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人工智能助力识破“围标串标”行为

ImageQ NLP/2020-05-06 10:34:18

针对招投标中“围标串标”这一违规行为,烽火普天通过人工智能中的自然语言分析处理技术分析标书中的非结构化信息,助力识别“围标串标”行为,结合结构化等信息综合分析,给出“围标串标”风险程度,为招投标管理工作提供决策支撑,从而达到预防和遏制围标串标违规现象,规范投标行为,营造公平的的竞争环境的目的。


招投标领域,“围标串标”等新闻屡见不鲜,尤其是标的金额高、招标范围广的招标项目,比如政府基础设施投入项目、企业大型项目等。“围标串标”行为严重扰乱了政府、企业采购秩序,损害了政府、企业利益,使政府与企业面临的供应商选择风险徒增,长此以往必将导致招标投标市场不健康发展,为此必须加大打击和综合防治力度。


近两年,相关政府部门相继出台一系列有效的监管措施,加强了招标投标相关政策法规执行力度,加大对串通投标的查处力度,不少公司因围标、串标而受到法律制裁!


(146家企业围标800多万的项目,被没收2336万投标保证金!)


“围标串标”行为是如何被识破的呢?


01
容易被识破的“围标串标”行为



02
人工智能助力识破“围标串标”行为


部分“围标串标”行为具有较强的复杂性、隐蔽性以及欺骗性,在招投标过程中很难被发现。烽火普天通过人工智能中的自然语言处理技术,以电子招投标中产生的非结构化数据和结构化数据为基础,同时结合各投标商的基本信息、历史参与投标的数据,综合分析得出“围标串标”行为风险程度,为招投标管理工作提供决策支撑,从而达到预防和遏制围标串标违规现象,规范投标行为,营造公平的的竞争环境的目的。



针对投标文件中的非结构化数据(如商务方案、技术方案等文本信息),烽火普天通过自然语言处理技术,计算出各标书之间的相似度,对围标串标的可能性,做出预警判断;同时还可以通过对投标文件中的关键词、高频词等进行差异分析,可为供应商“围标串标”行为的分析提供必要的依据。


某设备类招标项目,共有A、B、C三家投标商。对三家投标文件中的技术文件进行分析,首先将文本内容进行分词,把其中影响分析结果的噪声词语(如“的、是”等)过滤,并针对招投标行业特别增加招标人、投标人、标书、合同等停用词,同时获得分词量、关键词和高频词等信息。通过系统分析,投标商 A、B、C三家技术文件字数均在3万左右,且三家投标商之间的文本相似度在90%左右,表明投标公司之间存在围标串标嫌疑。随后对比关键词表,发现三家文件中关键词基本相同,对比高频词表,发现三家文件中“标准”、“试验”、“提供”等词语个数相近或相同。综合分析,投标商 A、B、C明显涉嫌串通投标。后经证实,本标段投标人标书由同一人编制,为典型的串通投标行为。


烽火普天使用综合关联模型分析投标文件中的结构化数据(材料、设备、人员报价文件等),计算关联度;同时结合各投标商的基本信息、历史参与投标的数据,进行关联规则分析,挖掘出供应商之间的内在关联关系。


三方面的结果,综合评价计算标书的综合相似度,得到的结果更具科学性、全面性。


预防和遏制"串标围标"行为是一项系统工程,需要各环节的共同努力,才能确保招投标市场规范有序。


作为中文领域领先的大数据语义分析应用服务商,烽火普天专注于中文自然语言处理和深度学习技术的研发应用,结合行业实际需求挖掘沉睡于文本信息中的海量价值,为政企、公安、电力、媒体、旅游等行业客户实现数据智能挖掘。