摘要：随着我国国有企业和国有经济的持续发展，招标采购流程日趋规范。然而，围标串标行为屡禁不止，且手段愈发复杂隐蔽，严重扰乱了市场秩序，损害了公平竞争环境。本文系统梳理了当前国有企业招标采购中围标串标行为识别与防范的现状，重点从信息化识别技术的应用、大数据分析预警的应用及采购管理流程的防范等三个维度展开分析。研究发现，尽管国有企业针对围标串标行为已取得一定防范成效，但仍面临识别标准滞后与取证规则缺失、传统识别手段失效与新方法缺位、智能识别技术适应性缺陷与数据支撑不足等问题。针对上述问题，本文提出构建多维穿透式识别规则体系、优化监督资源配置、强化信息化技术应用、建立跨部门数据平台、加强培训教育等对策建议，以期为完善国有企业围标串标行为的识别与防范机制提供参考。

关键词：招标采购；围标串标；识别机制；防范措施

一、招标采购中围标串标行为识别与防范的现状

围标串标行为日益隐蔽，其主要形式包括：关联企业协同围标，如母子公司串通报价；借用资质陪标串标，形成表面竞争；第三方居间串通，协调利益分配；技术标书高度雷同，甚至源于同一制作源头；报价呈现异常规律，如固定价差或梯度分布；投标行为异常协同，如下载IP、保证金账户相同等。针对上述问题，当前识别与防范的现状如下。

(一)信息化识别技术的应用现状

从信息化技术应用现状来看,我国招标采购领域正经历从传统人工审查向智能化识别的转型升级。电子特征码比对技术已成为最成熟、覆盖面最广的围标串标识别手段。人工智能技术的引入带来了新的突破。AI辅助评标系统利用自然语言处理和图像识别技术，可自动分析技术标书内容的雷同度；智能清标系统则能快速发现报价的异常波动。大数据分析技术通过整合历史投标数据、企业关联关系、人员信息等多维度数据，构建围标串标行为模型，实现事前预警。但数据孤岛问题制约了其效能发挥。区块链技术虽然在数据存证方面具有独特优势,但由于技术门槛高、成本投入大,目前应用范围还较为有限。

(二)大数据分析预警的运用现状

部分大型央企，如国家电网、中国石油等，已着手建立企业级预警系统，通过整合内部数据构建风险识别模型，并对供应商进行多维度画像分析。部分企业还建立了供应商黑名单共享机制。然而，国央企在数据应用上仍面临以下挑战：内部数据标准不一，难以整合；历史数据质量差，早期纸质档案电子化不完整；专业数据分析团队匮乏；系统建设投入大，中小型企业难以独立承担。

(三)采购管理流程的防范现状

从国有企业现有管理流程来看，招标人在招标采购全流程中主要通过如下方式发现围标串标风险。

资格审查阶段：核查投标人股权结构、法定代表人、主要人员是否存在关联关系；比对营业执照、资质证书等材料的真实性；关注同一地址、电话、邮箱等异常信息。

开标阶段：观察投标人代表行为举止，是否存在相互熟识、统一行动等情况；核对投标文件递交时间、IP地址是否异常集中；检查投标保证金缴纳账户是否存在关联。

评标阶段：利用电子特征码比对系统检测投标文件设备信息；通过智能清标系统分析报价规律性；比对技术标书的文字、格式、图片等相似度；核查项目团队人员是否在多家投标人处重复出现。

定标阶段：综合分析评标过程中的疑点，对高风险项目组织专家复核；对中标候选人开展现场核查，验证其履约能力。

合同履约阶段：关注中标人是否存在转包、违法分包行为；核查实际施工人员、设备是否与投标承诺一致；监督项目履约过程，发现与其他项目存在资源冲突等异常。

二、新型隐蔽围标串标的识别困境

（一）规则层面：识别标准滞后与取证规则缺失

现行围标串标识别规则主要针对传统显性行为设计，面对新型隐蔽手段存在明显局限。一是关联关系穿透规则不足。现有规则主要识别直接股权关联、人员交叉等一度关联，对多层股权嵌套、SPV载体、实际控制人代持等深度关联缺乏有效穿透识别。工商登记信息无法自动关联最终受益人，导致识别停留在表面。二是技术标雷同认定标准模糊。传统相似度阈值（如70%、80%）难以适应AI改写、格式转换后的“深度伪装”标书。对于核心技术方案一致但表述不同等情况，缺乏清晰的认定标准。三是报价围标的数学模型识别困难。对于“基准价反推”“区间分散布局”等策略性报价，传统的价差分析、梯度检测等方法失效，缺乏针对复杂报价策略的识别模型。四是程序性围标行为缺乏明确界定。恶意异议、澄清补正阶段的协同操作、故意制造流标等行为，在现有规则中多被视为程序瑕疵，难以认定为围标串标。五是电子证据规则不完善。虚拟机、云桌面环境下的电子证据提取和认定缺乏统一标准；第三方平台后台数据、通讯记录等关键证据的调取程序和证明力规则不明确。

