AI助力政府采购透明度提升

快速阅读: 印度采购生态系统中，招标审查面临巨大挑战，官员需处理大量文档。GeM平台虽已数字化，但评估过程仍依赖纸质文件。AI技术有望通过智能解读数据，加速审查流程，减少错误，提高透明度。

在印度的万亿卢比采购生态系统中——透明度、物有所值和速度至关重要——招标是其核心。规模巨大：中央政府、州政府和公共部门企业的采购总额约占GDP的20-22%。从国防到医疗保健，从农村电气化到高速铁路，采购塑造了国家的发展故事。

然而，在这台机器背后，有一个经常被忽视的方面：评估的挑战。负责审查招标的官员需要翻阅数千页文件——检查资格、核实证书、比较报价——在紧迫的时间表下工作。尽管像GeM这样的平台已经实现了前端的数字化，但后端仍依赖于大量的文档。

考虑这一点：仅在2023财年，GeM就处理了超过3万亿卢比的商品和服务交易，涉及超过一亿种产品清单和65,000名注册政府买家。每个招标收到的投标数量从5到25个不等，取决于项目的范围，供应商上传的法定、技术和财务文件通常超过2,000页。

虽然数字平台改变了访问方式，但下一步是实现数据的智能解读。投标者上传，官员下载。但评估仍然依赖于大量文档，往往导致认知超载，有时会延长处理时间并引发无意的错误。

这是通用人工智能（GenAI）提供突破的地方。在当前系统中，通过结合光学字符识别（OCR）与语义解析，人工智能引擎可以大规模地读取、提取和比较信息。人类需要几天才能完成的工作，AI可以在几小时内完成，且错误更少，透明度更高。设想一个AI代理，可以从GeM或CPP或IREPS直接获取投标，识别是否满足营业额或认证等资格标准，并生成合规矩阵——标记异常供人工复审。仪表板以红绿灯形式显示每个供应商的状态，使官员能够专注于例外情况而非常规检查。

建议的评估步骤：

– 机器可读的投标附件（MRBA）：除了常规PDF外，投标者还可以提交带有关键资格数据的签名JSON/XML表格——包括营业额、净资产、OEM证书、BIS/ISO编号、PAN/GST、劳工注册等。这减少了解析错误，允许基于规则的确定性检查。

– 可信赖的数据交叉验证：AI可以直接（只读）链接到政府系统，如MCA-21（公司基本信息）、GSTN（注册有效性）、EPFO/ESIC（法定代码）、BIS（许可证）、UDYAM（中小企业状态）和UDIN（营业额证书）。MRBA字段可以即时验证，生成匹配、不匹配或异常的日志——委员会保留最终决定权。

– 条款与证据映射（CEM）：招标条款以结构化格式上传（例如，“最低平均年营业额X卢比；所需文件：审计财务报表Y/N”）。AI突出显示每个投标中满足或未满足要求的确切页面或片段，并生成带有源文件链接的比较声明。这创建了一个透明、可审计的记录。

– 风险和例外登记（RER）：系统可以维护一个可见的问题登记册——缺失页面、过期证书、算术错误或异常低的报价。每个标记项都需要人工决策（接受、要求澄清或拒绝），嵌入问责制的同时减少常规工作量。

– AI主导的价格合理性分析：确定公平价格通常是复杂度最高的任务。AI可以扫描GeM、CPP、IREPS和各州系统的采购档案，以获取类似工作的最后接受价（LAR）。考虑到地理位置、通货膨胀、范围和规模，它为委员会提供了一个基准范围。例如，巴雷利的一座桥梁招标可以与过去三年印度铁路、CPWD和PWD的类似项目进行比较——调整地区和涨幅。

– 国家采购数据库：类似于PM Gati Shakti整合44个部委和36个州/直辖区的1,614层数据，可以开发一个集中化的LAR采购数据库。这扩大了AI的学习基础，确保基准既准确又具有全国代表性。

关于AI取代人类判断的担忧是多余的。AI不会决定谁赢得合同——它只是去除繁重的工作。责任始终由评估委员会承担。AI输出应被视为初步筛选报告：有助于标记不符合项，但仍需人工验证。政府也可以发布明确的指南，定义职责并确保审计追踪。

人工智能还可以支持招标前阶段的工作，例如起草招标文件、消除矛盾条款以及标准化评估格式。这在人员流动率高且机构记忆薄弱的部门尤为有价值。采取分阶段的人工智能辅助评估方法，从试点项目和培训开始，将GeM、CPP、IREPS等平台与人工智能模块整合，可以补充现有的政策努力。本文作者来自印度铁路会计服务部门，文中观点仅代表个人意见。发表于2025年9月22日。

(以上内容均由Ai生成)