招投标＂开盲盒＂时代,将被 AI 终结?
最近一段时间，关于加大建筑工程领域“围标”“串标”现象打击力度的新闻明显增多。“围标”“串标”行为破坏了招标投标活动的公平竞争环境和正常的市场秩序，是相关法规和管理条例明确严厉查处的违规行为。但一个尴尬的现实是：招投标违规行为几乎与招投标法规相伴相生，“道”高一尺，“魔”亦不遑多让。
有业内人士将此痼疾归因为信息公开不充分、企业诚信缺失、传统招投标模式下双方存在较大利益勾兑空间。再深入挖掘你会发现，工程相关主体采取这样的行为，在某种程度上也是当前法定招投标模式下的“无奈之举”。
一提到“围标”“串标”，我们潜意识里的第一反应往往与权力寻租、徇私舞弊、暗箱操作等违法违规行为相联系。其实作为发包人，不管从什么立场出发，找到“可靠、可控”的承包人都是第一目的。这里说的“可靠”，是指承包人须具备完成项目各项目标的能力，否则发包人有将自身拖入困境的风险。其次是“可控”，是确保在项目开展过程中，承包人能够全力配合发包人，使发包人具备“控场”能力。但目前发包人面对这样一个现实困境：通过现有的招投标手段，无法保证能够找到“可靠、可控”的承包人。
建筑工程属于一类较为特殊的产品，其质量与成本会随着承包人现场管理水平、施工班组人员素质、工程经验、工艺选择、材料设备采购等因素而产生波动，有时波动还相当剧烈。这是由建筑工程产品非标准化、工业化、成品化的特性决定的。它不同于飞机、汽车、手机等工业流水线产品，后者在产品参数相同的情况下能够保证产品质量稳定输出。
在这种现实情况下，无论是发包人还是承包人，通过熟人关系或中介介绍寻找合作方，反而比单纯依赖招投标的方式更“托底”、更有保障。尽管这种做法听起来不那么正确，游走在灰色地带。当前招投标流程在一定程度上呈现出以下样态：为存在违规内定情形的招标人提供了程序合规化的“外衣”；促使投标人将更多精力投入“完美标书”的编制，而非工程核心技能的提升；专家在流程中作用至关重要，但其行为却缺乏足够的责任约束机制。
2022年，我所在小区开展路面拓宽翻新及局部绿化改造工程，业委会邀请多位业主组成临时工作小组，我也是成员之一。
在讨论实施方案时，业主代表罗老师极力主张严格遵循“公开、公正、公平”原则，委托招标代理公司依法依规开展招标工作，他认为唯有此才能经得起小区全体业主的监督与审核。罗老师是上海评标专家库成员，专业领域为医疗器械。我曾向其说明工程施工属于非标产品，与医疗器械标准化生产存在本质差异，但未能说服他。最终业委会采纳其意见，委托代理机构开展公开招标。
代理机构结合工程规模建议采用“简易招标”流程，该流程可以节约费用与时间。随后他们编制招标文件及限价清单，完成网上公示并启动招标，共有6家单位进入最终评标环节。 为了所谓“避嫌”，工作小组未对6家投标单位的过往工程质量、经营状况及资格预审材料真实性进行实地核查。
招标信息公示阶段，本人经工作小组同意邀请了几家熟悉的工程单位参与投标，但他们均予以拒绝——他们的工程经验，在参与投标前结果都是明确的：要么是中标，要么是陪标。
评标阶段，我作为业委会推荐代表加入三人评标小组，另外两名技术、商务专家由代理机构从专家库抽取，那位技术专家任组长。我们三人独立打分汇总后，代理机构据此确定中标单位。
回顾整个流程，合法合规、程序规范。但以工程从业者的视角来看，这次招标更像是一次“开盲盒”。长期深耕工程一线，我深知投标文件的包装与美化空间极大，对其中所列的业绩、方案、承诺等内容，不可轻易采信。与我相比，评标小组的另外两位专家对项目相关内容存在更大的信息差。他们是评标前经我简单介绍，才算对小区路面翻新内容有了初步了解。所幸本次小区路面翻修改造技术难度不高、工期短、成本可控。若是工期长、工艺复杂、风险较高的工程项目，仅靠传统的标准化招投标流程选定承包人，风险极大。
