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生成式人工智能技術(shù)在招標(biāo)采購行業(yè)的應(yīng)用及趨勢

□文/湯駿 南通市公共資源交易中心

【摘要】文章介紹了生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用場景,并結(jié)合南通市公共資源交易中心研發(fā)的“公共資源交易大腦”輔助決策平臺(tái)五個(gè)應(yīng)用項(xiàng)目的具體應(yīng)用,分享了其創(chuàng)新成果、主要成效和實(shí)踐體會(huì)。同時(shí),針對(duì)生成式人工智能技術(shù)在招標(biāo)采購領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)存在的機(jī)器幻覺、算法黑箱等問題,給出了應(yīng)對(duì)措施,并對(duì)該技術(shù)在招標(biāo)采購領(lǐng)域的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

【關(guān)鍵詞】生成式人工智能;招標(biāo)采購:公共資源交易大腦;數(shù)智交易

一、概述

2023年3月，ChatGPT火爆登場，生成式人工智能(GAI)技術(shù)成為各界關(guān)注的焦點(diǎn)。其中，大規(guī)模語言模型(LLM)的卓越表現(xiàn)促使各行業(yè)遷速將目光聚焦于 AI這一新興賽道。當(dāng)前，我國眾多行業(yè)全力研發(fā)基于 GAI技術(shù)的垂直領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用場景，招標(biāo)采購行業(yè)理應(yīng)乘勢而上。

南通市公共資源交易中心自2023年下半年起，積極投身于 GAI技術(shù)在招標(biāo)采購領(lǐng)域的應(yīng)用研究，開始研發(fā)“公共資源交易大腦”輔助決策平臺(tái)(以下簡稱“交易大腦”)。平臺(tái)主要以自然語言處理(NLP)和大語言模型(LLM)作為核心技術(shù)框架,聚焦招標(biāo)采購領(lǐng)域急難愁盼”問題，提出人工智能整體解決方案。2024年10月，中心首批五個(gè)應(yīng)用項(xiàng)目的研發(fā)工作順利收官，相關(guān)成果贏得了業(yè)界專家的充分肯定。

一、技術(shù)特點(diǎn)與應(yīng)用場景

(一)GAI技術(shù)的主要特點(diǎn)

GAI技術(shù)具備強(qiáng)大的語言理解與生成能力，能精準(zhǔn)理解招標(biāo)采購相關(guān)的各類文本信息，包括招標(biāo)文件中的復(fù)雜條款、投標(biāo)文件中的詳細(xì)方案等。它可以迅速分析海量數(shù)據(jù)，挖掘其中的關(guān)鍵信息與潛在價(jià)值，為決策提供有力支持。

NLP具有豐富的知識(shí)涌現(xiàn)能力:適用于文本生成，在招標(biāo)采購領(lǐng)域可用于生成招標(biāo)文件中的規(guī)范條款、投標(biāo)文件的初步框架等，能大大提高文本創(chuàng)作效率與質(zhì)量。

LLM具有強(qiáng)大的邏輯推理能力適用于標(biāo)書評(píng)審，能依據(jù)預(yù)設(shè)的評(píng)審標(biāo)準(zhǔn)和邏輯，對(duì)投標(biāo)文件中的技術(shù)方案、商務(wù)條款等進(jìn)行深度分析與推理，準(zhǔn)確判斷其優(yōu)劣，為評(píng)審提供科學(xué)依據(jù)。

(二)GAI技術(shù)應(yīng)用場景

在招標(biāo)環(huán)節(jié)，GAI技術(shù)可助力招標(biāo)方精準(zhǔn)確定招標(biāo)需求與范圍，通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)和市場信息的分析，制定更合理的招標(biāo)方案。同時(shí)，能自動(dòng)生成嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的招標(biāo)文件，減少人為編寫錯(cuò)誤與漏洞。

在投標(biāo)環(huán)節(jié)，可為投標(biāo)方提供智能輔助，如分析招標(biāo)文件重點(diǎn)、提供針對(duì)性的投標(biāo)策略建議、優(yōu)化投標(biāo)文件內(nèi)容等，提高投標(biāo)成功率。

