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人工智能助力公共采购的应用场景及实现路径(上)

2021年05月08日 作者:孟晔 刘贺羽 打印 收藏

  随着科技的进步,物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术快速迭代,引领了数字技术革命的新浪潮。人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为引领未来的战略性技术,正在驱动全球产业结构、经济运行、城市形态以及人类生活方式产生深刻变革。世界主要发达国家非常重视人工智能的发展,纷纷从国家战略层面布局和推动人工智能的创新和应用。公共采购规模巨大,不仅影响着市场的结构和运作,也有助于促进经济发展、创新和就业。政府和公共机构可以通过采购启动重大项目和系统来促进新一代人工智能的运用。在公共采购活动中应用人工智能,实现公共采购与人工智能的深度融合,同时也具有较强的示范意义和引导作用。人工智能技术助力公共采购,并不是“人工智能”与“公共采购”的简单相加,而是将人工智能技术与以“公开透明、公平竞争、公正廉洁、诚实信用”为发展理念的公共采购模式相融合,促进采购过程中的信息资源透明、共享、互联互通,推动公共采购领域可持续发展,提升政府公信力。

  一、公共采购发展历史沿革

  (一)世界主要经济体战略布局人工智能

  人工智能在经济和社会发展中所具有的巨大价值,使其成为世界各国竞争的焦点和产业政策布局的重点。作为各行业可以广泛应用并持续创新的技术,人工智能技术能够发展成规模巨大的产业。而人工智能与制造业的深度融合,会对传统行业发展模式和经济结构产生颠覆性影响,引发意义深远的产业变革,形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。人工智能为这个时代的经济发展提供了新能量,缔造了一种新的“虚拟劳动力”,将成为很多国家经济增速的助推器。为了在新一轮国际科技竞争和经济发展中抢占先发优势,掌握主导权,世界主要经济体纷纷布局人工智能,并将发展人工智能上升为提高国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

  美国高度重视人工智能技术研发和应用方面,2016年10月,国家科学技术委员会发布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略计划》两份重要报告,详细描述具体战略和路线图。同年12月,白宫发布了《人工智能、自动化与经济报告》,提出“人工智能的时代即将来临,敦促国会议员应该设法让美国经济为此做好准备”。2019年2月,时任总统特朗普签署《维护美国人工智能领导地位的行政命令》,同年6月,白宫科技政策办公室发布了《2019年国家人工智能研发战略规划》,为联邦政府资助的人工智能研究制定了一系列目标,确定了战略重点。日本政府在2015年制定了《机器人战略:愿景、战略、行动计划》,以促进人工智能机器人发展;2016年提出的“社会5.0”战略将人工智能作为实现超智能社会的核心。俄罗斯联邦政府于2017年将数字经济列入国家发展战略,鼓励人工智能、机器人、量子计算等技术开发。2018年,国防部制定了“俄罗斯人工智能发展计划”。欧洲也将人工智能确定为优先发展项目,2016年6月,欧盟委员会提出人工智能立法动议。2018年4月,欧盟委员会公布政策文件《欧盟人工智能战略》;同年12月,发布了主题为“人工智能欧洲造”的《人工智能协调计划》,以促进欧洲人工智能的研发和应用。欧盟成员国同样积极行动,如英国政府在2015年出台了《英国机器人及自主系统发展图景》,2018年4月发布《产业战略:人工智能领域行动》,就生产力基础领域制定了具体的行动措施,以确保英国在人工智能行业的领先地位。法国经济部与教研部2017年3月发布《人工智能战略》,旨在把人工智能纳入原有创新战略与举措中,谋划未来发展。德国内阁于2018年11月通过《人工智能战略》,提出了联邦政府发展人工智能技术的三大核心目标。

  我国政府2015年发布实施制造强国战略的行动纲领《中国制造2025》,把智能制造作为信息化与工业化两化深度融合的主攻方向。自2016年开始,人工智能成为国家战略发展的重要内容,政策支持不断加码。2017年,政府专门针对人工智能发展制定了战略规划和行动计划,围绕重点任务进行了部署安排。最近几年,我国更多强调的是把握新一代人工智能的发展特点,结合不同行业和区域特点,探索创新成果应用转化的路径和方法,促进人工智能和实体经济深度融合。2019年3月,中央全面深化改革委员会发布《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,习近平总书记强调人工智能是新一代科技革命和产业变革的重要驱动力量,加快发展人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

