CN112258303B - 围串标预警分析方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种围串标预警分析方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。其中，该围串标预警分析方法包括：获取项目交易过程中产生的流程数据，所述流程数据包括多维度项目相关数据；根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果；向显示设备发送所述围串标风险指标分析结果。本申请实施例中，通过获取多维度项目相关数据，从招标人和招标代理、投标人、雷同性、评审环节、信用等级等多个层面，对项目交易过程中的多个环节进行数据分析，避免了现有技术中人工查证以及以标书文件为出发点的检测方式智能化程度不高、且检测能力单一的技术问题，提高了对围标串标问题检测的准确度。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种围串标预警分析方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，在招投标采购领域，存在部分市场主体进行围标、串标活动的行为。围标也称为串通招标投标，它是指招标者与投标者之间或者投标者与投标者之间采用不正当手段，对招标投标事项进行串通，以排挤竞争对手或损害招标者利益的行为，投标单位之间或投标单位与招标单位相互串通骗取中标就是串标，串标是一种投机行为。
现有的围标串标问题的识别，仍以传统人工查证方式为主，且多数以投标人的标书文件为出发点，通过识别不同投标人标书内容的关键词相似性、文本统计相似性和语义章节相似性等，发现标书文件之间存在的重复点来判定投标人之间存在的围标串标行为。
现有的检测方式，智能化程度不高、检测能力相对单一，无法达到对围标串标问题的准确监测。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本申请提供了一种围串标预警分析方法、装置、电子设备及存储介质。
本申请第一方面提供一种围串标预警分析方法，包括：
获取项目交易过程中产生的流程数据，所述流程数据包括多维度项目相关数据；
根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，所述围串标风险指标包括：招标人和招标代理风险、投标人风险、雷同性风险、评审环节风险、信用风险；
向显示设备发送所述围串标风险指标分析结果。
可选地，所述招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度、招标质疑数据、招标方式异常数据。
可选地，当所述招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度分析时，所述根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，包括：
根据所述项目交易过程中产生的流程数据，通过分位数分析、主观经验加权法，分析获取所述中标人与所述招标人相遇次数阈值以及中标率阈值；
通过所述中标人与所述招标人相遇次数阈值以及中标率阈值，分析获取所述中标人与招标人亲密度。
可选地，所述投标人风险包括：高中标率、同投关系异常、放弃中标异常、报价异常；
当所述投标人风险包括：高中标率时，所述根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，包括：
根据投标人历史投标情况的频次，通过分位数分析、主观经验加权法获取投标人投标次数阈值、中标率阈值；
通过所述投标人历史投标情况的频次、投标次数阈值以及中标率阈值，分析获取高中标率。
可选地，所述雷同性风险包括：异标段机器码雷同信息、同标段IP雷同信息；
当所述雷同性风险包括异标段机器码雷同信息时，所述根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，包括：
对所述中标人与投标人在历史投标过程中的文件制作机器码进行雷同性判断，获取雷同判断结果，并根据主观经验加权法获取雷同性判断阈值；
利用雷同性判断结果以及雷同性判断阈值，分析获取异标段机器码雷同信息。
可选地，所述评审环节风险包括：最终得分异常、评分偏离度、评分离散度、以及评分指向性；
