摘要：本文从招标代理机构视角出发，深入剖析传统招标业务稽核痛点，结合国家加快招投标领域“人工智能+”应用要求与当前技术发展趋势，构建基于全量稽核数据融合的智能稽核体系，阐述招采智慧稽核系统的总体架构设计、核心功能模块及实际应用成效，为招标采购行业提供可落地、可推广的智能化解决方案，推动招标采购稽核向标准化、自动化、智能化升级。

关键词：人工智能；招标采购；业务稽核；行业解决方案

2026年2月，国家发展改革委等八部门联合印发《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》（发改法规〔2026〕195号），明确提出推动招标投标和人工智能深度融合，提升服务和监管的数智化水平。近年来，全国上下系统整治招投标领域围标串标、明招暗定等突出问题，招标采购业务愈发强调合法依规。中通服供应链股份有限公司作为中国电信下属采购供应链专业子公司，积极响应国家深入实施“人工智能+”行动的号召，践行集团公司“云改数转智惠”战略，依托行业成熟采购供应链经验以及集团内丰富的算力资源，率先开展“人工智能+招标”智慧稽核系统设计开发与应用，推动稽核工作智能化升级，助力行业破解顽疾。

（一）人工审核效率低、准确性不佳

传统招标业务的招标文件、评标报告等招标关键文件依赖多层级人工审核，人工审核方式存在诸多局限性。效率方面，面对招标投标工作中庞多繁杂的信息，人工层层审核耗时较长，若遇多项目并发，易出现人力紧张、效率不足等问题；质量方面，人工审核主要存在三重风险隐患：审核人员专业素养差异导致的法规理解偏差、知识更新滞后引发的合规判断失误以及主观因素造成的评审标准不一致等。

（二）稽核信息传递不畅、信息利用率不高

传统招标业务稽核过程中发现的潜在问题以及稽核方式方法等相关经验散落于各稽核人员，信息传递主要通过层层传达或培训，难以实现实时共享并形成组织知识沉淀，无法为未来的招标活动提供参考和预警。此外，招标业务稽核结果跟踪管理主要依赖线下表格收集统计，缺乏技术手段，管理人员难以从大量数据中快速识别企业存在的风险和异常情况，影响精准施策。

（三）管理工具供给不足、智能化水平偏低

近年来，在国家政策推动下，招标采购领域已基本实现全流程电子采购交易，但智能化水平偏低，缺少招标文件检测、智能辅助评标、围串标识别等业务智慧化稽核功能。同时，各采购人系统独立建设、标准不统一，数据与能力难以互通，导致行业整体数字化向智能化升级进程缓慢，难以适配数智化监管与高质量发展需求。

当前招标投标领域合规监管标准持续提升，常态化监督全面推行，企业内外部审核工作量大幅增加，依赖个人经验的人工审核模式在效率、质量上均难以满足企业自主监督以及外部监管要求，建立人工智能智慧稽核体系不仅是提升业务效能的必然选择，更是应对监管升级的战略举措。

（一）整合内外部数据资源，打造智能稽核数据底座

招投标活动智慧稽核的前提是高质量的数据输入，风险控制效果取决于稽核基础数据的广泛性、准确度和获取难易程度。需根据系统功能目标和稽核要求确定所需数据类型，明确数据内容与获取渠道，广泛接入高质量稽核基础数据。首先与自有电子招标系统的历史招投标信息、供应商信息等数据实现实时交换共享，同时在满足权限控制要求条件下建立与甲方合同管理、物资管理等系统安全可靠的数据调用链接，与信用中国、国家企业信用信息公示系统、天眼查等企信数据平台、国家税务总局全国增值税发票查验平台等建立合作关系，通过API接口或数据共享协议获取数据。系统通过数据接口处理模块，将内外部不同来源的数据进行结构化处理。

（二）梳理业务流程，明确稽核点及稽核规则

基于国家招投标法律法规、行政规范性文件和招标人企业招采相关制度，详细梳理招采活动全流程风险管控清单，形成各环节针对性稽核要求，明确关键稽核点设置及主要稽核规则。

稽核规则主要包括简单规则和复杂场景规则两类。简单规则通过系统程序设置可直接应用于稽核管控点，在发生风险事件时自动提示或禁止操作；关联对象多、阈值条件相对灵活、数值信息与文本信息交织判断的复杂规则，则通过垂直任务模型进行训练并实施稽核判断。垂直任务模型在NLP基础上通过规则判断和轻量级模型计算实现结果输出，能够在短时间完成训练和系统部署，对特定场景具有较强的稽核能力（表1是系统中使用的招投标活动全流程风险管控规则示例）。

