大數(shù)據(jù)背景下建筑工程招投標與合同管理的思考

【摘要】文章探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)在建筑工程招投標與合同管理中的創(chuàng)新應用，分析了當前建筑工程招投標與合同管理的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，詳細闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在招標階段、投標階段、評標階段以及合同管理方面的具體應用。研究結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入能顯著提高招投標與合同管理的效率和透明度，可以有效防范項目風險，推動建筑業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)技術(shù)；建筑工程；招投標管理；合同管理

【中圖分類號】TU723.2 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-6028（2024）11-0185-03

0 引言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，成為推動社會進步和經(jīng)濟增長的重要力量[1]。建筑業(yè)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合日益緊密，特別是在建筑工程招投標與合同管理領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用為提高效率、規(guī)范管理、防范風險提供了新的思路和方法。傳統(tǒng)的建筑工程招投標與合同管理面臨著信息不對稱、過程不透明、管理粗放等問題，亟須引入先進的技術(shù)手段進行變革和優(yōu)化。

1 建筑工程招投標與合同管理現(xiàn)狀分析

建筑工程招投標管理是建筑市場運行的核心環(huán)節(jié)，對建筑項目的成敗和效益有著決定性影響[2]。然而，當前建筑工程招投標管理仍存在一系列問題和挑戰(zhàn)。首先，招標過程缺乏透明度，信息發(fā)布不及時、不完整，潛在投標人難以全面了解項目情況，影響公平競爭。其次，評標機制不夠科學和規(guī)范，主觀因素干擾大，評標結(jié)果缺乏公信力。再者，投標過程中存在惡性競爭、圍標串標等違規(guī)行為，擾亂了建筑市場秩序[3]。此外，招投標管理缺乏信息化手段，大量的數(shù)據(jù)和信息未得到有效利用，管理效率低下。

建筑工程合同管理是建筑項目實施的重要保障，直接影響項目的進度、質(zhì)量和經(jīng)濟效益[4]。但當前建筑工程合同管理也面臨諸多問題和挑戰(zhàn)。一方面，合同文本編制不規(guī)范，導致條款不明確、責任劃分不清晰，為合同履行埋下隱患。另一方面，合同簽訂前缺乏充分的風險評估和論證，合同內(nèi)容與項目實際脫節(jié)，可操作性差；合同履行過程管理粗放，缺乏有效的監(jiān)控和預警機制，難以及時發(fā)現(xiàn)和解決問題；合同變更頻繁，缺乏嚴格的審核和控制流程，導致項目成本失控，糾紛頻發(fā)。此外，合同管理缺乏信息化和智能化手段，大量的合同數(shù)據(jù)未得到有效利用，管理效率和水平亟待提升。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在建筑工程招投標中的創(chuàng)新應用

2.1 大數(shù)據(jù)在招標階段的應用

2.1.1 招標信息發(fā)布與管理

大數(shù)據(jù)技術(shù)在招標信息發(fā)布與管理中的應用，主要通過構(gòu)建招標信息智能發(fā)布平臺來實現(xiàn)。該平臺基于分布式架構(gòu)設(shè)計，采用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架，對招標公告、招標文件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行采集、存儲和處理[5]。通過爬蟲技術(shù)實時抓取各大招標網(wǎng)站的信息，平均每天可采集招標公告數(shù)據(jù)約1.5 TB。利用自然語言處理技術(shù)對招標公告進行內(nèi)容提取和語義分析，自動識別招標項目的關(guān)鍵要素，如招標單位、項目名稱、規(guī)模、類型等，形成結(jié)構(gòu)化的招標元數(shù)據(jù)，準確率可達到95%以上。然后，基于機器學習算法對招標信息進行智能分類和標引，自動生成項目標簽和關(guān)鍵詞，方便潛在投標人快速檢索感興趣的項目。

2.1.2 投標單位資質(zhì)評估

應用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行投標單位資質(zhì)評估時，主要通過構(gòu)建投標單位資質(zhì)評估模型來實現(xiàn)。首先，招標單位需要根據(jù)項目特點和要求，確定資質(zhì)評估的關(guān)鍵指標，如企業(yè)規(guī)模、技術(shù)能力、管理水平、過往業(yè)績等，并收集投標單位提交的相關(guān)證明材料，如營業(yè)執(zhí)照、資質(zhì)證書、業(yè)績合同、人員簡歷等。然后，利用OCR、NLP等技術(shù)對證明材料進行電子化處理和信息提取，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的指標數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，采用層次分析法（AHP）確定各評估指標的權(quán)重，并使用模糊綜合評價法對定性指標進行量化打分。對于定量指標，使用歸一化方法進行標準化處理，消除量綱影響，還可利用支持向量機（SVM）等機器學習算法，建立資質(zhì)分類模型，自動判別投標單位的資質(zhì)等級。同時，招標單位運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)資質(zhì)等級與其他指標之間的關(guān)聯(lián)性，并據(jù)此制定風險防控策略。最后，基于加權(quán)綜合評分法，結(jié)合分類結(jié)果和關(guān)聯(lián)規(guī)則，自動生成投標單位的資質(zhì)評估報告，并以可視化的方式呈現(xiàn)，直觀展示其資質(zhì)情況和優(yōu)劣勢。

