招标文件智能辅助生成系统，全面提升招标代理公司编写效率

随着现代企业采购管理越来越严格规范，招标采购方式被广泛采用。其中，招标代理公司承担着招标策划、招标文件编制、评标组织等专业工作，涉及多企业、多标的物的技术、价格、竞争等大量信息。如何对现有业务数据和专家经验进行高效组织和科学管理，成为企业更快、更好发展的关键。

从招投标工作的全生命周期来看，接受甲方企业委托之后，招标代理公司最重要的工作是招标文件编制并启动发售，这项工作往往由项目经理承担。整个招标文件准备过程十分冗杂繁重，工作流标准化、智能化、精细化水平亟需提高。

01 招标文件管理，难在哪里

招标文件往往是以国家标准文件为基础，通过对国家标准文件、国家法律法规、集团管理制度和历史招标文件进行解构，再重构形成的文件。按照金字塔结构，标准文件由法律、管理和经济技术三个部分组成。

招标文件质量依赖项目经理的业务水平和个人经验，重要章节或条款缺漏、存在歧视性条款、投标响应时间要求不合规等问题时有发生，导致招标过程中需要多次发布澄清，甚至会直接导致招标工作的延期或取消。

范本，作为招标文件编制时参考使用的示范性文本，如果运用得当，将极大地提升招标文件编制效率。对于招标代理公司来说，在实际工作场景中，范本应用主要存在这些难题：

（1）一次范本编制往往需要30人以上团队投入大半年时间，还需要动用大量外部专家的支持，耗时耗力；

（2）范本编制涉及人数众多，但历史的编制经验和数据资料无法得到充分利用，难以进行工作协同。

（1）范本更新是一件长效工作，但往往没有专人负责，时效性也难以保证；

（2）随着范本编写总量越来越大，单纯依赖人工手动修改范本，工作量太大且容易遗漏出错。

（1）招标代理公司的架构复杂，常常要多个团队协作，缺乏统一的流程协作平台维护范本；

（2）范本审核及修改意见难以跟踪和反馈。

（2）一份招标文件在5万到10万字，是否严格使用范本，人工难以检查、跟踪。

因此，对于招标代理公司来说，只有建立标准统一、功能齐全、应用智能的范本及招标文件编制体系，才能系统性提升招标工作中各类文件编写的质量和效率。

02 一个系统，提升范本与招标文件编制效率

近年来，人工智能技术发展突飞猛进，在趋势预测、语义理解、文本生成等场景应用中均有良好表现。同时，随着法规制度不断完善、代理资质陆续取消，招标投标活动在法制化、规范化、电子化长足发展的基础上，也逐渐呈现出标准化、专业化、智能化等新趋势。

基于知识图谱、自然语言处理、图像识别等人工智能技术在各项招标活动中的应用，招标文件智能辅助生成系统应运而生！面向招标代理公司，招标文件智能辅助生成系统以实现智能化、标准化招标文件编制为核心目标，有效提升了策划、招标、投标、评标、合同履约等招标全过程的管控能力。

招标文件智能辅助生成系统主要基于两类数据进行招标范本及文件的智能编制。

第一类是招标代理公司内部现有的历史数据，如调研报告、范本、模板文件、招标文件、技术规格书、操作手册、质量检测报告、投标文件等，其中包含了大量招标代理公司的业务数据，是知识管理系统的重要数据输入。

第二类是外部数据，如法律法规、行业政策、市场动态等，对招标代理公司的数据进行有效补充，进一步丰富了招标代理公司的数据来源。

在此基础上，招标文件智能辅助生成系统主打知识结构化、智能化、模块化，通过自然语言处理技术抽取提炼关键要素，按照应用领域、背景、使用、属性等特征构成招标范本知识库，融合了智能引用、修改、细化、补充等功能。

在范本基础上，用户甚至可以直接通过填空或者选择的形式完成招标文件编制，编制文件的效率大幅提升，过程也更加轻松。

招标文件智能辅助生成系统基于人工智能技术建立满足不同场景的知识规则或知识模型，实现了范本的全生命周期管理。如通过建立智能检查规则，完成范本、标准招标文件、投标文件、评标报告等各个阶段文件的自动检查，变事后检查为事中检查，全面提升招标代理公司在招标过程中文本编辑、审核、评价等专业性工作的准确性，使整个招标文件编制的管理过程可追溯。

作为典型的知识密集型企业，大多数招标代理公司因缺乏有效的落地方案，暂未将大量分散的业务数据和宝贵的专家经验转化成知识，直接造成了知识获取难和经验分享难的局面。

招标文件智能辅助生成系统通过人工智能技术完成招标文件编制，帮助招标代理公司有效管理现有知识，智能生成好用、易用的新知识，共享业务专家经验、沉淀公司知识资产，进而全面增强业务人员的协同工作能力和个人技能素质，将大大提高企业在招投标领域的竞争力。 

目前，招标文件智能辅助生成系统已经服务了多家头部招标代理公司，对于项目经理而言，一份耗时2天的招标文件，如今只需要3个小时就可以快速完成编制，在提升效率的同时，准确率也得到了保证，最大可能地减少了废标事件的发生。

如果作为招标代理公司的你，也希望解决招标文件编制的难题，欢迎垂询。