用户画像技术在军队招投标审计中的应用探析.pdf
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1、第 51 卷收稿日期:2022年11月8日,修回日期:2022年12月3日基金项目:重庆市科研创新项目(编号:CYS22755)资助。作者简介:陈雄智,男,教授,博士生导师,研究方向:军队审计。陈红,女,硕士研究生,研究方向:军队审计。胡文政,男,硕士研究生,研究方向:军队审计。1引言坚持科技强军1、科技强审2是确保军费精准投向投量,促进战斗力生成的首要抓手。当前军队采购频繁,围标串标等合谋行为时有发生,导致军费使用效益降低,且合谋手段复杂隐蔽,进一步增加了审计监督难度。因此,如何快速识别合谋疑点,精准定位审计线索,是提升军队招投标审计质效的关键。以往研究成果中不乏对招投标合谋行为审计的理论研
2、究36,但采用科学计量的方法进行综合分析的较少,结合信息技术手段解决合谋问题的更少,用科技引擎审计工作是当务之急7。用户画像通常结合现代信息技术将用户数据“标签化”,形成用户画像技术在军队招投标审计中的应用探析陈雄智陈红胡文政(陆军勤务学院重庆401331)摘要军队采购频繁,招投标成为了违纪违法的高发阶段,存在围标、串标等诸多合谋行为,合谋手段日渐复杂隐蔽,大大增加了审计机构的监督难度。如何快速发现审计线索,精准定位可疑合谋行为,成为了制约军队招投标审计发展的实践难题。对此,论文以2020-2023年军内外招投标合谋典型案例数据为样本,基于科学计量理论和用户画像原理,借助工具SPSS和Pyth
3、on构建了招投标合谋画像,建立了审计数据分析模型,实现了画像可视化,并通过案例验证了该模型科学有效,达到了快速识别合谋疑点,主动定位审计线索的审计目标,为军队招投标审计提供辅助的实践目标,探索出了一条既高效又具可操作性的军队招投标审计新路。关键词用户画像;招投标审计;合谋行为中图分类号F239DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2023.05.041Analysis on the Application of User Portrait Technology in MilitaryBidding AuditCHEN XiongzhiCHEN HongHU Wenzheng
4、(Army Logistics University,Chongqing401331)AbstractWith the increasing frequency of military procurement activities,the bidding stage has become a frequent stage ofviolations of discipline and law.There are many collusion behaviors such as bidding,collusion means increasingly complex and hidden,whic
5、h greatly increases the supervision difficulty of audit institutions.How to quickly discover audit clues and accurately locatesuspicious collusion behavior has become a practical problem restricting the development of military bidding audit.To this end,thispaper takes the data of typical cases of bi
6、dding collusion within and outside the military during 2020-2023 as samples.Based on thetheory of scientometric and the principle of user portrait,this paper constructs the bidding collusion portrait with the help of SPSSand Python,establishes the analysis model of audit data,realizes the visualizat
7、ion of the portrait,and verifies the scientific effectiveness of this model through the case.It achieves the practical goal of quickly identifying suspected points of collusion,proactivelylocates audit targets of audit clues,and provides assistance for military tendering and bidding audit,and explor
