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二、服務簡介
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四、服務條款的修改及修訂
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五、用戶隱私制度
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十七、 青少年用戶特別提示
青少年用戶必須遵守全國青少年網絡文明公約：要善于網上學習，不瀏覽不良信息；要誠實友好交流，不侮辱欺詐他人；要增強自護意識，不隨意約會網友；要維護網絡安全，不破壞網絡秩序；要有益身心健康，不沉溺虛擬時空。
編者按：自2012年涂子沛的《大數據》一書出版以來，大數據概念逐漸深入人心，各行各業都躍躍欲試。可喜的是隨著《“互聯網+招標采購”2017—2019行動方案》的推進，越來越多的招標投標行業從業者積極探索和研究大數據的應用。國家能源招標網建成的大數據平臺，在實際業務中發揮了重要的作用，取得了良好效果。在建設過程中不斷思考總結，形成了一套方法論。為了共同推動招標投標行業的蓬勃發展，促進大數據在招標投標行業的落地，本文分享大數據落地方面的一些經驗，供業內人士參考交流。
2019 年11月，前瞻產業研究院發布了《2019年中國大數據行業研究報告》。報告稱，目前大數據已從概念落到實地，在精準營銷、智慧醫療、影視娛樂、金融、教育、體育、安防等領域均有大量應用。為了了解大數據在招標投標行業的落地情況，深入研究大數據技術與招標投標業務的結合點，筆者使用“招標”和“大數據”兩個關鍵詞在中國知網上進行了文獻檢索，共找出110條有價值的結果（見圖1）。
從上圖不難看出，文獻發表情況基本上與“大數據”概念的熱度走勢相符。習近平總書記在中共中央政治局第二次集體學習時強調實施國家大數據戰略加快建設數字中國之后，發表文獻的數量快速增長并達到峰值。截至2020年9月，發表文獻的數量跌回2015年的水平。筆者認為，可能存在三個方面的原因：一是新冠肺炎疫情導致發表文章的意愿下降；二是“大數據”的熱度已經被新的熱點取代，如區塊鏈和人工智能；三是仍未找到大數據在招標投標行業落地的法門。相比較而言，筆者認為第三種可能是更為主要的原因。因為，大數據在一個新的領域落地確實非常困難。
隨著云計算、物聯網、移動互聯網、5G等新基建快速發展，未來大數據將擁有更為廣闊的應用空間。為此，作為招標投標行業的從業者，不能畏懼困難、裹足不前，有必要與志同道合之士共同攻堅克難，促成大數據在招標投標行業的落地，促進行業健康發展。要以大數據作為經濟創新發展的新動能，充分發揮信息化驅動引領作用。
一、大數據落地之難
眼看大數據在精準營銷、金融、教育等行業紅紅火火、開花結果，令人羨慕。看別人長袖善舞時總覺得易如反掌，但具體在招標投標行業落地時，卻感到不知所措，這也許是大多數招標投標從業人員，面對大數據時的感受。經過廣泛的調研和深入的思考，筆者認為大數據落地之難，難在以下三個方面。
1. 對大數據缺乏深入研究
很多人在談及大數據的時候，其實并未深入思考過“大數據”到底是什么，簡單地將“大數據”與“大的數據”等同起來。事實上，它們在英語里的表述是有很大區別的。我們通常所說的“大數據”在英文中是Big Data。若是僅僅為了體現規模之大，用Large Data或者Huge Data可能會更勝一籌。顯然，Big Data中的Big是指更加寬泛意義上的大，而絕非僅僅是指容量超過一定閾值。有些人認為只有達到PB（=1024TB=1048576GB=1125899906842624Bytes）級才有資格稱為大數據，但這個認識是片面的。更切合實際的理解是利用傳統手段難以處理的數據。“難以處理”的原因既可能是數據量太大，增長速度過快，也可能是類型過于復雜。“大數據”的“大”在于，可分析使用的數據范圍不斷延展，數據量不斷增大，通過數據融合可以發現新知識、創造新價值。
任何一項技術、一個人或者一個組織都有其能力圈。對能力圈之內的事情可能會做得很好，但是對超出能力圈之外的事就可能無法勝任。在用大數據之前必須要弄清楚大數據可以做什么，不可以做什么，自己能否駕馭數據技術。目前，大數據技術在自然語言處理（NLP）、圖像識別、語音識別、實時計算、關聯發現、交叉驗證等方面的應用已經較為成熟，但在人工智能和知識工程等方面的高級應用還比較薄弱。所以不能指望大數據解決所有問題。
