【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息管理领域，涉及招投标管控技术，具体是一种基于大数据的智慧招投标管控系统。
技术介绍
1、招标投标是在市场经济条件下进行工程建设，货物买卖，财产出租，中介服务等经济活动的一种竞争形式和交易形式；对招投标进行严格监管，能够减少暗箱操作行为的发生；通过公开的信息发布和规范流程，能够使所有参与者都清晰了解项目的要求、标准和评审过程；对招投标进行管控能够提高公平性，能够激发市场活力，鼓励更多优秀企业参与投标；标准化和统一化的招投标流程有助于确保所有参与者受到平等对待，避免因信息不对称而产生的不公平现象；严格的评审标准和质量控制能够确保中标项目满足甚至超越预期的质量要求；通过有效的管控，可以及时发现并解决质量问题，降低项目失败的风险；规范化的招投标流程能够缩短项目准备和实施的时间，提高工作效率；信息化技术的应用使得招投标过程更加便捷高效，降低了人为因素导致的延误和错误。
2、现有技术(申请号为201911151845x的专利技术专利)公开了一种基于ai技术的对招投标过程中不规范行为的分析方法，该方法包括：步骤一根据招投标过程中的行为样本数据预先构建学习模型，构建期间会根据不断输入的数据给出的结果，由人工对机器学习的结果进行调整优化，对行为数据内容、权重值进行优化，让预测结果更趋向于真实情况；步骤二导入相关各项行为数据进行结果预测，通过对招标过程中所有行为进行分析和得出的数值结论，实现对招投标过程中的所有行为进行分析并快速高效的给出准确的分析过程数据和趋于准确的分析结果；可在招投标过程中，预测、监控可能存在的不规
3、现有技术通过机器学习对招投标过程中不规范行为进行分析，从而计算企业的信用评分；然而，在实际的招投标过程中，参加招标的企业数量多，可能存在一部分企业的标书达到了招标要求，但是企业并未负责过与招标项目规模相似的大项目；如果将招标项目交由该企业进行负责，可能存在一些风险，导致招标项目不能按期按质完成。
4、本专利技术提供了一种基于大数据的智慧招投标管控系统，以解决以上技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种基于大数据的智慧招投标管控系统，用于解决在实际的招投标过程中，参加招标的企业数量多，可能存在一部分企业的标书达到了招标要求，但是企业并未负责过与招标项目规模相似的大项目；如果将招标项目交由该企业进行负责，可能存在一些风险，导致招标项目不能按期按质完成的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基于大数据的智慧招投标管控系统，包括：招标管控模块，以及与之相连的信息采集模块，风险评估模块；
3、信息采集模块：用于通过若干渠道采集若干投标企业的基本信息，对基本信息进行预处理得到企业信息；
4、招标管控模块：用于根据企业的企业信息对企业进行评分，得到信用评分；根据信用评分对企业进行筛选，得到候选企业；获取候选企业的标书信息，根据标书信息对候选企业的标书进行评分，得到标书评分；
5、风险评估模块：用于获取企业的风险数据，根据风险数据计算企业的风险系数；根据风险系数以及标书评分计算企业的投标评分；根据投标评分选择中标企业。
6、优选的，所述对基本信息进行预处理得到企业信息，包括：
7、调取企业的基本信息；其中，基本信息包括：企业名称、经营范围、历史投标记录、合同履行情况以及财务报表信息；
8、利用数据筛选工具中的去重函数删除基本信息中的重复信息；对基本信息中的缺失值进行补充；使用统计方法识别基本信息中的异常值，对不符合逻辑思维的异常值进行删除，保留符合逻辑思维的异常值；将处理完成之后的基本信息标记为企业信息。
9、需要说明的是，对基本信息中的缺失值进行补充，若存在的缺失值过多，补充存在的误差较大时，则对基本信息进行重新采集；不符合逻辑思维是指超出设定的范围或不符合常理的值。
10、本专利技术对企业的基本信息进行预处理，能够对基本信息中的缺失值和异常值进行处理，能够保证企业信息的完整性、合理性和有效性，为后续对企业信用的分析奠定了基础。
11、优选的，所述根据企业的企业信息对企业进行评分，得到信用评分，包括：
12、调取企业的企业信息，将企业信息标记为信用评估序列；
13、调用信用评分模型，将信用评估序列输入信用评分模型中，得到企业的信用评分；其中，信用评分模型基于人工智能模型构建。
14、本专利技术利用人工智能模型对企业的信用进行评分，能够综合考虑企业在各方面的因素，对企业的信用进行综合分析，并为后续对投标企业进行初步筛选奠定了基础。
15、优选的，所述信用评分模型基于人工智能模型构建，包括：
16、获取标准数据集；其中，标准数据集包括与信用评估序列内容属性相一致的标准输入数据，以及与信用评分内容属性相一致的标准输出数据；
