轻点鼠标，在线提交采购需求，系统自动生成采购公告并一键发布，中国一汽从事招标数据分析工作的工程师张立成对采购新模式颇为满意。

近年来，中国一汽积极推动采购数字化转型，构建平台、数据、AI（人工智能）三轮驱动的智慧采购新生态，运营效率与风险管控能力有效提升，采购周期平均缩短25.6%。

“我们每季度需分析上万个采购项目，过去得从电子交易、供应商管理等多个独立系统中，手工提取并关联项目、投标等数据，耗时费力。”张立成感慨，如今，新模式实现了全链路数据的自动融合与建模，原来需要数天的深度分析，现在几小时内即可完成，并支持逐层钻探到单个项目的全流程数据，提升企业透明化管理水平与风险防控能力。

“智能化已经贯穿了竞价全流程。”中国一汽招标中心总监王向伟介绍，竞价过程中，系统自动接收供应商报价并实时排序，竞价结束后，系统自动核算结果、生成并发布定标通知，“通过制定标准规则，让系统自动执行关键环节，在竞价采购中实现从需求到定标的闭环，系统自动完成32项规则校验与8个环节流转，整体效率提升40%以上。”

工作效率提升，监管也更高效。王向伟介绍，公司将百余项采购管理制度标准化为46个关键控制点与50项业务流程规则，并将其嵌入电子交易平台。通过融合多源数据，构建涵盖股权关联、文件相似度、报价规律等多维度的三级风险识别算法模型，实现对招投标活动的监测。此外，新系统创新引入动态风险预警机制，推动监管方式从传统人工排查向风险主动预警、精准干预转变。截至目前，该系统累计识别异常项目400余个。

“目前，监管模式正从事后查处向事前预警、事中干预转型。”王向伟表示，企业构建了百余个专业数据模型，上线205个数据分析决策仪表盘，加强对流标率、节资率、供应商全景画像等关键指标的实时监控与深度分析，并实现线上数据追踪与线下影像印证相结合的立体监督闭环，形成技术发现、业务研判、监督处置的协同治理机制。

传统采购环节中，围串标风险给企业带来困扰。据介绍，新系统多维度智能监测围串标风险，应用自然语言处理、光学字符识别等技术，对海量投标文件进行语义相似度比对，识别异常；通过大数据算法分析报价数据，智能探测等差报价、规律性浮动等串通嫌疑。年均识别风险线索数百条。

“系统直连官方数据，10分钟内即可完成全量风险排查与线索识别，并自动生成可视化分析报告，将清标评审从过去的1—3天缩短至1小时内。”近期的一次项目评审，让部分评标专家感触颇深。中国一汽集成数据源构建智能清标与辅助评审系统，可自动核查供应商股权结构、司法风险、资质状态等信息，并运用风险模型进行动态预警，自动生成风险评估报告，加强评标过程风险智能审查与辅助研判。

完善制度体系，强化监管创新，以数字化构建智慧采购新生态。“我们将五大监测维度、15项关键指标深度嵌入平台，围绕采购方式合规性、供应商报价合理性、市场竞争充分性及全过程风险防控等关键环节开展智能研判，为全量项目定标决策提供科学、高效的辅助支撑。”王向伟说。

《人民日报》（2026年06月10日 第 07 版）

（责编：李茜）