CN114997842A - 一种数字化采购数据智能评审方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字化采购数据智能评审方法及***，包括：步骤S1、基于采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，基于参考指标信息生成第一指标评价表；步骤S2、确定每个参考指标信息所对应的多个指标信息区间段，在第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段，得到第二指标评价表；步骤S3、在第二指标评价表中建立与每个指标信息区间段对应的量化指标值，得到第三指标评价表；步骤S4、根据指标信息区间段、量化指标值，生成相应参考指标信息的计算函数，基于计算函数、第三指标评价表生成相对应的智能化计算表；步骤S5、对历史供应商或新增供应商的当前指标数据进行智能评审，得到当前评审结果。

Description

一种数字化采购数据智能评审方法及***

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数字化采购数据智能评审方法及***。

背景技术

在企业的生产经营过程中，需要对外采购相应的生产、生活产品，在现有的采购过程中，都是根据相应专家人为的辅助挑选适宜的供应商，但是该种方式使得在供应商的选择过程中，人为主观臆断性较强，无法进行客观的供应商的选取。

一般情况下，每个供应商的情况都是较为复杂的，所以需要从多个维度考虑供应商是否为适宜的供应商，当前的技术方案中，还无法根据实际需求自动对供应商的多维度指标进行采集，并进行指标量化值区间的划分，导致供应商的评审智能化较低、效率低下。

发明内容

本发明克服现有技术的缺点，提供一种数字化采购数据智能评审方法及***，能够根据实际需求自动对供应商的多维度指标进行采集，并进行指标量化值区间的划分，使多个供应商的评审智能化较高、效率较高。

为了解决以上技术问题，本发明的技术方案如下：

本发明实施例提供一种数字化采购数据智能评审方法，包括：

步骤S1、接收采购商输入的采购需求信息和参考指标信息，基于所述采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，基于所述参考指标信息生成第一指标评价表，所述第一指标评价表中具有多个与参考指标信息对应的指标名称栏目；

步骤S2、根据多个历史供应商的参考指标信息对应的实际指标值进行计算，确定每个参考指标信息所对应的多个指标信息区间段，在所述第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段，得到第二指标评价表；

步骤S3、根据每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，确定每个参考指标信息的每个指标信息区间段对应的量化指标值，在所述第二指标评价表中建立与每个指标信息区间段对应的量化指标值，得到第三指标评价表；

步骤S4、若判断接收到表格智能化请求，则根据每个参考指标信息所对应的指标信息区间段、量化指标值，生成相应参考指标信息的计算函数，基于所述计算函数、第三指标评价表生成相对应的智能化计算表；

步骤S5、根据所述第三指标评价表或智能化计算表，对历史供应商或新增供应商的当前指标数据进行智能评审，得到当前评审结果。

进一步的，步骤S1包括：

根据所述采购需求信息确定至少一个采购产品，根据所述采购产品获取与所述采购产品相关联的多个历史供应商，每个历史供应商具有对应的至少一个采购产品；

基于采购产品、当前供应商的供应商名称在初始指标评价表的表头区域处生成表头信息；

根据所有的参考指标信息在初始指标评价表的栏目区域处，得到每个参考指标信息对应的指标名称栏目，生成第一指标评价表。

进一步的，步骤S2包括：

获取多个历史供应商在任意一个参考指标信息维度所对应的实际指标值，提取多个实际指标值中的最大指标值和最小指标值；

根据所述最大指标值和最小指标值生成相对应的第一指标区间，根据所述历史供应商的数量将所述第一指标区间分为多个第一类型的指标信息区间段；

根据所述最大指标值、预设最大值生成最大补全区间，根据所述最小指标值、预设最小值生成最小补全区间，将所述最大补全区间和最小补全区间作为第二类型的指标信息区间段；

对所述第一类型的指标信息区间段、第二类型的指标信息区间段进行汇总，在第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段。

进一步的，所述根据所述最大指标值和最小指标值生成相对应的第一指标区间，根据所述历史供应商的数量将所述第一指标区间分为多个第一类型的指标信息区间段，包括：

对所述第一指标区间进行一次的二等分处理得到多个指标子区间，统计每个指标子区间内历史供应商的数量；

若判断至少一个指标子区间内历史供应商的数量大于划分中止数量，则再次对所有的指标子区间分别进行二等分处理，得到多个二次二等分处理的指标子区间；

在判断达到中止等分处理条件后，停止对所有的指标子区间进行二等分处理，将每个指标子区间作为一个第一类型的指标信息区间段。

进一步的，所述在判断达到中止等分处理条件后，停止对所有的指标子区间进行二等分处理，将每个指标子区间作为一个第一类型的指标信息区间段，包括：

若判断所有指标子区间内历史供应商的数量分别小于等于划分中止数量，则判断达到中止等分处理条件；或

若判断对指标子区间进行二等分的次数大于等于第一预设次数，则判断达到中止等分处理条件。

进一步的，步骤S3包括：

根据用户输入的满分评审值、每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，得到每个参考指标信息所对应的指标满分值；

