智決策   自評(píng)審

——基于大數(shù)據(jù)與人工智能的采購4.0時(shí)代

作者：林  嘯  張  倩  林靈淑

近年來，黨中央、國(guó)務(wù)院出臺(tái)了一系列政策，對(duì)現(xiàn)代供應(yīng)鏈創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)行了全面部署。產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈領(lǐng)域積極響應(yīng)政策號(hào)召，加快培育新增長(zhǎng)點(diǎn)、形成新動(dòng)能，展開了推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的探索創(chuàng)新。采購作為供應(yīng)鏈前端的重要環(huán)節(jié)，在供應(yīng)鏈體系中發(fā)揮著促進(jìn)內(nèi)部融合貫通、帶動(dòng)外部協(xié)同合作的重要作用。在國(guó)家政策的大力支持和信息技術(shù)革命的有力驅(qū)動(dòng)下，企業(yè)尤其是國(guó)有企業(yè)在供應(yīng)鏈管理中建立統(tǒng)一核心平臺(tái)、構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)化管理體系的訴求日益強(qiáng)烈，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的良性循環(huán)體系開始逐步形成。

隨著國(guó)家優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境工作的深入推進(jìn)以及“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)算法等技術(shù)的快速發(fā)展，招標(biāo)投標(biāo)形態(tài)發(fā)生了深刻的變化，采購活動(dòng)逐漸由線下向線上平臺(tái)轉(zhuǎn)移，電子化和信息化水平顯著提升，國(guó)內(nèi)大型企業(yè)集團(tuán)不斷深化應(yīng)用集中規(guī)模采購模式，加快更新迭代，推動(dòng)集中規(guī)模采購不斷向新的高度發(fā)展。

集中采購自誕生以來，經(jīng)歷了三個(gè)主要發(fā)展階段。

以線下采購為主要特征的采購1.0時(shí)代依托大量紙質(zhì)文件、人工集中操作，通過規(guī)模效應(yīng)獲取成本效益，該階段歷時(shí)最久，效率也最低。

采購2.0時(shí)代是從線下采購向線上采購轉(zhuǎn)移的過渡期，眾多企業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)信息載體完成采購活動(dòng)，但各環(huán)節(jié)仍大量依靠人工主導(dǎo)，信息割裂的特征明顯。

采購3.0時(shí)代是當(dāng)下正在經(jīng)歷的現(xiàn)代智慧供應(yīng)鏈建設(shè)階段，以全過程管控、全要素驅(qū)動(dòng)、全周期協(xié)同、全方位融合、全鏈條貫通為導(dǎo)向，將供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)貫通協(xié)同。采購3.0時(shí)代的采購模式雖然在較大程度上實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的貫通，并通過各類信息化、數(shù)字化手段進(jìn)一步解放了人力資源，但采購的核心仍然重度依賴人的參與和決策。隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展革新，以自我管理、自我驅(qū)動(dòng)、自我決策為特征的智慧采購4.0時(shí)代正呼之欲出。

采購4.0時(shí)代將突出解決招標(biāo)采購三大傳統(tǒng)掣肘和難題：一是采購策略依靠“人為決策”，缺乏科學(xué)合理的邏輯支撐體系；二是投標(biāo)環(huán)節(jié)需要供應(yīng)商“人工投標(biāo)”，耗費(fèi)大量人力、物力提供相關(guān)信息；三是采購評(píng)審依賴評(píng)審專家“人力評(píng)審”，信息分析效率低下。新的采購模式將打破并重構(gòu)原有的行業(yè)模式、合作關(guān)系、用戶邊界，驅(qū)動(dòng)采購人與供應(yīng)商、設(shè)計(jì)單位等供應(yīng)鏈伙伴緊密協(xié)同，加快營(yíng)造信息集成、業(yè)務(wù)協(xié)作和資源共享的產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)圈，促進(jìn)國(guó)內(nèi)循環(huán)，形成強(qiáng)大國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，助力構(gòu)建新發(fā)展格局。

基于大數(shù)據(jù)與人工智能的采購4.0時(shí)代是打破原有采購各環(huán)節(jié)信息系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行邊界，重構(gòu)數(shù)據(jù)層、策略層、應(yīng)用層的一體化概念。