從實際情況來看，大數據技術可以比較明確地為我們帶來兩方面價值：一是處理以前處理不了的數據；二是信息的交叉驗證。需要注意的是，收集信息也不是越多越好，要和處理能力相匹配。即使掌握了大數據技術，也不可能處理所有信息。畢竟任何一個組織的資源都是有限的，處理信息是有成本的，而且在某些時候這個成本還不低。所以需要一方面根據需求迫切程度篩選數據范圍，另一方面按先后次序排列待處理的數據。
還有一個問題需要重視，大數據是一套技術體系，并非一個完整的解決方案，更不是一個現成的產品，不能認為找一個廠商買個產品就可以作好大數據。
2. 對目標和需求認識不足
大數據系統與運營管理系統不同，并非“剛需”，是否使用大數據都不影響正常開展業務。所以在初期階段，業務部門可能并不會躬身入局、全身心投入，深入思考如何建好、用好大數據，難以找到大數據和實際業務的結合點。
事實上，很多機構一是沒弄清自己到底要解決什么問題，二是沒有弄清大數據到底能帶來什么價值，只是為了蹭熱點、趕時髦匆忙上線大數據項目，其結果自然可想而知。因此，在建設大數據系統時，必須要以目標為導向，要弄清楚希望通過大數據技術來解決哪些問題，這些問題能否通過大數據技術得到解決。
在尋找大數據與業務相結合的點時，須以解決問題為導向，即以實際業務中確實存在且有必要解決的問題為突破口，嘗試設計包含大數據技術的解決方案。對招標人或招標代理機構而言，提升質量和效率是永恒的主題，不妨以此為突破口，開啟大數據之路。
3. 沒有形成實操層面的學習交流機制
從檢索到的文獻不難看出，在招標投標行業大數據方面，尚未形成有效的學習交流機制。一方面公開發表的文獻數量不多，另一方面可供借鑒的實踐經驗更少。也許是因為大數據在招標投標行業的應用還處于摸索階段，又或者已經有成熟的經驗但并未公開分享。
希望能夠以此文推動建立招標投標行業大數據實操層面的學習交流機制，特別是在中國招標投標協會電子招標采購專業委員會的主導下，建立長期穩定的技術交流和經驗分享機制，共同推動和促進招標投標行業的數字化轉型和智能發展。
二、國家能源招標網的落地策略
國家能源招標網的大數據系統在上線平穩運行近一年后順利通過驗收。回顧建設過程，上文所述的每一個問題都沒有落下。雖然只是個案，但是也具有一定的普遍意義，大體上能夠反映小到一個機構、大到一個行業，在大數據落地過程中可能面臨的處境。
國家能源招標網在籌備和建設大數據系統的過程中，采取了截然不同的兩種策略。
1. 籌備階段的“小范圍試錯”策略
早在大數據浪潮席卷全國的2017年，國家能源招標網（原神華招標網）就專門安排技術和業務人員，學習NLP技術和Python語言，關注和跟蹤大數據技術的發展趨勢，特別是大數據技術在不同行業實際落地的情況。在持續關注和學習的過程中，始終按捺住躍躍欲試的沖動，沒有正式啟動大數據系統建設項目的立項工作，而是完全依靠自身技術力量小范圍“試錯”。經過公司領導、業務和技術人員的反復討論，最終確定以提升公告質量為目標，以解決26個具體的質量問題為切入點，使用NLP技術和Python語言自主開發公告自檢服務。
項目經理在電子招標投標交易平臺（下文簡稱交易平臺）上編輯完招標公告后，提交審批時，交易平臺自動調用公告自檢服務。公告自檢服務逐項檢查公告中是否存在任何一項質量問題，并向交易平臺返回檢查結果。
若不存在質量問題，則反饋“通過”。交易平臺將繼續完成后續業務邏輯，完全不打擾項目經理；若存在嚴重質量問題，則反饋“不通過”。交易平臺提示項目經理錯誤原因并要求修正相關錯誤后重新提交；若可能存在質量問題，則反饋“預警”。交易平臺提示項目經理預警原因，項目經理可以選擇修正公告或者繼續提交。若項目經理選擇不加修正地繼續提交，在審批流程的每一環節都將進行預警。
2018 年9月，公告自檢服務正式上線。上線當日，有數十個招標公告被打回訂正。上線一周后，困擾多年的公告質量問題基本消除。經過這次“試錯”，國家能源招標網嘗到了甜頭，不僅對大數據有了切身體會，而且更加認識到了大數據技術的威力和價值。
公告自檢服務的上線，標志國家能源招標網對大數據技術的理解和應用達到了一個新的層次，建設大數據系統的時機已到。
為了建好大數據系統，國家能源招標網采取“走出去、請進來”的策略，一方面廣泛調研相關技術廠商組織深入的技術交流，另一方面邀請大學教授、大數據企業技術負責人到公司，面向全體員工開講大數據技術和應用案例，幫助大家開啟大數據視野，培養大數據思維。
經過近一年的學習、試驗、宣貫和籌備，2019年大數據系統建設項目在天時、地利、人和齊備的情況下正式啟動。盡管在籌備階段“做足”準備，但在建設階段仍然碰到了許多困難。
2. 建設階段的“先勝而后求戰”策略