在評(píng)審環(huán)節(jié)，利用 GAI技術(shù)的強(qiáng)大分析能力，對(duì)投標(biāo)文件進(jìn)行全面、客觀評(píng)估，可以有效避免人為因素干擾確保評(píng)審結(jié)果公正公平。

在合同管理階段，GAI可對(duì)合同條款智能審查，預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)，保障合同順利履行。

三、南通“公共資源交易大腦”項(xiàng)目概況

南通基于 NLP和 LLM 技術(shù)搭建的五個(gè)應(yīng)用項(xiàng)目分別是 AI智能評(píng)審系統(tǒng)、交易智能體、智能審查機(jī)器人、智能問答機(jī)器人和招標(biāo)采購文件生成機(jī)器人。

(一)實(shí)例解析

1.智能問答機(jī)器人

2024年12月6日，智能問答機(jī)器人對(duì)某政府采購項(xiàng)目評(píng)審標(biāo)準(zhǔn)量化設(shè)置問題進(jìn)行了答復(fù)，其對(duì)量化與細(xì)化標(biāo)準(zhǔn)的處理展現(xiàn)出了高度的理解力與定性分析能力。當(dāng)用戶提出請求時(shí)，其能迅速準(zhǔn)確地捕捉到用戶需求點(diǎn)，并給出針對(duì)性地修改建議。這些建議不僅切中要害，而且具有高度的實(shí)用性和可操作性，體現(xiàn)了其在解決實(shí)際問題上的強(qiáng)大實(shí)力。

從答復(fù)的整體情況來看，其表現(xiàn)堪稱優(yōu)秀。答復(fù)內(nèi)容條理清晰、語言流暢，使用戶能輕松理解并接受其觀點(diǎn)和建議。無論是處理已知問題，還是面對(duì)未知挑戰(zhàn)，其都能憑借其深厚的知識(shí)儲(chǔ)備和強(qiáng)大的推理能力，給出令人滿意的答復(fù)，充分展示了大模型在處理復(fù)雜問題、提供智能化服務(wù)方面的巨大潛力和廣闊前景。

同時(shí)，我們選用國內(nèi)外知名大模型作了平行測試。測試題共有20題:其中5題來源于行業(yè)主管部門權(quán)威答復(fù)，有明確標(biāo)準(zhǔn)答案;12題來自本地區(qū)公共資源交易領(lǐng)域的熱點(diǎn)咨詢問題，重點(diǎn)考察機(jī)器人在特定領(lǐng)域中的適用性;3題屬于招標(biāo)采購領(lǐng)域內(nèi)的開放型問題，這些問題具有爭議性且尚未形成共識(shí)，用于評(píng)估機(jī)器人的創(chuàng)新性和推理能力。

評(píng)測分別從準(zhǔn)確性、覆蓋面、偏離度三個(gè)維度進(jìn)行橫向比較，最終評(píng)測結(jié)果顯示，在權(quán)重總分方面，智能問答機(jī)器人以81.18分排名第一,文心一言、Kimi、智譜清言和ChatGPT分別以77.58分、76.09分、74.32分和74.27分位居第二至第五位。

2.智能審查機(jī)器人

智能審查機(jī)器人主要功能是審查各類公共資源交易文本，確保其符合國家法律法規(guī)，滿足優(yōu)化營商環(huán)境、實(shí)現(xiàn)公平競爭等各項(xiàng)要求。

智能審查機(jī)器人運(yùn)用文本分類和語義推理技術(shù)，通過構(gòu)建公共資源交易法律法規(guī)知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)招標(biāo)文件自主審查、智能預(yù)警和快速檢測，能第一時(shí)間糾正文件中的錯(cuò)誤與偏差，給出修以點(diǎn)見機(jī)建議。

3.交易代理智能體

智能體依賴大型語言模型作為核心決策和處理單元，具備獨(dú)立思考、調(diào)用工具和完成目標(biāo)的能力，能自主行動(dòng)、感知環(huán)境并作出決策。

交易代理智能體的意義在于其徹底改變了人必須通過程序語言面向操作系統(tǒng)的工作模式，實(shí)現(xiàn)了人通過自然語言面向智能體的根本轉(zhuǎn)變，使用者只需要簡單口述“任務(wù)需求”，完全不用理會(huì)背后專業(yè)的程序指令和操作邏輯，復(fù)雜瑣碎的操作統(tǒng)統(tǒng)交由智能體自主完成。