在數(shù)據(jù)層，通過標(biāo)準(zhǔn)化底層設(shè)計(jì)及大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)采購全流程的過程信息數(shù)據(jù)、供應(yīng)商側(cè)生產(chǎn)運(yùn)行實(shí)時(shí)信息、工商征信專利社保等社會(huì)端信息數(shù)據(jù)、檢測(cè)機(jī)構(gòu)和認(rèn)證機(jī)構(gòu)及審計(jì)律所等提供的第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別與梳理，將信息直接應(yīng)用于采購評(píng)審側(cè)，避免各中間環(huán)節(jié)的加工及信息丟失等情況發(fā)生。

在策略層，通過建立科學(xué)的支撐體系，從市場(chǎng)類型、供應(yīng)商畫像、價(jià)格監(jiān)控等角度為集中規(guī)模采購策略調(diào)整提供理論依據(jù)。同時(shí)，充分發(fā)揮采購策略的科學(xué)引導(dǎo)作用，減少采購活動(dòng)中招標(biāo)人及代理機(jī)構(gòu)的主觀性，進(jìn)一步提升決策科學(xué)性，并降低廉潔從業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

在應(yīng)用層，通過人工智能技術(shù)將人工無法處理總結(jié)的海量復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，識(shí)別內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，并推薦預(yù)測(cè)可能的結(jié)果分類，從而實(shí)現(xiàn)高效智慧的采購管理。

（一）數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)作為企業(yè)信息化建設(shè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性資源，是采購4.0時(shí)代的核心要素。當(dāng)前，供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)問題日益突出，主要表現(xiàn)為：供應(yīng)鏈前后端數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與顆粒度不統(tǒng)一、不規(guī)范；供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)延伸深度、廣度不足，孤島化現(xiàn)象嚴(yán)重；供應(yīng)鏈上下游各方信息反饋滯后，互動(dòng)性差。為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)物資領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用，亟需在三個(gè)方面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效管理、協(xié)同共享。

1.形成供應(yīng)鏈通用數(shù)據(jù)語言體系

通過建設(shè)并嚴(yán)格執(zhí)行數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，形成涵蓋采購物資、設(shè)備參數(shù)、供應(yīng)商信息的統(tǒng)一編碼規(guī)則，構(gòu)建通用且唯一的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)語言，打通采購標(biāo)準(zhǔn)、合同管理、供應(yīng)商管理、物資供應(yīng)等業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)從計(jì)劃、標(biāo)準(zhǔn)化、采購到后續(xù)履約、監(jiān)造環(huán)節(jié)的全流程數(shù)據(jù)貫通應(yīng)用。數(shù)據(jù)的規(guī)范化管理不僅是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的基礎(chǔ)條件，更是進(jìn)一步鞏固深化供應(yīng)鏈智慧運(yùn)營(yíng)的重大底層設(shè)計(jì)。

2.高效整合物資領(lǐng)域上下游信息

通過智能化數(shù)據(jù)感知手段，實(shí)現(xiàn)基建、設(shè)備、營(yíng)銷等需求側(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，同時(shí)實(shí)時(shí)獲取供應(yīng)商生產(chǎn)工單、排產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行情況等供給側(cè)數(shù)據(jù)，以及社會(huì)信用信息系統(tǒng)、地理交通物流系統(tǒng)跨行業(yè)數(shù)據(jù)，解決投標(biāo)信息層層編輯修改、反復(fù)儲(chǔ)存的問題，減少系統(tǒng)中冗余信息儲(chǔ)存，有效釋放效能。通過將設(shè)備監(jiān)造、出廠驗(yàn)收、履約協(xié)調(diào)、現(xiàn)場(chǎng)安裝、項(xiàng)目投產(chǎn)啟動(dòng)以及日常運(yùn)行等各關(guān)鍵環(huán)節(jié)出現(xiàn)的問題進(jìn)行多維量化，形成評(píng)價(jià)分值并應(yīng)用于采購階段，從而將物資領(lǐng)域上下游信息高效整合匯聚至采購環(huán)節(jié)。

3.搭建信息實(shí)時(shí)交互共享平臺(tái)

