摘要：一是构建统一标准的数据底座，将集团内采购核心数据按需求、寻源、执行、供应商、质量、基础主数据等不同管理领域分类，规范了2万余个业务数据项、2133个统计指标的名称、来源、口径和规则。

本文首发于《招标采购管理》2024年第3期。

作者：刘溪 杨婧媛 彭雅奕

作者单位：中国移动通信供应链管理中心

本文通过分享中国移动在数智化转型方面的实践经验，为读者提供了一整套企业数智化转型的解决思路和方案。

一是构建统一标准的数据底座，将集团内采购核心数据按需求、寻源、执行、供应商、质量、基础主数据等不同管理领域分类，规范了2万余个业务数据项、2133个统计指标的名称、来源、口径和规则。

二是打造标准贯通的供应链生产平台，设计重构了7大模块400余个业务流程，将多套单体系统集中为一套系统，实现全集团供应链统筹管理。

三是让大数据、人工智能赋能采购数智化，打造采购需求预测、采购寻源共享、疑似围标串标分析、智慧合规核查等四大典型应用场景，通过数据开放和应用门户的方式提升经营决策科学性。文章认为，面向未来，企业采购的数智化转型应不止步于数字化和智能化，应与供应链结合，探索发展整个产业链绿色采购的可持续发展。

一、前言

当前，以物联网、大数据、云计算、人工智能为核心的信息技术激发了新一轮工业革命，催生了新的产业机会，引领了新一轮人类生活与生产方式变革。二十大报告提出要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。这些新场景、新技术的出现拉近了企业与消费者之间的距离，加快了商业变革的进程。

传统采购作为人类生产和生活的命脉，面临着重大机遇和挑战：需求订单多样化、碎片化趋势提高了供应链效率与成本管理难度；关键元器件“卡脖子”增加了供应稳定性难度；高质量端到端的服务提升了供应链网络协同的难度，传统采购亟待数智化转型。

中国移动作为网信领域的排头兵，积极承担移动信息产业链“链长”使命，进一步聚合产业链、筑强供应链、提升价值链，以“创世界一流企业，做网络强国、数字中国、智慧社会主力军”为目标，以“推进数智化转型，实现高质量发展”为主线，深入应用大数据、云计算、人工智能等技术赋能供应链数智化变革，打造需求驱动、协同共享、数字创新、可持续发展的现代智慧供应链体系，促进发展效率变革、质量变革、动力变革。本文根据中国移动采购数智化转型的实践经验，提出了一种企业采购数智化转型的实现路径，提供了一套合理有效的解决方案。

二、中国移动采购数智化转型目标

采购数智化是一个以客户为中心的平台模型，它能够获取并最大程度地利用不同来源的实时数据，通过需求预测、供需匹配和管理，以提升采购效率、产品质量并最大程度降低合规风险。

中国移动启动了采购数智化转型变革工作，聚焦提升客户体验和创造价值，打造需求驱动、协同共享、数字创新、可持续发展的现代采购体系，力争做到以下三个目标。

1.整合规范全集团采购数据，构建统一标准的数据底座。

2.整合中国移动多套供应链管理系统，形成一套全集团在线化、标准化、自动化的端到端的集中供应链系统。

3.通过新技术赋能，将个人经验和直觉判断的决策模式转变为数据分析使能的决策支持模式。

三、中国移动采购数智化转型路径

（一） 构建统一标准的采购数据底座

数据是数字时代生产要素，只有将数据资源进行标准化及共享，才能最大程度地提升供应链端到端运营效率及水平。

中国移动采购全流程业务涉及多个系统，业务管理逐步趋向标准化和结构化，数据类别及数据定义越来越复杂。数据定义和统计口径缺乏统一标准，导致数据分析结果不准确，进而导致决策结果出现偏差。中国移动充分认识数据标准化的重要性，构建统一的数据底座。将采购核心业务数据进行梳理，按照需求、寻源、执行、供应商、质量、基础主数据等不同管理领域进行分类，规范了2万余个业务数据项、2133个统计指标的名称、来源、口径和规则，形成完整、准确的数据底座。

建设统一数据底座，一方面可以在建设阶段做好数据质量管理、确保跨系统贯通一致；另一方面以数据标准化为基准，进一步推进数据分级分类、数据安全及数据治理等数据管理工作。

（二）打造标准贯通的供应链生产平台

中国移动传统的供应链IT系统烟囱式的两级架构，随着供应环境不断变化、需求碎片化和多样化，会出现响应周期长、重复建设、用户体验差等问题，全集团供应链统筹能力跟不上，不能适应业务发展需要。通过将多套单体系统重构为集中的一套系统，实现全集团供应链统筹管理。