根据所述指标满分值、第一类型的指标信息区间段的数量进行计算，得到每两个相邻的指标信息区间段之间的指标评审差值，通过以下公式计算指标评审差值，

其中，

为第

个参考指标信息的指标评审差值，

为指标满分值，

为第

个参考指标信息所对应的参考权重，x为参考指标信息的指标信息区间段的数量；

将所述最小补全区间与数值0对应设置、最大补全区间与指标满分值对应设置，以所述最小补全区间开始依次递增所述指标评审差值，得到每个指标信息区间段对应的量化指标值。

进一步的，步骤S4包括：

调取初始化的计算函数，所述计算函数包括输入配置接口和输出配置接口；

通过输入配置接口对计算函数的输入进行配置，将每个指标信息区间段的区间最大值和区间最小值作为计算函数的输入区间；

通过输出配置接口对计算函数的输出进行配置，将指标信息区间段的量化指标值作为计算函数的输出值；

每个指标名称栏目分别对应指标输入栏目和量化指标栏目，所述计算函数用于对指标输入栏目进行监测，根据指标输入栏目的输入指标值确定相对应的量化指标值，并将所述量化指标值填入至量化指标栏目；

对第三指标评价表中的指标信息区间段和量化指标值进行删除处理，根据处理后的第三指标评价表、配置后的计算函数生成智能化计算表。

进一步的，还包括：

若判断接收到加密请求数据，则根据所述加密请求数据确定待加密的参考指标信息，建立与所述参考指标信息对应的信息存储单元，在所述信息存储单元中创建第一槽位和第二槽位；

在判断待加密的参考指标信息对应的指标输入栏目填写输入指标值后，获取输入指标值和对应的量化指标值，将所述输入指标值和量化指标值分别填入至第一槽位和第二槽位，对所述信息存储单元进行加密处理；

在判断信息存储单元进行加密处理后，将智能化计算表中相应输入指标值和量化指标值按照预设字符显示。

进一步的，所述在判断待加密的参考指标信息对应的指标输入栏目填写输入指标值后，获取输入指标值和对应的量化指标值，将所述输入指标值和量化指标值分别填入至第一槽位和第二槽位，对所述信息存储单元进行加密处理，包括：

对每个智能化计算表中的表头信息进行字符化处理得到相应的表头字符串，根据所述表头字符串进行哈希计算得到自动生成的自动子密钥；

接收主动配置的配置子密钥，将所述自动子密钥和配置子密钥进行组装得到所述智能化计算表的加密密钥；

在判断信息存储单元内的第一槽位和第二槽位填充输入指标值和量化指标值、且接收到确认加密信息后，基于所述加密密钥对相应的信息存储单元进行加密处理；

统计已加密的信息存储单元生成解密对应表，所述解密对应表中具有所有被加密的信息存储单元。

进一步的，还包括：

为所述解密对应表配置相应的解密逻辑；

所述解密逻辑为在接收到加密密钥后，调取解密对应表所有信息存储单元内的输入指标值和量化指标值，将输入指标值填写至相应的指标输入栏目，将量化指标值填写至相应的量化指标栏目。

进一步的，步骤S5包括：

获取历史供应商或新增供应商的当前指标数据在每个参考指标信息所对应的实际指标值，将所述实际指标值输入至相应的第三指标评价表或智能化计算表中；

基于所述第三指标评价表或智能化计算表对实际指标值进行量化计算，得到每个参考指标信息所对应的量化指标值；

对所有的参考指标信息所对应的量化指标值进行计算，得到相应历史供应商或新增供应商的当前评审结果。

本发明实施例提供一种数字化采购数据智能评审***，包括：

接收模块，用于接收采购商输入的采购需求信息和参考指标信息，基于所述采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，基于所述参考指标信息生成第一指标评价表，所述第一指标评价表中具有多个与参考指标信息对应的指标名称栏目；

建立模块，用于根据多个历史供应商的参考指标信息对应的实际指标值进行计算，确定每个参考指标信息所对应的多个指标信息区间段，在所述第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段，得到第二指标评价表；

计算模块，用于根据每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，确定每个参考指标信息的每个指标信息区间段对应的量化指标值，在所述第二指标评价表中建立与每个指标信息区间段对应的量化指标值，得到第三指标评价表；

生成模块，用于若判断接收到表格智能化请求，则根据每个参考指标信息所对应的指标信息区间段、量化指标值，生成相应参考指标信息的计算函数，基于所述计算函数、第三指标评价表生成相对应的智能化计算表；

评审模块，用于根据所述第三指标评价表或智能化计算表，对历史供应商或新增供应商的当前指标数据进行智能评审，得到当前评审结果。

本发明的有益效果是：

（1）本发明的数字化采购数据智能评审方法及***，能够根据采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，并结合历史供应商的参考指标信息的实际指标值进行计算，确定相应参考指标信息所对应的指标信息区间段，使得本发明能够根据每个参考指标信息的数量级的不同，合理的确定相对应的指标信息区间段。在得到指标信息区间段后，本发明可以根据参考指标信息的参考权重、指标信息区间段的数量进行综合计算，得到每个指标信息区间段所对应的量化指标值，该种方式使得本发明能够对每个参考指标信息的每个指标信息区间段合理分配相应的量化指标值，使得智能评审的结果更加符合用户的实际需求，量化指标的数值大小具有一定的倾向性。并且，本发明会自动生成相应的计算函数，将计算函数和第三指标评价表进行融合得到智能化计算表，使得本发明能够根据智能化计算表在采集相应的实际指标值后，能够进行自动的计算，得到相应历史供应商或新增供应商的评审结果，具有自动化、效率高的优势。