目前，南通的智能體已實(shí)現(xiàn)了招標(biāo)計(jì)劃發(fā)布、異常交易信息登記等功能，未來所有涉及線上操作的步驟將全部由其完成，即只要會(huì)說話，就能做交易。

4.AI智能評(píng)審系統(tǒng)

招標(biāo)采購評(píng)審一般包含三部分內(nèi)容:一是客觀性評(píng)審，例如資質(zhì)等級(jí)、資格條件，這類內(nèi)容評(píng)審一般不存在歧義，對(duì)于AI來說輕而易舉;二是半客觀性評(píng)審，例如類似項(xiàng)目業(yè)績、榮譽(yù)獎(jiǎng)項(xiàng)等，涉及少量主觀判斷的部分，對(duì)于AI而言，適度引入規(guī)則引擎或者經(jīng)過模型微調(diào)，同樣能正確判讀;三是主觀性評(píng)審，例如施工組織設(shè)計(jì)方案、專項(xiàng)安全應(yīng)急預(yù)案等，這部分內(nèi)容屬于開放型內(nèi)容，屬于純粹的主觀性評(píng)審內(nèi)容，需要評(píng)委結(jié)合專業(yè)技能和經(jīng)驗(yàn)自主判斷，如果沒有合適的算法模型，AI可能推理出不可預(yù)料的后果。

通過對(duì)比某物流中心用房項(xiàng)目評(píng)標(biāo)辦法的人工評(píng)審和 AI評(píng)審，我們發(fā)現(xiàn)，兩者結(jié)論并不完全一致，人類評(píng)委在業(yè)績等方面犯了一些錯(cuò)誤，而AI卻能準(zhǔn)確地指出所有的問題。

對(duì)于純粹的主觀性評(píng)審內(nèi)容，完全交由 AI推理存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。我們使用了“多維度自然語言處理+評(píng)標(biāo)規(guī)則解析+知識(shí)圖譜”方法對(duì)其進(jìn)行可控評(píng)審:首先，結(jié)合項(xiàng)目評(píng)審要求引入多維度自然語言處理技術(shù);其次融入評(píng)審專業(yè)的知識(shí)圖譜，利用自然語言處理技術(shù)對(duì)評(píng)標(biāo)辦法進(jìn)行解析并生成具體的 AI評(píng)審規(guī)則;最后，構(gòu)建AI評(píng)審矩陣。該矩陣將各技術(shù)分支在不同評(píng)審項(xiàng)中的關(guān)注點(diǎn)和貢獻(xiàn)度以量化方式展示出來，達(dá)到評(píng)分過程可視化、評(píng)審結(jié)論透明化。此外，為加強(qiáng)評(píng)審內(nèi)容的可解釋性，我們還要求 AI強(qiáng)制輸出評(píng)審依據(jù)和思維推理過程, AI都給出了相應(yīng)的分析結(jié)論。

我們對(duì)人機(jī)評(píng)審結(jié)論進(jìn)行了對(duì)比分析，計(jì)算出兩者之間的皮爾遜相關(guān)性系數(shù)為0.77，平均絕對(duì)誤差0.37均方誤差0.21,表明兩者之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)性。這意味著在監(jiān)督學(xué)習(xí)模式下，AI的評(píng)分與人類的評(píng)分趨于一致。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，人機(jī)評(píng)審得分的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.237、0.276，表明兩者的評(píng)分都較為集中且得分波動(dòng)較小然AI評(píng)審與人類評(píng)委的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)可能較為接近，但是仍存在一定的差異。

AI協(xié)助人類完成主觀性內(nèi)容評(píng)審的主要障礙是找不到各方公認(rèn)的“對(duì)齊樣本”，下一步，我們將進(jìn)一步改進(jìn)算法。目前，中心正在研發(fā)一項(xiàng)新技術(shù)-基于對(duì)比學(xué)習(xí)的提示衍生虛擬語義原型，并以此作為下一代智能評(píng)審的主要工具。