17、将标准数据集按照设定的比例划分成训练集，验证集以及测试集；利用训练集对人工智能模型进行训练；利用验证集对训练好的人工智能模型中的内部参数进行调整；利用测试集对调整好的人工智能模型进行测试，得到测试指标；
18、判断测试指标是否均大于指标阈值；是，则将人工智能模型标记为信用评分模型；否，则重新对人工智能模型进行训练；其中，人工智能模型包括bp神经网络模型或者卷积神经网络模型。
19、需要说明的是，标准数据集的划分比例根据专家评估进行设定，当人工智能模型构建失败进行重新构建时，则对标准数据集的划分比例进行调整；测试指标包括准确率、召回率、特异性、f1分数以及稳定性。
20、优选的，所述根据信用评分对企业进行筛选，得到候选企业，包括：
21、调取企业的信用评分；获取评分阈值；将企业的信用评分与评分阈值进行比较；
22、当企业的信用评分大于评分阈值时，则将对应的企业标记为候选企业；否则，剔除对应的企业。
23、本专利技术将企业的信用评分与评分阈值进行比较，当企业的信用评分不大于评分阈值时，则将投标的企业进行剔除，能够排除信用度低的企业，有利于确保招标项目的正常进行。
24、优选的，所述根据标书信息对候选企业的标书进行评分，得到标书评分，包括：
25、调取候选企业的标书信息，根据标书信息对候选企业的标书进行初步评审，判断标书的规范性是否符合标准；是，则将对应的标书标记为初步合格；否，则将对应的标书标记为不合格；
26、调取初步合格的标书信息；获取招标要求；将标书信息按照招标要求进行分类，得到评标项目；其中，评标项目包括：价格评分，技术方案评分以及售后服务评分；
27、抽取评分专家根据评标项目分别对初步合格的标书打分，得到逐项评分；根据设置的权重对逐项评分进行整合，得到最终评分；根据专家权重将最终评分进行整合，得到对应标书的标书评分；其中，专家权重根据专家的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，招标管控模块，以及与之相连的信息采集模块，风险评估模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述对基本信息进行预处理得到企业信息，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述根据企业的企业信息对企业进行评分，得到信用评分，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述信用评分模型基于人工智能模型构建，包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述根据信用评分对企业进行筛选，得到候选企业，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述根据标书信息对候选企业的标书进行评分，得到标书评分，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述专家权重根据专家的资质进行设置，包括：
8.根据权利要求1或6所述的一种基于大数据的智慧招投标
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述根据风险系数以及标书评分计算企业的投标评分，包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述根据投标评分选择中标企业，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，招标管控模块，以及与之相连的信息采集模块，风险评估模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述对基本信息进行预处理得到企业信息，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述根据企业的企业信息对企业进行评分，得到信用评分，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述信用评分模型基于人工智能模型构建，包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智慧招投标管控系统，其特征在于，所述根据信用评分对企业进行筛选，得到候选企业，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋震，刘亮，张峰，胡致国，邹妍慧，章慧敏，缪凌浩，常东旭，
申请(专利权)人：江苏中博通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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