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随着国家能源集团业务的快速发展，各个业务环节正通过信息通信技术以前所未有的广度和深度与能源开发、企业管理快速融合。招投标采购业务是整个链条中的关键点之一，而评标环节则是招投标采购业务的核心环节。评标的质量与效率对评标结果具有重大影响，关乎项目成败。
为了提升评标环节的工作质量与效率，国内学者进行了诸多有益的研究。笔者在以往研究的基础上，结合实际评标业务的需求，采用通用数据抽取与定向数据抽取相结合的模式，设计可以在评标现场辅助专家快速定位评分点、横向对比各投标人关键参数及投标文件原文的应用工具，着重解决以下两个问题：一是减少投标过程中投标人在投标文件结构化方面的额外工作量;二是减少评标过程中评标专家的大量重复工作，提升评标效率与精准性。
随着理论研究与实践的不断深入，量化评审体系将日臻完善。届时评标现场将通过使用信息化工具辅助专家评审，快速、全面、客观地反映投标人是否满足招标要求，减轻评标专家的工作强度。同时，通过横向对比查看各投标人关键打分点优劣势，进一步提升评审工作质量和效率。
评标业务需求分析
评标业务现状
目前，评标环节主要分为初步评审和详细评审两个阶段。在初步评审阶段，由评标专家根据招标文件要求，审查核实投标文件的完整性及响应度，提出是否进入详评的意见。该阶段往往是评标风险高发阶段，其工作质量直接影响后期质疑投诉等环节。在详评打分阶段，由评标专家按照招标文件要求并结合具体评分细则，对初评合格进入详评的投标方进行技术、商务等方面的详细打分。详评打分结果将直接影响中标结果。
在以往评审阶段，评审工作主要由专家翻阅电子投标文件，人工填写并汇总形成阅标记录单，进行初评否决，之后再按照评审细则逐项打分，形成对投标人的综合评价。由于评标专家资源有限且水平参差不齐，在评审工作中存在大量查找、比较、验证等重复性工作，专家工作量大，容易出现疏漏。
解决方案
为了解决评标过程中的诸多问题，我们基于标准化的投标文件格式、表格数据，配套研发智能评标辅助工具。其主要功能如下：
(1)可实现对docx文件的读取与解析，支持对材料、服务、监理、简明施工、勘察、设备、设计、施工、总承包等9类投标文件进行关键要素抽取，抽取内容主要包括投标人基本情况表、近年财务状况表、近年完成的相关业绩表、正在进行中的相关业绩表、投标报价汇总表等，考虑未来表格扩展，抽取能力具备一定通用性。
(2)支持对抽取的相关关键数据进行处理、整合形成关键评审要素的对比表，通过投标人关键信息的横向对比展示，方便评标专家进行数据比较。
(3)支持快速定位特定对比表中证明材料所在原文章节，辅助专家核实投标人响应信息是否有效。
(4)支持各投标人投标文件原文的章节对比查看，专家可选择显示/隐藏投标人，方便专家在投标人数较多时依旧可以高效横向对比各投标人响应情况。
1.投标文件格式标准化
所谓标准化是指为在一定范围内获得最佳秩序，对现实问题或潜在问题制定共同使用和重复使用条款的活动。投标文件格式标准化当然也具备这种特性，本文中讨论的投标文件标准化主要是指投标文件商务部分的标准化，目前通用招标大类主要包括材料、服务、监理、简明施工、勘察、设备、设计、施工、总承包等9类，基于每种类型规范了商务文件格式。
2.辅助专家快速评审标书
专家通过查看关键要素对比表、审查佐证材料与投标供应商应答填报信息是否一致的方式来进行评审，评审流程如图1所示。工具将根据招标类型自动判别所要抽取的关键要素及需要形成的对比表展示形式，实现对比表的自动生成。同时，基于标包编号、投标人、对比表类型三者之间的关联关系，可实现专家在查看对比表时快速溯源该关键要素信息所对应的佐证材料，提高专家复核应答信息有效性的效率。工具与评标系统联动，支持快速定位投标文件“评分点”应答部分，横向对比各投标人该评分点应答情况，辅助专家进行应答对比。
智能评标辅助工具总体设计
软件架构设计
基于Web平台的智能辅助评标工具总体架构如图2所示。
(1)界面展现层基于nodejs语言驱动的webpack引擎实现前端的工程化，使用webpack构建后的前端生产文件通过nginx展示到用户面前，交互产生的https请求通过nginx代理转发到内部业务系统并将处理结果相应到用户界面。
(2)业务逻辑层根据各模块不同的业务，实现相应的功能。
(3)由图2可以看出，通用组件负责提取业务通用部分进行封装，使用了已经开发的组件，如消息管理组件、并行处理组件、docx转PDF组件。目录结构生成组件docx文档抽取以及所依赖的服务代理尚需重新开发。其中，服务代理是不同架构所依赖的基础组件的接口实现。
(4)基础组件包括日志组件、安全组件、数据库操作组件、权限组件等，主要用于支持系统基础功能。