通過搭建涉及設(shè)計(jì)單位、業(yè)主單位、監(jiān)管部門、制造商等供應(yīng)鏈各方的實(shí)時(shí)交互共享平臺(tái)，為供應(yīng)鏈全局提供多元化信息與意見，構(gòu)建智能化交互模型，引領(lǐng)供應(yīng)鏈上下游數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)引流、共享共治、自主迭代、除舊納新，從根本上解決各環(huán)節(jié)間信息反饋滯后、數(shù)據(jù)沉淀冗余等問題。

高效、協(xié)同、共享的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)底層構(gòu)架是招標(biāo)人獲取供應(yīng)鏈全量數(shù)據(jù)、避免“人為制定”采購策略的基礎(chǔ)，是供應(yīng)商擺脫“人工投標(biāo)”、實(shí)現(xiàn)一鍵投標(biāo)的關(guān)鍵，也是減輕評(píng)標(biāo)專家“人力評(píng)審”工作量、提升評(píng)審智能化水平的重要前提。

（二）策略層

當(dāng)前采購模式下，采購策略的制定主要依靠人工決策。面對(duì)復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境、眾多的市場(chǎng)主體，人工統(tǒng)計(jì)分析通常難以找出采購策略的調(diào)整與中標(biāo)人價(jià)格或質(zhì)量變動(dòng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，不同采購策略與中標(biāo)結(jié)果缺乏系統(tǒng)性規(guī)律總結(jié)，采購策略的制定缺少科學(xué)合理的支撐體系，無法真正發(fā)揮調(diào)節(jié)與引導(dǎo)作用。采購4.0模式下，利用大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)歷史采購數(shù)據(jù)與市場(chǎng)信息，應(yīng)用市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、市場(chǎng)群體畫像、市場(chǎng)價(jià)格跟蹤等理論體系，建立從市場(chǎng)研究到主體分析再到價(jià)格追蹤的多維策略智能制定分析框架，有效指導(dǎo)企業(yè)采購與定價(jià)策略。

1.市場(chǎng)態(tài)勢(shì)實(shí)時(shí)分析

招標(biāo)投標(biāo)活動(dòng)是一個(gè)招標(biāo)人和投標(biāo)人互相博弈的過程，招標(biāo)采購策略的制定必須依據(jù)市場(chǎng)環(huán)境的變化和雙方博弈的結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)跟蹤市場(chǎng)波動(dòng)，通過市場(chǎng)中企業(yè)的數(shù)量、市場(chǎng)份額、企業(yè)規(guī)模的關(guān)系獲知市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，自動(dòng)研判當(dāng)前及未來一定時(shí)間內(nèi)的供應(yīng)商競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)類型、具象化市場(chǎng)特點(diǎn)。對(duì)于不同的市場(chǎng)情況，針對(duì)性提出差異化的采購策略，從而實(shí)現(xiàn)不同的采購目標(biāo)與市場(chǎng)引導(dǎo)訴求，如圖1所示。如對(duì)于投標(biāo)廠家充足的完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，在策略上應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化技術(shù)和質(zhì)量評(píng)審，著重選優(yōu)選強(qiáng)。又如對(duì)于投標(biāo)廠家較少的寡頭壟斷市場(chǎng)，在保證質(zhì)量的同時(shí)，一方面需適度降低門檻，增加供應(yīng)商數(shù)量，防止供應(yīng)鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)；另一方面需著重監(jiān)控價(jià)格趨勢(shì)，分析報(bào)價(jià)異常，警惕惡意抬升價(jià)格。

