當(dāng)前位置：
【業(yè)內(nèi)觀點】
淺談?wù)少徶悄芑D(zhuǎn)型之路
◆ 趙敬華 伏光磊
在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用正在深刻改變各行各業(yè)的運作模式。政府采購作為公共資源配置的重要環(huán)節(jié)，其智能化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)進步的必然結(jié)果，更是提升政府治理能力、促進社會公平的重要途徑。近年來，我國政府采購數(shù)字化水平不斷提升，政策驅(qū)動與技術(shù)融合成為核心特征。盡管數(shù)字化滲透率已然很高，但政府采購在智能化轉(zhuǎn)型過程中仍面臨技術(shù)復(fù)雜、人才短缺、法律法規(guī)滯后等多重挑戰(zhàn)。本文旨在深入探討政府采購智能化轉(zhuǎn)變面臨的挑戰(zhàn)，并提出相關(guān)的應(yīng)對策略，以推動政府采購智能化發(fā)展。
政府采購智能化轉(zhuǎn)變面臨的挑戰(zhàn)
——技術(shù)層面挑戰(zhàn)。一是人工智能技術(shù)的復(fù)雜性與集成難度。AI系統(tǒng)需構(gòu)建數(shù)據(jù)及知識庫、業(yè)務(wù)服務(wù)和應(yīng)用服務(wù)平臺的多層次架構(gòu)。其數(shù)據(jù)平臺整合了全國法規(guī)、典型案例及制度等異構(gòu)數(shù)據(jù)源，需經(jīng)過清洗、標注和結(jié)構(gòu)化處理才能支撐上層應(yīng)用。這種多層級整合對政府部門的跨部門協(xié)調(diào)能力和技術(shù)儲備提出極高要求。同時，AI系統(tǒng)間采用REST API、gRPC、自定義協(xié)議三類接口標準，跨協(xié)議通信需額外開發(fā)適配層，會使系統(tǒng)響應(yīng)延遲增加。
二是技術(shù)更新?lián)Q代快。政府采購部門在應(yīng)用人工智能技術(shù)過程中面臨持續(xù)學(xué)習(xí)與技術(shù)升級壓力，主要體現(xiàn)在算法迭代、算力支撐、數(shù)據(jù)治理、合規(guī)風(fēng)險及人才儲備等核心維度。
——人才層面挑戰(zhàn)。一是缺乏復(fù)合型人才。以通信行業(yè)為例，招標代理機構(gòu)普遍僅有1—2名核心人員具備采購業(yè)務(wù)能力，而兼具AI技術(shù)能力的不足5%。這種結(jié)構(gòu)性短缺導(dǎo)致80%以上的智能評標系統(tǒng)應(yīng)用項目需依賴外部技術(shù)支持?，F(xiàn)有采購人員中，僅12%接受過系統(tǒng)性AI培訓(xùn)，能獨立完成采購數(shù)據(jù)分析建模的不足3%。在智能合同審查、供應(yīng)商畫像構(gòu)建等具體場景中，78%的項目組需外聘技術(shù)顧問。
二是人才引進與培養(yǎng)機制不完善。一方面，培養(yǎng)機制滯后，全國僅4所財經(jīng)院校開設(shè)采購數(shù)字化方向，年培養(yǎng)規(guī)模不足500人?，F(xiàn)有培訓(xùn)多采用“采購法規(guī)+基礎(chǔ)編程”的簡單疊加模式，缺乏AI與采購場景深度融合的課程體系。另一方面，行業(yè)吸引力下降。政府采購領(lǐng)域薪酬較互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)低40%—60%，導(dǎo)致近3年相關(guān)專業(yè)畢業(yè)生行業(yè)留存率從58%降至37%。特別是在自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵領(lǐng)域，人才流失率高達年均21%。
——法律與政策層面挑戰(zhàn)。一是現(xiàn)有法律法規(guī)滯后于智能化發(fā)展。政府采購智能化轉(zhuǎn)型正面臨法律體系滯后的系統(tǒng)性制約。當(dāng)前，政府采購配套法規(guī)在數(shù)據(jù)權(quán)屬、流程重構(gòu)、責(zé)任認定等關(guān)鍵領(lǐng)域存在制度真空，導(dǎo)致智能化改革陷入“技術(shù)先行、規(guī)則缺位”的困境。比如，供應(yīng)商資格審核需調(diào)取市場監(jiān)管部門數(shù)據(jù)，但政府采購有關(guān)法律法規(guī)并未明確數(shù)據(jù)接口的法律效力。又如，現(xiàn)有評審規(guī)則與AI技術(shù)存在結(jié)構(gòu)性沖突，部分智能評標系統(tǒng)存在“算法黑箱”，其評審邏輯不符合《政府采購貨物和服務(wù)招標投標管理辦法》第五十四條第三款“采用最低評標價法評標時，除了算術(shù)修正和落實政府采購政策需進行的價格扣除外，不能對投標人的投標價格進行任何調(diào)整”的要求。