(5)数据管理层存储结构化数据与非结构化数据，其中结构化数据包括从投标文件中抽取的关键信息(Json)数据及系统业务数据。由于Mangodb查询速度快、CPU占用率低，且对Json格式存储较为友好，因此将表格抽取的Json数据存入Mangodb数据库，其他业务数据存入MySQL数据库。对于投标文件的原文件(.docx格式)存入NAS进行管理。
功能架构设计
智能评标辅助工具功能主要包括投标文件数据解析、关键数据抽取、生成关键参数对比表、佐证定位、投标章节对比。
逻辑模型设计
智能化辅助评标工具逻辑模型设计如图3所示，具体分析如下。
(1)投标人按照投标文件格式要求线下编制投标文件，通过投标文件编制工具签章、加密生成最终的投标文件(.docx格式)并上传招标系统。
(2)在代理机构进行开标后，评标工具开始解析各投标人上传的投标文件(.docx格式)，并定位、投标人基本情况表、近年财务状况表、近年完成的相关业绩明细表、正在进行中的相关业绩明细表、投标报价汇总表及投标文件中的其他表格。
(3)解析并定位相关关键文件后，对关键要素进行抽取、整合、结构化存储并生成投标人基本情况对比表、近年财务状况对比表、近年完成的相关业绩对比表、正在进行中的相关业绩对比表、投标报价汇总对比表、其他表格对比表，对比表支持导出Excel格式。
(4)对解析后的文件进行PDF格式转化并形成各投标人投标文件的章节级对比，辅助专家横向对比投标人响应情况，PDF原文支持复制。
(5)专家可通过对比表快速定位到佐证材料原文进行应答有效性复核。
(6)通过专家综合下载的对比表、复制的章节对比材料进行评标记录的编制。
系统应用设计
投标包数据解析
1.操作流程
智能评标辅助工具通过与评标系统的接口对接，在开标时将投标文件所包含的标段、标段编号、投标人信息、章节信息、投标文件存放路径以Json形式传给评标工具，评标工具读取存放路径对投标文件进行数据解析。
2.数据关联关系
投标包解析的数据关联关系如图4所示。
3.数据抽取
传统的表格数据抽方式一般为按照表格样式进行定制化抽取，抽取准确性高但局限性强，表格格式稍有改动则无法抽取。考虑到投标人众多，难以保证投标文件表格格式完全一致，同时考虑到未来需抽取的表格数量、样式还会不断增加，因此本工具在设计时拟采用一种具有通用性的抽取方式，提高工具的可扩展性。本工具首先将表格数据进行结构化，由于Json的通用型及轻量化符合本工具的需求，因此采用Json方式将表格数据进行转化后进行存储。
在投标格式模板中表格一般可以划分为横向与纵向两种表格.横向表格即起始行为表头，后续行对应每条数据。纵向表格即表头为纵向排布，通常每个表格存放1条数据，多为两列，其中列1为表头，列2为内容。
横向表格
此类表格首先识别第一行获取表头数据，同时该数据作为json对象的属性名，接着遍历除表头外的所有单元格，通过下标对应表头，组合json对象，再根据行顺序组成json数组，以表1为例进行说明。
纵向表格
我们以常用的数据为两列的纵向表格为例，首先识别、验证表格是否为两列，如果非两列停止处理，如果为两列则第一列为表头，接着继续遍历所有行，单元格1作为Json属性名，单元格2作为json属性值，整个表格组成单个json对象。具体如表2所示。
数据库结构
投标人投标文件数据结构如表3。
通用二维对比表生成表格展现
通用二维对比表通过数据抽取后，可以生成横向表格与纵向表格两种展现形式。由于每个厂家上传表格的列名有可能不同，表格展现时根据后台返回的JSON对象，遍历所有列名取并集、去重后生成一个能够含括所有列名的统一表头，遍历并存储各厂家单元格内容信息。表头及单元格内容信息存储成功后，遍历所有单元格，通过下标对应表头，渲染在浏览器上。
需要注意的是，如果单元格内容无与之对应的表头信息，则显示为空。横向表格表头示例可参考表1，形成的对比表如表4所示。纵向表格表头示例可参考表5，形成的对比表如表6所示。
结语
该智能评标辅助工具具备投标文件解析、关键数据抽取、形成对比表、章节对比展示、佐证材料定位等功能，可有效提升评标工作质量和效率。目前，针对投标人基本情况、近年财务状况、近年完成的相关业绩、正在进行中的相关业绩、投标报价等部分已可实现形成对比表并上线试运行。在系统运行稳定并加以完善后，将进一步扩展用户规模及涵盖业务面。
实践表明，上述工具的运用极大减轻了专家评标工作负担、提升了工作效率，未来，我们还将继续借助人工智能、大数据等技术通过模型训练生成评标模型，通过智能化评标降低评标过程中的主观性、不确定性，保证评审工作的公平、公正。
(作者单位：中国神华国际工程有限公司)
参考文献：
[1]卢晶,江天博,陶涛.智能辅助评标工具应用设计[J].项目管理技术,2020,18(4):123-129.