8、es a new way of military tendering and bidding audit that is both efficient and operable.Key Wordsuser portrait,audit of tendering and bidding,act of collusionClass NumberF239总第 403 期2023 年第 5 期计算机与数字工程Computer&Digital EngineeringVol.51 No.512102023 年第 5 期计算机与数字工程用户模型,由虚拟转向实体,从而提供针对性的服务8,可有效解决理论到实践的
9、问题,其高效精准的特点可弥补传统招投标审计的不足。在画像过程中,统计分析软件SPSS、编程软件Python功能强大,能够科学处理样本数据和画像可视化分析,在各行各业得到了广泛应用912。鉴于此,本文基于文献计量法和问卷调查法,以2020-2023年典型横向合谋案例为研究样本,构建了合谋特征行为集;结合SPSS信度效度分析法、KMO和Bartlett球形检验法筛选特征行为并标签化;采用最大方差旋转法聚类分析标签,构建了合谋画像;通过画像确定了招投标审计重点,利用Python编程建立了审计数据分析模型,调用Wordcloud实现了画像可视化;并通过案例验证了该模型科学有效,达到了快速识别合谋疑点,
10、主动定位审计线索的实践目标,有效解决了招投标审计中各类合谋杂症,提高了军队审计质效。2用户画像技术在军队招投标合谋行为审计中的应用路径2.1招投标合谋行为分析与标签化2.1.1合谋行为分析1)数据采集为最大限度还原招投标合谋画像,确保数据真实可靠,本文数据均源自公开传媒13。时间设定为2020-2023 年,检索“招投标”“合谋”关键词,在CNKI查询到相关期刊论文 352篇;在中国裁判文书网检索到已立案的法院卷宗文本135份;在政府采购网查询到189条 政府采购严重违法失信行为记录名单;统计汇总以上数据,共计676条。2)特征行为筛选筛选出横向合谋数据200条,并分类统计具体行为,整理出特征
11、行为集26条,见表1。表1横向合谋特征行为汇总表序号12345678910111213特征行为不同投标人报价呈规律性变化或基本相同不同投标人数项子清单中分项报价异常一致中标人与第二中标候选人报价之间的差异明显高于第二候选人与第三候选人差价14中标价与招标控制价之间的比率明显不符合正态分布特征不同投标人的投标文件由同一单位、同一人或电脑编制不同投标人的投标保证金由同一账户资金缴纳投标文件商务编制计价锁号一致不同投标人投标文件中售后服务承诺表述异常相仿多家投标人投标文件的暗标中,封面加盖同一单位公章不同投标文件签名笔迹相似15不同投标文件技术方案高度雷同投标人挂靠多家有资质公司进行围标,串通投标报
12、价投标人长期“组队”参加投标序号14151617181920212223242526特征行为第一中标候选人无正当理由放弃中标第一中标候选人无正当理由拒绝与招标人签合同投标截止前多家放弃投标且无正当理由投标人多次报名并购买招标文件却不参加开标(3次以上)频繁参加投标,但几乎不中标某一个投标人中标率远远超出平均量化值(中标率)不同投标单位具有相同的项目负责人或技术人员不同投标单位具有同一法人或持股人16投标人之间存在亲属关系,或有共同认识人不同投标单位频繁参与同一项目投标长期挂靠者给予被挂靠者“年费”投标人之间约定,给予未中标的投标人以费用补偿参加投标活动的人员不能提供其正有效证明2.1.2合谋行
13、为用户标签建立1)特征行为标签筛选利用李克特5分量制设计问卷,累计发放600份,收回564份,有效问卷513份,使用SPSS信度效度分析测量问卷的可靠性和合理性。问卷综合信度为 0.837(表 2),说明问卷设计合理,数据可靠。由表 3 可知,特征行为 Cronbachs Alpha 值处在0.4490.688之间,平均相关系数为0.568(0.5),说明特征行为之间具有较强相关性。在表4中,第4、13、23项特征行为的系数值(0.334/0.299/0.239)远小于综合Cronbachs Alpha值(0.837),说明删除该行为后,综合 Cronbachs Alpha 值提高,可信度上升
14、,因此将这3项特征行为去除。表2综合Cronbachs Alpha系数表变量特征行为Cronbachs Alpha值0.837项目总数262)特征标签体系建立剔除第 4、13、23 项后,得到 23 条合谋特征行为,凝练相近特征行为,建立特征标签体系20条,见表5。1211第 51 卷表3特征行为Cronbachs Alpha系数表序号123456789相关系数0.5450.4490.6800.5560.5760.6870.4620.5870.478序号101112131415161718相关系数0.6720.6880.6810.4650.5880.4720.5400.4510.686序号19
