效率及起到优化流程的辅助作用。人工智能系统的底层逻辑，使AI能够理解和适应环境，解决复杂的问题，甚至在某些情况下展现出类似人类的智能行为。了解人工智能的底层逻辑在于使计算机能够做出类似人类智能的行为和判断，通过图灵测试可判断人工智能与人类智能之间的类似程度。目前，生成式人工智能在多模态感知、决策规划等方面展现出了不俗的潜力，一旦人工智能呈现出人类智能的特点和行为，机器就能够辅助人类开展写作、绘画等创造性工作。可见人工智能将从辅助性的角色走向人机互动相互合作的角色[1]。人工智能领域有多种算法模型，机器学习、深度学习、自然语言处理适合嵌入招标采购中的各个环节。机器学习可以通过数据和模式识别来改进性能，通过对历年采购数据的分析，承担更为复杂的工作角色，如采购计划预算的预测、回标文件分析及智能化评标等等，从而帮助采购人和需求人提升招标采购工作的效率。采购人与需求人也可以在这一阶段中不断挖掘人工智能的潜力，学习更多非标准化复杂性工作的内容，从而开发出创新的智能化采购模式，实现招标采购的精益化管理。此外，人工智能还可以通过学习专家和强化学习，模仿专家在某一领域的决策过程，更好发挥决策模型在通用领域中的基本作用。从整体角度看，人工智能可以提供辅助决策甚至是半自动化决策的功能，为招投标决策提供支持与帮助，从而提升采购的效率及质量。4大型科普场馆采购智能化的实施策略建立智能化的采购系统：自动生成需求模块、智能化招投标板块、结构化评审模块及智能化项目验收模块，以实现采购的智能化技术应用。4.1创建自动化采购需求模块4.1.1计划预算预测分析模块利用数据分析和预测技术，对科普场馆的采购需求进行预测。通过分析历史数据、采购趋势、参观人数等因素，预测未来的物资需求，以便提前做好采购计划、采购预算申报以及采购工作的准备，如供应商调研等。4.1.2建立需求模板库，自动化生成需求通过让人工智能学习大量的过往技术需求文件，使得智能化系统可以通过自然对话的方式，输出采购项目的基本情况、采购需求、采购条件等信息。首先需要总结归纳过往的需求文件形成模板库，设定标准化的需求描述模型，并设定非标准化技术要求的主要的要素条件（以分解量化的形式呈现）引导需求人将需求描述详尽。其次在模板库中设置关键字的检测识别，即需求人在输入简单的语言描述可以获取到相匹配的需求模版，通过对话的模式将主要要素信息快速补充完整，即可以一键生成需求文件。最终生成的完整的技术需求文件有助于输出符合要求的采购文件，减少需求人与采购人之间由于需求描述不清晰而增加的沟通成本，从而在提高采购文件编制的精准度的同时加快编制采购文件的速度。4.2创建智能化招投标板块4.2.1采购公告编制模块根据已经生成的采购技术需求文件，建立采购公告编制模块，设定公告信息的主要信息字段，这些字段信息可以通过将采购公告与技术需求互相链接进行获取，即通过抓取技术需求中的关键信息，如需求描述、交付时间、要求标准以及预算信息等，简明总结成采购公告。并通过模块后台与发布渠道的链接形成采购公告发布的信息统一性，同时减少采购人编制采购公告的时间及工作量。4.2.2招标文件编制模块在建立编制招标文件模块时，根据采购范围及技术需求文件，匹配相应品类的标准文本描述。结合采购需要，在标准文本描述基础上对评审详细评分项、评分说明、结构化评审规则等进行调整，该模块可与评审模块结合设定及运用。4.2.3投标文件编制模块建立智能化投标文件编制模块，可帮助供应商快速进入评审指标项响应阶段。该模块可根据评审规则，显示评审项需要填写的内容及上传佐证材料的指导。设置自动化工具，允许供应商逐项进行对应填写并上传加密的投标文件，包括技术方案、报价单、公司资质等，减少供应商的准备成本。系统需设置复核提醒功能，如填写不完整或有缺漏，则自动提醒供应商返回对应位置进行完善，减少因资质文件及低级错误导致的采购失败的情况发生。系统需设置安全与备份存储功能，在供应商提交投标文件后确保文件的安全存储，防止泄露或篡改，同时备份所有文件。4.3创建结构化评审模块结构化评审方式在采购流程优化上分别涉及招标阶段、投标阶段和评标阶段。招标阶段涉及模板框架的建立设定及评审要素的细化量化，实现评审模块结构化智能化；在投标阶段标准化投标文件的要求及电子化收取投标文件，智能化抓取投标数据；在评标阶段，根据预设的评分规则，智能赋分，供评审专家进行审核确认[2]。4.3.1建立评审规则模板库，结构化量化评审细则在招标阶段即要设定评审规则，为优化采购流程，模板化评审规则，主要对项目评审条款中的客观评审项进行结构化分解，预置供应商响应条款与计算规则，设定评审要素并定义标准，随后开展量化工作，根据指标对于项目的重要性给予不同的评价指标分配权重[3]。创建模板框架：为每个评价维度制定一个通用的模板，并固化到系统中，实现客观评审项的评审数据由信息系统智能化比对计算。