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摘要：信息技术更新迭代速度加快的背景下，大数据模型与人工智能在各行各业的应用率呈不断增长态势。工程项目招投标作为资源配置的重要环节，其效率和公平性直接影响着各主体的工作成果。本文以大数据模型与人工智能概述为出发点展开研究，深入分析大数据模型与人工智能在工程项目招投标中的应用环节，包括招标、投标、评标等，并从多维度提出大数据模型与人工智能在工程项目招投标中的协同应用策略，以期为相关企业开展工作提供有益参考。

关键词：大数据模型；人工智能；工程项目；招投标；协同应用

工程项目招投标是一种不可或缺的市场资源配置方式，主要通过竞价机制实现资源的最优化配置。然而，就传统的招投标工作来看，受多因素影响，信息不对称、评标主观性强、流程繁琐等问题屡见不鲜，极大影响着招投标的公平性和效率。大数据模型与人工智能技术为工程项目招投标工作落实提供了新的思路，充分发挥其协同作用，对于加快招投标管理向智能化、现代化层面迈进具有重要意义。

1.大数据模型与人工智能概述

大数据模型具体指向一种依托大数据技术，从海量数据中提取价值信息的数学模型，关键在于对大规模数据展开系统分析与挖掘，揭示其背后的规律、趋势和关系，为决策提供有力支持，其主要特点详见下表1。

人工智能是一门综合性技术，融合了计算机科学、数学、统计学、心理学等多学科知识，旨在实现机器模拟、延伸和扩展人类智能，替代人类完成学习、推理、判断、决策等复杂任务，主要技术要点有机器学习、深度学习、自然语言处理等，在多领域呈现出了巨大的应用潜力和价值[1]。在工程项目中，通过人工智能先进的算法，可帮助企业对工程项目全生命周期产生的数据进行预测和决策，从而为项目的高效推进提供有力支撑。

2.大数据模型与人工智能在工程项目招投标中的应用环节

2.1招标

招标是由招标方发起项目采购的起始环节，通常以明确的项目需求以及涵盖项目技术规格、工期要求、评标标准等关键信息在内的编制招标文件，吸引潜在投标人参与。在该环节中，大数据模型与人工智能技术可支持招标方更加科学且高效的决策，助力招标工作顺利开展。大数据技术可深入挖掘海量历史项目数据，并对市场行情进行监测和分析，有助于招标方更好地明确方案内容，而融合自然语言处理技术，招标方可依据项目基本信息与要求，自动生成涵盖项目概况、招标范围、评标标准、合同条款等各项内容的招标文件模板，并完成自动审核，对于提高招标文件的质量具有重要意义。

2.2投标

投标阶段，潜在投标人获取招标文件后，深入分析自身资源状况与项目的契合度，制定招标战略，并在规定时间内投递文件参与竞争。对于投标方而言，积极引入大数据模型与人工智能技术将进一步自身决策的精准度和合理性，即依托大数据平台广泛收集同类项目的招标信息、中标结果、竞争对手投标情况等数据，能帮助投标方深入了解市场动态，把握竞争对手优势与劣势，并明确潜在的风险，辅助企业决策。

2.3评标

评标由招标人依法组建的评标委员会负责，评标过程中，委员会将依据招标文件既定的评标标准和方法，从技术方案可行性、报价合理性、企业信誉及业绩等多维度考量投标文件，最终选定工程项目的承包商。融合现代化信息技术，将助力相关人员开展数据整合分析、智能评标、围标串标识别等各项工作，避免因各种因素而导致的评标偏差问题，为工程项目招投标市场营造一个更加公平的环境[2]。

3.大数据模型与人工智能在工程项目招投标中的协同应用要点

3.1数据整合与预处理

数据是工程项目招投标工作开展的基石，融合大数据模型与人工智能技术，全面整合分散在不同平台、格式各异的工程项目招投标数据，可有效提高工作效率，降低因数据缺失或措施而导致的决策失误。相关企业应着力构建多源数据采集系统，广泛整合收集公共资源交易平台、企业内部数据库、行业资讯网站等多渠道的各类数据，包括项目基本信息、投标文件内容、中标结果、市场价格波动等，并依托历史数据构建大数据模型，对其中潜在的价值数据展开系统挖掘，为人工智能快速识别与分析奠定基础。在此过程中，数据的预处理是不可或缺的一环，即采用数据清洗算法，精准识别其中的错误值、缺失值和重复值，做出针对性处理，并统一数据格式，确保数据的一致性（详见下图1）。

此外，工程项目招投标数据类型众多，包括项目基本信息、投标人资质、报价明细、技术方案文档等多种多源异构数据，为使其条理化，助力模型训练环节，相关人员需对数据进行系统标注。人工与自动化相结合的标注方式具有极大的应用价值，即利用正则表达式匹配和提取项目中简单、规则的信息并标注类别，而复杂、语义模糊的数据则采用人工标注法，再抽取一定比例的数据由专业人员全面审核，以此保证数据质量。

