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揭秘“评标质量模型”核心二:专家大数据画像和智能抽取

发布时间:2021-12-28 10:54:22     访问次数:

   在采购活动中,评审专家以及评审过程管理已逐步成为流程外风险管控的重要环节,评审专家队伍的规范化、数字化和智能化管理成为当前迫切需求。  

  “评标质量动态评价模型”的三大模块
  郑州信源自主创新的“评标质量动态评价模型”,建立了一套体系化、数智化的专家管理体系,利用系统管控替代人工管理。目前,评标质量动态评价模型系统已实现以下3个模块成果:包括评分偏离度预警、专家大数据画像、专家智能抽取。  
  评分偏离度预警详细介绍可点击查看:信源信息揭秘“评标质量模型”核心一:评分偏离度预警,本篇我们详细介绍专家大数据画像、专家智能抽取的内容。  
  专家大数据画像  
  1、为评审专家打上“标签”  
  在为专家建立画像模型之前,系统会针对专家的行为状态,进行标签标注。比如评审专家有缺席,就会在出勤率的标签中进行标记;评审专家有违规行为,就会在违规状态的标签中进行标记。多维度的标签为建立专家画像模型提供可靠依据。 
  2、建立多维度的专家画像模型  
  评审专家画像模型需要从多个维度来进行评判,建立专家的个人信息画像:如年龄、行业、专业、是否在职、当选评审组长率等指标进行刻画;建立专家的评审行为的画像指标:出勤率、评审态度、评审能力、异常行为、违法行为、专家评审偏好等指标对专家的评审行为进行刻画;多维度的融合分析,画像模型分析结果更加具备客观性和科学性。  
  3、使用大数据算法掌握专家表现  
  使用大数据分析法研究和分析专家的专业水平、价值水平、成长水平、信用水平、评审质量、行为表现等方面,最终输出专家的精准画像。
  专家全局画像
  专家智能抽取 
  1、构建专家需求预测模型 
  依据专家抽取的历史数据,采用时间序列分析算法,分析同类项目在不同周期内对专家的需求规律,构建预测模型。
  2、采用智能抽取技术提醒错峰开标  
  通过预测模型进行计算,对同一时间评标事项密集的项目进行事先预警,以提示业务人员错峰开标。 
  3、解决评标高峰期抽不到专家的问题
             专家抽取动态预测  
  预测未来时间段内的专家需求量、智能抽取专家,可以提醒业务人员错峰开标,避免遇到同类项目集中招标难以抽取到优质专家的情况,杜绝人为因素干扰,保证开标的顺利开展。


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