　　在采購活動中，評審專家以及評審過程管理已逐步成為流程外風險管控的重要環(huán)節(jié)，評審專家隊伍的規(guī)范化、數(shù)字化和智能化管理成為當前迫切需求?！　?/p>

　　“評標質(zhì)量動態(tài)評價模型”的三大模塊

　　鄭州信源自主創(chuàng)新的“評標質(zhì)量動態(tài)評價模型”，建立了一套體系化、數(shù)智化的專家管理體系，利用系統(tǒng)管控替代人工管理。目前，評標質(zhì)量動態(tài)評價模型系統(tǒng)已實現(xiàn)以下3個模塊成果：包括評分偏離度預(yù)警、專家大數(shù)據(jù)畫像、專家智能抽取?！　?/div>

　　評分偏離度預(yù)警詳細介紹可點擊查看：信源信息揭秘“評標質(zhì)量模型”核心一：評分偏離度預(yù)警，本篇我們詳細介紹專家大數(shù)據(jù)畫像、專家智能抽取的內(nèi)容?！　?/div>

　　專家大數(shù)據(jù)畫像　　

　　1、為評審專家打上“標簽”　　

　　在為專家建立畫像模型之前，系統(tǒng)會針對專家的行為狀態(tài)，進行標簽標注。比如評審專家有缺席，就會在出勤率的標簽中進行標記；評審專家有違規(guī)行為，就會在違規(guī)狀態(tài)的標簽中進行標記。多維度的標簽為建立專家畫像模型提供可靠依據(jù)?！?/div>

　　2、建立多維度的專家畫像模型　　

　　評審專家畫像模型需要從多個維度來進行評判，建立專家的個人信息畫像：如年齡、行業(yè)、專業(yè)、是否在職、當選評審組長率等指標進行刻畫；建立專家的評審行為的畫像指標：出勤率、評審態(tài)度、評審能力、異常行為、違法行為、專家評審偏好等指標對專家的評審行為進行刻畫；多維度的融合分析，畫像模型分析結(jié)果更加具備客觀性和科學性。　　

　　3、使用大數(shù)據(jù)算法掌握專家表現(xiàn)　　

　　使用大數(shù)據(jù)分析法研究和分析專家的專業(yè)水平、價值水平、成長水平、信用水平、評審質(zhì)量、行為表現(xiàn)等方面，最終輸出專家的精準畫像。