政府采購需求管理 插“智”“啟”飛
【數(shù)字化助力采購需求標準落地】
政府采購需求管理 插“智”“啟”飛
■ 饒青山
《政府采購需求管理辦法》要求,采購人在確定采購需求前,要從相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場供給、歷史成交情況等幾個方面進行需求調(diào)查。產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場供給是政策環(huán)境、市場環(huán)境,更多是決定采購方式的不同,而應用人工智能技術可以化繁為簡,通過歷史成交信息結(jié)合應用場景來制定采購需求,使之具備理論和數(shù)據(jù)支撐,變得更科學,也更具可操作性。本文針對當前框架協(xié)議采購推進中出現(xiàn)的采購需求標準制定問題,結(jié)合當下人工智能技術實際落地應用情況展開探討。
合理制定采購需求的可行性路徑
政府采購目錄內(nèi)適合框架協(xié)議采購的貨物類品目約20個,在過去電子賣場的交易中,這些品目的歷史成交信息是以采購訂單形式存在的。單個商品的訂單數(shù)量、成交商品的數(shù)量是最直觀反映采購人需求的數(shù)據(jù),因此,以歷史成交數(shù)據(jù)為基礎,從包數(shù)、配置、最高限價3個維度進行分析建模,合理制定框架協(xié)議采購需求,解決當前需求制定的難題,路徑可行。
首先,合理設定需求包數(shù)量。目前框架協(xié)議采購的需求包數(shù)量設置具有一定的隨意性。從理論上來講,采購包數(shù)量多,產(chǎn)品配置更精細,產(chǎn)品數(shù)量也較多,市場競爭較充分。但從市場化配置資源的角度看,在采購總額一定的情況下,可采購商品選擇性越多,訂單商品越分散,入圍供應商、廠商的積極性和服務質(zhì)量越會降低,進而直接影響采購人的采購體驗。如,某地臺式計算機設50個包,便攜式計算機設40個包,而據(jù)統(tǒng)計,電子賣場臺式計算機采購額占比約25%,便攜式計算機采購額占比約8%,臺式計算機采購數(shù)量大約是便攜式計算機3到4倍。從數(shù)據(jù)相關性分析,便攜式計算機設置40個包明顯偏多。
因此,合理的采購包數(shù)量是與該品目歷史成交采購額和采購數(shù)量正相關的,不同品目之間的包數(shù)設定,應根據(jù)不同品目采購占比變化趨勢,保持包數(shù)合理的增減變化。主觀、隨意、粗放式設定采購需求包數(shù)是不科學的,也不是良性的供需關系,不能體現(xiàn)政府采購管理目標。
其次,合理設定配置標準。在確定品目的包數(shù)后,合理設置各包的配置是采購需求管理的核心和關鍵。配置包括標準屬性(特征)和屬性值兩個方面。對于屬性標準,《政府采購需求管理辦法》明確:“可以直接引用相關國家標準、行業(yè)標準、地方標準等標準、規(guī)范,也可從項目目標提出更高的技術要求?!蹦壳芭_式計算機、便攜式計算機、一體式計算機、工作站、通用服務器、數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)已有相應的標準規(guī)范,其他品目的標準規(guī)范有關部門也在抓緊制定中。有標準規(guī)范的品目的采購需求可以確保按統(tǒng)一的標準執(zhí)行,沒有標準規(guī)范的品目的采購需求仍然由采購人、征集機構根據(jù)品目特點定義。
有了標準規(guī)范,如何合理區(qū)分各品目屬性(特征)標準之間的差異值,即屬性值,從而進行不同的采購需求分包?這是政府采購需求管理的重點,也是難點。根據(jù)歷史成交信息,可以解決上述難點,合理地設定采購需求包的配置范圍。
第一步,可以從兩個維度對歷史成交信息進行分析,一個是采購數(shù)量最多的商品,另一個是被更多采購人采購的商品(采購人數(shù)量多的商品)。采購數(shù)量多代表商品的性價比較高,而采購人數(shù)量多代表商品覆蓋不同的應用場景。
第二步,將采購人數(shù)量多的商品配置進行分析,從關鍵屬性和價格影響因素進行不同參數(shù)值或參數(shù)范圍值調(diào)整,形成不同配置的采購需求包;同時,對采購數(shù)量多的商品進行同樣的分析,形成需求包做補充。這一環(huán)節(jié)要注意結(jié)合市場、行業(yè)情況,特別是新技術、新產(chǎn)品的應用情況。例如,當前計算機已經(jīng)發(fā)展到AI PC時代,核心芯片不是單一的CPU,而是集成封裝了CPU、GPU和NPU。當前以CPU作為關鍵指標來設置框架協(xié)議采購的需求存在不足,應根據(jù)新技術的變化,在需求包中也補充相應場景的配置需求。