当所述评审环节风险包括：最终得分异常时，所述根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，包括：
对中标单位评标得分与其他投标企业评标得分进行偏离度分析，获取偏离度分析结果，并根据极值分析、主观经验加权法获取偏离度分析阈值；
通过所述偏离度分析结果以及所述偏离度分析阈值，分析获取所述最终得分异常。
本申请第二方面提供一种围串标预警分析装置，包括：获取单元、计算分析单元、以及发送单元；
所述获取单元，用于获取项目交易过程中产生的流程数据，所述流程数据包括多维度项目相关数据；
所述计算分析单元，用于根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，所述围串标风险指标包括：招标人和招标代理风险、投标人风险、雷同性风险、评审环节风险、信用风险；
所述发送单元，用于向显示设备发送所述围串标风险指标分析结果。
可选地，所述招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度、招标质疑数据、招标方式异常数据。
可选地，当所述招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度分析时，所述计算分析单元，用于根据所述项目交易过程中产生的流程数据，通过分位数分析、主观经验加权法，分析获取所述中标人与所述招标人相遇次数阈值以及中标率阈值；
通过所述中标人与所述招标人相遇次数阈值以及中标率阈值，分析获取所述中标人与招标人亲密度。
可选地，所述投标人风险包括：高中标率、同投关系异常、放弃中标异常、报价异常；
当所述投标人风险包括：高中标率时，所述计算分析单元，用于根据投标人历史投标情况的频次，通过分位数分析、主观经验加权法获取投标人投标次数阈值、中标率阈值；
通过所述投标人历史投标情况的频次、投标次数阈值以及中标率阈值，分析获取高中标率。
可选地，所述雷同性风险包括：异标段机器码雷同信息、同标段IP雷同信息；
当所述雷同性风险包括异标段机器码雷同信息时，所述计算分析单元，用于对所述中标人与投标人在历史投标过程中的文件制作机器码进行雷同性判断，获取雷同判断结果，并根据主观经验加权法获取雷同性判断阈值；
利用雷同性判断结果以及雷同性判断阈值，分析获取异标段机器码雷同信息。
可选地，所述评审环节风险包括：最终得分异常、评分偏离度、评分离散度、以及评分指向性；
当所述评审环节风险包括：最终得分异常时，所述计算分析单元，用于对中标单位评标得分与其他投标企业评标得分进行偏离度分析，获取偏离度分析结果，并根据极值分析、主观经验加权法获取偏离度分析阈值；
通过所述偏离度分析结果以及所述偏离度分析阈值，分析获取所述最终得分异常。
本申请第三方面提供一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如上述第一方面所述方法的步骤。
本申请第四方面提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上述第一方面所述方法的步骤。
本申请提供了一种围串标预警分析方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该围串标预警分析方法包括：获取项目交易过程中产生的流程数据，所述流程数据包括多维度项目相关数据；根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，所述围串标风险指标包括：招标人和招标代理风险、投标人风险、雷同性风险、评审环节风险、信用风险；向显示设备发送所述围串标风险指标分析结果。本申请实施例中，通过获取多维度项目相关数据，从招标人和招标代理、投标人、雷同性、评审环节、信用等级等多个层面，对项目交易过程中的多个环节进行数据分析，避免了现有技术中人工查证以及以标书文件为出发点的检测方式智能化程度不高、且检测能力单一的技术问题，提高了对围标串标问题检测的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请一实施例提供的现有围串标检测方法图；
图2为本申请一实施例提供的围串标预警分析方法的流程示意图；
图3为本申请另一实施例提供的围串标预警分析方法的流程示意图；
图4为本申请另一实施例提供的围串标预警分析方法的流程示意图；
图5为本申请另一实施例提供的围串标预警分析方法的流程示意图；
图6为本申请另一实施例提供的围串标预警分析方法的流程示意图；