（2）本发明为了合理的划分指标子区间，会持续对第一指标区间进行二等分处理，并且在达到指标子区间内历史供应商的数量分别小于等于划分中止数量，或指标子区间进行二等分的次数大于等于第一预设次数停止，使得本发明能够根据历史供应商的实际指标值的聚集情况对指标子区间进行持续的划分，进而保障所有的历史供应商在某一个参考指标信息的维度下，进行差异化的指标量化，进而保障所有的供应商在基于指标子区间进行量化处理时，能够确定指标子区间适宜的数值量级，使得多个供应商在某个维度的参考指标信息之下能够进行差异化的区分。

（3）本发明会根据指标信息区间段和量化指标值的对应关系，进行计算函数的配置，并且结合计算函数对智能化计算表中的实际指标值进行自动化的量化处理，并且智能化计算表中不会具有指标信息区间段和量化指标值的对应关系信息，使得在评审过程中，可以对评审的算法进行相应的隐藏。本发明可以根据实际使用场景的不同，通过第三指标评价表或智能化计算表进行计算，使得在需要出示计算算法或不出示计算算法的应用场景都能够实现，自动计算场景时也结合计算函数进行自动的计算。

（4）本发明会根据实际的加密需求，建立与参考指标信息对应的信息存储单元，并且通过信息存储单元内的第一槽位和第二槽位分别对相应的输入指标值和量化指标值进行加密存储，在进行加密的过程中，本发明会根据每个智能化计算表的表头信息生成相应的自动子密钥，该种方式能够保障所有的智能化计算表都具有不同的密钥。为了避免采购商根据自动子密钥作弊，本发明会根据配置子密钥和自动子密钥进行组装得到加密密钥，使得只有通过供应商发送相应的加密密钥后，被隐藏的输入指标值和量化指标值才会被智能化计算表显示。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明提供的数字化采购数据智能评审方法的流程示意图；

图2为第一指标评价表的示意图；

图3为第二指标评价表的示意图；

图4为第三指标评价表的第一种实施方式的示意图；

图5为第三指标评价表的第二种实施方式的示意图；

图6为智能化计算表的示意图；

图7为本发明提供的数字化采购数据智能评审***的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施方式并结合附图，对本发明作出进一步详细的说明。

本发明提供了一种数字化采购数据智能评审方法，如图1所示，包括：

步骤S1、接收采购商输入的采购需求信息和参考指标信息，基于所述采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，基于所述参考指标信息生成第一指标评价表，所述第一指标评价表中具有多个与参考指标信息对应的指标名称栏目。本发明会首先得到采购商所输入的采购需求信息和参考指标信息，采购需求信息例如采购电力设备、采购知识产权服务等等，参考指标信息例如公司注册资本、公司人员人数、产品报价等等。本发明首先会根据采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，可以这样理解，公司在生产经营活动中，会具有预先录入的历史供应商，一般来说，在确定一个供应商之前，至少都会对多个供应商进行询价（多方问价）。先前提供过供应服务的供应商、询价过的供应商都可以看作是历史供应商。本发明会根据参考指标信息生成第一指标评价表，例如参考指标信息分别包括公司注册资本、公司人员人数、产品报价，则此时的第一指标评价表则会具有与公司注册资本、公司人员人数、产品报价对应的栏目。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，步骤S1包括：

根据所述采购需求信息确定至少一个采购产品，根据所述采购产品获取与所述采购产品相关联的多个历史供应商，每个历史供应商具有对应的至少一个采购产品。采购产品例如变压器，本发明可以确定与变压器对应的、关联的历史供应商，即相应的历史供应商能够提供相应的采购产品。

基于采购产品、当前供应商的供应商名称在初始指标评价表的表头区域处生成表头信息。本发明会根据当时时刻被评价的当前供应商的供应商名称、采购产品得到相对应的表头信息。例如供应商名称为公司A，采购产品为变压器，则此时的表头信息可以是“公司A的变压器供应评审表”。

根据所有的参考指标信息在初始指标评价表的栏目区域处，得到每个参考指标信息对应的指标名称栏目，生成第一指标评价表。本发明调取相对应的初始指标评价表，初始指标评价表会至少包括表头区域和栏目区域，初始指标评价表的栏目区域内并没有任何的参考指标信息，本发明会根据所有的参考指标信息，在初始指标评价表的栏目区域处得到每个参考指标信息对应的指标名称栏目，此时指标名称栏目会包括参考指标信息，例如公司注册资本、公司人员人数、产品报价等等，如图2所示。

步骤S2、预先设置的智能评审模型根据多个历史供应商的参考指标信息对应的实际指标值进行计算，确定每个参考指标信息所对应的多个指标信息区间段，在所述第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段，得到第二指标评价表。本发明会预先设置智能评审模型，此时的智能评审模型会结合实际指标值进行计算，进而得到参考指标信息所对应的多个指标信息区间段。此时的实际指标值为历史供应商的历史的实际指标值。

