文/鄭偉林　劉鈺瑩

　　近來，人工智能領域又迎來重磅產品。OpenAI公司最新發(fā)布的文生視頻模型Sora，再度引發(fā)了全世界的關注和討論。自ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，OpenAI研發(fā)的一款聊天機器人程序）發(fā)布以來，我國人工智能產業(yè)發(fā)展也呈現(xiàn)出多元、多態(tài)的態(tài)勢，生成式、人工智能成為熱詞，政府和企業(yè)都在對人工智能的落地應用場景進行積極探索。

　　筆者探討人工智能技術在國內外公共采購領域的應用情況、存在的困難和挑戰(zhàn)，并提出應對策略和建議，以期為政府采購相關部門在人工智能應用的創(chuàng)新實踐提供參考。

　　國外公共采購領域中人工智能技術的應用

　　世界各國高度重視人工智能戰(zhàn)略

　　中國信息通信研究院2019年發(fā)布的《全球人工智能戰(zhàn)略與政策觀察》顯示，自2016年以來，美國和歐盟各國政府已經(jīng)著手布局人工智能領域的發(fā)展，出臺了一系列政策、法案和促進措施，將人工智能技術確定為優(yōu)先事項。

　　歐盟啟動“AI FOR EU”項目，建立人工智能需求平臺、開放協(xié)作平臺，整合匯聚21個成員國79家研發(fā)機構、中小企業(yè)和大型企業(yè)的數(shù)據(jù)、計算、算法和工具等人工智能資源，提供統(tǒng)一開放服務。

　　美國、英國、德國等國家發(fā)布的《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》《產業(yè)戰(zhàn)略：人工智能領域行動》《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略》等國家戰(zhàn)略文件，明確重點研發(fā)領域，指導人工智能的開發(fā)、采購和應用，推動立法頒布《開放政府數(shù)據(jù)法》《人工智能就業(yè)法案》《人工智能國家安全委員會法案》《數(shù)據(jù)共享宣言》等，成立專門機構，如人工智能指導委員會（Artificial Intelligence Steering Committee）、企業(yè)數(shù)據(jù)和人工智能委員會（Enterprise Data and Artificial Intelligence Committee）等，統(tǒng)籌推出《人工智能采購指南》（Guidelines for AI Procurement），監(jiān)督戰(zhàn)略實施，制定使用政策。

　　目前，世界主要發(fā)達國家已經(jīng)把人工智能作為創(chuàng)新發(fā)展的戰(zhàn)略方向。

　　世界主要發(fā)達國家對人工智能技術的實踐應用

　　世界主要發(fā)達國家將人工智能技術應用到公共采購領域，以提升采購效率、降低采購成本、優(yōu)化資源分配、改善公共服務質量。

　　例如，美國國防領域應用人工智能技術撰寫合同。美國國防部投入開發(fā)具備合同編寫能力的人工智能工具“Acqbot”，在它的幫助下，不熟悉國防采購相關法規(guī)和流程的企業(yè)用戶使用人工智能工具即可快速完成采購合同編寫。

　　德國政府應用人工智能技術建設智能推薦系統(tǒng)。應用人工智能技術搭建的建設智能推薦系統(tǒng)，可實現(xiàn)部分采購流程的自動化和智能化，如供應商智能篩選和優(yōu)質供應商推薦，能夠縮短采購用時、減少人力投入，并降低運營成本，將采購中間環(huán)節(jié)用時至少減少了50％。

　　英國倫敦市政府用人工智能技術進行自動化采購。通過和AutogenAI公司合作，應用人工智能技術進行自動審批、供應商匹配和合同生成來簡化流程，采購周期顯著縮短，同時減少了人為錯誤和疏漏。英國政府和地方議會每年花費3790億英鎊用于購買公共服務，相當于所有公共支出的三分之一，該項技術的應用可以節(jié)省公共服務總合同價值的10％。