5.提示衍生虛擬語義原型

提示衍生慮擬語V原型的其木盾理是通過提示學(xué)習(xí)(分類、摘要、推理和句子嵌入等 NLP任務(wù))構(gòu)建正向語義原型，并使用提示的否定形式推導(dǎo)出負(fù)原型。目前，我們已經(jīng)將其引入到招標(biāo)采購智能評(píng)審活動(dòng)中。

(二)理論成果與實(shí)踐體會(huì)

1.GAl架構(gòu)是數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)的有效技術(shù)路線

“交易大腦”項(xiàng)目采用NLP技術(shù)與 LLM相融合的架構(gòu)，其能深入理解轉(zhuǎn)坦M處理復(fù)雜的目然語言信息，業(yè)有]高招標(biāo)采購活動(dòng)的效率和決策的準(zhǔn)確性。這一架構(gòu)是人工智能中比較適合招標(biāo)采購場景任務(wù)的技術(shù)。

2.“Al評(píng)審”的發(fā)展路徑要經(jīng)歷三個(gè)階段

第一階段(機(jī)器輔助人類),計(jì)算機(jī)的智能化程度尚處于較低水平,不具備邏輯推理能力。此階段，機(jī)器在智能評(píng)審中主要發(fā)揮輔助人類的作用,其所能承擔(dān)的任務(wù)相對(duì)較為簡單和基礎(chǔ)。

第二階段(人類輔助機(jī)器)，計(jì)算機(jī)的智能化程度實(shí)現(xiàn)了顯著提升，搭建好規(guī)則引擎后,機(jī)器能按照既定規(guī)則給出正確判斷意見。這一階段，機(jī)器能較大程度地協(xié)助人類完成眾多煩瑣且耗時(shí)的評(píng)審任務(wù)，極大地提高評(píng)審工作的整體效率和準(zhǔn)確性。

南通的 AI評(píng)審系統(tǒng)初步具備了以上功能，對(duì)于客觀性評(píng)審內(nèi)容基本不需要人工干預(yù)，AI評(píng)審的準(zhǔn)確率較高。

第三階段(人機(jī)互動(dòng)評(píng)審)，AI技術(shù)憑借其強(qiáng)大的智能算法和深度學(xué)習(xí)能力，能獨(dú)立自主地策劃評(píng)審方案,根據(jù)項(xiàng)目的具體特點(diǎn)、需求以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，制定出科學(xué)合理、全面細(xì)致且具有高度針對(duì)性的評(píng)審策略。同時(shí)，它還能在人類規(guī)則的約束下，精心設(shè)計(jì)評(píng)審流程，確保各個(gè)評(píng)審環(huán)節(jié)之間的銜接順暢、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能化、自動(dòng)化評(píng)審。該階段，AI在主觀性內(nèi)容評(píng)審方面同樣能大顯身手，評(píng)審結(jié)果的可解釋性大大增強(qiáng)。

南通在這方面已經(jīng)邁開了實(shí)踐探索的第一步，改變了傳統(tǒng)的“靜態(tài)評(píng)審”模式，實(shí)現(xiàn)了評(píng)委通過與大模型的互動(dòng)實(shí)現(xiàn)“動(dòng)態(tài)評(píng)審”。在評(píng)審中評(píng)委可以通過大模型向投標(biāo)文件進(jìn)行提問、摘要和分析，從而最大程度地保證評(píng)委能以最高的效率知悉投標(biāo)文件的具體內(nèi)容。評(píng)委對(duì)投標(biāo)文件的理解更深入細(xì)致，評(píng)審的結(jié)論更合理可靠。

對(duì)于主觀性內(nèi)容評(píng)審，南通計(jì)劃采用先進(jìn)的算法模型一“基于提示工程的虛擬語義原型”方法來構(gòu)建“對(duì)齊樣本”，再通過計(jì)算投標(biāo)文件與語義原型的相似度，得到此類評(píng)審的結(jié)果。從當(dāng)前測試情況來看，這有望成為解決AI在招標(biāo)采購領(lǐng)域智能評(píng)審環(huán)節(jié)的突破口。