二是制度模糊地帶引發(fā)現(xiàn)實矛盾。供應(yīng)商畫像需大數(shù)據(jù)分析供應(yīng)商履約能力，這在一定程度上違反了《中華人民共和國政府采購法》（以下簡稱《政府采購法》）禁止差別對待的規(guī)定。智能合約履行需區(qū)塊鏈自動執(zhí)行合同條款，但《中華人民共和國民法典》合同編并未規(guī)定代碼執(zhí)行效力。算法糾錯責(zé)任需明確AI決策失誤的責(zé)任主體，但《政府采購質(zhì)疑和投訴辦法》并未涵蓋算法錯誤。
——社會接受度層面挑戰(zhàn)。一是部分采購人員和供應(yīng)商存在抵觸情緒。政府采購系統(tǒng)普遍缺乏專業(yè)AI技術(shù)團隊，導(dǎo)致技術(shù)開發(fā)、維護和應(yīng)用存在障礙，使得部分采購人員產(chǎn)生技術(shù)能力與資源不足的焦慮。傳統(tǒng)審批流程依賴人工經(jīng)驗判斷，而AI輔助系統(tǒng)可能削弱審批人員的決策主導(dǎo)權(quán)，這很可能導(dǎo)致一些采購審批人員產(chǎn)生抵觸心理。此外，AI系統(tǒng)需接入供應(yīng)商財務(wù)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)流程等核心信息，可能存在商業(yè)機密泄露風(fēng)險。
二是公眾信任度有待提高。盡管我國AI產(chǎn)業(yè)標準化體系正在逐步完善，但在政府采購領(lǐng)域，公眾可能將AI自動生成的招標文件誤讀為“機器獨斷”而非輔助工具，這種認知偏差進一步放大了不信任感。鑒于政府采購涉及公共資金使用與政策制定，公眾對AI系統(tǒng)的算法邏輯、數(shù)據(jù)來源及決策依據(jù)缺乏直觀理解。例如，某大學(xué)開發(fā)的智慧采購大模型，雖然通過AI智能咨詢模塊提升了采購合規(guī)性，但其底層決策邏輯仍存在“黑箱”特征，導(dǎo)致公眾對招標結(jié)果公平性存疑。
推動政府采購智能化發(fā)展的策略
——基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與完善采購數(shù)字化。一是完善信息化基礎(chǔ)設(shè)施，提高線上采購占比。建議搭建國家級政府采購云平臺，采用微服務(wù)架構(gòu)，集成招標、合同、支付、監(jiān)管等8大核心模塊。地方平臺通過API網(wǎng)關(guān)與中央平臺對接，實現(xiàn)采購目錄、供應(yīng)商庫、信用評價等數(shù)據(jù)實時同步。部署AI評標引擎，建立包含行業(yè)特征的智能評標模型庫，自動識別圍標串標行為。引入采購需求智能生成系統(tǒng)，通過自然語言處理解析歷史數(shù)據(jù)，自動生成合規(guī)采購需求文檔。推動電子招標文件加注時間戳，投標文件自動哈希值存證，開標環(huán)節(jié)采用虛擬拆標技術(shù)。建立智能預(yù)警系統(tǒng)，對超時審批、價格異常等風(fēng)險實時推送預(yù)警。試點區(qū)塊鏈采購平臺，將采購流程各節(jié)點信息上鏈，實現(xiàn)審計線索全程可追溯。建立采購價格智能監(jiān)測模型，實時比價電商平臺，價差超15%自動觸發(fā)復(fù)核。
二是提升采購平臺數(shù)據(jù)處理與分析能力。引入數(shù)據(jù)湖倉一體化技術(shù)，兼容結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，構(gòu)建分布式實時處理引擎。建立BaaS平臺，實現(xiàn)標書哈希值、評審記錄、合同條款等全流程上鏈。實施三級等保2.0標準，數(shù)據(jù)庫加密強度使用SM4—CBC模式，入侵檢測響應(yīng)≤30秒，數(shù)據(jù)備份策略采用3—2—1原則。
三是加大技術(shù)研發(fā)。通過合作創(chuàng)新采購方式，促使企業(yè)提升研發(fā)投入。建立平臺化創(chuàng)新聯(lián)合體，匯聚高校、企業(yè)的研發(fā)資源，如推行科技專員制度，促進高?？蒲腥藛T駐企研發(fā)。建立技術(shù)成熟度（TRL）分級采購體系，對TRL4—6級技術(shù)給予價格扣除優(yōu)惠，TRL7級以上技術(shù)實施強制采購。
——人才培養(yǎng)與引進。一是提升采購人員的技術(shù)素養(yǎng)。組織AI工具操作、數(shù)據(jù)分析、智能評標規(guī)則等專題培訓(xùn)以及智能化采購政策與合規(guī)性培訓(xùn)，明確流程變化與責(zé)任邊界，減少執(zhí)行阻力。通過在線平臺為供應(yīng)商提供智能標書制作、AI響應(yīng)工具使用教程，降低參與門檻。開展智能采購資質(zhì)（如數(shù)據(jù)接口標準、信用認證）的專項指導(dǎo)，幫助中小供應(yīng)商適應(yīng)新要求。建立學(xué)習(xí)護照制度，將培訓(xùn)成果與職級晉升掛鉤，定期更新人員技術(shù)評估維度。組建跨部門AI采購智囊團，優(yōu)秀學(xué)員自動入選。