　　綜合來看，人工智能技術的發(fā)展已經(jīng)成為世界各發(fā)達國家產業(yè)戰(zhàn)略的核心。各國在政府預算上，通過啟動重大項目、工程和計劃，政府和科技巨頭合作建立研究中心、創(chuàng)新平臺等，加大對人工智能的長期投入。

　　國內公共采購領域人工智能應用探索

　　近年來，我國政務領域數(shù)字化進程逐步加快，在人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新技術的應用下，智慧政務、數(shù)字政府的建設和發(fā)展碩果累累，有效提高了我國政府的治理能力和公共服務水平。在公共采購領域，人工智能技術的各項能力可應用于輔助預算規(guī)劃、供應商分級管理、采購項目風險監(jiān)測、商品智能比價、采購文件編制、客戶服務等多個場景。

　　輔助預算規(guī)劃

　　監(jiān)管部門擁有采購主體歷年來的采購需求、采購商品數(shù)量、采購金額等數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法難以對海量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)籌分析，計算效率低且數(shù)據(jù)準確性差。利用人工智能在數(shù)據(jù)處理和分析上的優(yōu)勢，可以對未來的采購需求和采購成本變化進行趨勢建模，實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)控及預測，有助于做好預算規(guī)劃和資源分配。

　　供應商分級管理

　　在公共采購活動中，采購人需要快速了解供應商的相關情況，以識別是否存在違規(guī)行為和其他風險，而部分項目參與的供應商數(shù)量眾多，人工識別信息工作量大且易出紕漏。利用人工智能分類技術，可以根據(jù)供應商的工商注冊信息、歷史采購成交記錄、履約服務情況、資金結算賬單等數(shù)據(jù)進行自動分析，輸出供應商履約能力評估報告和風險等級，及時制定相關措施進行分級管理。

　　采購項目風險監(jiān)測

　　從公開的行政處罰案例來看，“串通投標”和“提供虛假材料謀取中標”兩類違法違規(guī)行為仍然是目前招采領域的高頻事件。利用人工智能在算法計算上的優(yōu)勢，可匯集歷年所有項目信息，分析參與公共采購活動的供應商、代理機構、專家等角色的相關性，根據(jù)投標方式、投標人數(shù)量、中標數(shù)量、未中標數(shù)量、中標價格、供應商違約次數(shù)等數(shù)據(jù)，定位出中標率極高、極低的情況，再結合其他軟硬件因素、環(huán)境因素，綜合分析識別串標圍標風險。此外，利用人工智能在圖片文件處理上的能力，可以在供應商信用風險評估、招標文件條款潛在合規(guī)問題識別、關鍵風險點預警監(jiān)控等方面得到深度應用。

　　商品智能比價

　　在電子賣場中，供應商上架的商品數(shù)量繁多且質量、價格不一，采購人員購買商品時往往需要花費大量時間篩選和比對。通過引入人工智能商品比價模型，可對不同供應商提供的商品價格、質量及其售后服務等因素進行綜合比對，再結合供應商的履約能力和風險等級評估情況，自動為采購人員推薦最優(yōu)方案，從而提升采購效率。

　　采購文件編制

　　利用人工智能技術的文本生成能力，可輔助采購當事人進行文本內容的撰寫。如在合同簽訂環(huán)節(jié)，可以對合同條款進行智能審核和風險評估，利用自然語言處理和機器學習技術對生成的文本進行智能校驗和合規(guī)性檢查；對于跨國采購或涉及不同語言的采購文件，可以開發(fā)智能翻譯功能；結合法律語義分析等技術，對合同關鍵信息進行提煉。