可以这样理解，不同的参考指标信息或具有不同的指标信息区间段。以参考指标信息为公司注册资本为例，此时的指标信息区间段可以是0至250万，250万至500万，500万至750万等等。一般来说，每个指标信息区间段的最小值会包括其本值，最大值不会包括本值。即指标信息区间段为0至250万即为大于等于0、小于250万。

本发明会在第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段，得到第二指标评价表，如图3所示。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，步骤S2包括：

获取多个历史供应商在任意一个参考指标信息维度所对应的实际指标值，提取多个实际指标值中的最大指标值和最小指标值。本发明会统计所有的历史供应商的实际指标值，并提取其中的最大指标值和最小指标值。例如最大指标值的注册资本为1000万，最小指标值的注册资本为100万。

根据所述最大指标值和最小指标值生成相对应的第一指标区间，根据所述历史供应商的数量将所述第一指标区间分为多个第一类型的指标信息区间段。本发明会根据最大指标值和最小指标值生成相对应的第一指标区间，此时的第一指标区间即为100万至900万，可以这样理解，此时的所有的历史供应商的注册资本分别在第一指标区间内，本发明会根据历史供应商的数量将所述第一指标区间分为多个第一类型的指标信息区间段，指标信息区间段例如100万至500万、500万至900万。

根据所述最大指标值、预设最大值生成最大补全区间，根据所述最小指标值、预设最小值生成最小补全区间，将所述最大补全区间和最小补全区间作为第二类型的指标信息区间段。本发明会根据最大指标值、预设最大值生成最大补全区间，例如预设最大值为无穷，则此时的最大补全区间即为900万至无穷。本发明会根据最小指标值、预设最小值生成最小补全区间，例如预设最小值为0，则此时的最小补全区间即为0至100万。

对所述第一类型的指标信息区间段、第二类型的指标信息区间段进行汇总，在第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段。本发明会对第一类型的指标信息区间段、第二类型的指标信息区间段进行汇总，得到最终的多个指标信息区间段。即此时的指标信息区间段即可能是0至100万、100万至500万、500万至900万、900万至无穷。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，所述根据所述最大指标值和最小指标值生成相对应的第一指标区间，根据所述历史供应商的数量将所述第一指标区间分为多个第一类型的指标信息区间段，包括：

对所述第一指标区间进行一次的二等分处理得到多个指标子区间，统计每个指标子区间内历史供应商的数量。本发明首先会对第一指标区间进行一次的二等分处理，以第一指标区间为100万至900万为例，此时的二等分处理得到多个指标子区间即为2个，第1个为100万至500万，第2为500万至900万。

若判断至少一个指标子区间内历史供应商的数量大于划分中止数量，则再次对所有的指标子区间分别进行二等分处理，得到多个二次二等分处理的指标子区间。在某一个指标子区间内历史供应商的数量大于划分中止数量时，则证明相应指标子区间内的供应商的数量较多，如果按照该种方式的指标子区间进行量化处理，则会导致多个供应商具有相应的量化指标值，使得多个供应商之间无法进行有效的、横向的区别化计算、比对。所以只要在任意一个指标子区间内历史供应商的数量大于划分中止数量时，本发明会继续对所有的指标子区间再次分别进行二等分处理。以对100万至500万再次二等分处理为例，此时的2个指标子区间分别可以是100万至300万、300万至500万。

在判断达到中止等分处理条件后，停止对所有的指标子区间进行二等分处理，将每个指标子区间作为一个第一类型的指标信息区间段。本发明会持续对指标子区间进行二等分处理，使得每个指标子区间内的区间值都是相对应的。并且在达到中止等分处理条件后，本发明才会停止对指标子区间进行二等分的处理，此时默认所得到的指标子区间已经满足了对指标进行量化的需求，本发明会将该种方式所得到的指标子区间作为一个第一类型的指标信息区间段。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，所述在判断达到中止等分处理条件后，停止对所有的指标子区间进行二等分处理，将每个指标子区间作为一个第一类型的指标信息区间段，包括：

若判断所有指标子区间内历史供应商的数量分别小于等于划分中止数量，则判断达到中止等分处理条件。本发明在设置中止等分处理条件时，可以在历史供应商的数量分别小于等于划分中止数量时停止等分处理，历史供应商的数量可以是2、3等等，该种方式使得本发明在对历史供应商的指标进行量化时，不会使多个历史供应商具有相同的指标量化值，进而实现自动对指标子区间的数量、区间值的划分，使得后续在计算当前供应商的量化值时更加具有区分度。

若判断对指标子区间进行二等分的次数大于等于第一预设次数，则判断达到中止等分处理条件。在实际的计算场景中，可能会出现某些极端的场景，例如多个历史供应商的注册资本是相同的，则此时无论如何进行二等分的处理，都会使得某一个指标子区间内的历史供应商的数量是较多的，所以本发明会对二等分的次数进行设置，即在指标子区间进行二等分的次数大于等于第一预设次数时，则不再对相应的指标子区间进行二等分的处理，判断此时达到了中止等分处理条件。