3.招標(biāo)采購+Agent有望開啟“交易動(dòng)口不動(dòng)手”新階段

招標(biāo)采購與Agent技術(shù)的深度融合，將重塑招標(biāo)采購領(lǐng)域的工作模式。Agent技術(shù)猶如一位智能助手，解放了操作者的大腦和雙手，操作者僅需向智能體清晰交代任務(wù)需求，后續(xù)所有工作便可全部交由智能體高效完成，無需了解系統(tǒng)操作邏輯。

同時(shí)，AI與智能體的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合打破了傳統(tǒng)平臺(tái)之間的交互限制壁壘。以往，不同平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)交互往往依賴于特定的接口和復(fù)雜的協(xié)議轉(zhuǎn)換，而現(xiàn)在，借助 Agent技術(shù)，各個(gè)平臺(tái)之間能實(shí)現(xiàn)使用自然語言直接進(jìn)行交互，大大促進(jìn)了信息無障礙共享。招投標(biāo)各方都可以更便捷地獲取和傳遞關(guān)鍵信息，進(jìn)一步提升了整個(gè)招標(biāo)采購生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)同效率。

南通在“招標(biāo)采購+Agent”應(yīng)用方面已實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)任務(wù)場景:在招標(biāo)信息發(fā)布場景中，智能體能根據(jù)用戶提供的項(xiàng)目基本信息自動(dòng)生成規(guī)范、準(zhǔn)確的招標(biāo)公告，并精準(zhǔn)地發(fā)布到指定的平臺(tái);在流標(biāo)信息登記場景中智能體可以自動(dòng)收集并整理流標(biāo)項(xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)和信息，然后按預(yù)設(shè)格式進(jìn)行高效登記和存檔，為后續(xù)的分析和決策提供數(shù)據(jù)支持。

值得一提的是，如果電子交易平臺(tái)的解耦程度能進(jìn)一步提高，實(shí)現(xiàn)更高層次的模塊化和獨(dú)立性，那么所有的操作都具備Agent化的巨大潛力。這意味著，只要操作人員能清晰、準(zhǔn)確地將交易目的告知Agent,無論任務(wù)多么復(fù)雜，它都能忠實(shí)地執(zhí)行人的指令，精準(zhǔn)完成各項(xiàng)操作。這將進(jìn)一步降低招標(biāo)采購交易門檻，便煩瑣事務(wù)中解脫出來，將更多精力投入到核心業(yè)務(wù)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃等更具價(jià)值的工作中。

4.LLM+RAG(檢索增強(qiáng)生成)是構(gòu)建智能問答的可行方案

在構(gòu)建智能問答系統(tǒng)過程中，我們發(fā)現(xiàn)LLM+RAG(檢索增強(qiáng)生成)組合是一條切實(shí)可行的技術(shù)路徑。

實(shí)踐中，我們充分利用交易平臺(tái)長期積累的豐富數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建了專業(yè)的問答數(shù)據(jù)集，涵蓋招標(biāo)采購領(lǐng)域眾多常見問題、復(fù)雜案例以及關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和優(yōu)化提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。隨后，我們引入RAG方法來強(qiáng)化大模型的對(duì)話推理能力，通過將問答數(shù)據(jù)集中的知識(shí)與大模型的強(qiáng)大語言理解和生成能力相融合，使得模型在面對(duì)用戶咨詢時(shí)，能更準(zhǔn)確、全面地理解問題意圖，并生成更具針對(duì)性和實(shí)用性的回答。

實(shí)踐結(jié)果證明，以RAG方式強(qiáng)化基礎(chǔ)模型的應(yīng)答能力相較于單純依靠預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)方式具有一定的優(yōu)勢。后者雖然在一定程度上能提升模型性能，但往往需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源和時(shí)間成本，且對(duì)于領(lǐng)域特定知識(shí)的融入相對(duì)有限。而前者能在不顯著增加計(jì)算負(fù)擔(dān)的前提下，快速將新知識(shí)融入模型，使模型能實(shí)時(shí)獲取最新、取準(zhǔn)確的信息，從而顯著提高回答的質(zhì)量和效率。

