大数据在公路工程串标围标中的应用

池美玲

摘要：随着我国社会主义市场经济改革的不断深化，市场竞争机制逐步成为公路工程行业的主要运行方式,公路工程行业也随着相关建设工程招投标领域的法律法规逐步完善和招投标制度的不断健全而蒸蒸日上。虽然在行业发展过程中取得了成绩，但也逐渐演变成制约行业持续健康发展的障碍，建筑工程招投标活动中存在的种种问题，还需要我们认真审视。本文对公路工程招投标中出现的围标串标问题，将运用大数据新技术进行研讨，并提出相应的解决方案。

关键词：大数据；公路；招投标；串标；围标

1.引言

2016年底，国务院推行互联网+改革，在全国34个省、直辖市、自治区启动公共资源管理信息平台建设。推动交易全程电子化。虽然竞价方式变了，但是串标问题一直存在。江西安远G358公路改建工程招标中涉嫌串通投标的106家施工企业被通报，每年都有重大串通投标事件发生。虽然围标的打击行动一直在持续，但往往是针对已经发生的情况进行打击，对招投标中的违规行为事前未能有效防范。

在招标领域，通过大数据技术可以对投标者的行为进行分析，从而对潜在的串标行为进行预判和鉴别。通常具有较大规模和较高盈利潜力的公路工程项目，吸引了众多投标企业竞相参与，长期以来，该行业在各地的串标现象较为严重。本文将围绕高速公路工程串标中大数据的运用与分析展开论述。

2.大数据在公路工程的串围标的应用

当前社会正处在一个信息爆炸的时代,数据资源已经成为企业在技术和经济环境不断发展的情况下开拓市场的一笔重要财富，信息在市场中更多的被看作是一种极其宝贵的资源。从大数据的角度来看，一个是数据，一个是规模，规模需要在数据资源巨大到一定程度的情况下才有更高的价值，数据丰富的前提下，实现一个包含大量信息、能够深入挖掘和开发的海量、丰富的数据库的爆发性的扩展。于是，大数据就成了市场中举足轻重的信息资源。大数据在公路工程市场中扮演着十分关键的角色。

2.1大数据对投标人的投标文件的溯源识别

目前，国家已推进全流程电子化交易，各地区公共资源交易中心将对符合招标条件的项目进行挂牌公告，并通过网络要求竞买人报送相应的招标文件。投标人提交投标文件时的IP地址、投标企业名称等，都可以通过大数据技术进行识别。例如，某公路工程项目，若发现多家企业提交投标文件的同一IP地址，即可识别并查找。同样，如果大数据分析显示，一家企业在多个招标项目投标时，所使用的IP地址都不一样，且数量繁多，且这些IP地址分散在不同地区，也可以认定为串标，具有很高的潜在危险性。

部分投标企业可能会在制作投标文件时,通过制作计算机生成对应的硬盘编码的方式，对IP地址进行防篡改和识别。例如，发现多家投标企业的投标文件中，硬盘序列号相同的产品，其制作单位均为同一台电脑。

此外,对于不同竞买人的投标总价可能出现异常一致或差异较大的投标文件内容相似性的审查，也可以采用大数据进行，也可能呈现出规律性的变化。虽然每个竞买人的竞买保证金都是通过个人基本帐户转出的,但所用资金都是从同一单位或个人帐户中派生出来的。不同竞买人在投标保函中使用同人或企业的资金支付反保函款，可认定该情形，并可作为认定串标行为的依据。

2.2大数据对投标人和评标专家的识别

现有的专家抽取制度在实际招投标工作中，只能避免选择同一单位的人员，但往往存在着工程界人事关系上的某种关联，专家制度对这种规避规律并不能做到准确识别。通过近几年的招投标实践，我们可以借助大数据来寻找一些值得注意的地方。用大数据来分析某专家的历史评价纪录，比如偏向于给某几家公司打

高分等，来揭示他们的打分倾向。专家与投标企业之间的关系是通过计算专家评分与总体评分的平均评分偏差程度得出的。另外，也可深入挖掘分析投标者过往的中标记录，发现其中标的项目无一不与这位高手有关。