步骤S3、预先设置的智能评审模型根据每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，确定每个参考指标信息的每个指标信息区间段对应的量化指标值，在所述第二指标评价表中建立与每个指标信息区间段对应的量化指标值，得到第三指标评价表。本发明提供的技术方案，会根据智能评审模型进行计算得到每个指标信息区间段对应的量化指标值。在实际的采购过程中，不同的采购需求可能会对供应商的评判要求不一样，例如某些场景下可能要求供应商的实力比较雄厚，此时就会将供应商的注册资本、人员人数、营业额、利润额等指标配置较高的权重，即此时相对应的评判分数就会较高。例如某些场景下可能需要降低成本，此时会要求供应商的报价低，此时即为供应商的报价设置较高的权重，即此时对供应商的报价所相对应的评判分数就会较高。本发明在得到每个指标信息区间段对应的量化指标值后，会在第二指标评价表中建立与每个指标信息区间段对应的量化指标值，根据指标信息区间段对应的量化指标值得到第三指标评价表,如图4所示。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，步骤S3包括：

根据用户输入的满分评审值、每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，得到每个参考指标信息所对应的指标满分值。本发明会结合满分评审值、每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，例如满分评审值为100分，参考权重可以是小于1大于0的小数，所有的参考权重之和可以是1，例如注册资产对应的参考权重为0.2，则此时注册资产所对应的指标满分值即为20分。

根据所述指标满分值、第一类型的指标信息区间段的数量进行计算，得到每两个相邻的指标信息区间段之间的指标评审差值，通过以下公式计算指标评审差值，

其中，

为第

个参考指标信息的指标评审差值，

为指标满分值，

为第

个参考指标信息所对应的参考权重，x为参考指标信息的指标信息区间段的数量。通过

可以得到相应参考指标信息的指标满分值，通过

可以得到每个指标信息区间 段应当对应的平均分数，该平均分数可以看作是参考指标信息的指标评审差值。例如指标 信息区间段为4个、指标满分值为20分，则此时的指标评审差值即为5分，第1个第一类型的 指标信息区间段所对应的参考指标信息即为5分、第2个第一类型的指标信息区间段所对应 的参考指标信息即为10分、第3个第一类型的指标信息区间段所对应的参考指标信息即为 15分、第4个第一类型的指标信息区间段所对应的参考指标信息即为20分。

将所述最小补全区间与数值0对应设置、最大补全区间与指标满分值对应设置，以所述最小补全区间开始依次递增所述指标评审差值，得到每个指标信息区间段对应的量化指标值。在实际的使用场景中，当前供应商与历史供应商的指标可能会存在一定的差异，所以需要通过最小补全区间和最大补全区间对第一指标区间进行相应的补齐，使得所形成的所有区间能够覆盖所有当前供应商的指标情况，使得所有的指标范围都能够具有相应的量化指标值。

此时在先前的4个第一类型的指标信息区间段的基础上，会添加最大补全区间和最小补全区间，最大补全区间所对应的量化指标值为20，最小补全区间所对应的量化指标值为0。此时共计有6个指标信息区间段，6个指标信息区间段所对应的量化指标值如表1所示：

表1

步骤S4、若判断接收到表格智能化请求，则根据每个参考指标信息所对应的指标信息区间段、量化指标值，生成相应参考指标信息的计算函数，基于所述计算函数、第三指标评价表生成相对应的智能化计算表。本发明会在判断接收到表格智能化请求后，认为此时需要对第三指标评价表进行智能化处理，所以此时本发明会根据指标信息区间段、量化指标值之间的对应关系生成相应的计算函数，并且结合计算函数、第三指标评价表得到最终的智能化计算表。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，步骤S4包括：

调取初始化的计算函数，所述计算函数包括输入配置接口和输出配置接口。本发明会首先调取计算函数，该计算函数可以是基于代码实现，该函数具有至少两个配置接口，通过两个配置接口分别得到代码的输入值、输出值的对应关系。

通过输入配置接口对计算函数的输入进行配置，将每个指标信息区间段的区间最大值和区间最小值作为计算函数的输入区间。本发明会通过输入配置接口对计算函数的输入进行配置，此时的输入配置可以看作是区间化的，例如0至100万、100万至200万等等。即0和100万分别作为相应指标信息区间段的区间最大值和区间最小值，该0和100万即为其中一个指标信息区间段的输入区间。

通过输出配置接口对计算函数的输出进行配置，将指标信息区间段的量化指标值作为计算函数的输出值。本发明会通过输出配置接口对计算函数的输出进行配置，此时会将相应的量化指标值作为输出值。每个输入区间会对应不同的输出值。

通过以上的方式，使得本发明能够根据所配置的计算函数进行自动的计算，根据所输入的当前指标信息所处的输入区间，确定相应的输出值，即得到相应的量化指标值。

每个指标名称栏目分别对应指标输入栏目和量化指标栏目，所述计算函数用于对指标输入栏目进行监测，根据指标输入栏目的输入指标值确定相对应的量化指标值，并将所述量化指标值填入至量化指标栏目。在实际的场景中，每个指标名称栏目分别对应指标输入栏目和量化指标栏目，如图5所示。通过指标输入栏目可以使供应商或采购商输入参与供应和服务的当前供应商相应的当前指标数据，通过量化指标栏目可以对计算的量化指标值进行显示。使得本发明自动生成相对应的量化指标值。