15、20212223242526相关系数0.6860.6820.5860.4780.6780.6820.6750.469表4相关系数表序号123456789系数0.8340.8290.8310.3340.8360.8490.8370.8350.830序号101112131415161718系数0.8280.8320.8340.2990.8190.8300.8230.8260.829序号1920212223242526系数0.8260.8440.8360.8250.2390.8430.8270.818表5特征行为标签表序号12345678910特征标签总报价趋同分项报价趋同哄抬报价MAC一致同一缴纳
16、账号售后服务承诺相似公章一致公章一致笔迹相似技术方案重合序号11121314151617181920特征标签中标率异常第一候选人弃标拒签合同多家弃标开标次数异常身份不符身份重合关系介绍酬谢挂靠2.2招投标合谋行为用户画像2.2.1特征标签因子分析对20个特征标签降维,并进行KMO和Bartlett球形检验,以检验样本数据是否适合做因子分析(表6)。表6KMO和Bartlett球形检验KMO取样适切性量数巴特利特球形度检验近似卡方自由度显著性.763217.899212.009从检验结果来看,KMO 统计量值为 0.763(0.5),Bartlett显著性为0.009(1.3 倍最低报价”的项目
17、。筛查结果:若投标单位一致抬高或压低报价,审计线索为“哄抬报价”以“MAC地址”为例:1.提取各投标单位信息表中“MAC”一栏;2.比对“MAC”是否相同。筛查结果:不同投标单位的电子投标文件来自同一台电脑,审计线索为“MAC一致”以“中标率异常”为例:1.提取各投标单位信息表中“中标率”一栏;2.筛选“中标率90%or中标率 mi*1.3:#self.cloud.append(报价异常)self.cloud.append(哄抬报价)1213第 51 卷print(f 中标价:maxPri ,最低价:mi )if _name_=_main_:path=A:0_devP-ProjPartTime
18、WorkSCU数据库数据库投标单位信息汇总表(项目编号关联)file=A:0_devP-ProjPartTimeWorkSCU数据库数据库中标候选人相关信息表.xlsxt=T()t.load(path,file)t.run()t.show()pass2.4模型可视化运行审计模型程序,调用 Python 中的 Wordcloud软件包对合谋画像绘制标签云,以直观展现审计模型分析出的可疑线索,方便审计人员一目了然知悉合谋疑点。其中,最大字体为 4 类合谋画像,较小字体为具体合谋行为。当出现任意画像,则说明投标人存在至少一种合谋,审计人员可根据画像提供的线索为切入点,开展下一步审计工作,见图25。图
19、2画像1-报价异常图3画像2-资料雷同图4画像3-人员关系异常图5画像4-违规弃标3用户画像技术在军队招投标合谋行为审计中的应用实证笔者以某审计中心开展的陆军某部营区综合整修决策咨询项目为例进行验证。收集该项目相关资料,构建模型所需“四表”,输入模型后运行。根据运行结果(图67),可直接锁定四个可疑点:一是哄抬报价,“中地”的中标价(236200元)与“晟远”的最低投标报价(16600元)差距过大,远超1.3倍,报价可能高于市场价;二是MAC地址相同,“智诚”和“金罗盘”拟制的投标文件很可能来自同一设备;三是中标率异常,“智诚”和“金罗盘”中标率极低,趋近于0,符合“专业陪标户”特征,而中标单
20、位“中地”极高,几乎每投必中,符合围标特征;四是“智诚”和“金罗盘”存在相同法人,企业关系可能异常。根据模型提供线索,审计人员快速展开下步调查。由于“MAC地址相同”符合 中华人民共和国招标投标法实施条例 第四十条第(一)项“不同投标人的投标文件由同一单位或个人编制的,视为投标人串通投标行为”,可初步判定“智诚”和“金罗盘”合谋围标,相同法人和中标率异常为该断定提供了辅助依据;重新按招标方的需求计算价格,发现本标市场价均低于18000元,说明中标人“中地”有意抬高报价;通过“天眼查”查询企业关系,发现“智诚”为“金罗盘”分支机构;以上证据证实了“智诚、金罗盘、中地”三方合谋围标;进一步审查,发
21、现三方为专业围标团队,通过抬高报价围标,为中标户“中地”提供利润空间,非法谋利120万元;证据确凿,审计人员依法移交相关部门处理,及时挽回了军费损失。通过运用本模型,能够快速发现招投标合谋疑点,精准定位审计线索,辅助审计人员确定审计重点,此案例验证了模型的科学性和实用性。图6运行结果图7可视化结果陈雄智等:用户画像技术在军队招投标审计中的应用探析12142023 年第 5 期计算机与数字工程4结语本文将用户画像技术引用到军队招投标合谋行为审计中,通过SPSS信度效度分析将同类型的合谋特征“标签化”,应用最大方差旋转法构建了横向合谋的四类画像,编写Python语句建立了审计数据分析模型以识别合谋
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