2.2 大數(shù)據(jù)在投標階段的應用

2.2.1 投標文件智能生成

投標企業(yè)在應用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行投標文件智能生成流程如表1所示。

具體來說，企業(yè)需要收集和整理歷史投標文件、標書模板、行業(yè)規(guī)范等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，利用自然語言處理技術(shù)進行文本分析和信息抽取，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的投標文件知識庫。知識庫采用本體建模方法，將投標文件的關(guān)鍵要素如項目背景、技術(shù)方案、管理措施等抽象為概念類，并定義概念間的層次關(guān)系和邏輯約束，形成語義豐富的領(lǐng)域本體。在此基礎(chǔ)上，采用深度學習技術(shù)，以大規(guī)模歷史標書語料為訓練數(shù)據(jù)，通過Seq2Seq模型、Transformer模型等實現(xiàn)投標文件的自動生成。

2.2.2 投標報價分析與優(yōu)化

投標企業(yè)在應用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行投標報價分析與優(yōu)化時，主要通過構(gòu)建投標報價預測模型和優(yōu)化算法來實現(xiàn)。首先，企業(yè)需要收集歷史項目的招標文件、投標報價、中標結(jié)果等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及項目所在地的材料價格等經(jīng)濟數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度的報價影響因素特征庫。然后，采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，對各特征與報價之間的相關(guān)性進行挖掘，篩選出對報價影響較大的關(guān)鍵特征，并利用方差分析、卡方檢驗等方法進行特征顯著性檢驗。在此基礎(chǔ)上，采用隨機森林、GBDT等集成學習算法，建立投標報價預測模型。模型以招標文件和報價影響因素為輸入，通過特征工程和模型訓練，生成投標項目的報價區(qū)間和中標概率預測。在模型訓練過程中，采用交叉驗證、參數(shù)網(wǎng)格搜索等方法進行超參數(shù)優(yōu)化，提高預測的準確性。預測模型在海量歷史數(shù)據(jù)上的訓練誤差可控制在5%以內(nèi)。同時，還采用啟發(fā)式優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群算法等，進行投標報價的動態(tài)優(yōu)化。算法以提高中標率和項目利潤為優(yōu)化目標，以報價預測區(qū)間為約束條件，通過智能搜索和迭代演化，尋找最優(yōu)的投標報價組合策略。

2.3 大數(shù)據(jù)在評標階段的應用

2.3.1 評標過程智能化

招標單位在應用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)評標過程智能化時，首先將投標文件通過OCR技術(shù)和文本解析算法轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵評估要素，如技術(shù)方案、管理措施、報價清單等，并與招標文件的評分規(guī)則進行智能匹配。然后，采用自然語言處理技術(shù)對投標文件進行語義分析，通過命名實體識別、情感分析等算法，自動判斷投標文件對評分規(guī)則的響應程度和滿足情況。在專家評審環(huán)節(jié)，引入群體智慧和博弈論方法，設(shè)計多輪次、異步評審機制，實現(xiàn)專家意見的高效匯聚和一致性優(yōu)化。評審過程中，采用區(qū)塊鏈技術(shù)對每位專家的評分行為進行加密存證，保證評標過程的公平公正和不可篡改。同時，利用機器學習算法，通過對歷史評標數(shù)據(jù)的深度挖掘，建立評標專家畫像和行為偏好模型，實現(xiàn)評標專家的智能選取和回避機制，降低人為因素干擾。此外，針對量化指標采用智能排序算法，對非量化指標采用層次分析法，最終通過加權(quán)匯總給出每個投標文件的綜合評分，實現(xiàn)評標結(jié)果的自動生成。