对第三指标评价表中的指标信息区间段和量化指标值进行删除处理，根据处理后的第三指标评价表、配置后的计算函数生成智能化计算表。在某些场景下，需要对量化的逻辑、评审的算法进行隐藏，所以本发明会将指标信息区间段和量化指标值进行删除处理，得到指具有指标输入栏目和量化指标栏目的智能化计算表，如图6所示。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，还包括：

若判断接收到加密请求数据，则根据所述加密请求数据确定待加密的参考指标信息，建立与所述参考指标信息对应的信息存储单元，在所述信息存储单元中创建第一槽位和第二槽位。在实际招标、供应商的供应过程中，在开标之前需要对某些指标进行保密，例如报价。为了保障公平性，在对所有供应商进行开标时，需要在同一时刻对所有的供应商进行开标，进而使得招标过程中某些关键性、动态变化的因素能够同时展示，保障招标的公平性，所以对于某些参考指标信息在开标之前，需要进行加密，所以本发明会建立与参考指标信息对应的信息存储单元，并且在相应的信息存储单元中创建第一槽位和第二槽位。

在判断待加密的参考指标信息对应的指标输入栏目填写输入指标值后，获取输入指标值和对应的量化指标值，将所述输入指标值和量化指标值分别填入至第一槽位和第二槽位，对所述信息存储单元进行加密处理。本发明会将输入指标值和量化指标值分别填入至第一槽位和第二槽位，进而实现对输入指标值和量化指标值进行存储，然后对信息存储单元进行加密处理，使得位于第一槽位和第二槽位内的输入指标值和量化指标值被加密。

在判断信息存储单元进行加密处理后，将智能化计算表中相应输入指标值和量化指标值按照预设字符显示。在通过信息存储单元对输入指标值和量化指标值进行加密、保存后，此时需要对智能化计算表中真实的输入指标值和量化指标值进行隐藏化处理，即将输入指标值和量化指标值按照预设字符显示，预设字符可以是XXXX等等。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，所述在判断待加密的参考指标信息对应的指标输入栏目填写输入指标值后，获取输入指标值和对应的量化指标值，将所述输入指标值和量化指标值分别填入至第一槽位和第二槽位，对所述信息存储单元进行加密处理，包括：

对每个智能化计算表中的表头信息进行字符化处理得到相应的表头字符串，根据所述表头字符串进行哈希计算得到自动生成的自动子密钥。本发明会首先对表头信息进行字符化处理得到相应的表头字符串，由于每个供应商的名称都是不同的，所以每个智能化计算表中的表头信息也都是不同的，进而使得此时每个智能化计算表中的自动子密钥都是不同的。

接收主动配置的配置子密钥，将所述自动子密钥和配置子密钥进行组装得到所述智能化计算表的加密密钥。由于自动子密钥的生成方式是固定的，为了使得只有供应商知道加密密钥，所以需要供应商自己输入相应的配置子密钥，然后将自动子密钥和配置子密钥进行组装，得到最终的加密密钥。自动子密钥和配置子密钥组装的方式可以是自动子密钥在前、配置子密钥在后进行的配置，得到最终的加密密钥。

在判断信息存储单元内的第一槽位和第二槽位填充输入指标值和量化指标值、且接收到确认加密信息后，基于所述加密密钥对相应的信息存储单元进行加密处理。本发明提供的技术方案，在对每个维度的参考指标信息进行加密时，是分步骤加密的，即只有在参考指标信息相应的第一槽位和第二槽位填充输入指标值和量化指标值，且接收到确认加密信息两个条件同时达到时，才会对相应维度的参考指标信息的信息存储单元进行加密处理，使得每个加密处理后的输入指标值和量化指标值都是完整的、经过确认的。

统计已加密的信息存储单元生成解密对应表，所述解密对应表中具有所有被加密的信息存储单元。本发明会对所有已加密的信息存储单元进行统计，得到相应的解密对应表。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，还包括：

为所述解密对应表配置相应的解密逻辑。

所述解密逻辑为在接收到加密密钥对应的解密密钥后，调取解密对应表所有信息存储单元内的输入指标值和量化指标值，将输入指标值填写至相应的指标输入栏目，将量化指标值填写至相应的量化指标栏目。其中，加密密钥和解密密钥是相对应的。本发明会在接收到与所述加密密钥对应的解密密钥后，会将解密对应表中的所有被加密的信息存储单元内的输入指标值和量化指标值，将输入指标值填写至相应的指标输入栏目，将量化指标值填写至相应的量化指标栏目，实现对输入指标值和量化指标值进行统一的展示。

通过以上的方式，使得供应商在填写智能化计算表时，需要一一的进行填写、确认加密，进而保障所填写的数值的准确性。本发明在进行开标时，会同时对所有加密后的输入指标值和量化指标值同时进行解密，并进行相应的显示，提高开标的效率、评审的效率。

