人工智能为政府采购开启便民服务新模式

　　文/金琪

　　人工智能随着Chat-

　　GPT（OpenAI研发的一款聊天机器人程序，Chat Generative Pre-trained Transformer，以下简称ChatGPT）的“惊艳亮相”再一次成为公众话题。人工智能的技术革新不仅展现了计算机在理解和生成人类语言方面的惊人能力，也引发了全社会对未来变革的深刻思考。在政府采购领域，随着采购规模扩大，代理机构、评审专家和市场主体数量增多，人工智能服务也成为财政部门深入推进政府采购数字化的重要部署。

　　便民服务是一个社会学术语，指以为民、便民、利民为服务宗旨，为人们提供充值话费、公用事业收费、行政事业收费、电子机票、火车票等各类便民服务，具有快捷、方便、安全等特点。政府采购领域的便民服务，是指为政府采购活动当事人提供的，以“信息查询、办事说明、公告通知”等基础服务为主的，具备便捷、高效等特点的相关服务。

　　人工智能技术及其在政府采购中的应用探索

　　人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术是当前最具革命性的技术之一，它涉及计算机科学、信息工程等多个学科，旨在创造出能够执行复杂任务的智能系统。常见的也是应用较多的人工智能技术有五项，机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉（Computer Vision）、专家系统（Expert Systems）。

　　ChatGPT作为人工智能的时下热点，除了使用上述几项技术之外，还使用了预训练语言模型和强化学习技术。正是这些技术的结合使ChatGPT等聊天机器人能够提供流畅、自然的对话体验，并在多种不同的服务场景中得以应用。金融领域、交通系统和电商平台中使用了较多人工智能技术，在提高效率、降低成本、增强用户体验和推动创新方面展现出明显优势。

　　人工智能技术正逐步渗透到人们生活的每个角落，极大地提高了工作效率和生活质量。在政府采购领域，人工智能技术也为应对解决需求管理、交易管理、履约监管、数据采集与处理、人员能力培训和中小企业政策落实等挑战提供了新方法和新思路。

　　近年来，国内外政府部门、民间组织和企业在理论和实践层面都在积极探索人工智能在政府采购中的应用。2019年，由Salesforce（软件服务提供商）、德勤、世界经济论坛（WEF）和英国人工智能办公室组成的协作小组宣布计划为政府推出采购人工智能系统的指南《AI系统政府采购指南》（Guidelines for AI Procurement），旨在为各国政府提供人工智能的定义和应用建议。加拿大公共服务和采购部门（Public Services and Procurement Canada，PSPC）利用人工智能来改进采购流程和改善决策过程，其中使用了自然语言处理技术对合同分析进行自动化处理并提供智能化建议。在我国，中央国家机关政府采购中心于2023年9月成立了政府采购领域人工智能应用课题研究组，旨在推动采购项目智能评审，发挥政府采购在推动产业发展中的优势和作用。

　　国内外相关研究表明，人工智能在技术层面已具备相应能力应对挑战，如通过建立成熟度模型的方式精细化管理采购需求，利用智能化巡检工具定期管理入库商品，通过智能预警系统实时监管交易，通过搭建云岛数据平台形成资源共享，通过全链路数字化培训提升人员能力，通过自动化机制精准落实中小企业政策等。未来，人工智能在技术成熟度、行业数字化水平和相关法律法规完善度持续有效提高的基础上，完全可以成功应对上述问题，成为深入推进政府采购数字化的技术源动力。

　　人工智能推动构建政府采购便民服务新模式

　　党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央坚持以人民为中心的发展思想，强调为人民群众更多提供优质公共服务，营造市场化、法治化、国际化一流营商环境。政府采购一头连着政府，一头连着市场，是优化营商环境的重要组成部分，而持续提升的便民服务能力可成为优化营商环境的有力支撑。

　　现阶段，政府采购中的便民服务以提供“信息查询、办事说明、公告通知”等基础服务为主。随着政府采购规模的扩大和供应商（特别是中小微企业）、采购代理机构数量的不断增多，政府采购便民服务也在从“能办”向“好办”转变；随着政府采购数字化水平的不断提升，如能发挥人工智能技术上的优势，并利用其在服务场景应用中积累的经验，就能推动基础服务向“增值化”方向升级，开启政府采购便民服务新模式。