（三）建设案例知识库，构建稽核大模型

供应链公司凭借自身多专业、多领域的业务优势，形成内容丰富的业务项目稽核案例知识库。基于开源大模型，在案例库建设基础上利用RAG技术和大模型微调构建业务稽核垂直大模型。通过对案例知识数据进行清洗、去噪、分词、特征提取等预处理操作，使用标注好的案例数据进行训练并形成知识库，在开源大模型的基础上进行微调，并对微调后的模型进行评估，使其适应业务稽核要求，确保业务稽核任务输出准确性，最终将优化后的大模型在稽核系统上部署。

（一）系统技术架构

通过引入开源商业大模型，结合面向结构化信息抽取的轻量化深度学习模型（如以PaddleOCR为代表的OCR识别模型、基于Transformer的序列建模模型等），自研招标项目稽核领域垂直大模型，针对招标领域特点和需求进行二次开发，实现招标文件、投标文件、评审过程及合同签约等项目全流程智能稽核。

系统采用微服务架构，实现前后端分离、云化部署，并遵循低耦合、低运维，高可用、高并发、高性能、高扩展的两低四高原则。同时，结合多因子身份认证、Token认证、RBAC授权、数字证书等多种安全技术，保障数据安全与隐私。

（二）系统分层实现

智慧稽核系统由采集层、数据转换层、大模型和风险识别层、分析层及用户层构成。采集层负责与自有电招系统、天眼查等内外部数据源进行连接和存储；数据转换层通过数据清洗、转换、分析及学习四个步骤为后续的分析和模型训练提供高质量数据支持；大模型和风险识别层作为系统技术能力底座，包括指标库、模型库、知识库和算法库，用于配置稽核规则、存储分析模型及提供风险识别所需的知识基础和计算逻辑；分析层基于风险识别结果，对招标各环节实现精细稽核操作；用户层可为招标代理、采购人、评标专家、监督部门等不同用户角色提供定制稽核服务。

（三）系统主要功能

本系统立足于招标采购的业务管理与用户服务，覆盖从采购前期稽核到后期持续监督的各个环节，主要功能包括以下几部分。

1.采购文件稽核

采购文件发布前，为消除人为疏忽和差错导致的质量问题，项目经理可调用采购文件稽核服务。系统利用训练后的AI大模型按稽核项列表自动审查，实现内容一致性对比、范本正确使用、评分细则自动纠错及负面清单审核，自动检查文件编写过程中的不合规、不合理问题，并生成结果报告，稽核结果分为“通过项”“错误项”“存疑项”三种形式。相比于传统人工稽核方式，AI自动稽核具有更高的稽核效率和准确性。

2.招标过程稽核

项目评审阶段，系统利用供应商画像数据库，以可视化形式呈现各供应商基本信息、风险状况等内容。同时，通过OCR和NLP技术，智能识别分析投标文件，自动稽核文件属性、投标方案、团队人员信息、报价情况、发票及资质证书真伪等，对同一项目下投标人方案图片雷同、团队人员信息一致、报价超过限价或呈现规律等情况作出警示提醒。专家打分后，系统也会从分值准确、偏离度、客观分一致性以及误跳档四个方面进行校验。最后生成“投标文件稽核报告”和“评委打分稽核报告”，辅助稽核专家评审报告，节省大量时间和人力成本。

3.合同签约稽核

合同签约阶段，系统全面审核合同文本内容，与项目前序招标、投标阶段确立的内容与要求对比，确保与招标方案、投标文件保持一致，如合同有效期、付款进度、中标金额等关键细节，避免偏离或遗漏。同时，系统对合同权利义务与中标文件应答是否相符进行细致稽核。以上措施可以更全面保障合同合法合规，提升合同管理效率和质量，为项目后续顺利实施奠定坚实基础。