2.供應(yīng)商畫像迭代更新

供應(yīng)商群體能力參差、各具特點(diǎn)，分析掌握供應(yīng)商的各方面能力是支撐采購策略進(jìn)行有效調(diào)整的重要前提?；诓少徣鞒谭e累的供應(yīng)商多維度信息，構(gòu)建供應(yīng)商能力畫像模型。供應(yīng)商能力畫像采用大數(shù)據(jù)分布式算法，將供應(yīng)商在供應(yīng)鏈不同環(huán)節(jié)的多維度信息進(jìn)行歸納整合。在采購評(píng)審初評(píng)階段，進(jìn)行合格性審查，通過構(gòu)建產(chǎn)品實(shí)力指標(biāo)，體現(xiàn)供應(yīng)商產(chǎn)品研發(fā)與生產(chǎn)能力。在采購評(píng)審詳評(píng)階段，進(jìn)行優(yōu)劣性評(píng)價(jià)，橫向?qū)Ρ雀鞴?yīng)商在技術(shù)、商務(wù)、價(jià)格方面的差異，整合形成技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)能力、商務(wù)競(jìng)爭(zhēng)能力、供應(yīng)商報(bào)價(jià)行為等要素，如圖2所示。在采購結(jié)束后，及時(shí)跟蹤收集中標(biāo)供應(yīng)商在生產(chǎn)制造、安裝調(diào)試、物資供應(yīng)、運(yùn)行維護(hù)等環(huán)節(jié)的評(píng)價(jià)反饋，持續(xù)對(duì)供應(yīng)商畫像信息進(jìn)行迭代更新。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)分析的基礎(chǔ)上，通過細(xì)化供應(yīng)商能力畫像，進(jìn)一步聚焦微觀個(gè)體，豐富差異化的采購策略方案。

3.采購價(jià)格跟蹤預(yù)警

價(jià)格策略作為招標(biāo)采購中重要的招標(biāo)策略，直接影響著投標(biāo)人群體報(bào)價(jià)水平以及招標(biāo)人的經(jīng)濟(jì)利益。通過建立價(jià)格波動(dòng)預(yù)警及調(diào)控機(jī)制，充分考慮市場(chǎng)價(jià)格水平受宏觀經(jīng)濟(jì)、原材料價(jià)格、當(dāng)前市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)等客觀因素影響，持續(xù)跟蹤市場(chǎng)價(jià)格長(zhǎng)期、中期、短期三個(gè)不同階段的波動(dòng)情況，利用智能算法確定產(chǎn)品價(jià)格合理性波動(dòng)區(qū)間。持續(xù)追蹤不同批次采購價(jià)格變化，根據(jù)價(jià)格波動(dòng)設(shè)定分級(jí)預(yù)警機(jī)制，當(dāng)價(jià)格波動(dòng)達(dá)到設(shè)定閾值后將觸發(fā)不同等級(jí)的預(yù)警，按照規(guī)則自動(dòng)調(diào)整策略導(dǎo)向，從而建立價(jià)格追蹤及負(fù)反饋機(jī)制。

通過長(zhǎng)期的實(shí)踐積累和算法的自我學(xué)習(xí)，采購策略模型得以不斷優(yōu)化完善，改變了以往“拍腦袋”的主觀性制定方式，解決了采購策略“人為制定”的掣肘。

(三)應(yīng)用層

傳統(tǒng)集中采購模式中，單一化的評(píng)審要素往往忽視了需求側(cè)的個(gè)性化需求。同時(shí),評(píng)審階段出現(xiàn)的圍標(biāo)串標(biāo)現(xiàn)象難以人為界定，供應(yīng)商后續(xù)生產(chǎn)供貨延遲和同類型產(chǎn)品質(zhì)量問題等情況時(shí)有發(fā)生，難以預(yù)測(cè)。采購4.0模式下，利用大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，能夠挖掘供應(yīng)商鏈條表象背后隱藏的深層邏輯關(guān)系，有效預(yù)警各類潛在風(fēng)險(xiǎn)。以電網(wǎng)設(shè)備采購為例，可以實(shí)現(xiàn)以下四個(gè)方面的智能化應(yīng)用。

1.采購質(zhì)量導(dǎo)向預(yù)警

基于大數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題分析，能夠利用設(shè)備型號(hào)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、所屬路線、組件廠商、投運(yùn)時(shí)間等信息，構(gòu)建電力設(shè)備知識(shí)圖譜，深挖設(shè)備事故關(guān)鍵誘因。通過將圖譜與采購需求、供應(yīng)商投標(biāo)相應(yīng)信息進(jìn)行分析比對(duì)，對(duì)相關(guān)供應(yīng)商及設(shè)備依據(jù)、關(guān)聯(lián)性進(jìn)行否決或相應(yīng)扣分處理，有效防范設(shè)備并發(fā)事故風(fēng)險(xiǎn)，避免電力設(shè)備“家族性病癥”，支撐電力設(shè)備并發(fā)故障預(yù)測(cè)。

