大数据驱动下招标采购风险预警模型构建及应用对策

1.大数据驱动下招标采购风险预警模型构建的意义

1.1 提升决策科学性，规避主观偏差

在传统招标采购决策中，往往依赖决策者的经验判断，易受主观因素影响，导致决策偏差。而大数据驱动的风险预警模型通过整合海量历史数据与实时信息，能够客观呈现采购过程中的风险特征与规律。例如，模型可通过分析过往招标项目的供应商履约记录、价格波动趋势、质量投诉数据等，量化评估潜在风险，为采购方式选择、供应商筛选、评标标准制定等决策提供数据支撑。

1.2 强化风险防控能力，实现主动管理

传统招标采购风险防控多处于 “事后补救” 状态，难以提前识别和应对潜在风险。大数据驱动的风险预警模型借助实时数据采集与分析技术，能够对招标采购全流程进行动态监控，及时捕捉风险信号。例如，在招标公告发布阶段，模型可监测供应商资质造假的蛛丝马迹；在投标阶段，通过分析投标文件的异常特征（如报价骤降、技术参数模糊等）预警围标串标风险；在合同履行阶段，跟踪供应商的生产进度、物流信息等，提前预警交货延迟风险。

1.3 优化管理流程，提高运营效率

招标采购流程涉及需求提报、招标策划、供应商选择、合同签订等多个环节，传统管理模式下易出现流程冗余、信息孤岛等问题，导致运营效率低下。大数据技术通过打通各环节数据壁垒，实现信息实时共享与流程自动化。风险预警模型可基于数据分析优化流程节点，例如自动识别重复审批环节并简化，根据历史数据预判各环节耗时并合理分配时间资源。同时，模型对风险的精准预警能减少因风险事件导致的流程中断，如避免因供应商违约引发的二次招标。

1.4 推动行业标准化建设，促进行业发展

大数据驱动的风险预警模型在应用过程中，需对招标采购数据进行规范化处理，明确数据采集标准、风险指标定义及预警阈值设定等，这一过程倒逼行业建立统一的数据标准与管理规范。例如，模型中涉及的供应商信用评价指标、采购价格偏离度计算方法等，可逐步成为行业通用标准，引导企业规范采购行为。

2.大数据驱动下招标采购风险预警模型构建及应用对策

2.1 整合多元数据资源，夯实模型构建基础

数据是模型构建的核心基础，需建立涵盖多维度、多来源的数据集。一方面，整合企业内部数据，包括历史招标项目数据（如招标公告、投标文件、评标报告等）、供应商管理数据（如资质文件、履约记录、信用评级等）、采购合同数据（如合同条款、付款记录、违约情况等）及内部审批流程数据。另一方面，拓展外部数据渠道，采集行业政策法规、市场价格波动数据、供应商舆情信息、第三方信用评价数据及宏观经济指标等。

在数据整合过程中，需建立统一的数据标准与数据清洗机制。通过数据标准化处理，消除不同数据源的格式差异与语义冲突，确保数据的一致性与可比性；运用数据清洗技术剔除重复数据、异常值及缺失值，提升数据质量。同时，构建数据仓库或数据湖，实现数据的集中存储与高效管理，为模型构建提供高质量的数据源。

2.2 运用先进技术手段，科学构建预警模型

基于整合的数据资源，运用大数据分析与人工智能技术构建风险预警模型。首先，进行风险指标体系设计，从供应商风险（如信用风险、履约能力风险）、采购流程风险（如招标程序合规性风险、评标公正性风险）、价格风险（如价格虚高、价格波动风险）及合同风险（如条款漏洞、违约风险）等维度选取关键指标，通过层次分析法、主成分分析法等确定指标权重。

其次，选择适宜的算法构建模型。对于线性风险关系，可采用逻辑回归、决策树等算法；对于非线性、复杂关联的风险，可运用神经网络、随机森林、支持向量机等机器学习算法。例如，利用 LSTM（长短期记忆网络）模型分析价格时间序列数据，预测价格波动风险；通过关联规则挖掘识别围标串标行为的特征模式。同时，引入知识图谱技术构建供应商关系网络，识别潜在的利益关联风险。

2.3 推动模型落地应用，优化采购管理流程

将风险预警模型嵌入招标采购全流程，实现风险的实时监控与精准预警。在招标策划阶段，模型可基于项目特征与历史数据，预判项目可能面临的风险类型与风险等级，为采购方案制定提供参考；在供应商资格审查阶段，通过模型对供应商的信用记录、履约能力等进行自动评估，筛选优质供应商，规避潜在风险；在投标评审阶段，模型可识别投标文件中的异常信息，如报价偏离度异常、技术参数匹配度低等，辅助评标专家发现围标串标、弄虚作假等风险；在合同履行阶段，实时跟踪供应商的生产进度、物流信息及付款情况，预警交货延迟、质量不达标等违约风险。为推动模型落地，需开发配套的风险预警系统，实现与企业现有采购管理系统的对接。系统应具备实时数据采集、风险自动识别、预警信息推送及风险处置跟踪等功能，将预警信息及时推送至相关负责人，确保风险得到快速响应与处置。

2.4 建立持续优化机制，提升模型应用效能

风险预警模型需建立动态优化机制，以适应采购环境的变化与模型应用中出现的新问题。构建模型反馈与迭代机制，定期收集模型应用效果数据，如预警准确率、风险处置效率等，分析模型存在的不足。随着业务模式的创新与外部环境的变化，及时新增风险指标，如针对绿色采购趋势，加入供应商环保资质风险指标；针对数字化采购发展，增加电子招投标系统安全风险指标。同时，建立模型应用培训机制，提升采购人员对模型的理解与使用能力，确保模型效能得到充分发挥。

结束语

大数据驱动下的招标采购风险预警模型为采购风险管理提供了全新的思路与方法，其构建与应用对提升招标采购决策科学性、强化风险防控能力、优化管理流程及推动行业标准化具有重要意义。通过整合多元数据资源、运用先进技术构建模型、推动模型落地应用及建立持续优化机制，能够实现对招标采购风险的精准预警与有效管控。

参考文献

[1]陈振振.企业招标采购风险防控与管理制度建设探究[J].中国招标,2025,(06):82-84.

[2]陈书立.招标采购项目风险分析与控制[J].中国市场,2025,(08):183-186.