我们的招投标方式需要改进，克服机制性的短板。从这几年陆续出台的指导意见和政策来看，一个很明确的趋势就是通过提高“技防”手段，降低“人为”的风险。
2019年，国家发展改革委发布《关于深化公共资源交易平台整合共享的指导意见》，明确肯定了大数据、云计算等现代信息技术手段在及时发现围标串标、弄虚作假等违法违规行为并自动预警方面的重要作用。利用大数据技术，从主体关系分析、关键指标雷同、投标价格分析等方面有效识别围标、串标。大数据技术有快速精准的模拟能力，能“穿透式”识别特征信息雷同、技术方案语义相似等隐蔽线索，可弥补人力不足。
招标人依托大数据构建造价指标库，整合历史招投标数据、采购需求、供应商信息、市场价格等相关数据，提取与招标采购需求直接相关的关键特征。通过人工智能算法分析历史招投标数据，预测特定商品或服务的价格波动，以帮助招标人确定合理预算。
大数据对于投标人同样可以提供测算依据。工程有经验的项目经理，往往仅能通过图纸和现场，就能给出一个项目盈亏的大致判断。这里的“有经验”，就是项目经理的“个人大数据”。现在把这些“经验”分类、汇集并转化为“平台信息”，人工智能有此技术能力：无需建模，通过读取设计特征，从历史数据库开展智能匹配与趋同分析，直接推导出客观工程量指标，跳过人工算量主观环节。
从某种程度上说，这已然在重塑招投标的生态。招标人对最为关键的成本造价具备充分准备与精准把控，而投标人则将工作重点聚焦于企业实际的管理效能、技术创新以及成本管控能力之上。
人工智能辅助提升了招投标工作效率，但人工智能也面临一个关键性难题：数据质量和数据来源不可控。一旦AI被投喂虚假、错误的数据（数据污染），它也会被蒙蔽、推理出错误的结果。
在招标环节，我们与投标单位接洽时，都会明确询问项目的实际管理者是谁，不会在缺乏实操能力的“本本族”或只挂名不履职的“喝茶经理”身上浪费时间。
我们会关注实际管理者在公司的职务，尤其是其是否处于管理层，其地位直接决定调动公司资源的能力，如材料款项拨付、劳务队伍选择主导权等，这些是项目顺利推进的关键因素。 当然，我们也十分关注其工程业绩与招标项目的匹配度。不过，核实工程业绩时，不能仅依据社保、个税、工资全周期在投标单位的记录，或“四库一平台”上的任职信息，实践表明这些内容不足以反映个人真实履历。
我们知道，项目管理者在项目推进中会留下管理行动与痕迹，如日志、会议、签证、工作周报、工作群消息、工程视频和图片等记录。 我们希望这些最原始、最直接的记录，能够通过区块链的哈希算法形成“数字指纹”，从而为AI训练提供真实且可追溯的数据。每一份数据的上传者、上传时间及内容均被永久记录在链上，以此证明“这份数据真实有效”，进而净化AI训练环境，建立“智能研判-动态干预-链上存证”闭环。
我们工程条线的同事曾开玩笑说，要是哪天项目管理者的具体能力能被精准识别到这种程度，那“建造师”职业资格的获取，完全可以用答辩考核制替代现行的笔试方式。真正能胜任项目管理的人，理应获得建造师证书。
通过“AI+区块链”相结合，建立招投标的区块链信任机制，记录所有参与方的信用等级，建立信用体系，以促进诚实守信，遏制失信行为。毕竟诚信，才是交易成本最低的一种方式。
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