　　客戶服務

　　在公共采購過程中，會存在大量的咨詢類工作，這些問題往往需要專人進行有針對性的解答。應用虛擬數(shù)字人技術，可通過文字、語音和圖像等形式進行人機交互，幫助客戶解答問題、提供產品和服務。平臺和監(jiān)管部門可以根據(jù)公共采購相關的政策法規(guī)、流程、需求標準等，搭建公共采購領域的知識圖譜，從而建立起一套完整的知識體系，幫助虛擬數(shù)字人更好地解答采購過程中的問題。在此基礎上，還可以通過數(shù)據(jù)挖掘和分析技術，根據(jù)咨詢內容挖掘出潛在的需求和問題，幫助主管部門更好地制定管理措施。

　　可以看出，人工智能技術的應用可有效提升公共采購領域的自動化和智能化水平，有助于提高政府采購透明度，促進公共采購的公平公正。

　　實際建設過程中的難點和挑戰(zhàn)

　　近年來，《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》（發(fā)改高技〔2016〕1078號）、《國務院關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國發(fā)〔2017〕35號）、《關于促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合的指導意見》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（七部委令第15號）等政策文件先后發(fā)布，為人工智能核心技術攻關、產品落地應用以及探索發(fā)展新模式新路徑提供了重要支持。但是，在公共采購領域的實際建設過程中，仍存在一些難點和挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)在發(fā)展規(guī)劃、人才儲備、數(shù)據(jù)治理、政策完善四個方面。

　　缺乏長期規(guī)劃，資源投入不足

　　2023年12月召開的中央經(jīng)濟工作會議提出，要大力推進新型工業(yè)化，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，加快推動人工智能發(fā)展。但在公共采購領域中，人工智能的發(fā)展方向仍不清晰，其配套資源投入力度有待加強。

　　一是缺乏長期發(fā)展規(guī)劃。在公共采購領域中，人工智能技術的應用仍處于探索階段，發(fā)展方向模糊，在建設過程中可能造成資源浪費，乃至錯失人工智能技術的發(fā)展機遇。從人工智能技術的特性上來看，其可復用性強、應用范圍廣、系統(tǒng)集成度高，在公共采購領域應用的過程中，如果缺乏統(tǒng)一的建設目標，可能會出現(xiàn)場景化趨同、多地共建、重復建設等情況。

　　二是資源投入不足。技術研發(fā)、人才引進、基礎設施建設等方面的投入不足，導致人工智能技術應用的基礎薄弱，難以實現(xiàn)大規(guī)模的應用和推廣。公共采購領域的數(shù)據(jù)體量龐大，算力要求高，需要依賴非常龐大的基礎數(shù)據(jù)服務設施，在專項資金設立、政策補貼、企業(yè)扶持等方面，也缺乏明確的政策文件支撐。

　　以上兩點可能會間接引發(fā)系統(tǒng)設計不完善、開放程度不夠以及創(chuàng)新生態(tài)不完善等問題，在深度應用過程中形成制約。

　　人才缺口大，制約技術的應用和發(fā)展

　　相較于其他數(shù)字技術高度應用的領域，公共采購領域數(shù)字化建設的歷程相對較短，相關從業(yè)人員對人工智能技術的認知不夠充分，難以和實際工作進行關聯(lián)，目前主要存在以下兩個問題。

　　一是人才隊伍規(guī)模小。當前，人工智能技術仍具備非常強的專業(yè)特性，但掌握人工智能技術知識和技能的人才隊伍規(guī)模相對較小，在場景建設和技術應用過程中，難以提出創(chuàng)新性概念，限制了人工智能技術在公共采購領域的發(fā)展速度和應用范圍。

　　二是人才素質不匹配，懂業(yè)務的人不懂技術，懂技術的人不懂業(yè)務。采購業(yè)務人員擁有豐富的采購經(jīng)驗，但對人工智能技術的了解有限，而掌握人工智能技術的專業(yè)人士大多缺乏公共采購領域的實際操作經(jīng)驗，導致技術與業(yè)務之間相互脫節(jié)，增加了建設和實踐過程的難度。

