大数据是怎么鉴定围标串标的？
在招标领域，确保过程的公平竞争是至关重要的。过去我们视为“潜规则”的旧招数，正在大数据技术的洗礼下慢慢失效。
大数据鉴定投标串标主要是建立投标文件查看信，然后利用大数据方法计算。首先，系统关注投标文件的内容相似度。它会审查不同投标人的标书内容，如果发现连续超过20个字或更长字句的高度相似，就会被标注为重复内容。随后，系统会根据这些重复内容计算出各投标人标书的重复率，为每对参与竞标的企业建立一个相似度评价。
当评审开始时，这个智能系统就会向评委展示各投标人的标书重复率，如果某些投标人的重复率达到或超过预设阈值，例如20%，系统就会提醒评委注意这些投标人是否存在伪标或串通围标的行为。这样一来，就为评委提供了一个有效线索，协助他们重点核查可疑的投标。
除了内容相似度外，大数据技术还可以从建模来识别出异常情况。
类似于"萝卜招标"、"空壳公司中标"这些手段在过去可以说是防不胜防，处处遮掩痕迹。面对围标串标行为，宁夏市审计厅大数据中心就直接整合了工商、住建、税务几十个部门的大数据，然后聘请分析师和工程师团队，针对各种违规行为建立了几十种模型。
"萝卜招标"模型会自动识别出企业只往某个招标方的项目里去投，且百分百中标的情况；"空壳公司中标"模型则会捕捉到新成立不久且无实际人员和纳税记录的公司意外拿到大单的异常。
值得一提的是，他们会将多个模型的分析结果互相印证，一旦多个模型都将你给识别出来，那可就是"铁口直断"的证据了。比如某公司在A市百投百中，却在B市连10%中标率都没有，被多个模型同时拦下，那就不好“狡辩”了。
这种大数据+AI的方式还在不断迭代优化，新的建模思路和算法层出不穷。大数据技术极大提高了监管的智能化、精细化水平，也给那些图谋不轨者增加了更大的风险成本。
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