招标投标领域数智化转型升级迎来新部署。国家发展改革委、工业和信息化部等8部门联合印发了《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》（下称《意见》）。
《意见》围绕招标投标交易全过程和管理重点环节，按照政府引导、多方参与、场景牵引、安全可控的原则，积极稳妥推进人工智能在招标投标领域的应用，改进招标投标范式，提升服务和监管的数智化水平，为保障公共资源公平高效配置、规范招标投标市场秩序提供有力支撑。
《意见》明确，2026年底，招标文件检测、智能辅助评标、围串标识别等重点场景在部分省市实现全覆盖应用；2027年底，更多重点场景在全国范围内推广应用，形成一批模型训练、场景应用、机制保障等方面的经验做法，有效促进招标投标市场规范健康发展。
工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林表示，《意见》的实施将提高招投标效率和招投标领域监管能力，推动招投标行业变革发展，为中小企业发展赋能，营造公平竞争的市场环境，强化行业数据安全保障能力。
推动招投标与AI深度融合
加快人工智能在招标投标领域推广应用是推进招标投标数智化转型升级、促进招标投标市场规范健康发展的重要举措。
党的二十届四中全会《建议》要求，坚决破除阻碍全国统一大市场建设的卡点堵点，消除要素获取、资质认定、招标投标、政府采购等方面的壁垒。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将招标投标列为重要场景；《国务院办公厅关于创新完善体制机制推动招标投标市场规范健康发展的意见》也谈到，推动招标投标与大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术融合发展。
国家发改委表示，《意见》通过推动招标投标和人工智能深度融合，改进招标投标范式，提升服务和监管的数智化水平，对于规范招标投标市场秩序，优化招标投标市场环境，推进全国统一大市场建设具有重要意义。
2025年11月，国家发展改革委新闻发言人李超介绍，“人工智能+公共资源招投标”是“人工智能+”行动明确部署的重要应用场景之一，也是招投标领域重点改革任务之一。
李超介绍，在招标环节，运用人工智能技术检测招标文件，自动识别排斥限制竞争的不合理要求；在投标环节，运用人工智能技术排查投标企业特征信息雷同、异常投标行为、专家异常打分倾向等隐蔽问题，穿透式发现违法串通行为；在评标环节，运用人工智能技术分析招标需求和投标文件的响应度，开展辅助评标或生成评标结果后由专家复核确认，推动评标工作由“人评”逐步向“智评为主、人评为辅”转变。
提出20个重点场景
《意见》坚持问题导向和目标导向相结合，按照政府引导、多方参与、场景牵引、安全可控的原则，提出了20个重点场景。
国家发改委表示，这20个场景既是各地有益探索的总结，也是对当前招标投标实际需求的回应，具体有三方面：一是运用数智技术更好保障“阳光交易”，二是运用数智技术更好助力竞争择优，三是运用数智技术更好提升监管效能。
招标投标交易活动的规范透明度，对于促进招标投标交易的公平公正具有重要意义。《意见》通过招标文件检测、智能辅助评标、辅助定标决策等应用场景实行重点环节的智能化管理，推动实现流程规范化、过程透明化。招标环节，通过招标文件检测减少“量体裁衣”，辅助招标人智慧纠偏；评标环节，通过智能辅助评标压缩专家自由裁量空间，防范专家倾向性打分；定标环节，对中标候选人进行多维立体画像，实现定标全过程记录和可追溯。
通过公开竞争、择优选择中标企业，实现资源配置效率最优化和效益最大化是招标投标制度设计的初衷。《意见》通过招标策划、投标策划等应用场景，提高招标投标活动的科学合理性。
规范有序的招标投标市场环境，离不开协同高效的智慧监管。《意见》通过围串标识别、协同监管、投诉处理等应用场景，提高监管的穿透性和效率。围串标识别方面，运用模型穿透式挖掘关联关系和行为轨迹，深度扫描中标概率异常、专家倾向打分等各类隐蔽性问题；协同监管方面，通过项目全过程数据碰撞比对和分析，挖掘疑似围串标问题线索，强化部门间协同联动，提高问题线索闭环管理能力；投诉处理方面，加强对恶意投诉的智能筛查和处理，提高恶意投诉防治力度。
第一财经记者注意到，多地已积极探索在招投标领域积极推广人工智能应用。
早在2022年11月，海南省首个“机器管招投标”项目顺利完成开评标工作，专家仅在机器评出结果后进行复核。截至2025年10月，海南省“机器管招投标”完成交易项目1832个，招标金额1487.72亿元，中标金额1425.16亿元，节约资金62.56亿元。
安徽省合肥市近期印发了《合肥公共资源交易大模型开发建设与应用管理暂行办法》，进一步促进合肥公共资源交易大模型在招标投标领域的创新应用。
据合肥市公共资源交易监督管理局相关负责人介绍，对于当前存在的招标人主体责任落实不到位、投标人围标串标、评标专家不公正、不专业等突出问题，传统技术手段难以根治。为加快AI等新技术在招标投标领域创新应用，合肥市积极探索“人工智能+招标投标”新模式，创建了以算力为前提、数据为基础、模型为核心、应用场景为重点的大模型。
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