籌備及項目初期，碰到的最大的問題是如何管理大家的心理預期，為項目設定切實可行的目標，圈定相對合理的需求范圍，即明確項目的邊界和實施路線圖。在經過一段時間的反復徘徊，最終定下了“先勝而后求戰”的策略。首先將總體目標根據難易程度進行細分，然后按照從易到難的順序分步實現小目標，最終完成整個項目的總體目標。對于尚無把握的需求和技術，暫時擱置。以此確保項目的建設過程是從一個勝利到下一個勝利。從總體上講，大數據項目的建設過程大致分為“從0到1”“單點突破”和“賦能業務”三個階段。
階段一：從0到1，腳踏實地定目標。
經過前期近一年的調研、交流、學習和思考，廣大員工對“大數據”都寄予厚望，提出了許多需求。面對這些洶涌而來的需求，項目組一時間不知所措。為了確保成功，最終將最初級目標鎖定在“激活數據資產”上。所謂“激活數據資產”就是指使用大數據技術處理加工以往業務中產生后但無法有效利用的結構化和非結構化數據。具體包括：項目信息、投標人信息、招標人信息、評標專家信息、招標文件、投標文件、澄清、評標報告、公示、公告、造價成果文件、價格信息等。通過NLP和圖像識別等大數據技術，收集、清洗、轉換和處理這些數據，形成企業級專有垂直搜索引擎。最終，讓需要數據的人可以輕松找到數據。
為了提高搜索的準確性，專門自主研發了新詞發現算法，形成了包含超過170000個工業專有詞匯的詞庫。為了提高搜索的便捷性和實用性，自主研發了招標資格要求、招標文件范本等推薦算法。該算法可以根據搜索關鍵詞向用戶推薦最合適的招標資格條件和相關范本。
階段二：單點突破，以質量提升為切入點，圍繞具體問題修煉內功。
在完成垂直搜索引擎的基礎上，以質量提升為突破口，集中力量解決招標文件、澄清、評標報告、造價和工程咨詢成果等文件中存在的質量問題。以歷次質量檢查中反映出來的具體問題為抓手，結合建設公告自檢服務過程中積累的經驗，設計開發文件自檢服務。依據業務管理部門梳理的檢查事項和規則，檢查每一份文件，確保所有文件都達到質量標準。檢查規則分為形式檢查和內容檢查兩大類。形式檢查主要聚焦于文件的格式和完整性；內容檢查則聚焦于文件內容的正確性。跟公告自檢服務一樣，文件自檢服務上線之后，也取得了良好的效果。文件自檢服務的建設，使技術和業務人員對NLP技術的認識和理解更上一層樓。特別是對Word、Excel、PDF等常見文件的解析、數據抽取和轉換等具體技術的應用水平達到了一個新的層次。
階段三：賦能業務，以知識圖譜為抓手，讓知識推理防范業務風險。
在初步掌握數據采集技術之后，工作重點開始向數據處理和數據融合轉移。首先通過分詞、命名實體識別（NER | NamedEntity Recognition）等技術，將非結構化的數據結構化。然后，深入挖掘數據之間的關系。最后，以概念、實體及關聯關系構建專有知識圖譜。為了充分發揮大數據交叉驗證的優勢，除了深入挖掘內部數據，還需要采購外部合法數據，并將內外部數據融入一張知識圖譜中。基于知識圖譜，運用圖論計算方法建設具有價值的業務服務。如將投標人在投標過程中產生的數據與其工商注冊和失信處置等信息融合后放入知識圖譜，然后在知識圖譜之上建設投標人關系篩查服務，瞬間檢測一組投標人之間是否存在關聯關系。
交易平臺在開標之后，會將投標人名單提交給該服務。專家在進入評標系統的時候，系統就會自動提示風險，如投標人之間有無關聯關系、投標人是否被失信處置等。知識圖譜的構建，不僅為防范業務風險找到了新的抓手，而且為未來的智能化發展奠定了良好的基礎。
3. 實施效果
大數據系統與交易平臺無縫集成，日均為交易平臺提供服務2000余次。大數據系統上線之后，不僅滿足了業務人員的數據獲取需求，而且更大幅提升了招標文件、評標報告、造價成果等文件的質量。招標業務過程中，交易平臺自動調用大數據服務進行風險篩查，一旦發現風險會立即中止業務流程并提醒業務人員。如投標人和專家注冊審核、購標、開標、評標、定標等節點都會自動調用大數據服務進行風險篩查。大數據系統上線以來，準確預警了多起圍標、串標事件，及時消除業務風險。
三、結論
大數據這個概念起源于20世紀80年代的美國，自2015年開始逐步在全國形成熱潮，并于2019年開始因被其他熱點取代而“退燒”。恰恰因為業界對熱炒“大數據”逐漸失去了興趣，才給各個行業致力于大數據落地的有志之士騰出了足夠的空間，讓他們有環境思考和研究大數據與本行業的結合點，有時間尋找真正的突破口。在國家能源招標網看來，探索大數據在招標行業的落地之路，與業界同道分享踐行大數據發展戰略的經驗，在招標投標交易網絡生態系統中做好本職工作，是我們義不容辭的責任。希望國家能源招標網大數據落地的方法和經驗，能夠為行業提供一些參考和借鑒。
作者：陳 建
作者單位：中國神華國際工程有限公司
來源：《招標采購管理》2021年第10期