图7为本申请一实施例提供的围串标预警分析装置的示意图；
图8为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
此外，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例中的特征可以相互结合。
为了清楚示出本申请实施例所提供的围串标预警分析方法、装置、电子设备及存储介质，现对该方法的应用背景和现有技术做简要说明。
目前，在招投标采购领域，存在部分市场主体进行围标、串标活动的行为。围标也称为串通招标投标，它是指招标者与投标者之间或者投标者与投标者之间采用不正当手段，对招标投标事项进行串通，以排挤竞争对手或损害招标者利益的行为，投标单位之间或投标单位与招标单位相互串通骗取中标就是串标，串标是一种投机行为。
如图1所示，现有的围串标分析主要通过人工智能语义分析技术解读不同投标人的标书的相似特征，首先输入两份标书文件，基于TextRank提取关键词组合得到关键词相似性、基于TF-IDF提取文本的统计特征进行文本统计相似度计算、基于WORD2VEC训练词向量进行章节权重设计进行章节内容相似度计算，同时利用停用词库专业术语库对基于TF-IDF提取文本的统计特征、以及基于WORD2VEC训练词向量进行过滤，然后通过文本统计相似度计算得到相似度权重设计模型，并输出总相似度，最终根据阈值a进行预警，大于阈值进行预警，小于则不预警。
现有的检测方式，只针对标书文件内容进行检测，而在实际业务中，标书文件格式多样，且仍存在纸质标书的情况。因此，现有的检测方式，检测范围单一，检测效率较低。
为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本申请提供一种发明构思：获取多维度项目相关数据，从招标人和招标代理、投标人、雷同性、评审环节、信用等级等多个层面，对项目交易过程中的多个环节进行数据分析，避免了现有技术中人工查证以及以标书文件为出发点的检测方式智能化程度不高、且检测能力单一的技术问题，提高了对围标串标问题检测的准确度。
下面通过可能的实现方式对本申请所提供的具体技术方案进行说明。
图2为本申请一实施例提供的一种围串标预警分析方法的流程示意图，该方法的执行主体可以是计算机、服务器等处理设备。如图2所示，该方法包括：
S201、获取项目交易过程中产生的流程数据。
可选地，本申请实施例中的项目可以为招标采购项目。流程数据可以包括多维度项目相关数据，例如：招标人和中标人相遇次数和中标人中标率数据、投标人历史投标数据以及中标率数据、中标人与投标人历史投标过程中的投标文件数据、中标人与投标人使用的IP地址数据、中标单位评标得分与其他投标企业评标得分数据、评审专家对企业的评分与其他评审专家企业的评分数据、中标人与评审专家相遇次数以及中标人中标率数据、项目经理在建项目数据、投标人保证金账户数据、投标企业信用风险数据等。
需要说明的是，上述对流程数据的限定只是示例性地，具体的流程数据并不限于此，只要涉及招标项目相关的人员数据和交易数据均属于本申请实施例的流程数据的范畴。
这些数据可以通过大量的交易数据中获取，例如通过网络获取，也可以由相关平台提供，在此不作限制。
S202、根据项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果。
需要说明的是，在本申请实施例中，围串标风险指标可以包括：招标人和招标代理风险、投标人风险、雷同性风险、评审环节风险、信用风险。
在本申请实施例中，针对每个围串标风险指标的分析均对应预设的分析算法，围串标风险指标分析结果可以是每个风险指标发生围标、串标的概率，或者是针对每个风险指标发生围标、串标需要设定的预警阈值、还可以是每个风险指标的历史数据形成的统计表格数据。
S203、向显示设备发送围串标风险指标分析结果。
需要说明是，在本申请实施例中，显示设备通过获取围串标风险指标分析结果，形成对应的展示数据，便于用户查看以做出进一步判断。
可选地，显示设备的展示数据可以包括：模型指标管理模块、项目监测分析模块、项目自主分析模块、历史分析追溯模块。
需要说明的是，模型指标管理模块用以对风险指标的模型进行管理，该模块配置包括展示风险指标的分析模型和指标阈值。具体地，可分类别展示所有风险指标的分析目标、计算规则和触发阈值。此外，在系统原给定默认阈值的基础上，用户可解锁触发阈值，通过修改分析模型中的参数，定义不同的计算规则。