二是建立復(fù)合型人才激勵機制。搭建“能力圖譜+項目貢獻+創(chuàng)新溢價”的立體評估模型，將算法模型開發(fā)能力、跨部門協(xié)同效率、政策解讀準確度等納入考核維度。構(gòu)建“政企學(xué)研”四位一體培養(yǎng)機制，設(shè)立采購數(shù)字化轉(zhuǎn)型實驗室。建設(shè)靶向引才渠道，建立“三庫一池”人才儲備系統(tǒng)（專家?guī)?、院校庫、企業(yè)庫、候補池），與高校、研究院等機構(gòu)簽訂定向輸送協(xié)議。建立采購數(shù)字人才認證體系，將Python編程、RPA開發(fā)等技能納入職稱評審加分項。定期開展人機協(xié)同指數(shù)評估，確保技術(shù)應(yīng)用與人才發(fā)展的良性互動。
——完善相關(guān)法律法規(guī)。一是明確智能化采購的規(guī)則與程序。建議在《政府采購法》中增設(shè)科技賦能原則，明確區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)等可信技術(shù)的應(yīng)用，同時確立技術(shù)中立原則，禁止采購系統(tǒng)對特定供應(yīng)商的技術(shù)歧視。建議出臺《政府采購智能化系統(tǒng)技術(shù)要求》，規(guī)定智能評標系統(tǒng)須通過人工智能風(fēng)險管理框架認證，電子采購平臺需符合ISO27001信息安全管理體系標準，確保系統(tǒng)安全性與算法可解釋性。建立全國統(tǒng)一的政府采購數(shù)字身份認證體系，推行量子加密投標文件傳輸技術(shù)。對于采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)的動態(tài)評標系統(tǒng)，要求訓(xùn)練數(shù)據(jù)集須經(jīng)第三方審計，確保數(shù)據(jù)代表性的行業(yè)均衡。
二是保障數(shù)據(jù)安全與公平競爭。試點“監(jiān)管沙盒”機制，允許采購金額在規(guī)定數(shù)額以下的項目使用實驗性智能采購系統(tǒng)，同步構(gòu)建數(shù)字孿生監(jiān)管平臺進行實時風(fēng)險監(jiān)測。開發(fā)政府采購AI審計平臺，運用自然語言處理技術(shù)自動解析招投標文件，通過知識圖譜技術(shù)識別圍標串標行為。建立全國電子化質(zhì)疑投訴平臺，引入智能仲裁機器人處理標準化爭議，復(fù)雜案件自動轉(zhuǎn)人工復(fù)核。明確采購過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源歸屬，建立政府采購數(shù)據(jù)交易負面清單，探索運用隱私計算技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”的共享模式。
——加強宣傳推廣與溝通協(xié)調(diào)。一是加強對智能化采購的宣傳推廣。在財政部官網(wǎng)、中國政府采購網(wǎng)等平臺開設(shè)智能采購專區(qū)，整合政策解讀、操作流程、常見問題數(shù)據(jù)庫。在政務(wù)服務(wù)中心設(shè)置智能采購體驗區(qū)，配備導(dǎo)覽員演示AI供應(yīng)商匹配、區(qū)塊鏈存證等核心功能。開展網(wǎng)絡(luò)安全宣傳周活動，演示智能系統(tǒng)如何防御數(shù)據(jù)篡改、DDoS攻擊等風(fēng)險。引入第三方審計機構(gòu)對智能采購系統(tǒng)進行年度合規(guī)性審查，結(jié)果向社會公開。結(jié)合“政府采購開放日”，邀請人大代表、企業(yè)代表、市民代表觀摩智能評審現(xiàn)場。
二是建立跨部門、跨領(lǐng)域的溝通協(xié)調(diào)機制。構(gòu)建采購數(shù)據(jù)湖2.0，采用區(qū)塊鏈存證技術(shù)實現(xiàn)財政、審計、市場監(jiān)管等數(shù)據(jù)實時核驗，開發(fā)智能數(shù)據(jù)沙箱，支持跨部門數(shù)據(jù)模擬推演。實施“數(shù)字孿生”計劃，建立采購流程鏡像系統(tǒng)，允許各部門在虛擬環(huán)境中進行協(xié)作壓力測試，提前暴露協(xié)同風(fēng)險。設(shè)立智能化轉(zhuǎn)型專項基金，30%資金用于跨部門聯(lián)合創(chuàng)新項目，實施“揭榜掛帥”機制，對解決重大協(xié)同難題的團隊給予預(yù)算傾斜。
（作者單位：徐州市政府采購協(xié)會）
