围标串标是招投标领域的沉疴顽疾，陪标专业户的存在不仅扰乱市场公平秩序，更造成公共资源浪费。依托大数据与人工智能技术构建的异常投标行为分析模型，正成为破解这一难题的关键抓手。广州推出的异常投标行为分析模型，便以精准识别能力为市场祛瘀除垢，为AI赋能招投标监管提供了实践范本。

AI识别围标串标的核心逻辑，在于穿透表象捕捉行为关联。广州模型依托海量招投标历史数据训练，构建起多维度分析体系。从投标主体关联维度，精准识别同一实际控制人控制的多家陪标企业，破解马甲公司隐身难题；从投标文件特征维度，通过文本相似度比对，捕捉报价组成、技术方案等核心内容的高度趋同性，揪出复制粘贴式串标痕迹；从报价规律维度，运用算法分析报价偏离度、梯度分布等异常特征，锁定刻意抬高或压低报价的协同行为。

相较于传统人工监管的滞后性与局限性，AI模型实现了监管效能的质的飞跃。广州模型通过实时监测招投标全流程，可在投标阶段主动预警异常线索，将监管关口前移，改变了以往事后查处的被动局面。这一技术赋能，不仅大幅降低监管成本，更让陪标专业户无处遁形，有效净化了招投标市场生态。随着技术迭代升级，AI将在招投标监管中发挥更重要作用，为构建公平竞争的市场环境筑牢技术防线。

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