（四）系统数据安全保障

从技术、管理、权限三个维度保障数据安全与隐私合规。在数据存储层面，采用独立数据专区、加密存储、数据脱敏相结合的方式对系统数据进行分级分类保护；在访问控制层面，基于RBAC细粒度授权、多因子身份认证、Token鉴权、操作留痕审计机制实现访问可追溯；在使用隔离层面，以专属稽核空间与数据沙箱实现数据隔离，确保项目数据不交叉、不泄露、不越权。同时，系统严格遵循国家网络安全、数据安全及个人信息保护相关法律法规，建立数据安全应急预案与定期巡检机制，全面防范数据窃取、篡改、泄露等风险。

本文所构建和实现的智慧稽核系统已应用于招标业务一线并稳定运行，主要应用效果和特点优势如下。

（一）审核效能与精准识别的协同优化

智慧稽核系统借助大模型持续深度学习与迭代更新，能够全面剖析和判别潜在疑似违规文件的规律特征，相较于依赖招标从业人员个人经验与能力的传统审核方式，系统在文件材料分析判别上的准确度大幅提升。通过对系统使用情况的统计分析，大模型辅助判断的问题发现准确率超过70%，基于垂直任务模型的规则化判断准确率超过90%。系统对于传统人工审核难以识别的隐蔽型问题具有明显优势，例如识别不同投标文件异常一致等围串标行为时，可直接确定文件雷同字数、定位具体雷同章节，为专家评审和后续监督检查提供明确指向依据，显著提高评审效率和准确性。

（二）多场景适应与技术验证的实践应用

基于垂直任务模型训练，系统可对多类型招标采购项目进行稽核。以招标文件稽核为例，根据货物、工程或服务等不同项目类别匹配相应标准文件范本及稽核要点，如货物招标重点稽核是否存在品牌限制、地域限制、行业限制等问题，工程招标重点稽核企业资质要求是否与项目规模及行业相匹配、人员条件是否超出项目实际需要等。在文本数据格式兼容性方面，系统可导入、识别和处理docx、xlsx等可编辑类文档及pdf、jpg等非编辑类文档。

（三）流程优化与效率提升成效显著

全流程数字化稽核大幅压缩审核时长。以某20家投标人的招标项目为例，传统人工审核10小时的工作量可压缩至2小时内完成。招标文件、投标文件的审核时长分别由1小时、4小时降至0.25小时、1小时，效率提升400%；评委评分、合同审核时长均由1小时缩短至0.5小时，效率提升100%；单项目审核时间缩短约5小时。以供应链公司招标业务为例，2025年系统共计处理约4.3万个项目，涉及18.2万家次供应商投标活动，通过数字化流程优化，累计节省约21.5万小时人工，等效释放102人年度工作量，经测算，若将释放人力投入新业务，可实现年度增效5916万元。

（四）系统稳定支撑高并发场景

系统采用微服务架构+多级缓存+分布式部署设计，以适应大规模项目并发与开标高峰期访问场景。通过服务集群化、故障切换机制、流量削峰等手段，保障核心稽核服务运行稳定性。依托缓存优化、异步处理、并行计算等技术，提升文件解析、模型推理、风险识别效率，缓解高并发下卡顿或延迟。实际运行数据表明，系统在多项目集中开标、大批量投标文件同步稽核等峰值场景中运行平稳，可满足日常业务与应急保障需求，为智慧稽核常态化应用提供技术支撑。

（五）系统推广复制与轻量化运行优势显著

系统设计充分兼顾工程化落地与跨主体推广需求，具备快速平移、便捷复制能力。采用微服务解耦与容器化封装设计，核心稽核能力以标准化组件输出，支持轻量化部署、极简配置上线，可通过标准API、SDK快速与外部平台对接集成，无需深度定制改造。在优化使用成本方面，采用文档空间向量化表示与相似度度量、批量推理与缓存复用等技术，有效降低算力资源占用，显著提升运行效率。经测算，在典型招标文件查重场景下，单项目推理算力占用下降60%以上，处理时延平均降低约70%，整体吞吐能力提升约3倍，内存资源占用降低约60%。系统整体低算力依赖、易集成、低成本，可快速适配多行业场景，具备极强的规模化复制与行业推广价值。

中通服供应链股份有限公司智慧稽核系统已成功实现企业内招标采购全流程智能化监督，为行业数字化转型提供了重要实践范例。面向未来，系统仍需在复杂业务场景的逻辑推理能力、问题识别准确度和整体效能方面优化升级，通过不断迭代完善打造新一代智慧稽核系统，为招标采购行业高质量发展保驾护航。