輕點鼠標，在線提交採購需求，系統自動生成採購公告並一鍵發布，中國一汽從事招標數據分析工作的工程師張立成對採購新模式頗為滿意。

　　近年來，中國一汽積極推動採購數字化轉型，構建平台、數據、AI（人工智能）三輪驅動的智慧採購新生態，運營效率與風險管控能力有效提升，採購周期平均縮短25.6%。

　　“我們每季度需分析上萬個採購項目，過去得從電子交易、供應商管理等多個獨立系統中，手工提取並關聯項目、投標等數據，耗時費力。”張立成感慨，如今，新模式實現了全鏈路數據的自動融合與建模，原來需要數天的深度分析，現在幾小時內即可完成，並支持逐層鑽探到單個項目的全流程數據，提升企業透明化管理水平與風險防控能力。

　　“智能化已經貫穿了競價全流程。”中國一汽招標中心總監王向偉介紹，競價過程中，系統自動接收供應商報價並實時排序，競價結束后，系統自動核算結果、生成並發布定標通知，“通過制定標准規則，讓系統自動執行關鍵環節，在競價採購中實現從需求到定標的閉環，系統自動完成32項規則校驗與8個環節流轉，整體效率提升40%以上。”

　　工作效率提升，監管也更高效。王向偉介紹，公司將百余項採購管理制度標准化為46個關鍵控制點與50項業務流程規則，並將其嵌入電子交易平台。通過融合多源數據，構建涵蓋股權關聯、文件相似度、報價規律等多維度的三級風險識別算法模型，實現對招投標活動的監測。此外，新系統創新引入動態風險預警機制，推動監管方式從傳統人工排查向風險主動預警、精准干預轉變。截至目前，該系統累計識別異常項目400余個。

　　“目前，監管模式正從事后查處向事前預警、事中干預轉型。”王向偉表示，企業構建了百余個專業數據模型，上線205個數據分析決策儀表盤，加強對流標率、節資率、供應商全景畫像等關鍵指標的實時監控與深度分析，並實現線上數據追蹤與線下影像印証相結合的立體監督閉環，形成技術發現、業務研判、監督處置的協同治理機制。

　　傳統採購環節中，圍串標風險給企業帶來困擾。據介紹，新系統多維度智能監測圍串標風險，應用自然語言處理、光學字符識別等技術，對海量投標文件進行語義相似度比對，識別異常﹔通過大數據算法分析報價數據，智能探測等差報價、規律性浮動等串通嫌疑。年均識別風險線索數百條。

　　“系統直連官方數據，10分鐘內即可完成全量風險排查與線索識別，並自動生成可視化分析報告，將清標評審從過去的1—3天縮短至1小時內。”近期的一次項目評審，讓部分評標專家感觸頗深。中國一汽集成數據源構建智能清標與輔助評審系統，可自動核查供應商股權結構、司法風險、資質狀態等信息，並運用風險模型進行動態預警，自動生成風險評估報告，加強評標過程風險智能審查與輔助研判。

　　完善制度體系，強化監管創新，以數字化構建智慧採購新生態。“我們將五大監測維度、15項關鍵指標深度嵌入平台，圍繞採購方式合規性、供應商報價合理性、市場競爭充分性及全過程風險防控等關鍵環節開展智能研判，為全量項目定標決策提供科學、高效的輔助支撐。”王向偉說。

　　《 人民日報 》（ 2026年06月10日 07 版）