项目监测分析模块用以对所选指标进行整体分析，该模块配置包括风险指标选择、分析指标模型选择和分析结果生成。所述的风险指标选择功能通过与业务系统实时对接数据，自动抓取每个完成交易的指标信息，按照交易完成时间顺序排列，可单选一个风险指标或选择多个指标同时分析。所述的分析指标模型选择功能可自行选择需要分析的模型，由于各风险指标均是单独分析指标模型，因此可实现不同指标的灵活搭配。所述的分析结果生成功能通过提取风险指标的全流程交易数据，并以此为参数运行选择的每个分析指标模型，各分析指标模型根据设定的计算规则判定各个风险指标数据是否满足阈值触发条件，并将分析结果按照规则量化出分，系统汇总所有指标分析结果形成分析报告。
项目自主分析模块用于手动导入所要分析的风险指标相关数据，该模块配置包括风险指标选择、风险指标导入和分析结果生成。该模块提供所选风险指标需要的数据模板，用户可根据数据模板自行导入数据进行分析。
导入的数据及格式可以如表1所示：
表1
历史分析追溯模块用于记录所有分析完成的风险指标信息及分析结果，该模块配置包括查看分析结果、跟踪结果记录和分析结果导出。所述的查看分析结果功能通过记录所分析某一风险指标时选择的对应阈值，在点击查看风险指标时，实时运算指标分析模型还原分析结果。所述的跟踪结果记录功能用于用户或主管部门对风险指标分析结果的情况说明。所述的分析结果导出功能用于将已完成分析的风险指标结果导出，并形成相关文件表格进行上报汇总。
本申请实施例提供了一种围串标预警分析方法，包括：获取项目交易过程中产生的流程数据，所述流程数据包括多维度项目相关数据；根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，所述围串标风险指标包括：招标人和招标代理风险、投标人风险、雷同性风险、评审环节风险、信用风险；向显示设备发送所述围串标风险指标分析结果。本申请实施例中，通过获取多维度项目相关数据，从招标人和招标代理、投标人、雷同性、评审环节、信用等级等多个层面，对项目交易过程中的多个环节进行数据分析，避免了现有技术中人工查证以及以标书文件为出发点的检测方式智能化程度不高、且检测能力单一的技术问题，提高了对围标串标问题检测的准确度。
可选地，招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度、招标质疑数据、招标方式异常数据。
可选地，中标人与招标人亲密度适用于针对自主招标方式的分析，用于分析中标人是否与招标人存在串通风险。招标质疑，同样适用于针对自主招标方式的分析，用于分析是否出现因项目的招标文件不严谨或在招投标过程中出现违规行为而导致投标人质疑的情况。招标方式异常用于针对自主招标且招标方式公开的分析，用于分析招标人是否存在将公开招标失败项目变为邀请招标，内定某个中标人的嫌疑。
图3为本申请另一实施例提供的一种围串标预警分析方法的流程示意图，如图3所示，当招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度分析时，步骤S202具体可以包括：
S301、根据项目交易过程中产生的流程数据，通过分位数分析、主观经验加权法，分析获取中标人与招标人相遇次数阈值以及中标率阈值。
S302、通过中标人与招标人相遇次数阈值以及中标率阈值，分析获取中标人与招标人亲密度。
在本申请实施例中，主要对中标人与招标人亲密度的分析过程进行具体说明。
可选地，获取流程数据中中标人与招标人相关数据，将中标人与招标人进行关联分析，利用分位数分析、主观经验加权法，获取中标人与招标人相遇次数阈值以及中标率阈值。通过判断中标人与招标人相遇次数，以及中标率是否超过对应阈值，得出中标人与招标人亲密度分析结果。
示例性地，设定规则可以为，若中标人与招标人相遇次数大于4，且中标人中标率等于30％，得分设定为0.5分，中标率每超出10％，得分加0.2分，最高得分2分。
另外，当招标人和招标代理风险包括招标质疑时，分析过程如下：查看项目是否收到招标质疑，结合主观经验加权法对招标质疑次数指标进行阈值设定，示例性地，检测当前项目是否收到质疑，若有得分2分，否则0分。
当招标人和招标代理风险包括招标方式异常时，分析过程如下：通过对当前项目是否在招标失败后更改招标方式进行逻辑判断，结合主观经验加权法进行阈值设定。示例性地，若当前公开招标项目在招标失败后，存在更改招标方式为邀请招标，则得分2分，否则0分。
