大数据驱动下政府采购服务需求预测与精准匹配策略

前言：如今数字化浪潮格外汹涌，大数据重塑各个行业的生态，政府采购也未能幸免。以前，政府采购服务需求预测主要依靠经验和有限的数据，精准度不高，很出现资源分配不合理、效率难以提高等问题。

一、打破数据孤岛，构建全域数据资产图谱

政府采购领域的数据治理，一直都存在“部门壁垒”“系统割裂”的问题。不同部门、不同层级，还有不同业务系统，数据标准不统一，格式也不一样，数据想流通、整合起来困难重重。要是想在大数据驱动下实现需求预测和精准匹配，那么重构数据治理体系、打破数据孤岛就是首要任务[1]。一方面，要建立统一的数据标准与规范，这不是简单制定数据格式就可以，而是要深入到政府采购业务的各个环节。在采购项目立项阶段，要针对项目名称、预算金额、采购内容这些关键信息，规定统一的命名规则和填写规范，否则，大家表述不一样，数据就没办法被准确关联起来。同时，还要制定数据质量评估指标体系，从完整性、准确性、及时性这些方面对数据进行量化评估，保证进到数据资产库的数据质量没问题。另一方面，要构建全域数据资产图谱。这需要相关人员使用数据目录技术，对政府采购领域的各类数据进行全面梳理、分类，制作出清晰的数据资产目录。有了这个目录，数据从哪儿来、往哪儿去、怎么用，这些信息就都一目了然，能给数据共享和交换打下坚实基础。同时，可以利用数据关联分析技术，挖掘不同数据之间的潜在关系，构建数据关联网络。比如说，把采购项目历史数据和市场供应商信息关联起来，分析不同供应商在不同项目里的表现，这样后面选供应商就有参考了。另外，还要建立数据资产动态更新机制——政府采购业务一直在开展，新数据也不断产生，必须及时更新数据资产图谱，让它一直能反映最新的数据情况。

二、融合多源异构数据，引入动态反馈机制

政府采购服务需求预测的传统模型制作，大多只盯着历史采购数据来建模，忽略了市场动态变化、政策调整这些外部因素，这么一来，预测出来的结果和实际需求就会产生一定的偏差。在大数据时代背景下，要想解决这一问题，就要好好利用多源异构数据，打造创新型需求预测模型。多源异构数据融合是创新的关键前提，除了历史采购数据，相关人员还应考虑宏观经济数据、行业发展趋势数据、政策法规数据以及社会舆情数据等[2]。宏观经济数据能把整体经济形势对政府采购需求的影响反映出来，要是经济增长速度变慢，政府就会砍掉一些不是特别必要的项目采购。行业发展趋势数据能为预测特定领域的需求变化提供帮助，就比如，现在大家环保意识越来越强，政府对环保相关服务的采购需求大概率就会增加。对于这些不同来源、格式不一样的数据，通过数据融合技术清洗、转换、集成，就能打造出能用来建模的统一数据集。在构建模型的时候，相关人员要积极引入动态反馈机制。传统的静态模型，根本适应不了市场环境和政策要求持续变化的情况。动态反馈机制则不同，它能根据新的数据输入，实时调整模型参数，让预测更准。比如说，用强化学习算法构建需求预测模型，模型每次预测完，就能根据实际需求和预测结果的差别，自己学习、优化。市场一旦产生新变化，模型能很快捕捉到，然后调整预测策略，这样就能更好地适应复杂多变的环境。另外，相关人员要注意建立模型评估与更新机制，定期给模型的预测效果打分，根据评估结果对模型进行更新、改进，保证模型一直都有比较高的预测精度。

三、考虑多维约束条件，实现个性化匹配

政府采购服务需求的精准匹配，不是简单地对接供需双方信息，还需要考虑好多维度的约束条件，比如预算是否充足、服务标准如何、供应商资质是否合格这些。传统的匹配算法，一般就只能处理单一或者少数几个约束条件，难以满足较为复杂的需求匹配要求。所以，优化精准匹配算法迫在眉睫。首先，要构建多维约束条件模型，量化预算、服务标准、供应商资质这些约束条件，形成一个多维的约束空间。预算可以表示成一个数值范围，服务标准可以根据不同指标进行分级量化，供应商资质可以用评分系统来量化评估。这么一来，复杂的约束条件就能变成计算机可以处理的数学模型。然后，用智能优化算法来做匹配。传统的匹配算法，像贪心算法、回溯算法这些，处理多维约束条件的时候，要么效率特别低，要么找不到最优解。智能优化算法则不同，像遗传算法、粒子群优化算法这些，全局搜索能力强，还能处理复杂约束条件。就拿遗传算法来说，它把供应商看成个体，通过选择、交叉、变异这些操作不断进化，最后就能找到满足所有约束条件的最优匹配方案。算法运行的时候，还能根据实际需求调整参数，比如种群大小、交叉概率、变异概率等，这样算法的搜索效率和匹配精度就能得到提高。另外，还需要考虑个性化匹配的需求。不同政府部门、不同采购项目，对服务的需求会有差别，所以精准匹配算法要能根据具体需求做个性化调整。比如说，对于对服务质量要求高的项目，就增加服务质量指标在匹配算法里的权重；对于预算有限的项目，就优先选价格低且满足基本要求的供应商[3]。通过个性化匹配，就能更好地满足政府采购的多样化需求。

（四）建立数据安全与业务风险预警体系

政府采购服务需求预测与精准匹配在大数据驱动下，会涉及海量敏感数据，像供应商的详细信息、采购预算的具体数额等，数据安全方面绝不能掉以轻心。而且，市场环境变幻莫测，业务操作又复杂多样，业务风险也随时可能出现。所以，完善风险防控机制，搭建数据安全与业务风险预警体系非常重要。数据安全方面，需采用多层次的安全防护手段。数据存储的时候，可以采用加密技术，保证数据在存储过程中的保密性。比如，可以用对称加密算法对数据进行加密，只有拿到密钥的人才能解开查看数据。数据传输过程中，采用安全传输协议，比如SSL/TLS 协议，为数据传输保驾护航，防止数据被偷或者被改。另外，还要建立数据访问控制机制，给不同用户设置不一样的访问权限，只有被授权的用户才能访问对应的数据。就比如采购部门的工作人员只能看本部门采购项目相关的数据，供应商只能访问和自己有关的投标信息等。业务风险预警方面，要构建风险预警指标体系。通过对历史采购数据和业务操作流程的深入分析，找出可能存在的风险点，像供应商违约风险、预算超支风险之类的，然后针对这些风险点设置相应的预警指标。

总结：总体而言，利用大数据实现政府采购服务需求的预测与精准匹配，需完善数据治理体系，打破数据孤岛、构建知识图谱；创新需求预测模 引入动态反馈机制；优化精准匹配算法，考虑多维约束条件实现个性化匹配；完善风 建立数据安全与业务风险预警体系。通过这些策略，相关人员就能更好的提升政府采购效能，实现资源优化配置，推动公共服务高质量发展。

参考文献：

[1]方红生,夏恺楠,胡稳权,等. 政府采购数字化与经济增长：来自政府采购云平台的证据[J/OL].数量经济技术经济研究,1-21[2025-08-26].

[2]甄洪雪. 基于大数据分析的政府采购效率提升策略[J].中国物流与采购,2025,(09):65-66

[3]代小云.C 市统计局服务类政府采购审计研究[D].西南政法大学,2023.