步骤S5、根据所述第三指标评价表或智能化计算表，对历史供应商或新增供应商的当前指标数据进行智能评审，得到当前评审结果。本发明可以根据使用需要的不同，通过第三指标评价表或智能化计算表，对需要参与竞标的历史供应商或新增供应商的当前指标数据进行智能评审，进而得到最终的当前评审结果，当前评审结果中的数值越大，则相应的历史供应商或新增供应商越符合当前的招标要求。

本发明提供的技术方案，在一个可能的实施方式中，步骤S5包括：

获取历史供应商或新增供应商的当前指标数据在每个参考指标信息所对应的实际指标值，将所述实际指标值输入至相应的第三指标评价表或智能化计算表中。本发明会得到历史供应商或新增供应商的当前指标数据，并将当前指标数据在参考指标信息所对应的实际指标值，输入至相应的第三指标评价表或智能化计算表中，进行相应的计算。

基于所述第三指标评价表或智能化计算表对实际指标值进行量化计算，得到每个参考指标信息所对应的量化指标值。本发明会对供应商当前的实际指标值进行量化处理、计算，得到相应的量化指标值。

对所有的参考指标信息所对应的量化指标值进行计算，得到相应历史供应商或新增供应商的当前评审结果。然后对所有的参考指标信息所对应的量化指标值进行计算，计算方式可以是求和计算，得到相应历史供应商或新增供应商的当前评审结果。

本发明在得到所有历史供应商或新增供应商的当前评审结果后，可以根据当前评审结果的数值的大小进行降序排序，排在前部的历史供应商或新增供应商可以看作是满足要求的供应商，可以将第一名的历史供应商或新增供应商作为接下来的实际供应商。

需要说明的是，历史供应商可以看作是先前与采购商合作过、录入过供应商库的供应商，新增供应商是先前未合作过、为录入过供应商库的供应商，在实际的招标、投标过程中，可能会具有新的供应商参与相应的招标、投标，本发明会对历史供应商和新增供应商按照同样的方式进行计算，得到相应的当前评审结果。

为了实现本发明提供的一种数字化采购数据智能评审方法，本发明还提供一种数字化采购数据智能评审***，如图7所示，包括：

接收模块，用于接收采购商输入的采购需求信息和参考指标信息，基于所述采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，基于所述参考指标信息生成第一指标评价表，所述第一指标评价表中具有多个与参考指标信息对应的指标名称栏目；

建立模块，用于预先设置的智能评审模型根据多个历史供应商的参考指标信息对应的实际指标值进行计算，确定每个参考指标信息所对应的多个指标信息区间段，在所述第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段，得到第二指标评价表；

计算模块，用于使预先设置的智能评审模型根据每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，确定每个参考指标信息的每个指标信息区间段对应的量化指标值，在所述第二指标评价表中建立与每个指标信息区间段对应的量化指标值，得到第三指标评价表；

生成模块，用于若判断接收到表格智能化请求，则根据每个参考指标信息所对应的指标信息区间段、量化指标值，生成相应参考指标信息的计算函数，基于所述计算函数、第三指标评价表生成相对应的智能化计算表；

评审模块，用于根据所述第三指标评价表或智能化计算表，对历史供应商或新增供应商的当前指标数据进行智能评审，得到当前评审结果。

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式；凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。

Claims (12)

1.一种数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，包括：

步骤S1、接收采购商输入的采购需求信息和参考指标信息，基于所述采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，基于所述参考指标信息生成第一指标评价表，所述第一指标评价表中具有多个与参考指标信息对应的指标名称栏目；

步骤S2、根据多个历史供应商的参考指标信息对应的实际指标值进行计算，确定每个参考指标信息所对应的多个指标信息区间段，在所述第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段，得到第二指标评价表；

步骤S3、根据每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，确定每个参考指标信息的每个指标信息区间段对应的量化指标值，在所述第二指标评价表中建立与每个指标信息区间段对应的量化指标值，得到第三指标评价表；

步骤S4、若判断接收到表格智能化请求，则根据每个参考指标信息所对应的指标信息区间段、量化指标值，生成相应参考指标信息的计算函数，基于所述计算函数、第三指标评价表生成相对应的智能化计算表；

步骤S5、根据所述第三指标评价表或智能化计算表，对历史供应商或新增供应商的当前指标数据进行智能评审，得到当前评审结果。

2.根据权利要求1所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，步骤S1包括：

根据所述采购需求信息确定至少一个采购产品，根据所述采购产品获取与所述采购产品相关联的多个历史供应商，每个历史供应商具有对应的至少一个采购产品；

基于采购产品、当前供应商的供应商名称在初始指标评价表的表头区域处生成表头信息；

根据所有的参考指标信息在初始指标评价表的栏目区域处，得到每个参考指标信息对应的指标名称栏目，生成第一指标评价表。

3.根据权利要求2所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，步骤S2包括：

获取多个历史供应商在任意一个参考指标信息维度所对应的实际指标值，提取多个实际指标值中的最大指标值和最小指标值；

根据所述最大指标值和最小指标值生成相对应的第一指标区间，根据所述历史供应商的数量将所述第一指标区间分为多个第一类型的指标信息区间段；

根据所述最大指标值、预设最大值生成最大补全区间，根据所述最小指标值、预设最小值生成最小补全区间，将所述最大补全区间和最小补全区间作为第二类型的指标信息区间段；

对所述第一类型的指标信息区间段、第二类型的指标信息区间段进行汇总，在第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段。