预置供应商响应条款：提前预设需要供应商响应的条款内容，包括技术响应条款、商务响应条款以及供应商资质响应条款。分解细化评价指标：列出具体可量化的评价指标，比如“技术方案可行性”“响应速度”“供应商经验能力”及“投标价格”等。然后进行进一步分解细化指标，如“技术方案可行性”，可细分为：技术成熟度、技术兼容性、技术创新性及技术风险。设定评审指标评价标准：对于每个评价指标，设定具体的评价标准，包括预期的最低标准、理想标准以及卓越标准。例如，“技术成熟度”可设定的评价标准是“成熟度低（尚未落地实施）”“成熟度良好（过往成功落地实施）”和“超出预期（有丰富的过往成功案例，且在未来发展中的适应性和升级潜力较强）”。设置评价指标权重：根据重要性给予不同的评价指标分配权重，以反映其在整体评审中的比重。采用量表：使用数字评分（如1～10分）或等级评分（如优秀、良好、合格、不合格）。4.3.2项目评审智能赋分模块在开标阶段，待投标文件解密后，系统会自动提取供应商投标文件中的结构化评审指标项，由信息系统自动获取部分评分数据。在评审阶段，系统可根据结构化评分规则自动计算供应商客观项的得分，评审专家可点击得分项，即可链接至佐证材料索引界面，并可以利用0CR识别技术实现标文件中资质文件的真伪鉴别，辅助专家审核投标人响应数据的真实性及完整性[4]。通过系统智能赋分及专家的专业评审的结合实现半自动化的决策模型，优化采购决策周期的同时，减少由于专家主观意见对采购结果的影响，保障评标的公平性。4.4创建智能化项目验收模块项目履约验收实现智能化是形成采购流程智能化的闭环，同时可以提高采购效率和透明度。采购订单及采购合同实现平台电子化后，履约验收可以根据订单及合同对应设置。可以实现分项验收，在项目不同阶段对已完成的部分进行验收及履约评价。在总体验收时，通过生成式人工智能的辅助配合，后台运用算法可以输出对项目供应商的评估报告和信用评级，从而为监管优化提供数据支持。在项目履约验收阶段也是项目合同即将到期的阶段，可以设置智能化的到期前预警，有效提醒需求人及采购人为后续采购提前准备及合同续约预留评估时间，避免因合同已结束但新的采购未发起而造成空档服务期及发生应急采购的情况。5大型科普场馆采购智能化的挑战与对策（1）技术挑战：智能化技术的应用需要一定的技术基础和支持。对此，需要引入先进的技术，提升场馆的技术能力。以C馆为例，目前已经在使用的系统是A系统，引入新的智能化技术，一种方法是由A系统的供应商开发新模块，但开发成本非常高昂，且A系统供应商对所需的智能化技术模块开发并没有相关经验，因此只能选择由经验丰富的智能化技术开发商提供服务。目前C馆几乎所有的线上采购流程都在A流程上，引入智能化技术新供应商实现采购效率的提升还是增加采购系统使用的难度成为C馆智能化技术应用的最大挑战。现有技术供应商与新引入的供应商如何通力合作，以及如何有效管理，加强采购智能化的实际效用，这些挑战和风险，需要采取相应的措施和方法进行解决。技术对策：实现强强联合，可以遵循以下几个步骤和策略。第一步，联合现有系统供应商及新技术供应商评估现有系统，沟通协作支持新技术系统嵌入或者系统相互链接。强化沟通协作，有效配合提升技术支持，挖掘可优化的技术操作，提升技术兼容性，确保引入技术与现有系统的兼容性。第二步，模块化集成与持续测试。尽可能地采用模块化的方式集成新技术，以便于调试和维护，避免由于技术未成熟匹配造成原有系统的生态破坏。在不同阶段对引入新技术的系统进行测试，确保所需功能实现正常使用且符合预期效果。在测试过程中各个阶段邀请终端用户参与测试，并收集他们的反馈意见，在后续调整修改中不断优化。第三步，培训和支持。组织培训课程帮助终端用户掌握新技术的操作方法。同时采购人还需要不断学习，深入了解人工智能技术的潜力和优势，积极探索并应用新技术，助力大型科普场馆智能化应用持续发展。同时要求技术供应商配备专业的技术团队提供持续的技术支持，以及时解决可能出现的问题。（2）监管挑战：智能化的采购系统涉及大量的数据交换和存储，数据安全问题不容忽视。在招标采购流程中应用智能化技术时，大量的数据收集和信息交换和处理可能涉及数据隐私问题。因此，需要加强数据安全管理和监管。此外，在采购评审阶段算法的偏见会影响供应商的公平竞争机会；看不见的决策过程使决策缺乏透明度，影响决策结果的公正性。监管对策：定期检查系统的性能，确保其稳定运行。加强网络安全措施，建立完善的数据安全体系，防止数据泄露。需及时了解数据隐私相关的法律法规，如数据安全法、最新的用户协议及隐私政策，及时根据政策变动优化调整，确保所有数据收集处理活动符合法律法规的要求。提前与技术供应商约定，要求其提供详细的算法运行方式，以便了解模型的决策过程。并对算法进行审查，要求智能化系