图4为本申请另一实施例提供的一种围串标预警分析方法的流程示意图。可选地，投标人风险包括：高中标率、同投关系异常、放弃中标异常、报价异常；如图4所示，当投标人风险包括：高中标率时，步骤S202具体可以包括：
S401、根据投标人历史投标情况的频次，通过分位数分析、主观经验加权法获取投标人投标次数阈值、中标率阈值。
S402、通过投标人历史投标情况的频次、投标次数阈值以及中标率阈值，分析获取高中标率。
高中标率主要用于分析是否存在中标率过高的投标单位，同投关系异常主要用于分析各投标单位与中标单位之间的抱团亲密度，放弃中标异常主要用于分析所有投标企业历史中标后是否有经常放弃中标的情况，报价异常主要用于分析是否存在报价异常的风险单位。
当投标人风险包括高中标率时，根据投标人历史投标情况的频次，通过分位数分析、主观经验加权法获取投标人投标次数阈值、中标率阈值，通过投标人历史投标情况的频次、投标次数阈值以及中标率阈值，分析获取高中标率。示例性地，对历史投标次数大于20，且中标率高于30％的单位数，每增加1家，得分加0.2分，最高得分2分。
当投标人风险包括同投关系异常时，分析过程如下：对项目的中标人与投标人进行数据上的关联分析，同时结合分位数分析、主观经验加权法得到同投关系指标阈值设定。示例性地，检测与中标单位同投超过10次的投标单位数量每增加1家，得分加0.2分，最高得分2分。
当投标人风险包括放弃中标异常时，分析过程如下：对项目的投标企业在历史已是中标候选人情况下，是否放弃中标进行数据分析，同时结合主观经验加权法对放弃中标次数指标进行阈值设定。示例性地，若投标人存在放弃中标，放弃1次得分加0.1分，若中标人存在放弃中标，放弃1次加0.2分，最高得分2分。
当投标人风险包括报价异常时，分析过程如下：对当前项目的评标基准价与投标价格进行偏离度分析，同时结合分位数分析、主观经验加权法得到偏离度指标的阈值设定。示例性地，对当前项目中，企业投标报价在评标基准价上下浮动70％的单位数量每增加1家，得分加0.2分，最高得分2分。
图5为本申请另一实施例提供的一种围串标预警分析方法的流程示意图。可选地，雷同性风险包括：异标段机器码雷同信息、同标段IP雷同信息。如图5所示，当雷同性风险包括异标段机器码雷同信息时，步骤S202具体可以包括：
S501、对中标人与投标人在历史投标过程中的文件制作机器码进行雷同性判断，获取雷同判断结果，并根据主观经验加权法获取雷同性判断阈值。
S502、利用雷同性判断结果以及雷同性判断阈值，分析获取异标段机器码雷同信息。
异标段机器码雷同只要用于判断是否有投标单位在不同的投标标段下使用相同的机器制作标书，同标段IP雷同主要用于分析投标单位是否在同一网络环境或邻近网络环境中上传标书。
当雷同性风险包括异标段机器码雷同信息时，对中标人与投标人在历史投标过程中的文件制作机器码进行雷同性判断，获取雷同判断结果，并根据主观经验加权法获取雷同性判断阈值，利用雷同性判断结果以及雷同性判断阈值，分析获取异标段机器码雷同信息。示例性地，当当前标段中，与中标单位存在历史标段文件制作机器码雷同的单位，每增加1家，得分加0.2分，最高得分2分。
当雷同性风险包括同标段IP雷同时，分析过程如下：判断项目中的中标人与投标人是否使用雷同IP地址，同时结合主观经验加权法对使用雷同IP地址的投标企业数量指标进行阈值设定。示例性地，检测当前标段中，是否存在与中标单位IP地址雷同的单位，若有，每增加1家，得2分，最高得分5分。
图6为本申请另一实施例提供的一种围串标预警分析方法的流程示意图。可选地，评审环节风险包括：最终得分异常、评分偏离度、评分离散度、以及评分指向性。如图6所示，当评审环节风险包括：最终得分异常时，步骤S202具体可以包括：
S601、对中标单位评标得分与其他投标企业评标得分进行偏离度分析，获取偏离度分析结果，并根据极值分析、主观经验加权法获取偏离度分析阈值。
S602、通过偏离度分析结果以及偏离度分析阈值，分析获取最终得分异常。
最终得分异常主要用于分析是否存在中标方通过组织围标，使其在最终得分中处于高得分状态的情况，评分偏离度主要用于分析是否有评标专家对投标人打分出现畸高、或者畸低的情况，评分离散度主要用于分析当前标段中是否存在不同专家对中标企业打分偏差较大的情况，评分指向性主要用于分析当前标段参评专家和中标企业是否有串通。
当评审环节风险包括最终得分异常时，对中标单位评标得分与其他投标企业评标得分进行偏离度分析，获取偏离度分析结果，并根据极值分析、主观经验加权法获取偏离度分析阈值，通过偏离度分析结果以及偏离度分析阈值，分析获取最终得分异常。示例性地，中标单位偏离度＝中标单位得分-其他投标企业的最低分)/其他投标企业的最高分*100％，当中标单位偏离度大于60％，每增加5％，得分加0.5分，最高得分2分。