　　政府采购便民服务新模式的构建工作可从以下三个方面开展。

　　第一，“1＋3＋N”平台体系为政府采购便民服务的智能化提供数据土壤。

　　政府采购云服务平台基于先进开放的云平台技术架构和以数据为核心的业务产品架构，构建了“1＋3＋N”的业务平台体系，即1个政府采购门户网站，交易、监管和服务等3大平台，并融合N个标准体系，同时与外部相关平台或系统互联互通，让政府采购的“一站式”服务、跨区域共享、数智化治理成为现实。“1＋3＋N”平台体系是基于“以数据为核心，强化用户服务”理念建设的，不但可以满足用户在业务全周期、服务全链路中的各类需求，还可以为政府采购实现“一站式”服务、跨区域共享、数智化治理提供强有力的数据支撑。

　　在“1＋3＋N”平台体系中，政府采购门户网站是采购当事人、参加方和公众查看信息、办理事务和投诉建议的官方便民服务窗口，其重要性不言而喻，在构建时须遵循财政部门门户网站建设“从职能型向服务型发展”的原则，能够实现资讯公告“一网通看”、法规知识“一网通学”、采购业务“一网通办”、咨询答疑“一网通问”等诸多便民服务功能。

　　为了实现这些服务升级，政府采购门户网站需要集成先进的人工智能技术和工具，同时确保系统的安全性、隐私保护和易用性。其一，在信息公开板块，可构建智能搜索引擎，利用机器学习优化搜索算法，提供更准确、更相关的搜索结果，帮助用户快速找到所需信息。还可以运用人工智能分析大量政府采购数据，生成易于理解的可视化数据图表和报告。其二，在办事服务板块，可构建自动化流程处理，利用机器学习和自动化工具简化办事流程，通过减少手动操作提升效率，降低供应商、评审专家等角色的注册入库操作难度。其三，在互动交流板块，可构建智能客服系统，通过语音识别和自然语言处理等技术，提供更自然、高效的交流体验。还可以基于用户行为和偏好，使用机器学习算法推荐相关的服务、政策和信息更新。

　　人工智能在政府采购门户网站中是否能提升便民服务的体验，取决于“1＋3＋N”平台体系中的数据体量质量和智能算法模型的成熟度与适配性。随着政府采购数字化水平的提升，人工智能也必将在服务效率与品质提升上发挥出更大优势。

　　第二，智能问答系统为政府采购便民服务提供更有温度的交互体验。

　　政府采购门户网站中部署的智能问答系统能够让用户更加快速、便捷、准确地获取信息和帮助，是很多政务服务网站智能化升级的首选项，但现阶段在政府采购服务中的应用场景还不多。

　　问答系统（Question Answering System，QA）是信息检索系统的一种高级形式，它能用准确、简洁的自然语言回答用户通过自然语言提出的问题；能提供7×24小时在线服务，无需排队等候就能得到及时响应；对于高频问题，它可以快速回答，从而实现更好的客户体验和更高效的资源利用；除了快速解答大部分简单问题，它还能将复杂问题流转到人工客服，从而提升解决问题的整体效率和效果。正因为问答系统有着诸多的优点，所以在人工智能领域中一直备受关注并有着广泛应用。

　　不同的应用场景需要不同形式的问答系统，所采用的语料和技术也不尽相同。从涉及的应用领域来看，可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。前者是指系统所能处理的问题只限定于某个领域或某个内容范围，而后者没有限定，需要一定的常识知识或世界知识并辅以语义词典才能回答开放领域的问题。很显然，政府采购的问答系统要解决的问题有其专属的范围，如果把系统需要的全部领域知识都按照统一的方式表示成内部的结构化格式，则回答问题就能比较容易产生答案。

　　智能问答在技术实现上主要分为两种类型：检索式和生成式。检索式模型通常利用神经网络技术，将大量的预训练语料数据输入到模型中进行训练，在完成训练后，模型能够对新的输入进行分类、匹配和回答问题。这种方案的实现主要依赖于大规模的预训练数据和高效的检索算法。生成式模型主要采用深度学习技术以及最新的大语言模型，通过学习大量数据来生成文本。这种方案通常使用循环神经网络或变换器等结构，能够处理序列数据并生成新的序列。与检索式模型不同，生成式模型在训练过程中会直接生成目标文本，而不是通过检索匹配，ChatGPT就是基于生成式模型技术研发的。

　　在政府采购应用场景下，回答用户问题的准确性至关重要，宁可选择不答也不能够答错。相比之下，生成式答案会受到多种因素的影响，导致结果不可控。而检索式答案来源于知识库，可以提供更加准确的解答。虽然检索式模型在处理非常见问题时表现一般，但是可以通过人工训练来丰富知识库进行优化。未来，或许可以考虑将两种技术都集成在智能问答系统中，在对话中通过对问题类型的辨识来自动切换模型，如专业型问题采用检索式模型解答，情绪型问题采用生成式模型应对，通过这种方式不断提升人机交互的体验，让智能问答更有“温度”。

