纵深推进AI赋能政采治理

【人工智能+政采新观察】

纵深推进AI赋能政采治理

■ 黄民锦

政府采购治理是政府采购制度的核心，也是保障政府采购活动有序进行的基础。人工智能（AI）正深度嵌入政府采购领域，带来政府采购治理的变革。此前国务院发布的《关于深入实施人工智能+行动的实施意见》，提出了包括以AI促进治理能力在内的6大重点领域的广泛深度融合要求，为我们推动政府采购治理提供了根本方向和制度安排。

政采AI治理转型面临的挑战

当前，我国政府采购治理正处于由人工治理向AI治理转型阶段。如吉林省引入AI技术，推动监管环节数智化转型，从源头上遏制政府采购违法违规行为；长春市上线采购文件智能检测功能；杭州市上线政府采购智能裁决平台，为工作人员提供决策支持；北海市打造广西首个智能纠错巡检系统，利用大模型对采购文件编制过程进行全面、细致检查。总体而言，智能化转型正在推动我国政府采购治理由“粗放型管理”向“精细型治理”跃升，为构建政府采购治理体系现代化提供了技术支撑，形成从局部突破到系统推广的迭代模式。

尽管我国政府采购治理智能化初见成效，但目前仍存在诸多困难与挑战。传统政府采购治理体系、治理规划、治理能力、治理技术等已经不能有效应对AI全方位挑战。许多实际问题仍须在进一步推动智能化治理过程中加以解决。

一是治理思维上仍处于单纯的数据化和被动报警阶段，缺乏对潜在违法违规行为的智能预测和主动干预，难以满足现代治理所需的“精细化”“实时协同”的要求。

二是数据分散与标准缺乏问题较为普遍。政府采购治理数据分散于监管机关、采购人和代理机构，不同预算级次之间，缺乏统一规范，导致数据难以打通，算法模型也无法获得充足的高质量数据支撑。

三是技术和人才短板制约显现。政府采购智能治理对算法、研发场景建模和跨界复合型人才需求不断上升。当前，政府采购行业复合型人才总量缺口大，且分布极不平衡，这本质上反映了政府采购领域治理智能化加速升级的需求与复合型人才供给不足的结构性矛盾。

上述问题，亟须通过制度设计、资源整合和能力建设，实现突破性推进。

推进政采治理的三重路向

——优化顶层设计。注重系统规划，不断提升AI赋能政府采购治理的效度。在国家规划战略层面，结合“十五五”规划，以标准化、先进性、安全性为目标，遵循共建、共享、共治的原则，围绕构建“一模型”“双支撑”“多场景”，建立起统一规划、标准明确和多元主体（监管机关、采购人、采购协会、代理机构）参与的制度机制，形成系统性、可持续的政府采购智能治理体系，以确保技术应用能够在不同的政府采购治理场景中持续实现创新与优化。

“一模型”即构建包括具备通用政府采购法规数据、综合推理能力、决策能力的中枢大模型，以及从中枢大模型衍生出来的多个轻量化、场景化小模型，分别服务于采购需求、采购计划、采购文件、质疑投诉等具体监管事项。政府采购治理大模型主要负责全国性系统级认知、理解和指挥功能，可实现对整个政府采购治理总体状况的综合研判与科学决策。小模型则具备更强的适配性和专业度，可部署于局域网等边缘侧环境。此外，还可考虑建设和推进包含智能体等通用智能工具链，支撑模型开发、调用与任务执行，以实现大小模型的高效联动。

“双支撑”即构建政府采购领域知识库和分级分类的数据管理体系，用以支撑大模型持续优化与多场景智能应用。政府采购领域知识库以友好型架构为目标，系统整合结构化监测数据与非结构化专业知识，以高质量数据和丰富的知识反哺大模型。

分级分类数据管理体系主要是明确公开数据、涉密数据的边界，应用数据空间等新型技术，实现数据的“可用不可见”，确保政府采购治理数据高效流通与安全保护。

“多场景”则强调政府采购治理需因地制宜、因时制宜，根据不同场景开发出差异化技术路径与智能工具，强化智能技术与传统治理手段的深度融合应用。通过典型场景的试点探索，不断推动大模型的动态与反馈优化，加快实现从“技术供给驱动”向“治理需求牵引”的模式转型，切实提升政府采购治理智能化整体效能与场景落地能力。

——强化资源统筹。整合智能化治理要素并形成共振，是政府采购治理现代化的最典型特征，其治理体系是一个涵盖数据、技术、支持、协调、链条结构等诸要素的集成系统。

一是充分调动各方参与政府采购治理的积极性和主动性，协同整合各种资源，通过不同治理主体之间合作，共同将资源投入智能化政府采购治理建设和发展，共同参与治理规则建设与改进，形成协同效应，提高治理效率。

二是要搭建统一的数据交换与授权平台，明晰各方在数据采集、使用、更新与保护中的权责边界，推动数据在中央与地方、监管机关与采购人、代理机构之间的有序流通，以提升政府采购治理数据流通与协同效率。

三是坚持“统一规范、面向应用、动态迭代”的导向，推进数据标准、模型规范与知识管理体系的系统化建设。在数据管理标准方面，应制定涵盖数据采集、存储、传输、共享与质量控制的全流程标准体系，推动数据资源在模型训练与治理实践中的高效对接。在模型与接口规范方面，应面向政府采购治理大模型，建立覆盖模型架构接口协议、评估指标等维度的技术规范，支撑不同平台、区域间的模型迁移与协同部署。在知识与制度管理框架方面，应搭建统一的知识与制度体系的检索系统，推进多源开放的政府采购治理信息结构化表达、标准化建模与智能化调用，提升模型对知识与制度的理解、集成与管理能力。

——强化能力建设。人才作为联结技术创新与场景落地的核心要素，决定了政府采购治理的智能化深度与效度。要紧紧抓住“人”这个最根本要素，聚焦复合型、高素质政府采购治理人才培育，构建涵养数字思维、增强数字素质、提升数字能力为目标的人才培养体系。建强培优“思维新、视野广”的政府采购队伍。把政府采购从业人员素质提升当作纵深推进政府采购智能化治理的基础性工作来抓好抓强。着力补短板、强弱项，强化AI人才培养的针对性、适配性，打造“需求导向”型人才培养生态圈。拓宽引才渠道，坚持唯才是举，引育并举汇聚人才资源，确保从业人员具备通用、会用、善用的实战经验，为AI赋能政府采购治理奠定坚实基础。

（作者曾供职于广西壮族自治区财政厅）

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