2.圍標(biāo)串標(biāo)監(jiān)控預(yù)警

利用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法訓(xùn)練模型有效分析分類投標(biāo)文件，把歷史真實(shí)串標(biāo)的投標(biāo)人投標(biāo)報(bào)價(jià)、相似度高的文字描述等“行為特征”作為增強(qiáng)學(xué)習(xí)模型的輸入值，不斷迭加訓(xùn)練出特定特征與圍標(biāo)串標(biāo)行為的對(duì)應(yīng)關(guān)系模型，從而在評(píng)標(biāo)時(shí)給出本批次投標(biāo)文件圍標(biāo)串標(biāo)的監(jiān)控預(yù)警。

3.因地制宜差異化評(píng)審

針對(duì)低溫、潮濕、高海拔等惡劣環(huán)境或位于電網(wǎng)關(guān)鍵樞紐區(qū)域的重點(diǎn)站線，自動(dòng)匹配供應(yīng)商歷史供貨及運(yùn)行情況，優(yōu)化技術(shù)評(píng)審因子，分級(jí)分類考量供應(yīng)商應(yīng)對(duì)特別情況的能力，加大特殊技術(shù)參數(shù)差異性指標(biāo)評(píng)審占比，在先進(jìn)適用的基礎(chǔ)上，遴選最匹配的供應(yīng)商，實(shí)現(xiàn)專區(qū)專供。

4.風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)產(chǎn)能預(yù)警

通過構(gòu)建模糊和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，綜合利用網(wǎng)絡(luò)抓取技術(shù)、文本識(shí)別技術(shù)，整合電網(wǎng)經(jīng)營(yíng)大數(shù)據(jù)與外部公開信息，自動(dòng)獲取供應(yīng)商動(dòng)產(chǎn)抵押、資金困難等信用信息，以及供應(yīng)商生產(chǎn)工單、排產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行等情況，預(yù)期供應(yīng)商破產(chǎn)、延期交貨等風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建智能評(píng)級(jí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)信用、價(jià)值及風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)評(píng)級(jí)，合理限制風(fēng)險(xiǎn)估值異常的供應(yīng)商中標(biāo)量，保障資金安全、物資供應(yīng)時(shí)效和質(zhì)量。

1.智慧引領(lǐng)采購變革，采購全流程自動(dòng)化、科學(xué)化、智能化

基于大數(shù)據(jù)與人工智能的采購4.0時(shí)代，人力資源將從采購流程中釋放，轉(zhuǎn)向頂層設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，大幅減少當(dāng)前采購模式中的人為干預(yù)因素，降低人力成本，實(shí)現(xiàn)采購全流程的自動(dòng)化、科學(xué)化、智能化。全要素信息自動(dòng)抓取分析，信息流自動(dòng)貫穿采購全流程，減少人工機(jī)械化操作；搭建科學(xué)分析框架，分析采購全流程數(shù)據(jù)，輔助進(jìn)行采購決策，提升采購科學(xué)性；利用系統(tǒng)學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，智能研判分析，定制化采購方案，采購質(zhì)效飛躍性提升。

2.落實(shí)“碳達(dá)峰、碳中和”要求，大幅節(jié)省招標(biāo)方及供應(yīng)商資源成本

基于大數(shù)據(jù)與人工智能的采購4.0時(shí)代，招標(biāo)方從采購流程與組織中釋放，供應(yīng)商擺脫繁雜的投標(biāo)活動(dòng)，人力資源、經(jīng)濟(jì)資源等都得到大幅釋放。依托自動(dòng)化系統(tǒng)，采購全流程周期大幅縮短，采購需求得以高效滿足，實(shí)現(xiàn)采購精益規(guī)范、供應(yīng)及時(shí)準(zhǔn)確、設(shè)備安全可靠、管理優(yōu)質(zhì)高效，推動(dòng)采購活動(dòng)向智慧卓越模式發(fā)展。