在采購活動(dòng)中，評審工作是采購過(guò)程中的核心環(huán)節，評審專(zhuān)家作為采購過(guò)程中的“裁判員”，對采購結果至關(guān)重要，其專(zhuān)業(yè)背景、業(yè)務(wù)水平、職業(yè)道德、行為偏好等因素將直接影響采購項目的評審質(zhì)量。
為了規范評審活動(dòng)，確保采購活動(dòng)的客觀(guān)、公平、公正，信源信息自主創(chuàng )新了“評標質(zhì)量動(dòng)態(tài)評價(jià)模型”，開(kāi)展專(zhuān)家履職行為大數據精準畫(huà)像，引導專(zhuān)家規范評審，進(jìn)一步促進(jìn)專(zhuān)家管理再上新臺階?！?/div>
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“評標質(zhì)量動(dòng)態(tài)評價(jià)模型”的三大模塊
評標質(zhì)量動(dòng)態(tài)評價(jià)模型，建立了一套體系化、數智化的專(zhuān)家管理體系，利用系統管控替代人工管理。目前，評標質(zhì)量動(dòng)態(tài)評價(jià)模型系統已實(shí)現以下3個(gè)模塊成果：
1、評分偏離度預警（模塊一）：在評審過(guò)程中，避免專(zhuān)家由于失誤、人為因素的偏向性，出現評審結果的明顯偏離，保證專(zhuān)家評分的客觀(guān)、公正、公平；
2、專(zhuān)家大數據畫(huà)像（模塊二）：使用大數據分析法研究和分析專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)水平、價(jià)值水平、成長(cháng)水平、信用水平、評審質(zhì)量、行為表現等方面，最終輸出專(zhuān)家的精準畫(huà)像。
3、專(zhuān)家智能抽?。K三）：依據歷史專(zhuān)家抽取數據，分析同品類(lèi)項目在不同周期內對專(zhuān)家的需求規律，構建預測模型，預測未來(lái)時(shí)間段內的專(zhuān)家需求量，提醒業(yè)務(wù)人員錯峰評標?！?/div>
“評審偏離度預警”的創(chuàng )新點(diǎn)
1、建立評分偏離度算法模型
根據評審歷史數據及同一項目其他專(zhuān)家評分數據，通過(guò)異常值分析數據節點(diǎn)，研究偏離算法，可根據評分偏離度模型設定偏離閾值?！ ?/div>
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2、評審專(zhuān)家評分整體預覽
通過(guò)評分偏離度模型，分析匯總項目評分偏離度、評分偏離度警示以及按供應商維度的評分偏離度，為專(zhuān)家評分評估提供有益的依據。
3、專(zhuān)家評分偏離度明細預警
通過(guò)對專(zhuān)家評分偏離度的預警閾值及對風(fēng)險閾值的顏色標注，可以使分析人員快速地發(fā)現評分的偏離情況，并可對偏離情況進(jìn)行詳情查看，快速地分析定位問(wèn)題?！?/div>
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“評分偏離度預警”的成效
1、專(zhuān)家評審偏好智能展現
通過(guò)對評審專(zhuān)家參與各類(lèi)項目評分情況的大數據分析，智能識別其在評審過(guò)程中是否存在特定供應商、特定品牌的偏好行為，判斷其評審的合理性，有效嚴防“小鬼當家”?！?/div>
2、評分偏離進(jìn)行預警提示
參考評分的歷史情況，對評審專(zhuān)家的評分進(jìn)行偏離度提示，起到智能預警的作用，有效防止人為因素或因失誤造成的評分偏差?！?/div>
通過(guò)評分偏離度預警，能夠有效地保證專(zhuān)家在評審中的客觀(guān)、公平、公正。
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