招标采购领域人工智能应用探讨

近年来，人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）技术发展迅猛，取得了突破性成果。特别是以ChatGPT（人工智能技术驱动的自然语言处理工具）为代表的大语言模型将人工智能推到了前所未有的高度，掀起了一波又一波热潮。有学者指出，人类社会已经进入了AI时代。无人驾驶、生成式人工智能（AIGC）、AI绘画、虚拟人等人工智能应用层出不穷，一时间，貌似“无所不能”的AI成了街头巷尾谈论的焦点。

与面向个人消费领域的“热火朝天”相比，面向商业领域的AI略显“谨小慎微”。大家都在摸索本行业、本领域如何应用AI，如何让AI给业务赋能加分。在此背景下，为了促进招标采购数智化转型，带动产业链、供应链升级，深入研究AI技术与招标采购的深度融合势在必行。那么，该如何挖掘AI在招标采购领域的创新应用？首先要透过现象看本质，重新认识AI和招标采购业务。

AI的本质

AI的概念

关于AI，朗文词典的解释是：the study of how to make computers do intelligent things that people can do, such as think and make decisions（关于如何让计算机能够像人一样思考和做决定的研究）；牛津词典的解释是：the study and development of computer systems that can copy intelligent human behaviour（关于能够复制人类智能行为的计算机系统的研究和开发）；《辞海》（第七版）的解释是：研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。是计算机科学的一个分支，旨在了解智能的实质，并生产出新的能以与人类智能相似的方式作出反应的智能机器。研究领域包括智能机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、问题解决和演绎推理、学习和归纳过程、知识表征和专家系统等。

从这些定义可知，虽然AI与人类的思考、决定和脑力劳动等概念紧密相关，但无论哪种解释都指出，AI是依托计算机而存在的。就目前而言，计算机能做的就是“按程序办事”，所以AI本质上是一段程序——一段能够从各种排列组合中筛选出最大可能结果的程序。

AI的底层逻辑

AI技术日新月异，每天都有新算法、新应用诞生和消亡，但是其本质和底层逻辑却鲜有变化。从数学角度来看，AI可以表达为数学公式：R＝f（x）。其中，R是计算结果，f是算法或模型，x是所需的数据。换句话说，AI就是一个以数据为参数，能够得出可接受结果的函数。

自1956年AI概念在达特茅斯会议上提出以来，其发展大致经历了两个阶段：一是基于规则的阶段；二是基于数据统计的阶段。基于统计学和概率论的数据处理，将AI推向了新的高峰。无论是深度学习还是大语言模型等其他更先进的算法，无不建立在统计学和归纳法之上。

现代社会的高速发展，形成了三个指数级变化：一是数据量呈指数级增长，二是硬件性能呈指数级提高，三是计算成本呈指数级下降。这些指数级变化，使基于统计学和归纳法的AI飞速发展。

但是，统计学和归纳法也给AI埋下了先天不足的隐患，限制了AI的“天花板”。从理论上来讲，只要写一个程序，将《通用规范汉字表》中的3500个一级汉字和为数不多的几种标点符号排列组合，形成四千三百位长的字符串，必然会包含您正在阅读的这篇文章。那么，AI能写出一模一样的文章吗？答案是——不能。就目前而言，无论是从存储能力还是计算能力上来看，AI都还创造不出3500个一级汉字的四千三百次方个排列组合。因为它太大了，大到远远超过目前已知的宇宙总质量，所以，AI只能运用统计学和归纳法，在已有数据的基础上总结规律。一方面，已有数据只是所有可能性中很小的一部分；另一方面，存在的未必都是合理的。所以，统计或归纳结果（或者说AI推荐的结果），都不可能做到百分之百合理，也不能做到真正意义上前所未有的创新。正所谓真理往往掌握在少数人手里，纵观人类历史，几乎每一次伟大的发现、发明、创造和重大决策都来自极少数人，在被普罗大众接受和使用之前，在统计学上它们都是会被清除掉的噪点。人类的飞跃式发展，正是来自一次又一次突破已有禁锢、颠覆前人世界观的创新。这些都是AI难以企及的。

AI的能力圈

作为一段程序，AI与其他任何事物一样，不是万能的，也有其难以突破的能力圈。在能力圈之内，它游刃有余，但无法承担能力圈之外的任务。从技术层面来看，AI具有自然语言处理、语音识别、图像识别、统计、机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习等能力。从业务层面来看，要想发挥AI的能力必须同时满足三个条件：一是可以获得计算所需的数据，二是可以承受计算带来的成本，三是可以容忍错误计算结果带来的后果。这三个条件是成功应用AI的充分必要条件，缺一不可。

从数学的视角看招标

招标是什么？不同视角可能会有不同解释。从业务角度来看，招标是一种筛选心仪供应商的采购方式；从数学角度来看，招标是选择供应商的函数，可以用如下公式表示：S＝f（x，y，z）。其中，S是中标结果，f是业务规则、评标办法，x是招标要求，y是投标响应，z是专家智慧。换句话说，招标就是以招标要求、投标响应和专家智慧为参数，得出中标结果的函数。

随着数字中国建设的推进，获取对招标采购有价值的各种数据势必会更加容易。引入这些数据，会使招标采购在满足依法合规的基础上更科学、更合理。届时，描述招标采购的数学公式将进一步演变为：S＝f（d，x，y，z）。其中，新增的参数d表示除招投标文件之外的可支撑招标采购的数据。

AI＋招标

正如前文所述，AI应用在商业领域的发展不如在个人消费领域般“热火朝天”，其根本原因是一时找不到好的结合点，不清楚AI到底能够给业务带来什么，招标采购领域自然也不例外。那么，如何才能系统、全面地梳理出AI与招标采购的结合点呢？我们可以沿着以下两个方向去思考。