另外，当围串标风险指标包括：信用风险时，信用风险主要用于分析投标单位中是否存在被行政处罚过的风险单位。分析过程如下：对项目中的投标企业是否存在信用风险进行判断，结合主观经验加权法对信用风险指标进行阈值设定。示例性地，当当前标段投标企业中，有违法违规、行政处罚、黑名单记录的投标企业数量，每增加一家，加0.1分，最高得分2分。
围串标风险指标还存在其他风险，例如：项目经理异常以及保证金账号异常。
当为项目经理异常时，处理过程如下：对项目中的中标项目经理是否存在在建项目进行判断，结合主观经验加权法对中标项目经理的在建项目数量指标进行阈值设定。示例性地，检测当前标段中标人的项目经理，是否存在在建项目,若有则得1分，否则0分。
当为保证金账号异常时，处理过程为：对项目不同投标人的保证金账户是否一致进行判断，结合主观经验加权法对使用同一保证金账户的投标企业数量指标进行阈值设定。示例性地，若当前标段不同投标人的保证金缴纳或退还账号一致，则得5分，否则得分0分。
下述对用以执行本申请所提供的围串标预警分析方法所对应的装置及存储介质等进行说明，其具体的实现过程以及技术效果参见上述，下述不再赘述。
图7为本申请实施例提供的围串标预警分析装置的示意图，如图7所示，该装置可以包括：获取单元701、计算分析单元702、以及发送单元703；
获取单元701，用于获取项目交易过程中产生的流程数据，流程数据包括多维度项目相关数据；
计算分析单元702，用于根据项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，围串标风险指标包括：招标人和招标代理风险、投标人风险、雷同性风险、评审环节风险、信用风险；
发送单元703，用于向显示设备发送围串标风险指标分析结果。
可选地，招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度、招标质疑数据、招标方式异常数据。
可选地，当招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度分析时，计算分析单元，用于根据项目交易过程中产生的流程数据，通过分位数分析、主观经验加权法，分析获取中标人与招标人相遇次数阈值以及中标率阈值；
通过中标人与招标人相遇次数阈值以及中标率阈值，分析获取中标人与招标人亲密度。
可选地，投标人风险包括：高中标率、同投关系异常、放弃中标异常、报价异常；
当投标人风险包括：高中标率时，计算分析单元，用于根据投标人历史投标情况的频次，通过分位数分析、主观经验加权法获取投标人投标次数阈值、中标率阈值；
通过投标人历史投标情况的频次、投标次数阈值以及中标率阈值，分析获取高中标率。
可选地，雷同性风险包括：异标段机器码雷同信息、同标段IP雷同信息；
当雷同性风险包括异标段机器码雷同信息时，计算分析单元，用于对中标人与投标人在历史投标过程中的文件制作机器码进行雷同性判断，获取雷同判断结果，并根据主观经验加权法获取雷同性判断阈值；
利用雷同性判断结果以及雷同性判断阈值，分析获取异标段机器码雷同信息。
可选地，评审环节风险包括：最终得分异常、评分偏离度、评分离散度、以及评分指向性；
当评审环节风险包括：最终得分异常时，计算分析单元，用于对中标单位评标得分与其他投标企业评标得分进行偏离度分析，获取偏离度分析结果，并根据极值分析、主观经验加权法获取偏离度分析阈值；
通过偏离度分析结果以及偏离度分析阈值，分析获取最终得分异常。
图8为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图，包括：处理器710、存储介质720和总线730，存储介质720存储有处理器710可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器710与存储介质720之间通过总线730通信，处理器710执行机器可读指令，以执行上述方法实施例的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
本申请实施例提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
上仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种围串标预警分析方法，其特征在于，包括：