3.2协同预测与决策支持

在工程项目招投标过程中，大数据模型与人工智能协同应用可精准作用于协同预测与决策支持方面，帮助各主体制定科学的招投标策略，保障各方的实际效益。从招标方角度来看，相关企业可采用综合技术手段开展项目成本预测、招标条件优化等工作，即依托大数据模型收集大量过往类似工程项目数据，包括项目规模、地理位置、施工工艺、材料及劳动力价格等，构建全面项目成本数据库，再以历史项目成本为因变量，以项目特征为自变量，训练预测模型，精准识别各因素对成本的影响程度，从而合理设定招标预算。从投标方角度来看，利用大数据模型广泛收集各类招标项目信息，结合自身业务范围、资质等级、技术专长等设置筛选条件，可快速从海量数据中筛选出潜在的投资项目，而以项目规模、利润空间、竞争程度、业主信誉等因素为基本指标构建项目自动评估模型，优先选择评分高、与企业战略匹配度高的项目参与投标，将极大提高资源的利用率和中标成功率。此外，在招投标文件优化方面，辅以自然语言处理技术识别关键信息，基于文本分析结果，采用文件智能辅助编制工具，可自动生成内容框架，提高招投标文件的编制质量与编制效率。

3.3智能评标与风险防控

在工程项目招投标工作中，大数据模型与人工智能协同应用开展智能评标与风险防控，将有效减少人为因素的干扰，维护市场秩序。一方面，依据招标文件的评标标准，依托大数据模型提供的大量评标样本数据，可训练人工智能评标模型，落实智能评标工作。另一方面，立足风险防控，通过大数据模型可持续性监测招投标数据，并运用人工智能的异常检测算法，分析文件相似度、报价规律、投标人关联关系等，对于降低围标串标问题出现的风险具有积极意义[3]。以某企业为例，相关人员加强大数据模型与人工智能技术融合，制定了招投标风险防控方案，要点如下。

搭建大数据监测体系：明确 需要监测的招投标数据维度，包括技术方案、商务报价、企业资质证明等投标文件内容，企业注册信息、过往投标记录、关联企业等投标人信息，投标时间、IP 地址、文件上传时间等投标行为数据，并实时收集相关数据，存储于分布式存储系统中，做分类处理。

选用异常检测算法：对于投标文件内容，采用文本相似度算法分析不同投标文件之间的文本相似程度，若相似度超过设定阈值，提示具有文件抄袭或围标串标嫌疑；利用时间序列分析算法，明确投标人报价数据随时间的变化规律、不同投标人之间报价的差异化程度，若发现多个投标人在不同项目中的报价呈现相似的波动趋势，则提示可能存在串标行为。

预警与处置机制：当监测数据触发预警阈值时，系统自动发出风险预警信息，告知招投标监管部门和相关工作人员，全面核查后，将结果反馈给风险防控系统，以此营造良好的招投标环境。

3.4流程优化与技术改进

推动大数据模型与人工智能技术协同优化、技术创新，对于细化工程项目招投标流程至关重要，使其应用体系更加贴近实际应用需求。相关企业需积极引入数据增强技术，扩充训练数据的规模和多样性，辅以交叉验证、网格搜索等技术，实现模型参数组合最优化目标，可进一步提高模型的稳定性。与此同时，根据行业发展趋势和新技术应用情况，不断探索其新的功能与应用价值，如在招投标流程中融合区块链技术，增强数据的安全性与不可篡改性，将进一步提高工程项目招投标质量。值得注意的是，相关企业还需基于大数据模型与人工智能的应用反馈，分析评标时间、中标项目实际成本与预算偏差、投标人投诉率等指标，以此明确招投标工作中的问题所在，并制定针对性的解决方案，以此营造良好的招投标环境。

4.结语

对于工程项目招投标而言，大数据模型与人工智能的协同应用可显著提升招投标信息的透明度与对称性，强化招投标过程的公正客观性。在具体实践过程中，相关企业应立足数据整合与预处理、协同预测与决策支持、智能评标与风险防控、流程优化与技术改进等关键点，明确大数据模型与人工智能的融合细节，以此为工程项目招投标的可持续发展提供有力支持。

参考文献：

[1]成义龙，曲超.大数据与人工智能在公路施工管理中的协同应用[J].世界家苑，2024，（07）：115-117.

[2]肖树耀.电子招标投标系统设计与难点探究[J].消费电子，2024，（10）：27-29.

[3]燕升飞，支青鹿.大数据赋智招投标行业发展研究[J].中国招标，2024，（06）：132-134.