  (二)公共采购由电子化向智能化迈进

  公共采购是指公共部门为实现自身运转和公共利益的需要获取货物、服务和工程的行为,其涵盖范围非常广,包括政府采购、军事采购、公共企业采购等。在全球范围内,公共采购平均占国内生产总值的10%—25%,其中政府每年在公共合同方面累计支出约9.5万亿美元。根据《中国公共采购发展报告(2020)》初步统计,2019年我国公共采购交易规模超过20万亿元,占我国GDP总量的20%以上。公共采购总量大、涉及面广,市场影响力深远,在一国经济和国际贸易中占有重要位置,肩负着财政支出管理和实现政策功能的重任。合理控制公共采购支出、确保采购程序高效和实现政策目标是其应有之义,也是提升政府公信力的必然要求。

  公共采购的资金来源于税收所形成的公共资金,公共采购部门履行的是托管人职能,要对公众负责,受公众监督。因此,各国都对公共采购活动进行了规范和管制。采购活动应公开透明,并按照法定的规则和程序规范运作。与此同时,公共采购也面临着采购程序繁琐、效率低下、成本高昂、欺诈和腐败等一系列的问题。效率低下的公共采购成本极高,损害了竞争,提高了公共部门为商品和服务支付的价格。而且,由于所涉资源的规模、政府独特的购买力、众多的利益相关方以及程序的复杂性,公共采购特别容易受到欺诈和腐败的不良影响。仅在欧盟,公共采购腐败造成的年损失就相当于大约50亿欧元。世界银行通过对88个经济体中3400个企业的调查研究表明,低效率采购使全世界公共采购平均浪费采购支出达到公共采购支出总额的25%—50%,贿赂金额占公共采购支出的4%—10%。全世界政府采购合同金额的1/5都损失在腐败上。

  近些年,随着信息技术的广泛应用,各国公共采购电子化进入了快速发展的轨道,成为公共采购领域改革的主流。电子化打破了传统公共采购在操作方式和透明度等方面相对落后的局面,节省了时间和费用,规范了政府采购行为,提高了采购效率和透明度,方便了监督管理。而当前已步入数字化时代,大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术层出不穷,驱动技术升级和创新,公共采购电子化发展进入一个新阶段,即智能化采购的新时代。很多国家已经尝试将新技术应用于公共采购领域,例如运用云计算、大数据技术进行数据关联性分析、实时监控和预警,利用区块链技术进行信息验证、防止腐败等。未来,公共采购的发展是在电子化基础之上的技术化、数字化和智能化的公共采购。所有采购行为都实现数字化运营,高效便捷、节约成本、全程留痕等优势得到充分体现,减少外界其他因素干扰,避免不规范、暗箱操作的行为,对公共采购流程以及监督管理将会是一场深刻的革命。人工智能作为引领智能经济的战略性技术和核心驱动力,在很大程度上影响着未来公共采购领域的发展,将其应用于公共采购领域是大势所趋。从理论和实践角度探讨人工智能如何助力公共采购,具有重要的现实意义。

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  二、人工智能助力公共采购的理论分析

  “人工智能”一词在1956年达特茅斯会议上首次提出,历经60多年的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。人工智能通过研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。总的来说,人工智能是一门研究如何帮助机器像人一样去应对不同场景的科学,其主要目标是使机器能够像人一样思考,胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能涉及数学、神经生理学、计算机科学、信息控制论、生物学、语言学、心理学等多门科学,该领域的研究内容包括机器学习、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。如图1所示,人工智能的层次从下往上依次是基础设施层、算法层、技术层和应用层。其中基础设施层包括硬件、计算机能力和大数据;算法层包括机器学习和深度学习;技术层包括赋予计算机感知与分析能力的计算机视觉和语音处理技术、提供理解与思考能力的自然语言处理技术、提供决策与交互能力的规划决策系统和大数据统计分析技术;应用层主要包括金融、安防、交通、游戏等。

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  当前,新一代人工智能技术正推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速迈进。人工智能助力公共采购,核心要义就是寻找人工智能在公共采购领域的应用场景。下面从理论角度阐述人工智能在公共采购领域应用的可能性:

  (一)分析和评估

  人工智能技术具有处理大量数据并执行复杂数据分析的能力,能够从大量数据集中自动提取有意义的模式以进行决策,并获取以前未发现的异常和趋势。在公共采购方面,人工智能可以分析和评估采购数据,政府支出及利益相关者情绪,具体应用在以下方面:

