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    供應商業績有效性智能決策系統研究

    公告內容

    本文結合實際應用設計了一套供應商業績有效性智能分析系統,從投標文件業績圖片識別、合同關鍵信息識別、發票真實性識別、合同業績關聯性分析、合同與發票關聯性分析等多個維度入手,利用圖片識別技術、模擬登陸技術、關聯性分析技術實現供應商業績有效性智能決策判斷,提高評標效率,減少供應商業績造假。 

     

    一、背景介紹

    在當前的招標投標活動中,為了充分了解供應商的企業實力,招標人會要求供應商提供有效的業績信息,一般包含合同、發票等證明信息。但如何識別業績的有效性、合同的真實性、發票與合同的關聯性等都是評標過程中的難點。

    在評標過程中,需要人工將合同信息逐一查找審核,對發票進行逐一校驗,當投標的供應商數量多、提供的業績合同數量多時,核對校驗工作量非常大,容易出現審查疏漏。且在業績評審過程中經常會出現業績材料模糊、業績造假等情況,通過人工方式很難辨別業績的有效性。

    為了提高招標過程中業績評審的效率和精確度,本文結合實際情況設計了一套可行的供應商業績有效性智能分析系統。

    二、設計思路

    要判斷業績的有效性,首先要對有效性的標準進行設計,筆者根據日常工作經驗,總結出常用業績要求標準模型如下:

    應答人須提供A年至投標截止日承接過類似項目(類似項目是指C)的合同至少B個(且單個合同金額不低于D萬元)。

    內容包括業績證明材料:合同關鍵頁掃描件(關鍵頁至少包括首頁、標的頁、金額頁、簽字蓋章頁、時間頁)以及至少一張與合同匹配的發票掃描件證實合同的真實有效性。

    其中的時間以合同簽訂時間或合同中體現的執行時間為準,金額以合同簽訂金額為準。

    還須提供合同相對方聯系人及聯系電話、合同原件備查,未能認可為類似項目的業績不納入評分范圍。

    A需早于投標截止日期;B需大于0;C為集合,是類似項目要求的范圍;D需大于0。舉例:應答人須提供2018年1月1日至投標截止日承接過類似項目(類似項目是指路由器設備類或系統集成類)的合同至少1個(且單個合同金額不低于100萬元)。

    整體的業績識別智能決策流程如圖1所示,在確定基礎標準模型后,將上述業績評判要求進行數學模型化分解,構建識別和分析的關鍵信息。針對合同信息,識別合同簽署時間、合同開始時間、合同金額、合同簽名、合同簽章、合同甲乙雙方名稱、合同標的、合同屬性、合同標題等信息,并判斷這些信息是否與評標業績標準相符合。針對發票信息,主要識別發票代碼、發票號碼、開票日期、購方名稱、銷售方名稱、合計金額等關鍵信息,并通過國家稅務總局網站判斷發票真偽。

    在判斷合同和發票真實性的基礎上,還需要判斷合同與業績要求的關聯性、發票與合同之間的關聯性,當兩者都具備關聯性時,則可說明此合同業績為有效業績,如若其中一個關聯性不滿足,則說明此合同業績為無效業績。

    整個系統的設計滿足可驗證的閉環,首先要驗證合同本身符合要求,其次驗證發票的真實性,通過驗證合同與業績要求的關聯性達到合同整體與業績要求的一致性,通過發票與合同的關聯性進一步驗證合同的真實性,最終確定該合同業績為有效業績。

    三、實現過程

    (一)業績識別分割

    投標文件有規定的撰寫模板,結構化程度較高。業績識別分割是導入供應商的投標文件,能夠從中自動截取所有業績信息,并能夠將各個業績信息自動分割開來,便于下一步對各個業績進行分析判斷。業績識別分割是整個智能決策的基礎。

    (二)合同基本信息分析

    利用圖片識別將合同的信息轉化為文字,并利用合同的結構化識別出各個關鍵信息,需識別的信息有:合同簽署時間、合同執行時間、合同金額、合同簽名、合同蓋章、合同甲乙雙方、合同標的、合同屬性、合同標題。將識別的信息做如下四項判斷:

    第一項,合同簽訂時間或合同中體現的執行時間在業績要求的起始時間之后,在投標截止時間之前;

    第二項,合同的乙方與投標方信息一致;

    第三項,合同總金額高于或者等于單項業績要求的最低金額;

    第四項,是否正常簽字、蓋章。

    當上述四項判定都滿足要求,則證明該合同是有效的,任何一項不滿足則證明該合同無效。

    (三)發票真實性檢測

    發票的識別分為兩步,第一步先識別發票的基本信息,第二步通過識別的基本信息在國家稅務總局網站驗證發票的狀態及真實性。

    通過發票的圖片識別,可以得到如下發票信息:發票種類、發票名稱、發票代碼、發票號碼、開票日期、購方名稱、購方納稅人識別號、購方地址及電話、購方開戶行及賬號、銷售方名稱、銷售方納稅人識別號、銷售方地址及電話、銷售方開戶行及賬號、合計金額、合計稅額、價稅合計(大寫)、價稅合計(小寫)、備注信息。