　　不論是理論研發(fā)層面還是應用實施層面，人工智能各個環(huán)節(jié)對人才的需求持續(xù)攀升，人才供給不足已成為公共采購領域人工智能發(fā)展和應用所面臨的一大瓶頸。

　　數(shù)據(jù)治理面臨重重挑戰(zhàn)

　　數(shù)據(jù)是人工智能學習的基礎，人工智能需要大量的數(shù)據(jù)來學習，以提升其預測和決策的準確性，數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量會直接影響人工智能的學習效果，因此，嚴格而有效的數(shù)據(jù)治理顯得尤為關鍵。在數(shù)據(jù)治理過程中，面臨的困難和挑戰(zhàn)主要集中在以下三個方面。

　　一是“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象嚴重。每個省份根據(jù)業(yè)務需要建立了眾多數(shù)據(jù)平臺，這些業(yè)務數(shù)據(jù)量大且類型多樣。同時，不同省份在系統(tǒng)建設的過程中存在較大差異，涉及多個監(jiān)管部門和平臺，導致數(shù)據(jù)之間難以互通互聯(lián)，形成了一個個“數(shù)據(jù)孤島”。

　　二是缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理標準和規(guī)范。數(shù)據(jù)采集難。公共采購業(yè)務開展的各個環(huán)節(jié)，涉及大量的采購合同、評審結果、供應商信息、商品信息等，這些數(shù)據(jù)往往分散在不同的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫中，其來源多樣、格式不統(tǒng)一，需要進行大量的加工、整合和挖掘后才能使用。以項目采購的投標文件為例，大部分內容多以PDF文件的形式存儲，源數(shù)據(jù)經(jīng)過打印、復印和掃描等處理后，可能導致部分信息缺失。

　　數(shù)據(jù)質量低。不同省市和行業(yè)的采購流程設計和數(shù)據(jù)字段規(guī)范要求不一，各個平臺建設方的數(shù)據(jù)加工過程、加工標準也不盡相同，其數(shù)據(jù)的存儲格式、指標口徑標準、業(yè)務定義等方面存在較大差異，造成數(shù)據(jù)質量低下，對人工智能模型的訓練效果會產生負面影響。

　　數(shù)據(jù)治理協(xié)同難。各級政府部門內與部門間的權責不一，會在數(shù)據(jù)共享和跨領域協(xié)同時面臨諸多困難，如公共數(shù)據(jù)應用過程中的權屬問題、數(shù)據(jù)開放過程中的應用范圍等問題，加大了數(shù)據(jù)治理的難度。

　　三是數(shù)據(jù)安全和隱私保護不足，存在數(shù)據(jù)泄露和濫用等風險。在數(shù)據(jù)的收集、存儲和使用過程中，會涉及個人隱私安全、企業(yè)商業(yè)機密和公共數(shù)據(jù)安全等問題。目前，我國公共數(shù)據(jù)的分類分級機制仍處于探索階段，大量數(shù)據(jù)在實際使用過程中難以區(qū)分其保密等級及使用權限，存在數(shù)據(jù)泄露和濫用的風險。同時，缺乏完善的數(shù)據(jù)安全保障機制，難以保障數(shù)據(jù)使用過程中的安全性和保密性。

　　當前，公共采購領域的數(shù)據(jù)治理仍面臨多項挑戰(zhàn)，合理解決此類問題，是提升人工智能技術的應用效果和價值的重要先決條件。

　　相關政策法規(guī)不完善，難以實現(xiàn)有效監(jiān)管

　　一是相關政策法規(guī)滯后。在人工智能技術的應用過程中，存在法律模糊或空白地帶，除前文所述數(shù)據(jù)的收集、存儲和使用等方面均缺乏明確規(guī)定外，人工智能使用算法決策的過程往往是不透明的，可能出現(xiàn)誤判、漏判等不公平或歧視性的決策，進而違反公共采購的公平公正原則。目前，我國尚未對人工智能決策的合法性和合規(guī)性作出明文規(guī)定。

