数据要素是数字经济时代的重要战略资源。2024年政府工作报告中提出深入推进数字经济创新发展，制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合；深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
在数字经济背景下，借助科技赋能加快招标采购领域的数据转化应用，实现企业数字化转型，是新时代企业发展布局的必然趋势。
数据转化应用准备
在大数据技术落地企业招采管理中，需要结合企业自身实际情况，脚踏实地地从0到1，统一规划、分阶段地逐步应用。数据转化应用，需要从以下方面做准备：
1、数据互联互通
推动平台数据从单点突破到体系化的融合，将有效破解系统之间、行业之间、组织架构之间的数据汇集的各种壁垒。
对内，招采平台可以对接OA、ERP、财务、资产、仓储、物流等系统，实现集团与多分支机构、跨部门、跨业务的内部通畅协作。
对外，招采平台对接国家各级招标平台、国家公共服务平台、电子营业执照系统、银行、发票、第三方支付平台、第三方信用平台、CA、短信邮件等系统，并实现与供应商、招标代理机构、评审专家的在线沟通协作。以数据将生产制造、仓储物流、资产金融等服务相连接，让招采供应链全链数据沉淀、流通、应用，达成内外互联互通、生态协同。
2、数据分级分类
数据分级分类是平台数据价值实现的关键。第一步，对结构化和非结构化的数据进行梳理分类。其中，结构化数据包括招标项目相关数据、物资价格数据、投标人和供应商数据、专家信息等数据；非结构化数据包括招标文件、投标文件、评标报告、合同、专家评审音视频信息等数据。
第二步，通过数据的采集、清洗、存储、处理，从组织架构和业务流程的不同视角来分析数据，建立决策模型训练，输出有效的采购策略，为业务人员提供参考。
3、数据安全保障
建立严格的数据准入标准，并通过数据网关、数据加密、访问认证、操作审计、统一授权、安全策略，以及信创环境、区块链技术，切实保障不同场景下数据要素的合规安全、可信流通。
数据转化应用解决方案
1、采购数据资产化
业务台账统计，降低人工成本
大数据的初级目标可以锁定在“激活数据资产”上。通过数据台账，支持采购各环节的数据统计分析图表，如项目需求统计、订单统计、费用统计、物资库盘点统计等等。
采购预测及评估，强化采购洞察
运用大数据进行分析预测和效果评估。分析预测方面，如物资价格智能预测、预测专家抽取数量错峰抽取、专家评分偏离度分析，等等；效果评估方面，如采购耗时分析、招标成功率、交易节资率、交货及时率等方面，为项目后评估工作提供参考和帮助。
大数据驾驶舱，支撑管理决策
通过沉淀积累的采购领域数据资产，为采购战略、供应商选择、产品创新等方面的决策提供数据支撑，形成更直观的企业洞察市场与自身运营情况的可视化综合驾驶舱。
2、采购知识图谱服务化
采购文件结构化
招标文件、投标文件等文件进行拆解，支持结构化编写，以及合同范本库的引用编辑，大幅提升文件编制、解读及提取效率，实现文件标准化、规范化管理。
智能推荐供应商
依托供应商画像体系，关联采购目录、价格对比，智能推荐出合适的供应商，规避采购风险。
招采智能客服
招采智能客服运用自然语言处理和机器学习技术，对用户的问题进行自动分类，并从庞大的知识库中提取相关信息，给出最佳的解决方案，为用户解决注册登录、项目报名、投标文件、投标流程、费用发票、CA办理等问题，降低人力成本，提升用户满意度。
3、大数据智能化应用
大数据风险预警体系
信源信息数智化招采平台内置时效性自动预警、程序性自动预警、主体关联自动预警、主体行为智能预警、文件内容智能预警等5大类交易风险监测指标，每一大类预警内容包含多项监管指标，每一项监管指标再细分为多个监管点，覆盖招标采购全过程。
大数据主体画像体系
供应商大数据画像：借助信用中国、天眼查、企查查等第三方数据，及采购系统内部数据，构建供应商画像基础评估指标、经营风险、财务指标、知识产权、法律诉讼、履约、供应商主体关联性等维度的风险模型，形成精准的供应商画像。
评审专家大数据画像：评审专家画像模型从专业水平、价值水平、成长水平、信用水平、评审质量、行为表现等方面输出专家的精准画像。
智能辅助评标体系
信源应用互联网、大数据、AI智能技术，实现“评分标准智能化、投标文件结构化、数据验真便捷化、评审过程自动化”，减少人为的自由裁量权，提高招标采购的智能化水平，构建具有依法合规、科学评价、公平公正的“智能辅助评标体系”。
伴随着大数据技术的日臻成熟，在招标采购领域中的应用也将更加广泛化。探索大数据在招采行业的落地之路，分享践行大数据发展战略的经验，是信源坚持不懈的责任。希望本篇大数据落地的方法和经验，能为您提供一些参考和借鉴。
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