    發票的真實性判斷需要訪問國家稅務總局網站(https://inv-veri.chinatax.gov.cn/)可采用HTTP模擬登陸技術實現發票的自動驗證。構建HTTP頁面訪問模擬器,并進行驗證碼的自動識別,在模擬器中輸入如下參數,則可得到相應輸出結果。

    輸入={發票代碼、發票號碼、開票日期、開具金額(不含稅)、驗證碼}

    輸出={正常、沖紅、作廢}

    當輸入上述5個參數,調用模擬器,即可得到輸出結果。當輸出結果為“正?!?,說明發票是真實有效的;當輸出結果為“沖紅”或“作廢”,說明發票是無效的。

    另一種方式是與國家稅務總局網站進行合作,建立可安全訪問的API調用接口,實現自動的發票真實性調用查詢。

    (四)合同與業績關聯性分析

    合同與業績的關聯性判斷主要分析合同是否滿足類似項目要求,即合同是類似項目集合C的一種或多種,只要滿足集合C中的一種,即判定該合同與業績要求具有關聯性。關聯性的分析需要用到自然語言語義分析技術、機器學習技術、推薦系統技術。下面介紹兩種可行的關聯性分析方法。

    1.詞頻統計分析

    利用分詞技術,構建詞頻統計分類分析,快速實現合同與業績關鍵字的匹配,能夠正常匹配則證明有一定的關聯性,如若不能匹配則無關聯性(如圖2所示)。

    (1)經過圖片識別的合同業績已經轉化為文字信息,作為整個分析的輸入源。

    (2)對合同業績信息進行分詞處理,并進行分詞結果的詞語頻度統計,圖3是針對一個合同業績的分詞統計結果,共有139個詞匯,高頻度的詞匯有“華為”“服務器”“交換機”等。

    (3)如果業績要求集合C={服務器},則在關聯判斷時,因該業績分詞結果中有高頻度詞語“服務器”,可判定此業績為關聯業績。

    2.貝葉斯分類器

    將不同的合同業績進行打標分類,構建合同與業績關聯分析的訓練集,并進行模型訓練,通過訓練好的模型實現合同與業績要求關聯性的自動分類判斷(如圖4所示)。

    (1)對已有的業績的信息進行打標分類,形成模型訓練的原始訓練集;

    (2)形成不同類別業績的特征向量,并計算各類別業績的特征向量對應的TF-IDF(詞頻-逆文本頻率指數)值;

    (3)根據特征向量及TF-IDF值,構建貝葉斯分類器,形成分類模型;

    (4)將待分類的業績輸入構建好的分類器中,輸出分類結果,如圖5所示輸入一段合同業績的設備配置信息,分類輸出結果顯示為“交換機”;

    (5)如果業績要求集合C={交換機},則在關聯判斷時,因該業績分類為“交換機”,可判定此業績為關聯業績。

    第二種實現方式較為復雜,涉及冷啟動、訓練樣本不足等問題,只要業績樣本足夠多,評判準確度比第一種方式要高。

    (五)合同與發票關聯性分析

    合同與發票的關聯性分析識別,主要是證明該發票是該合同的付款發票,以便利用發票的真實性來證明合同的真實性。合同與發票的關聯性有如下四項關鍵信息需要判斷:

    (1)發票的開票日期在合同開始時間之后,在投標截止日期之前;

    (2)發票的購方名稱、銷售方名稱與合同的甲方、乙方名稱一致;

    (3)發票的金額小于或等于合同的總金額;

    (4)合同的標的與發票的內容項一致,可通過合同號、標的物來判斷。

    當上述四項判定都滿足要求,則證明該合同與發票具有關聯性,任何一項不滿足則證明該合同與發票不具有關聯性。

    四、結語

    利用技術手段進行供應商業績的有效性智能判斷,一方面可以提高評標的效率,減少人工審核的工作量;另一方面可以減少供應商的業績造假。但信息化技術手段對業績的智能分析不能完全替代人工審核操作。

    供應商業績的智能決策需要圖片識別、關聯性分析、模擬登陸、機器學習等多項關鍵技術。構建智能決策系統不僅可以形成供應商業績有效性的快速準確評判,同時可以積累供應商的業績信息,形成業績信息庫。短期內,供應商業績信息庫可以用于機器學習,形成業績關聯信息判斷的訓練集。長期來看,可以把這些積累的供應商業績轉換為供應商的價值和信用研究,為后期采購提供價值判斷,為未來供應鏈金融發展服務,同時也可以形成企業快速的尋源能力。

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    作者:馬登邑

    作者單位:中國移動通信集團湖北有限公司

    來源:《招標采購管理》


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