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时间：2021-12-13 浏览量：0 次字号：AAA
从现行的政府采购法律体系看，即便能够科学、公正地甄别出专家的异常评分也很难直接予以修正。首先，国家层面对异常评分还没有明确的界定标准或处置方法。财政部虽然在《关于进一步规范政府采购评审工作有关问题的通知》中指出，采购人、采购代理机构……要对评审数据进行校对、核对，对畸高、畸低的重大差异评分可以提示评审委员会复核或书面说明理由，但没有允许直接修正评分。其次，多数评审专家对于自己的评分出现偏差也难以接受，更不会主动提出修改评审结论。最后，评分修正关系企业切身利益，决定了中标供应商资格的归属，无论是采购人还是行业监督部门都不得不采取小心谨慎的态度，在没有充分依据的情况下不会主动启动评分修正程序。
基于上述原因，目前比较合适的做法是，把专家的异常评分与日常考核联动起来，对于长期出现异常评分情况的专家，及时指出问题所在，加强监督教育管理，拒不改正的，坚决暂停其评审资格或者清理出库。有条件的地区，可以在积累一定样本数量的基础上，通过大数据分析方法，研究哪些领域、哪些行业、哪种评标方法容易引发异常评分偏差，定量分析专家的评审质量波动幅度和趋势，从而为政府采购行业主管部门制定标后评估管理办法提供科学的依据。
评审专家的异常评分在政府采购行业内饱受诟病，它破坏了公平公正的市场秩序，违反了优质优价的评审原则。要从根本上破解这个难题，需要从管理、技术和政策三个方面同时施策。
基于管理层面，异常评分的一个根本原因是评审专家拥有过大的自由裁量权，评分空间弹性太大，专家不恰当地行使过大的自主权很容易导致评分偏离正常的轨道。因此，要在评标办法的制度设计上压缩自由评审的幅度和范围。财政部在《关于进一步加强政府采购需求和履约验收管理的指导意见》中明确指出，采购文件设定的评审因素要与采购需求对应，采购需求相关指标有区间规定的，评审因素应当量化到相应区间。另外，在评标方法的选择上，要结合采购项目特点和实际需要选择恰当的评标方法。对于采用通用技术、成熟工艺的常规采购项目，宜采用价格单因素（包括经评审的最低评标价法）等客观因素主导的评标方法，不宜选用过度依赖评委主观评判的综合评分法，这样从根源上就铲除了可能滋生异常评分的不利因素。
基于技术层面，随着信息化技术的进步，利用人工智能来辅助评审是解决专家评分异常的有效工具。目前，一些地方已经开始尝试此做法，例如，中山大学研发出了一种快速采购系统，首次将人工智能AI与数据技术应用于招投标和评标等采购过程中。智能评审的基本思路是将采购文件进行结构化拆解、抽取评分点信息、调用评审样本数据库，再借助半监督机器学习算法，以知识图谱技术为补充，实现对投标文件的智能评审。这样的评审结论基本上可摆脱人为的主观判断，结果的均衡性、稳定性显然大大优于人为操作。
基于政策层面，如果能在科学论证的基础上，适度赋予采购人在异常评分识别机制下可以自主修正评审结果的权利，则能一定程度上减小异常评分带来的危害。
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