摘要：本文结合实际应用设计了一套供应商业绩有效性智能分析系统,从投标文件业绩图片识别、合同关键信息识别、发票真实性识别、合同业绩关联性分析、合同与发票关联性分析等多个维度入手,利用图片识别技术、模拟登陆技术、关联性分析技术实现供应商业绩有效性智能决策判断,提高评标效率,减少供应商业绩造假。

摘要：在招投标活动中,为了低碳环保及提高采购效率,已从线下纸质文件采购转变为全电子化采购,但现阶段电子采购中,提交的投标文件数量大、信息杂,通过文字检索查找信息识别困难。为提高评审效率,文章设计了结构化评审模型,首先对招标、投标、评审环节进行流程设计,然后对招投标中各环节的初审、商务、技术、价格四个模块进行了结构化的内容设计,最后介绍了结构化评审页面设计、评审打分统计规则、系统B/S架构的实现方式。在电子采购系统中,利用结构化的评审,可以快速查找评审关键信息,迅速锁定打分点,实现分数自动统计校验,能够有效地提高采购项目的评审效率。

摘要：在电子招投标采购中,为体现供应商具有良好的项目实践经验,会要求供应商提供类似项目关联性合同业绩。在判断供应商提供的项目合同业绩与类似项目要求是否相关联时,现阶段主要通过人工审核判断。人工审核一方面耗时耗力,效率低效;另一方面情感因素会干扰业绩相关性结果判定,影响公平公正。文章从实际应用角度出发,构建了基于关键字的中靶分析判定方法、基于贝叶斯分类器的机器学习判定方法,来辅助分析供应商提供业绩与类似项目要求的关联性。通过自动化的智能分析方法,提高了供应商业绩关联性的分析效率,减少了人工审核耗时,避免了个人情感因素对判定结果的影响,保证了评标过程的公平公正,整体上提高了招投标采购效率。