　　二是監(jiān)管和評估機制不完善。部分數(shù)據(jù)和技術的應用雖存在相關的法律法規(guī)約束，但由于監(jiān)管執(zhí)行不到位，其實際效果可能會大打折扣，既無法全面、客觀地評估人工智能技術的實際效果和潛在風險，也無法對不合理的應用進行及時糾正。不同機構或企業(yè)在應用人工智能技術時可能采用不同的方法和標準，監(jiān)管和評估機制的缺失可能引發(fā)數(shù)據(jù)隱私泄露、算法歧視等問題，影響公共采購公平公正的同時，也損害了社會公共利益。

　　三是法律法規(guī)沖突。在涉及跨國采購合作時，不同國家和地區(qū)在公共采購領域的法律法規(guī)上存在差異和沖突，人工智能技術應用如需兼顧此類場景，會增加其建設難度與成本。

　　上述種種因素都會對人工智能技術在公共采購領域的應用效果產生影響，也阻礙了政府部門的高效運轉。

　　應對策略和建議

　　在發(fā)展規(guī)劃上明確目標和方向

　　制定人工智能總體發(fā)展規(guī)劃，明確公共采購領域未來5—10年內的目標和方向，加強對人工智能工作的統(tǒng)籌指導。強化政策、資金支持，推動具有首創(chuàng)性、示范性的標桿場景項目落地。探索市場化場景合作新機制，在商業(yè)模式、項目采購、資金合作等方面形成符合場景特征的新制度。同時，需要加強國際合作和交流，借鑒其他國家和地區(qū)的成功經(jīng)驗和實踐，共同推動公共采購領域的數(shù)字化轉型和發(fā)展。

　　在人才培養(yǎng)上打造專業(yè)化隊伍

　　鼓勵開展場景創(chuàng)新人才培訓，通過開設研修班、開展場景實踐交流、組織場景專題培訓等多種形式，打造一支懂人工智能技術應用的高素質、專業(yè)化人才隊伍。加強對公共采購從業(yè)人員的數(shù)字化培訓，提高其數(shù)字化素養(yǎng)和能力，使其既懂業(yè)務又懂新技術，同時具備場景創(chuàng)新意識和能力，為人工智能技術在公共采購領域的應用提供堅實的保障。

　　在數(shù)據(jù)治理上促進統(tǒng)一標準建設

　　促進省域下公共采購數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標準建設，解決數(shù)據(jù)接口不一、標準不一等問題，破除“數(shù)據(jù)孤島”。積極推動行業(yè)數(shù)字化轉型，針對公共采購領域的實際情況制定詳細的數(shù)據(jù)收集和分析計劃，對數(shù)據(jù)采集的范圍、目的、處理方式等進行明確規(guī)定，提高數(shù)據(jù)的全面性和準確性。加快對數(shù)據(jù)進行分類分級標準制定，明確權屬關系，建立完善的數(shù)據(jù)安全保障機制，包括數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)訪問控制等措施，明確不同類型數(shù)據(jù)的保密等級和使用權限，避免信息泄露和濫用。建立完善的數(shù)據(jù)治理機制，確保數(shù)據(jù)收集和使用過程中的安全性和保密性。

　　在政策規(guī)范上多方協(xié)力建機制

　　推動相關政策法規(guī)的擬定，明確人工智能技術在公共采購領域的應用范圍、規(guī)則和標準。鼓勵公共機構和企業(yè)參與人工智能技術的研發(fā)和應用，加強技術標準和規(guī)范制定，推動人工智能技術的標準化和規(guī)范化。建立人工智能技術的監(jiān)管和評估機制，確保人工智能技術的合法性和合規(guī)性，政府部門可設立相應的機構來監(jiān)督和評估人工智能技術的應用情況，確保人工智能技術的安全和有效性。

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　　責編：昝妍；編輯：張曼琳

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