获取项目交易过程中产生的流程数据，所述流程数据包括多维度项目相关数据；
根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，所述围串标风险指标包括：招标人和招标代理风险、投标人风险、雷同性风险、评审环节风险、信用风险；所述招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度、招标质疑数据、招标方式异常数据；
当所述招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度分析时，所述根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，包括：
根据所述项目交易过程中产生的流程数据，通过分位数分析、主观经验加权法，分析获取所述中标人与所述招标人相遇次数阈值以及中标率阈值；
通过所述中标人与所述招标人相遇次数阈值以及中标率阈值，分析获取所述中标人与招标人亲密度；
向显示设备发送所述围串标风险指标分析结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投标人风险包括：高中标率、同投关系异常、放弃中标异常、报价异常；
当所述投标人风险包括：高中标率时，所述根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，包括：
根据投标人历史投标情况的频次，通过分位数分析、主观经验加权法获取投标人投标次数阈值、中标率阈值；
通过所述投标人历史投标情况的频次、投标次数阈值以及中标率阈值，分析获取高中标率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述雷同性风险包括：异标段机器码雷同信息、同标段IP雷同信息；
当所述雷同性风险包括异标段机器码雷同信息时，所述根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，包括：
对中标人与投标人在历史投标过程中的文件制作机器码进行雷同性判断，获取雷同判断结果，并根据主观经验加权法获取雷同性判断阈值；
利用雷同性判断结果以及雷同性判断阈值，分析获取异标段机器码雷同信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评审环节风险包括：最终得分异常、评分偏离度、评分离散度、以及评分指向性；
当所述评审环节风险包括：最终得分异常时，所述根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，包括：
对中标单位评标得分与其他投标企业评标得分进行偏离度分析，获取偏离度分析结果，并根据极值分析、主观经验加权法获取偏离度分析阈值；
通过所述偏离度分析结果以及所述偏离度分析阈值，分析获取所述最终得分异常。
5.一种围串标预警分析装置，其特征在于，包括：获取单元、计算分析单元、以及发送单元；
所述获取单元，用于获取项目交易过程中产生的流程数据，所述流程数据包括多维度项目相关数据；
所述计算分析单元，用于根据所述项目交易过程中产生的流程数据、以及预设算法，分析获取多个围串标风险指标分析结果，所述围串标风险指标包括：招标人和招标代理风险、投标人风险、雷同性风险、评审环节风险、信用风险；所述招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度、招标质疑数据、招标方式异常数据；当所述招标人和招标代理风险包括：中标人与招标人亲密度分析时，所述计算分析单元，用于根据所述项目交易过程中产生的流程数据，通过分位数分析、主观经验加权法，分析获取所述中标人与招标人相遇次数阈值以及中标率阈值；通过所述中标人与招标人相遇次数阈值以及中标率阈值，分析获取所述中标人与招标人亲密度；
所述发送单元，用于向显示设备发送所述围串标风险指标分析结果。
6.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1-4任一项所述方法的步骤。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-4任一项所述方法的步骤。
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