第三步,進行商品驗證,確保每個采購需求包有至少3個以上品牌,且每個品牌至少有一個對應的商品。為保證有更廣泛的品牌廠商響應征集,采購需求包對應的商品品牌、生產(chǎn)廠家越多越好。
最后,合理設定最高限價?!墩少徯枨蠊芾磙k法》要求采購需求“量化指標應當明確相應的等次”,最高限價也是采購需求的量化指標之一。目前有部分框架協(xié)議采購征集時,無論多少個需求包都統(tǒng)一以行政資產(chǎn)配置標準作為最高限價,這是不符合政府采購需求管理要求的,可能導致低價高配置和高價低配置的商品入圍,這與政府采購倡導的“最優(yōu)性價比”采購管理目標不符。所以,不同的配置標準,應該設置不同等級的最高限價。
那么如何設定最高限價?框架協(xié)議采購的價格是要經(jīng)過公開征集和充分的市場競爭的,各廠商為了入圍必然會以相對較低的價格參與報價,虛報價格的可能性相對較小。不同的配置需求包進行成交商品覆蓋驗證時,對該配置下全部商品的價格進行分析,可以取最高價或部分商品價格的平均價作為最高限價。
人工智能助力需求制定
人工智能作為一項新興技術,正融入到政府采購各個環(huán)節(jié),給政府采購帶來全新的機遇和變革。數(shù)據(jù)、算法是人工智能兩大基石,算力是人工智能的核心。以歷史成交信息制定采購需求,借助人工智能技術建設采購需求大模型,為政府采購提供高效、公正、便捷的解決方案成為必然趨勢。筆者仍以框架協(xié)議采購為例,來闡述人工智能在需求模型建設方面的思路和實踐。
一是建立品目包數(shù)模型。以當?shù)啬酥寥珖?年成交信息為數(shù)據(jù)基礎,以交易額和交易商品數(shù)為主要錨定目標,通過各品目間的數(shù)據(jù)變化,建立各品目包數(shù)的關系式,再綜合品目產(chǎn)業(yè)環(huán)境、國家政策、品牌及生產(chǎn)廠家數(shù)量等因素,模擬人腦認知過程,以數(shù)據(jù)為支撐科學分包,實現(xiàn)各品目需求包數(shù)的合理化。
二是建立標準配置模型。品目標準和配置要求是需求制定的難點,完全可以借助人工智能深度學習技術來解決。通常一個品目有幾十個、甚至幾百個標準屬性(特征),每個屬性還有多個屬性值,每年關聯(lián)幾萬個商品,幾十萬筆交易,數(shù)據(jù)量巨大。要對這些巨量數(shù)據(jù)進行合理分組,必須依賴人工智能技術。通過計算機計算多層神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習技術建立高效、準確的人工智能品目分組模型,并自動實現(xiàn)對各配置商品、品牌覆蓋情況和限價的驗證,不斷模擬人腦優(yōu)化模型,使各需求包配置建立在數(shù)據(jù)決策的基礎上。
基于國內(nèi)成熟的開源模型,目前針對政府采購領域的大模型已有落地案例。近年來全國多個地方政府采購平臺的公開項目結(jié)果、賣場成交訂單、框架協(xié)議采購項目的需求與結(jié)果,以及部分大型電商的商品數(shù)據(jù)是訓練大模型的基礎數(shù)據(jù)。經(jīng)過訓練后的大模型能夠智能推薦商品、協(xié)助機構制定框架協(xié)議采購需求。這為采購人制定需求、編制采購文件提供了一個科學、合規(guī)、合法的智能化工具。
隨著人工智能技術與政府采購的融合、發(fā)展、創(chuàng)新,以人工智能技術建立采購智能需求大模型,科學地解決框架協(xié)議采購推進過程中的難題,是全面助力政府采購邁向智能化、公正化的必由之路。此外,人工智能技術在政府采購領域還有更廣闊的應用場景,例如,基于大語言模型的智能評標系統(tǒng),可以基于供應商提供的資質(zhì)、材料、圖片等投標文件,自動識別并排查風險點,并能理解投標文件合理打分;也可以基于大語言模型進行智能交易撮合,根據(jù)采購人的采購需求進行商品推薦及交易撮合。因此,隨著大語言模型技術越來越成熟,相信未來政府采購會越來越智能化。
(作者單位:博思數(shù)采科技股份有限公司)
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責任編輯:LIZHENG
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