2021年，中国移动启动了供应链业务流程标准化工作，设计重构了7大模块400余个业务流程。对标央企一流及先进省公司经验，数智供应链系统重构了5大核心能力，包括需求电商化、关键信息结构化、集中订单中心、质量闭环管理及统一供应商门户，以及与计划、财务、法律等数百个主要资源系统互联互通，推动全流程系统贯通和数据共享，解决了需求碎片化、供应效率低、协同能力弱等问题，实现供应链端到端全流程覆盖，并向上下游、内外部延伸，发挥协同价值，打造合作共赢的融合产业生态。

在系统架构层面，数智供应链系统采用了“微服务”的总体技术架构，通过将业务能力封装为服务并按场景调用和编排，快速响应业务需求。数智供应链抽象合并出需求计划服务、采购寻源服务、采购执行服务、质量管理服务、供应商管理服务等9个业务微服务和文件服务、接口服务、系统服务等9个基础微服务，支持根据具体的业务需求，进行业务能力的灵活编排。

数智供应链管理系统上线后，应用情况良好，各单位需求满意度、流程管控效率明显提升，系统建设及管理运营成本大幅降低，数智转型、降本增效成果显著。

（三）大数据、人工智能赋能采购数智化

基于采购全流程产生的数据资源，中国移动沉淀数据服务能力，自主研发了供应链大数据分析平台，构建采购大数据中心，通过数据服务开放和应用门户的方式提升经营决策科学性。

1.供应链大数据平台硬件系统架构

根据统一规划和数据测算，供应链大数据分析平台包括50台服务器。所有服务器均为主备、高可用部署，保证数据安全可靠。硬件系统包括ETL服务器、数据接口机、非结构化数据存储和计算服务器、结构化数据存储和计算服务器、管理节点、日志管理服务器和应用部署服务器（见图1）。

2.供应链大数据平台软件系统架构

中国移动供应链大数据分析平台从下到上分为七层，分别为数据源、数据采集、数据存储计算、算法模型、数据模型、数据服务开放及平台应用层（见图2）。

（1）数据源

接入中国移动采购与招标网、供应链管理系统、电商平台、集中化ERP系统、供应商征信系统等。

（2）数据采集

根据不同的业务场景及数据类型，对数据进行批量采集、流式采集、数据接口采集、网络爬虫采集，并结合实际业务校验规则，对数据质量进行校验核查。

（3）数据计算存储

按照数据内容分别采用分布式数据库和分布式文件系统两种方式进行数据存储备份，确保数据安全和高可用性。采用交互式计算引擎、流计算引擎、离线计算引擎满足不同业务场景的数据分析需求。

（4）算法模型

集成丰富的机器学习和自然语言处理算法模型，满足不同场景下对供应链数据的分析挖掘需求，支持对非结构化文件的分析处理。

（5）数据模型

面向供应链经营管理，针对不同业务环节和管理要求，构建了采购经营、物流经营、项目执行、专家评估、供应商评价5大类共千项指标，为经营管理提供量化管理的手段。同时，针对各类业务管理需求，构建了需求预测、产品标准化、企业知识图谱、项目相似度分析、文件相似度检测等数据分析模型，并为上层应用开放模型调用能力，满足不同应用的分析场景。

（6）数据服务开放

从数据开放、能力开放、工具开放三个方面实现数据服务的开放。

数据开放方面可满足集团和省公司对采购经营指标、项目全流程信息、产品潜在供应商等方面的查询检索。

能力开放方面支持电子招标投标系统对围标串标、规避“三重一大”审批等项目合规以及专家履职合规等能力的调用；供应商评价体系可为省公司和各专直单位提供供应商在全集团履约行为全方位评估的能力。

工具开放主要通过数据提取工具、数据分析工具和数据可视化工具的开放，支持用户通过自助服务的方式，运用数据模型进行数据的分析挖掘和指标提取，并可通过拖拉拽的方式对分析结果生成可视化图表。

（7）平台应用

通过研发支持应用动态管理的门户框架，实现门户应用内容的动态配置和多角色的用户权限管理，满足应用的快速集成和服务的灵活上线需求。基于该门户框架，搭建了面向全集团采购条线的供应链大数据门户，承载需求、寻源、执行、物流、供应商、质量、合规、专家八大业务分析场景，展示了需求计划分析、采购寻源分析、采购执行分析、物流分析、供应商分析等20余个应用主题。