　　第三，知识服务系统为政府采购便民服务提供专业普惠的学习资源。

　　落实惠企利民政策是近年来政府采购中优化营商环境的重要举措，但是传统的宣传和培训方式难以解决中小微企业数量大且能力参差不齐、对政策解读依赖度强等服务难题。以数据为基础，集成人工智能技术的知识服务系统可以实现全面宣传和精准辅导，使中小微企业对政府采购新政应知尽知、应享尽享，政策效应得以充分发挥，人员能力素质得以有效提升。

　　知识服务系统（Knowledge as a Service，KaaS）是提供知识管理和知识服务的一种信息技术实现，它可以将知识作为一种资源进行整合，便于领域内外部专家基于任务，以分布式协作的方式提供解决方案，从而实现知识的交流、共享和创新；它是数据中台和应用场景之间的枢纽，可以通过自然语言处理和知识图谱等人工智能技术自动化地从数据中提取知识并进行全链路知识管理，覆盖了知识高效生产、灵活组织和智能应用的全生命周期。

　　在政府采购便民服务中，可通过知识服务系统构建在线学习平台，实现优质学习资源共享。政府采购大数据是知识服务系统构建的基础，具体包括在政府采购过程中产生的诸如交易、履约、质疑投诉、违法违规等数据，和官方、媒体网站平台产生的相关信息。知识服务系统利用人工智能技术，在海量非标准化信息中快速、准确获取所需显性知识，挖掘数据间隐性关系，并在此基础上生成能力组件（如行业知识图谱），建设依托于政府采购大数据的在线学习平台。平台以开放组件形式支持政府采购领域专家课程设计需求，通过课程内容数字标签设置，构建面向中小微企业及不同角色政府采购从业者的学习服务体系。通过在线学习平台的知识图谱技术，可以在培训项目开始时系统化地展示各门课程的学习目标、路径、时长等信息，帮助学员明晰学习过程和结果；同时，平台能够为学员梳理并展示课程内容中知识点的关联性、逻辑性，结合远程直播、在线集训、线下授课、知识切片等多种学习方式，帮助学员更好地掌握知识。

　　近年来，政府采购便民服务应用不断创新，直播间和在线互动课堂等数字化应用成为公众了解最新政策动向的主要窗口之一；微信公众号、抖音等互联网平台依托人工智能技术，让政务信息高效分发和精准触达，成为政务信息传播的新阵地。未来，知识服务系统可以跟新媒体传播渠道充分结合，形成知识服务生态体系。

　　人工智能在政府采购应用中的挑战与应对

　　人工智能应用于政府采购时通常会面临三个挑战，一是如何界定人工智能的应用范围，二是如何确定人工智能的使用者，三是如何确保人工智能发挥正向作用。这就是人工智能在政府采购中应用要面对的“用在哪、谁来用、怎么用”的问题。

　　界定人工智能的应用范围需要有明确的政策指导和技术标准。在政府采购活动中，应当制定相应的指南和规范以明确哪些任务可以采用人工智能技术，哪些任务应当保持人工处理，确保人工智能技术的应用既能提高效率，又不会影响到公共利益。

　　确定人工智能的使用者意味着当“辅助工具”的应用范围确定后，需要对其使用人员进行相应的培训和教育，培训内容除了技术层面的操作培训外，更应包括对人工智能道德和法律责任的教育。随着人工智能技术的快速发展，其使用者的操作能力与职业素养也应随之提升。

　　确保人工智能发挥正向作用的关键是要建立一套有效的监管机制。这包括对人工智能系统的性能进行监控，确保其决策透明可追溯，并且符合道德伦理和法律标准。同时，应当引入第三方评估和审计，客观地验证人工智能系统的效能和安全性。

　　总之，人工智能在政府采购中应用所面临的挑战不是简单的问题，它需要在技术、政策、法律和道德等多个层面精心规划，只有这样，人工智能才能在政府采购中发挥出最大的效益，同时避免潜在的风险和负面影响。

　　结语

　　党的二十大报告提出，必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。人工智能作为第一生产力的组成部分，正在推动政府采购从数字化向智能化发展，促进与之相关的流程、标准、机制和法律法规的升级迭代，政府采购也逐渐从“职能主导型”转向“服务主导型”。

　　坚持“用户思维”理念，聚焦构建智能化服务能力，加强政府采购大数据平台建设，通过推进数字技术和人工智能技术的创新应用，才能实现便民服务体系和服务能力现代化，为政府采购开启便民服务新模式。

　　（作者单位：政采云有限公司）

　　责编：辛美玉；编辑：张曼琳