一是从成功应用AI的三个充分必要条件出发，在招标采购过程中寻找满足三个充分必要条件的应用场景。以招标采购的数学表达式来看，AI对S＝f（d，x，y，z）中任何一个元素的赋能，都可以大幅提高招标的质量、效率和价值：AI（f）可以帮助优化业务规则和评标办法，沉淀专家智慧；AI（d）可以帮助处理支撑招标采购的数据；AI（x）可以帮助优化招标要求；AI（y）可以帮助提升投标响应速度；AI（z）可以帮助专家提升评标效能。

二是坚持问题导向。AI不是锤子，我们也不是手里拿着锤子看什么都是钉子的人。AI是我们解决问题的工具之一，尽管它也许是最强大的一个，但它永远不会是唯一的一个。所以，应当根据要解决的问题，选择最恰当的工具，而不能言必称AI。在规则明确的场景，几行程序可能远远胜于AI。每家单位、每个招标采购平台所面临的问题都不一样，所以对AI的应用需求也必然会有差异。因此，建议按照工作流程，先厘清需要解决的问题，再选择合适的工具。此外，目光不能只停滞在重大疑难问题上，很多时候，让AI帮助用户填对一个值、选对一个框，都可能带来很大的帮助。

2018年以来，笔者所在的国家能源招标网就按照上述思路，尝试应用一些相对简单的AI和大数据技术解决业务中的问题。先后建设了智能画像、采购市场探查、智能范本管理、智能质量检查、智能失信预警、智能辅助清标、智能辅助评标、智能商务评审、智能打分预警、文件防泄露、失信风险核查、智能保证金管理、价格数据聚合等系统。这些系统要么作为工具嵌入招标流程，要么作为后台服务为招标流程提供支撑。根据所解决的问题不同，有些使用传统信息技术通过编程实现，有些则使用自然语言处理、机器学习等人工智能技术和其他大数据技术实现。

总的来讲，国家能源招标网在技术选择方面主要遵循三个原则。一是遵守问题导向原则，为了解决某个具体的业务问题，不贪大求全；二是遵循统筹规划分步实施原则，各个系统都在统一的规划设计指导下建设实施、有机融合；三是秉持技术为业务服务的理念和适用优于先进原则，并不一味追求高深、复杂或者先进的技术。从这几年来的应用情况来看，均取得了较好效果，在这些智能工具的帮助下，国家能源招标网招标项目经理人均每年可以高质量完成超过一百个标包的招标采购工作。

与AI相处

当AI大潮席卷而来时，有人惶恐不安，“我会被AI替代吗？”始终困扰着他们；有人将AI奉若神明，认为AI无所不能，必将主宰世界。笔者认为，这两种心态都不可取。我们应理性、客观地看待AI，学会与AI相处，既要充分利用其优势，也要关注其潜在风险和挑战。

第一，随着社会的发展，人类不断创造各种新技术和新工具来延伸自身的感官和能力。例如，用望远镜、显微镜和雷达等作为眼睛的延伸；用汽车、火车和飞机等作为双腿的延伸。作为工具的AI，和计算器、计算机、网络等一样，可以被看作是我们大脑的延伸。但是，AI程序不可能是万能的，它只能在能力圈内执行任务。以红极一时的大语言模型为例，尽管它也许知道所有“答案”，但是，只有人类自身知道自己的“问题”。而就推动社会发展而言，“问题”远比“答案”重要。从这个角度来看，就像汽车没能代替腿，雷达没能代替眼睛一样，AI大概率也不会代替大脑。AI不过是人类的百宝囊中又一个强大的工具和帮手。

第二，我们也要认识到，凡是AI能做的，都比人做得好。如果我们所做的都是AI擅长的，那么被替代只可能是时间问题。

无论是否愿意接受，招标采购领域广泛应用AI已经不是梦想，而是不可阻挡和逆转的大势，这必将对各个市场主体产生重大影响。对招标人而言，在AI的加持之下，招标将更容易，但招好标更难；对招标代理机构而言，招标效率将大幅提升，但招标人及市场的要求可能会同时提高；对投标人而言，在AI的加持下，投标更容易，但投好标更难，因为投标响应中的问题，将在交易平台AI加持下一览无余；对评标专家而言，有了AI的帮助会使评标更容易、更高效，但评标的难度也可能会更大，简单轻松的工作可能都将被AI替代，能力不足的专家将会被淘汰出局；对监管部门而言，在AI的加持下，监管效率将更高，但由于被监管对象也会使用AI，进而导致监管难度更大；对交易平台而言，有了AI的赋能，可能会创造出更多的市场机会，但同时会面临更大的挑战和竞争压力；对公共服务平台而言，由于已经掌握了海量数据，AI的应用补足了算法短板，平台优势会进一步扩大，能够创新出更多、更好的服务，但竞争可能也会加剧，可能会形成寡头垄断的格局。

结语

AI在招标采购领域的应用，必将是全局的，而不是局部的。所以，站在整个招标采购领域的视角来看，也许会有快有慢，但是最终必将达到一个新的平衡。AI技术的落地应用，将会加速招标采购行业发展，使招标作为采购方式的价值从程序价值向结果价值转变。同时，由于凡事皆有成本，AI的加入，必然也会带来一些新的问题，如增加招标成本及管理难度等。总之，AI已来、未来将至。我们能做的就是接纳它、了解它、掌握它、用好它。

（作者单位：国家能源集团国际工程咨询有限公司）