3.基于大数据、人工智能的采购典型智能应用场景

（1）采购需求预测能力

需求预测是影响企业竞争力的一项重要能力，是部分产品运营从推动式供应链向拉动式供应链转型的重要尝试。

大数据平台基于采集到的全量需求相关数据，包括立项数据、投资数据、订单数据、领用数据和供应商交付数据等，通过因子筛选、数据清洗、建模等步骤进行需求预测。通过筛选部分稳定因素构建采购需求预测模型，该模型采用时间序列分析算法和深度学习技术挖掘产品需求变化的长期规律和季节性规律，对未来一定周期内的采购需求进行预测，形成供应链“蓄水池”，解决一定周期内供需失衡的问题。需求预测模型随着时间和数据量的不断丰富，通过自主学习能力，不断提升需求预测精准度。

目前供应链大数据平台已为40余种通用配套类产品开展逐月需求预测，通过算法自学习，各产品年度预测量偏差均控制在20%以内，为寻源采购需求决策提供有力支撑。

（2）采购寻源共享能力

通过构建采购寻源共享能力，方便企业内不同单位快速准确定位到其他单位同类项目，并进行多维分析，为项目寻源提供更多统计数据的参考。

大数据平台基于项目信息、评审信息、供应商信息等数据要素，将寻源阶段各环节关键数据信息进行深层次对比分析，实现了项目、评审、供应商等多类信息的统计分析，如各种采购方式的总预算金额、总中标金额、平均降幅、评分比例、资格要求、相关供应商的中标、应答、报名次数等。

寻源共享能力为预算成本估算与对比、寻源方案优化、市场供应商定位与寻源、新技术研究及复用、中国移动参股企业宣传等工作提供基础数据与对比分析能力，采购项目的采购方案构思、同类项目信息查询、供应商定位及信息查询等工作耗时缩减50％，达到降本增效、供应链价值协同、数智赋能的效果。

（3）疑似围标串标分析能力

对供应商投标信息开展多维度智能核查，甄别是否存在疑似围标串标行为，有效防范供应商围标串标，为保障供应链生态健康、杜绝利益输送等腐败风险提供有力支撑。

大数据平台按照招标投标法规中相关规定要求，结合采购工作中发现的典型案例，引入大数据分析、自然语言处理等技术，对供应商投标文件相似性、报价相似性、投标厂商关联情况、投标终端MAC地址/硬盘序列号等信息流开展多维度智能检查，甄别是否存在疑似围标串标行为，并向评审委员会出具风险分析报告。

目前中国移动已对全量竞争性采购项目开展围标串标风险分析，通过自动化核查，拦截疑似项目上万起，涉及供应商2000余家，效率提升50%，大幅缩短评标委员会人工核查时间，并且确保了核查信息的全面性。上线至今已拦截围标串标行为数千起，有效遏制串通投标行为，为供应链健康发展保驾护航。

（4）智慧合规核查能力

对采购文件内容、实施操作、签约执行等环节的关键信息进行多维度智能核查，甄别是否存在不合法、不合规的要求及行为，避免采购人员有意或无意遗漏风险管控点位，影响市场公平竞争，甚至产生腐败问题。

大数据平台按照国家、行业主管部门法律法规及企业内部规章制度等的要求、结合日常运营、内外部检查中发现的典型案例，引入大数据分析、自然语言处理等技术，甄别采购文件、采购流程中是否存在合规风险，提供风险提示报告。核查维度内容包括：①文件内容的核查：资格条件中是否存在不合理的排斥限制类要求，如不合理的资质证书、业绩、奖项、培训要求等；评分办法是否存在不合规的加分条件，如业绩加分、合作年限等。②决策、实施操作是否合规：如决策层级、操作时限是否合规；是否超预算采购；是否应招未招等。③合同签约执行是否合规：如合同是否倒签、是否未按中标价格签约、合同是否超额超期执行等。

目前智慧合规能力已支持采购文件和采购流程中38个风险点位的排查，上线以来已支撑采购人员在发出采购文件前开展自助检查数万次，采购结束后的项目全面体检20余万次，为采购招标合法依规开展提供了坚实保障。

四、结语

中国移动采购实现数字化、数智化以后，需求准确率提升至95%，产业链库存下降15.6%，供应效率提升27%，供应链合规风险发现效率提升50%。在这个过程中，中国移动采购也从被动响应转变为主动服务，从“招标采购”向 “供应链管理”、从“交易型采购”向“战略生态构建”、从“集中管控”向“价值提升”、从“职能驱动”向“数智创新”的转型成为中国移动采购核心竞争力。面向未来，采购的数字化转型不应止步于数字化、数智化，应与供应链结合，探索发展整个产业链绿色采购的可持续发展。

来源：中国采购与招标网