文档介绍：2
大数据与云计算智能化评标系统浅析
摘要：公共资源电子化交易近年来得到了高速进展，全国各地各行业已基本建成了全流程的电子化交易平台[1]，但大部分评审过程仍需人工操作，对于招标公正性产生不确定因素。本文阐述了智能化评标系统的设计思参数信息。
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同步大庆油田电子招投标管理系统（dqmds）中条款表，对招标文件的条款内容进行结构化，建立条款库。一是基础条款的管理，初始条款库的建立需要不同的条款类型建立不同的库，在前端页面分成不同的菜单和标签页，进行单独维护。二是单个项目选取的条款管理，对同步过来的条款名称和内容通过专人解读，并形成格式化条款，存入条款内容子库。依据不同评审类别，选择对应的评审因素。通过设置是否主观项，读取非主观项评审标准，后期为客观分自动评分供应便利。以营业执照为例，将供应商资质信息库中的营业执照子表，关联到条款库的营业执照子表，营业执照编号、公司类型、法定代表人、经营范围、注册资本、成立日期、营业期限、登记日期等每一条证明营业执照有效的信息都一一关联到结构化条款。
开发招投标文件制作工具：使用该工具，选择投标文件模板，创建项目，细化到营业执照、注册资金小项名称，关联到条款库中的每一项条款和供应商资质库各类资质子表。将投标文件模板导出数据包，与招标文件一起发售给供应商。供应商通过离线投标文件制作工具导入购买的数据包制作投标文件。投标文件制作完成后，导出PDF格式的投标文件和结构化文件，并附加数字签名，结构化文件作为附件上传，上传招投标系统。开标后，由专家将上传中石油的附件-结构化投标文件导入智能评标系统中。系统供应PDF全都性校验功能，将数字签名解析，进行校验，证明该投标文件没有被篡改。
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依据条款要求，利用PDF图像识别技术，将投标文件中填写的供应商资质，与供应商资质库进行比对，自动给出比对结果，并将打分条款对应的供应商资质的内容显示出来手动调整分数。自动评分程序供应一套有效状态机，即为有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型，依据不同用户所需不同，此处定义为模型要素，状态机在用户供应的段落中进行自动匹配，找出符合用户的有效信息，拿到有效信息后，为模型要素供应最高和最低分界线，再通过快速算法处理得到最优模型要素，最终形成最有竞争力的模型要素优势。模型要素包含以下几类：注册资金、合同业绩、供货业绩、质保期、供货期、投标报价等；模型要素能够依据用户需求做定制化规章设计，适配不同类型招标项目的自动评分需求。
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基于行业同类项目的评审大数据，结合领先的机器学****技术，打造多类智能算法模型，快速读取招投标文件，对技术标的主观评审条款进行评审打分。通过文本处理进行语句的分类，然后进行转换和清洗，完成模型的猜想。基于AI打分结果，生成AI评标报告，供专家评委参考。
（1）招标流程分析建立数据模型，分析比较历史数据，确认某类流程以及资格条件是为对应某类中标人量身定制。（2）报价特殊分析。建立报价特殊分析模型，以单一投标人为主体，统计其全部中标项目的全部投标单位报价的差比相同次数，差比相同次数是否超过规定阈值，或存在规律性变化。（3）股权穿透分析。对接相关机构系统，对投标人进行股权穿透分析，是否存在多个投标人之间股东存在股权利益关系，以及股东或授权人在其他投标人中是否存在相互任职的状况。（4）内容特殊分析。单次内容特殊：对投标人的投标文件中自述部分进行比较，方案内容、服务条款、服务流程是否存在雷同或简洁重复的状况。文件样式雷同：建立文件比对模型，分析多个投标人的投标文件，在名目编排、文字风格、段落缩进、字行间距、内容描述甚至错误位置是否存在雷同。文件混装错装：检索投标人的投标文件中是否消逝了另一投标人的有关信息，比如消逝另一投标人的资质文件、法人证明、身份信息、联系电话、项目人员名单等。历史内容特殊：建立内容特殊分析模型，进行爬虫分析历史数据，辨别本次投标人的投标文件中自述部分内容是否有在之前投标中的另一个投标人的投标文件中消逝过。（5）笔迹鉴定分析。单次笔迹特殊：通过图形图像识别技术，比较多个投标人的笔迹以及签字部分是否为同一投标人所为。历史笔迹特殊：建立大数据检索智能学****模型，比对投标人的签字笔迹是否在之前的投标过程中消逝在另一家投标单位的文件中。例如：将A项目中的签名与B项目中的签名作对比。假如分析显示签不同名字，但是签字笔迹相同，则证明同一人以不同投标人的形式投标，投标存