通过对大数据的分析，识别投标企业与专家之间的关系，可以应用于专家系统，对潜在问题进行事前防范，保证专家评审的公正性，尽最大可能规避串标行为。

2.3大数据识别企业的挂靠行为

公路工程行业的挂靠行为在市场上并不少见,但由于缺乏全国性的整合信息平台，导致跨区域的挂靠行为仍很难被发现。这也从招投标的角度为串标埋下了风险。这些挂靠行为可以通过大数据技术进行检测，海量的企业数据中可以发现大数据有没有疑似关联。

2.4 大数据深度解析招标单位

大数据AI智能平台分析投标单位在以往中标和投标的记录，如果某家企业和多个同行企业参与投标，并且二者中标记录较为一致且互相配合出现的概率较高，评估其合作串标围标关系概率，就初步判定企业为合作企业，在后续技术文件和商务文件中加强评审力度。同一个内容的中标单位多次为一家合作方，可判断该时间段的项目可能会有固定的合作方，陪跑的几率偏高，谨慎投标。

3.大数据在公路工程串围标的搭建

3.1数据库建立

公路工程的招投标包含的数据种类庞杂，需要政府监管部门广泛收集汇总形成智能数据，需要联动人社、工商、税务、住建局等相关部门的业务数据，从而高效的建立大数据分析模型，所有涉及到串标围标的相关信息都要收集起来，丰富数据库资源，让长期隐藏在投标领域的大量违法、违规行为暴露出原形。

3.2数据模型的算法逻辑

浩瀚的公路工程信息数据无法人工手动筛选识别，数据形成智能分析模型势在必行，其中的算法逻辑成为关键。数据模型涉及的计算机技术并不复杂，但是需要紧密合理符合实际招投标的思路逻辑。我们需要在审计方面有丰富的工作经验，还有一线的投标招标工程师从业者和算法工程师形成大数据分析团队。团队研发招投标数据分析模型，需要全部涵盖各类招投标暗箱操作的行为。比如“萝卜坑招标”数据模型，如果招标单位为特定企业量身定制，那么该企业几乎无失误中标，所以数据模型中设定了两个数据条件：企业只投某一家单位的标，而且投标全中，最后分析结果很大概率指明该单位有串标围标违规行为。这样的智能数据精准定位线索，破解了传统招投标监管效率低的局限。

3.3 大数据信息平台技术应用

大数据模型的建立之后需要形成完善相应的功能，比如信息检索、信息发布、信息分析、信息预警、数据转接共享等功能。

通过关键词精确或者模糊输入可以检索到串标围标的单位信息。在信息发布方面，及时更新发布相关单位串标围标行为。在已建成的大数据防范围串标分析系统的基础上，进一步升级对招投标领域围串标行为的信息分析功能，为防范围串标提供补充手段。大数据信息平台应该开发信息共享功能，对于招投标从业者可以分享工作心得体会、工作中的疑难点，对于市场中的串标围标违法违规行为进行分享，从而起到警示作用。

4.结语

科技的进步使数据的挖掘和应用能力得到了显著的提升，很多企业都在数据技术领域加大研发投入，爬虫算法、聚类分析等技术在数据中帮助了很多价值的开发。在招标投标领域，用户的硬件特征码、工具软件、计价软件身份码等信息都可以被记录在案,并与招标文件进行绑定后，就可以在招标投标领域进行交易。评标时要识别分析这些信息，这样才能保证它的唯一。要以现行交易电子化全流程为基础，记录运行过程，加强节点监控，有效发现和锁定违法违规线索，推动大数据应用。综上，大数据在招标投标领域将大有可为，后续随着公路工程行业对市场数据信息运用能力的增强，建议投资者可积极关注应用。

参考文献：

[1]华玉雯.大数据下围标串标现象识别研究[D].山东建筑大学,2023.

[2]李山,王丛虎.基于大数据的围标串标识别及预防措施[J].中国招标,2022,(04):39-41.

[3]王晴,刘永团.大数据平台下企业招投标内部审计[J].现代审计与经济,2021,(05):35-39.

[4]王佩洪.电子招投标管理引入大数据分析的策略研究[J].中国招标,2021,(05):42-44.