  一是协助决策。在公共采购领域,采购人员在进行决策时,难免会加入一些主观偏见。考虑到这一点,人工智能系统就可以被视为“客观购买者”。随着人工智能的不断发展,现在的人工智能工具可以用于支持采购人员做出采购决策。人工智能协助采购决策主要是通过“深度学习”实现的。深度学习是从机器学习中的人工神经网络发展出来的新领域。早期所谓的“深度”是指超过一层的神经网络。近年来,其内涵已经超出了传统的多层神经网络,甚至超出了机器学习的范畴,逐渐朝着人工智能的方向快速发展。人工智能协助公共采购者作出决策主要体现在两方面:一方面,通过分析历史购买数据,预测未来需求。人工智能工具可以自动从大量采购数据中集中提取有用数据,并进行复杂的数据分析,从而预测未来的发展趋势,协助采购者作出购买决策。在数据分析方面,人工智能工具通常比人工执行更加高效准确,客观公正。另一方面,选择合适的商品和供应商,降低采购成本。公共采购领域交易品种多、数量大、金额高、重复性强,每一个商品和供应商的选择都非常重要。因此,公共采购者必须要保证选择的有效性。人工智能工具可以基于采购者的需求,通过算法匹配,找到最优的供应路径,降低采购成本,提升采购效率。

  二是电子采购信息检验。因为公共采购人与很多供应商有交易往来,会产生大量采购文件,从而形成“数据库”。为了避免错误和损失,一般来说,会有专业人士通过手动分析检查采购交易过程中是否存在错误,这个检查过程通常比较耗时。为了提高工作效率,可以应用人工智能工具来跟踪这些文件,并对其进行质量检验。人工智能在对电子采购信息进行检验时应用的是机器学习算法。机器学习算法是指让机器模拟人的学习能力,以此来增强机器的性能,包括监督学习、无监督学习和强化学习三种。人工智能工具通过机器学习算法可用于监控采购文件,以检测信息的清晰度和语言质量,确保人们将正确和准确的信息上传到电子采购平台。通常情况下,只要给予一定的语言标准,人工智能工具就可以自动进行比较,从而检验文件中的信息是否存在错误。如果文件信息存在质量问题,人工智能工具将会自动进行标记,并作出简单修改。除此之外,人工智能助理还可以提供“采购材料和其他文本语义检查”。通过执行算法,进行有效交叉核对,自动审查发票、评估报表、收据、存款和其他财务方面内容。无论多么细微的错误,都可以快速有效地通过系统来识别。人工智能自动检验在成本、精度及速度方面具有绝对优势,未来将逐渐取代人工检验。

  三是通过用户情绪分析,评估电子采购平台。人工智能工具可以监测用户和利益相关者的反应和行为,以便对用户的情绪进行分析。电子采购平台可以使用机器学习平台对采购人和供应商的情绪进行分析,以评估用户是否对电子采购平台认可,并根据反馈进行改革。如意大利中央采购机构尝试利用美国社交网络推特上的数据,将相关推文分为正面、中性或负面,通过分析得到有关用户对诸如发布新标书等做出反应的快速反馈。

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  (二)政府支出分类

  所谓政府支出分类,主要是反映政府的各项职能活动,显示政府的钱“干了什么”,起到什么作用。政府支出往往较为冗杂,如果手动执行此任务将非常耗时且艰巨。为了让政府支出的分类更加准确,同时提高工作人员的效率,现在许多国家都在尝试用人工智能工具来助力政府支出分类。政府支出分类所采用的是“分类算法”。分类算法是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域,通过对已知类别训练集的分析,从中发现分类规则,以此预测新数据的类别。类别分得越精准,得到的结果就越有价值。

  人工智能工具对公共采购数据执行的一项分析任务是对组织中不同类型的支出进行分类,以提供可见性并了解政府部门如何分配预算。在对政府支出进行分类时,是一个无监督的学习过程。首先选择一个目标数据库,然后开始自动分析,人工智能工具可以智能提取语义特征,并按照内容相似度进行聚类。在做好类别划分之后,再把每一条记录归到对应的类别之中。为了方便浏览,可以加入简单文本摘要算法,将具有代表性的关键词罗列出来,用户能一目了然知道每个分类大概是什么主题。对政府支出分类主要有两个目的,其一是验证政府把钱花在了什么地方,然后确认其是否物有所值,从中发现问题并推动政府采购改革;其二是推动政府工作更加公开透明,保障公众的知情权。

  (三)识别腐败

  腐败问题是人类社会的公害和顽疾。据世界经济论坛2018年估计,腐败造成的经济损失约为2.6万亿美元,相当于全球5%的国内生产总值。公共采购涵盖政府采购、工程承包、公用事业服务等,具有采购金额大及利益者众多的性质,是腐败的高发领域。根据欧盟和世界银行调查数据显示,公共采购腐败造成的危害和损失非常严重,如何有效治理公共采购领域腐败问题是各国普遍面临的难题。因此,公共部门非常关注新兴技术在这方面的应用。人工智能工具对于减少腐败的发生有一定的使用价值。识别腐败主要采用的是“人工神经网络”。人工神经网络是受人脑神经元的启发,试图设计与人脑结构类似的网络结构,模拟大脑处理信息的过程,以提高运算速度。作为人工神经网络的一类,卷积神经网络已经广泛用于大型图像处理中。