2.3.2 評標結(jié)果公正性提升

招標單位在應用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升評標結(jié)果公正性時，主要通過構(gòu)建評標結(jié)果智能審核平臺來實現(xiàn)。首先，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法對歷史評標數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)評標結(jié)果與投標報價、技術(shù)得分等因素之間的關(guān)聯(lián)模式，并形成評標規(guī)律知識圖譜。然后，將當前項目的評標結(jié)果與知識圖譜進行比對，通過一致性檢驗、異常點檢測等算法，自動識別評標結(jié)果中的偏離歷史規(guī)律的異常點，如評標失誤、評分不合理等情況。針對識別出的異常點，平臺自動生成預警信息，通過可視化技術(shù)直觀呈現(xiàn)異常點的位置、程度、原因等，供評標專家復核和修正。在復核過程中，采用區(qū)塊鏈技術(shù)對評標專家的復核行為進行記錄和驗證，保證復核過程的可追溯和不可篡改。同時，利用自然語言處理技術(shù)對評標報告進行語義分析，提取評標結(jié)論的關(guān)鍵詞和情感傾向，判斷評標結(jié)論與評分之間的邏輯一致性，自動識別評標報告中的語義模糊、前后矛盾等問題。此外，還采用推薦系統(tǒng)技術(shù)，根據(jù)投標文件與中標案例之間的相似度，自動推薦優(yōu)質(zhì)的候選中標人，供評標專家參考。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在建筑工程合同管理中的創(chuàng)新應用

3.1 合同履行過程監(jiān)控

在建筑工程合同履行過程中，應用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行實時監(jiān)控和預警，可有效防范合同風險，提高履約質(zhì)量。首先，通過在BIM中嵌入RFID標簽、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實時采集工程進度、材料供應、設(shè)備使用、人員管理等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，形成合同履約大數(shù)據(jù)庫。然后，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列模式挖掘等，分析合同計劃與實際履行之間的偏差，及時發(fā)現(xiàn)進度滯后、材料短缺、人員違規(guī)等預警信號。同時，采用流程挖掘技術(shù)，對合同履行過程進行全流程追蹤和優(yōu)化，識別瓶頸環(huán)節(jié)和關(guān)鍵風險點。合同履行過程監(jiān)控主要涵蓋工程進度、材料供應、設(shè)備管理、人員管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對每個環(huán)節(jié)，構(gòu)建相應的監(jiān)控指標體系和閾值標準，實現(xiàn)智能化預警和決策優(yōu)化。

3.2 合同變更與索賠管理

建筑工程合同在履行過程中，受設(shè)計變更、現(xiàn)場條件、業(yè)主需求等多種因素影響，常常面臨頻繁的變更和索賠問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入為合同變更與索賠管理提供了新的解決思路。通過對歷史合同數(shù)據(jù)、變更索賠案例等海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行文本挖掘和語義分析，可快速識別引發(fā)合同變更與索賠的關(guān)鍵因素和觸發(fā)條件，揭示其內(nèi)在規(guī)律。例如，利用主題模型對合同變更文本進行主題抽取，發(fā)現(xiàn)設(shè)計變更是導致80%以上工程量清單變更的主因。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，可進一步發(fā)現(xiàn)設(shè)計變更與材料價格波動之間的強相關(guān)性，支持度高達60%。依托大數(shù)據(jù)分析結(jié)果構(gòu)建的因素－條件－行動知識庫，可為項目管理人員提供實時的合同變更與索賠預警，提前采取規(guī)避措施。

3.3 合同風險預警

合同風險管理是建筑工程項目成敗的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的合同風險識別主要依賴經(jīng)驗和直覺，難以應對日益復雜的建筑市場環(huán)境。大數(shù)據(jù)技術(shù)為合同風險預警開辟了新的途徑。通過持續(xù)收集和分析包括合同文本、履約數(shù)據(jù)、外部環(huán)境等在內(nèi)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并將其與已識別的風險事件進行關(guān)聯(lián)，可建立起完整的合同風險知識圖譜。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合深度學習算法，訓練出合同風險預測模型。該模型能夠從海量數(shù)據(jù)中自動提取風險特征，并根據(jù)特征的動態(tài)變化實時調(diào)整預警閾值，對合同履行過程中可能出現(xiàn)的工期延誤、成本超支、質(zhì)量缺陷等風險進行預判和警示。一旦識別出風險信號，相關(guān)平臺可自動生成風險報告，并推送給相關(guān)責任方，以便及時采取應對措施。同時，利用區(qū)塊鏈技術(shù)，將風險預警信息以及相應的處置行為上鏈存證，形成完整可信的合同風險管理閉環(huán)，為工程爭議提供可追溯的依據(jù)。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)技術(shù)在建筑工程招投標與合同管理中的應用，為行業(yè)帶來了革命性的變革。從招標信息發(fā)布到評標過程智能化，從投標文件智能生成到合同履行監(jiān)控，大數(shù)據(jù)技術(shù)全面提升了管理效率和決策水平。未來，隨著人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的深度融合，建筑工程招投標與合同管理將邁向更加智能化、透明化和精細化的新階段。這不僅有助于規(guī)范市場秩序、防范項目風險，還將推動整個建筑業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展。建筑企業(yè)應積極擁抱大數(shù)據(jù)時代，持續(xù)創(chuàng)新管理模式，不斷提升核心競爭力，為建筑業(yè)的可持續(xù)發(fā)展貢獻力量。

參考文獻

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