（二）方法层面：传统识别手段的失效与新方法缺位

传统识别方法在新型隐蔽手段面前逐渐失效，而新方法尚未成熟。一是电子特征码比对被技术规避。虚拟机、云桌面技术使传统设备指纹识别失效。二是文本相似度检测被AI改写突破。AI改写可生成语义相同但表达迥异的文本，传统算法难以识别。三是报价分析方法难以应对策略性围标。传统统计方法对精心设计的策略性报价误判率高。四是人工审查方法效率低下。面对海量信息和复杂关联，人工审查效率与深度不足。五是缺乏针对第三方平台串通的侦查手段。串通协调多发生在线下或加密渠道，外部监管难以渗透，平台后台数据的调取与分析缺乏有效方法。六是跨项目、跨区域关联分析能力不足，难以发现同一主体在不同项目、地区的重复围标模式。

（三）技术层面：智能识别技术的适应性缺陷与数据支撑不足

现有技术手段存在适应性不足和底层支撑缺失问题。一是AI识别模型训练样本不足，对未知手段识别准确率低。二是语义理解技术难以穿透“伪装”标书，无法准确识别AI改写后的深层语义雷同。三是关联关系图谱构建不完整。多源数据分散且标准不一，存在大量隐蔽关联盲区。四是行为模式识别缺乏动态更新机制。规则和模型更新跟不上手段演化，存在“技术差”。五是数据孤岛问题突出，跨平台数据融合技术瓶颈制约了大数据分析效能。

三、新型隐蔽围标串标的识别与防范对策

（一）构建多维穿透式识别规则体系

针对新型隐蔽围标的特点，建立多层次、全方位的识别规则体系。一是建立关联关系“五层穿透”机制。从股权、人员、资金、资产、行为五个维度，穿透识别至最终受益人，明确穿透层级与持股比例阈值。二是制定技术方案“实质性雷同”判定标准。建立“核心方案一致+整体结构相似+关键要素重复”的综合判定规则，不局限于文字表述。三是建立策略性报价识别模型。构建“基准价偏离度+报价离散度+得分一致性”多维模型，对异常集中和规律性报价进行预警。四是明确程序性围标行为的认定标准。对恶意异议、协同流标等行为，综合动机、利益和影响进行认定。五是完善电子证据规则。制定虚拟环境下的证据提取、固定与审查标准。

（二）优化监督资源配置,提升监督的精准性和有效性

要加强监管力量建设,优化资源配置,提升监管执法的能力和水平。一是充实监督队伍,确保职责到人、胜任岗位。二是提升监督人员专业能力,培养既懂法律又懂技术的专业化采购管理队伍。三是完善跨部门协同机制,加强信息共享和联合监督，形成监管合力。四是推行“双随机、一公开”监督,提高监督的公平性和透明度，减少寻租空间。五是实施精准监督,提高监督的针对性和有效性。六是加大惩处力度, 坚持零容忍态度，形成强大震慑。

（三）强化信息化技术应用，提升技防能力

一是部署AI智能识别系统，运用自然语言处理和图像识别技术分析标书雷同度。二是建立大数据智能预警平台，整合多维度数据构建企业关联图谱，设置多指标自动预警。三是应用区块链存证技术，确保关键环节数据不可篡改、全程可追溯。

（四）建立跨部门数据平台,完善全流程动态预警机制

要打破数据壁垒,建立统一的数据共享平台,充分发挥大数据在围标串标识别中的作用。一是构建企业级数据中心：统一数据标准，整合全集团采购数据，完成历史档案电子化。二是建立供应商全生命周期管理系统：通过持续数据监测形成行为画像，及时发现异常。三是开发专属智能预警模型：基于企业自身案例与行业特点，利用机器学习构建多维度识别模型并持续优化。四是培育数据分析团队：配备或合作引入既懂业务又懂技术的复合型人才。五是推动行业数据协作，在保密前提下探索供应商信用信息共享与联合惩戒机制。

实践方面,部分大型央企已在这方面进行了有益探索。国家电网公司建立了“五E一中心”供应链管理平台，实现采购全流程电子化、统一化、可追溯。该平台运用大数据开展设备通用性与集中度分析，成功将物料种类精简降幅达94%，并依法接受监管。中国石油物资采购中心通过ERP系统、电子采购2.0和电子招投标交易平台的数据集成，构建了智慧化新型采购供应链生态体系，实现了远程评标与招标业务管理全覆盖，招标平台使用率达100%，并通过“一物一码”管理推动物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的广泛应用。这些实践为其他国央企提供了可借鉴的经验。

（五）加强培训教育,提升采购主体专业防范能力

国有企业要把提升采购主体的防范意识和能力作为治本之策,建立长效培训机制。一是健全培训体系, 根据企业层级建立匹配的培训体系，分层次、分类别对招标代理机构、采购人、评标专家等主体进行培训，实现全覆盖。二是创新培训方式, 采取线上线下、理论实践相结合的方式，运用案例教学、情景模拟、实操演练等形式，增强培训的针对性和实效性。三是强化资质管理, 建立采购从业人员资格认证制度，将培训考试与持证上岗挂钩，未经培训或不合格者不得从事采购经办工作。四是加强宣传教育, 通过媒体宣传、警示教育、典型案例曝光等方式，增强全员对围标串标危害的认识，营造“不敢、不能、不想”的企业氛围。五是强化职业道德教育, 加强对采购经办人员、评审人员等的职业道德教育，树立正确职业价值观，增强自律意识与社会责任感。六是建立激励约束机制, 对防范围标串标表现突出的单位和个人给予表彰奖励，对失职渎职行为严肃问责，形成正向激励与反向约束的良性机制。