  将人工智能镶嵌到电子政务、公共资源交易、工程招投标等网上运行系统,能够实现不同部门之间的信息共享和互联互通。人工智能算法通过分析人力资源、财务数据,采购请求,招标批准和工作流程,可以选择模式。例如,它可以突出显示定期购买某些类型设备的人员姓名,并分析采购人及其家庭成员是否与供应商及其主管名称具有相关性,也可以标记有关投标的任何异常情况。系统一旦发现腐败行为,即可向监督部门自动报告涉及可疑交易的采购人和供应商。人工智能在打击腐败方面将具有两大优势:第一,揭示人类在没有机械帮助的情况下无法看到的复杂模式。例如,在2017年,西班牙研究人员使用神经网络建立了西班牙省份腐败的预测模型。该模型可以在腐败发生之前予以识别,从而可能允许当局采取先发制人的措施;第二,人工智能处理大量数据以使人们专注于细节。反腐败分析是劳动密集型的,随着越来越多的数据可用于反腐败组织,处理所有这一切变得越来越困难。对于人力和资金不足的部门来说,人工智能程序是识别潜在腐败的好助手。

  (四)合同编制与管理

  合同编制和管理一直都是一项耗时、费力的工作。根据2016年Apptus进行的一项调查,有39%的法律部门需要依靠非律师人员来负责管理他们的合同,而50%的法律部门提交保密协议之类的文件,需要一周或更长时间。据估计,无效合同会导致企业在特定交易中损失价值的5%至40%。在公共采购领域,合同编制和管理也有待改进。随着人工智能等新技术的发展,帮助解决合同编制和管理方面的许多挑战已成为现实。人工智能和机器学习算法运用到合同编制与管理过程中,可以加快从确定需求、创建和批准关键合同,到最终更新等人工任务的速度,减少合同编制与管理的时间,让公共采购者更多地去关注战略问题。

  人工智能工具可以理解采购合同中词汇的含义和上下文,无需人工输入和解析数据,就能实现编制和管理合同的功能。在当前的技术水平下,只要提供一份示范合同,人工智能工具就可以生成标准形式的采购合同,并自动创建简单的采购合同。这不仅有助于加快采购人的工作进度,也有助于公共部门在所有合同中保持条款的一致性。例如,公共部门如果要实现赔偿、机密性、责任限制和争议等合同条款的一致性,人工智能工具可以对上述条款进行分类并予以标记,通过标记非标准规定来识别有风险的合同,显著降低采购合同纠纷的可能性。随着系统功能的开发,人工智能除了本能地识别预先编制的程序,还能准确地从案例中学习,实现起草高级采购合同的功能。如利用以前采购合同的广泛数据库,向公共采购官员就采购合同的标准条款提出建议;准确地读取任何格式的采购合同,对合同中提取的数据进行分析。

  (五)聊天机器人

  在公共采购领域,采购程序既复杂又繁琐,有关必要步骤的信息也无法立即获得,这对采购人和供应商来说都是一个挑战。将聊天机器人应用于公共采购领域,可以很好地解决这个问题。这些工具“提供了一种使用人工智能和自然语言处理来模拟对话的会话体验”。在采购过程中,依托于“自然语言处理”技术的聊天机器人可以处理用户的问题,从而为采购人腾出时间专注于其他任务。自然语言处理是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,其基础是各类自然语言处理数据集。对于一些能够识别语音的机器人,则还需要语音识别技术的支撑。语音识别技术主要包括特征提取、模式匹配准则及模型训练三个方面,常用于语音输入系统、语音控制系统、智能对话查询系统等产品中。

  在公共采购领域应用聊天机器人,首先要将自然语言系统搭建于聊天机器人,并制作应答数据库。当用户提问时,系统可以撷取输入的关键字,再从数据库中找到最合适的应答句。聊天机器人是虚拟助理,可以与许多组织的应用程序、网站以及即时消息平台连接。在实践中,这种技术的复杂程度各不相同,基础功能是回答常见问题,聊天机器人可以理解用户的问题,并为他们提供最相关的答案。如对供应商如何注册、如何开展业务等解答以帮助潜在供应商,对如何进行IT采购等进行解答以帮助采购人员等。

  更进一步,聊天机器人可以充当虚拟助手,不仅可以回答问题,还可以执行一些基本操作,比如查找个人信息。高级的聊天机器人甚至可以成为虚拟代理,完全替换员工去处理最复杂的对话框、流程和安全协议。

  综上所述,我们可以从理论角度总结出人工智能技术在公共采购领域的应用场景,主要包括分析和评估、政府支出分类、识别腐败、合同编制与管理、聊天机器人(如图2所示)。

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  本文未完待续,下篇将于2021年6月6日出版的《中国招标》第6期刊发

责编:罗帆
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