5.GAI參與投標(biāo)評(píng)審具有廣闊空間和極大應(yīng)用價(jià)值

從南通的研發(fā)歷程來看，GAI參與智能評(píng)審前景廣闊，雖然還存在一些有待完善的地方，但是從大語言模型的發(fā)展態(tài)勢來看，無論是評(píng)審依據(jù)的充分性、評(píng)審過程的公開性，還是評(píng)審結(jié)論的可解釋性，都不輸經(jīng)驗(yàn)豐富的人類評(píng)委，有的方面甚至更強(qiáng)。尤其是“虛擬語義原型”等模型的出現(xiàn)，為AI參與主觀內(nèi)容評(píng)審掃清了障礙，有效回避了法律障礙。

如果AI評(píng)審能在國家政策層面予以推廣和應(yīng)用，那么當(dāng)前招標(biāo)采購領(lǐng)域存在的很多問題都有望迎刃而解，諸如評(píng)標(biāo)專家?guī)斓慕M建與評(píng)委的管理、評(píng)審費(fèi)用的支出、遠(yuǎn)程異地評(píng)審等做法都將面臨重大變革，管理對(duì)象將從“人”轉(zhuǎn)向“AI技術(shù)”。

(三)存在問題及其應(yīng)對(duì)措施

1.機(jī)器幻覺

機(jī)器幻覺產(chǎn)生的核心原因在于大模型對(duì)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)模式存在局限性。它在處理招標(biāo)采購相關(guān)文本時(shí)，雖然能依據(jù)數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律生成內(nèi)容，但是難以真正理解語義邏輯的深層內(nèi)涵。

為有效應(yīng)對(duì)機(jī)器幻覺問題，一方面，要強(qiáng)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)的管理。對(duì)用于訓(xùn)練模型的招標(biāo)采購相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的清洗和篩選，去除其中可能存在的錯(cuò)誤、模糊或過時(shí)信息，同時(shí)增加高質(zhì)量、權(quán)威性數(shù)據(jù)的占比，從數(shù)據(jù)源頭減少幻覺產(chǎn)生的誘因。另一方面，建立人工監(jiān)督與反饋回路。讓招標(biāo)采購人員定期對(duì)模型生成的結(jié)果進(jìn)行抽檢與評(píng)估，當(dāng)發(fā)現(xiàn)機(jī)器幻覺現(xiàn)象時(shí)，將錯(cuò)誤案例反饋給模型開發(fā)團(tuán)隊(duì)，以便針對(duì)性地調(diào)整模型的訓(xùn)練策略和參數(shù)，逐步提高模型對(duì)語義邏輯的理解能力，降低幻覺出現(xiàn)頻率。

2.算法黑箱

算法黑箱現(xiàn)象的根源是大模型復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和高度非線性的運(yùn)算機(jī)制。在招標(biāo)采購領(lǐng)域，由于模型決策過程難以直觀理解，使得交易各方難以信任模型給出的評(píng)審結(jié)果、策略建議等。

針對(duì)算法黑箱問題，一方面，開發(fā)可視化解釋工具。通過可視化技術(shù)展示模型在處理招標(biāo)采購數(shù)據(jù)時(shí)的內(nèi)部運(yùn)算流程，例如以圖形化的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)在不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的轉(zhuǎn)換過程、特征提取與權(quán)重分配情況等，使專業(yè)人員能大致了解模型的決策依據(jù)和關(guān)鍵影響因素。另一方面，采用局部可解釋性技術(shù)，針對(duì)模型的特定決策結(jié)果，找出對(duì)該結(jié)果產(chǎn)生主要影響的輸入特征和中間計(jì)算過程，為決策提供定程度的解釋說明。

(四)趨勢與展望

招標(biāo)采購領(lǐng)域運(yùn)用 GAI技術(shù)尚是一片處女地，是富有巨大前景的藍(lán)海其合理使用必將催生大批創(chuàng)新性應(yīng)用成果，甚至可能引發(fā)行業(yè)的整體性重構(gòu)、系統(tǒng)性變革，有望推動(dòng)招標(biāo)采購從全流程電子化交易時(shí)代快速邁入人工智能“數(shù)智交易”新時(shí)代。這項(xiàng)技術(shù)可能是招投標(biāo)行業(yè)誕生以后最重要的轉(zhuǎn)型升級(jí)機(jī)會(huì)。