4.根据权利要求3所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，

所述根据所述最大指标值和最小指标值生成相对应的第一指标区间，根据所述历史供应商的数量将所述第一指标区间分为多个第一类型的指标信息区间段，包括：

对所述第一指标区间进行一次二等分处理得到多个指标子区间，统计每个指标子区间内历史供应商的数量；

若判断至少一个指标子区间内历史供应商的数量大于划分中止数量，则再次对所有的指标子区间分别进行二等分处理，得到多个二次二等分处理的指标子区间；

在判断达到中止等分处理条件后，停止对所有的指标子区间进行二等分处理，将每个指标子区间作为一个第一类型的指标信息区间段。

5.根据权利要求4所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，

所述在判断达到中止等分处理条件后，停止对所有的指标子区间进行二等分处理，将每个指标子区间作为一个第一类型的指标信息区间段，包括：

若判断所有指标子区间内历史供应商的数量分别小于等于划分中止数量，则判断达到中止等分处理条件；或

若判断对指标子区间进行二等分的次数大于等于第一预设次数，则判断达到中止等分处理条件。

6.根据权利要求3所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，步骤S3包括：

根据用户输入的满分评审值、每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，得到每个参考指标信息所对应的指标满分值；

根据所述指标满分值、第一类型的指标信息区间段的数量进行计算，得到每两个相邻的指标信息区间段之间的指标评审差值，通过以下公式计算指标评审差值，

其中，

为第

个参考指标信息的指标评审差值，

为指标满分值，

为第

个参考指标信息所对应的参考权重，x为参考指标信息的指标信息区间段的数量；

将所述最小补全区间与数值0对应设置、最大补全区间与指标满分值对应设置，以所述最小补全区间开始依次递增所述指标评审差值，得到每个指标信息区间段对应的量化指标值。

7.根据权利要求6所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，步骤S4包括：

调取初始化的计算函数，所述计算函数包括输入配置接口和输出配置接口；

通过输入配置接口对计算函数的输入进行配置，将每个指标信息区间段的区间最大值和区间最小值作为计算函数的输入区间；

通过输出配置接口对计算函数的输出进行配置，将指标信息区间段的量化指标值作为计算函数的输出值；

每个指标名称栏目分别对应指标输入栏目和量化指标栏目，所述计算函数用于对指标输入栏目进行监测，根据指标输入栏目的输入指标值确定相对应的量化指标值，并将所述量化指标值填入至量化指标栏目；

对第三指标评价表中的指标信息区间段和量化指标值进行删除处理，根据处理后的第三指标评价表、配置后的计算函数生成智能化计算表。

8.根据权利要求7所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，还包括：

若判断接收到加密请求数据，则根据所述加密请求数据确定待加密的参考指标信息，建立与所述参考指标信息对应的信息存储单元，在所述信息存储单元中创建第一槽位和第二槽位；

在判断待加密的参考指标信息对应的指标输入栏目填写输入指标值后，获取输入指标值和对应的量化指标值，将所述输入指标值和量化指标值分别填入至第一槽位和第二槽位，对所述信息存储单元进行加密处理；

在判断信息存储单元进行加密处理后，将智能化计算表中相应输入指标值和量化指标值按照预设字符显示。

9.根据权利要求8所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，

所述在判断待加密的参考指标信息对应的指标输入栏目填写输入指标值后，获取输入指标值和对应的量化指标值，将所述输入指标值和量化指标值分别填入至第一槽位和第二槽位，对所述信息存储单元进行加密处理，包括：

对每个智能化计算表中的表头信息进行字符化处理得到相应的表头字符串，根据所述表头字符串进行哈希计算得到自动生成的自动子密钥；

接收主动配置的配置子密钥，将所述自动子密钥和配置子密钥进行组装得到所述智能化计算表的加密密钥；

在判断信息存储单元内的第一槽位和第二槽位填充输入指标值和量化指标值、且接收到确认加密信息后，基于所述加密密钥对相应的信息存储单元进行加密处理；

统计已加密的信息存储单元生成解密对应表，所述解密对应表中具有所有被加密的信息存储单元。

10.根据权利要求9所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，还包括：

为所述解密对应表配置相应的解密逻辑；

所述解密逻辑为在接收到加密密钥后，调取解密对应表所有信息存储单元内的输入指标值和量化指标值，将输入指标值填写至相应的指标输入栏目，将量化指标值填写至相应的量化指标栏目。

11.根据权利要求9所述的数字化采购数据智能评审方法，其特征在于，步骤S5包括：

获取历史供应商或新增供应商的当前指标数据在每个参考指标信息所对应的实际指标值，将所述实际指标值输入至相应的第三指标评价表或智能化计算表中；

基于所述第三指标评价表或智能化计算表对实际指标值进行量化计算，得到每个参考指标信息所对应的量化指标值；

对所有的参考指标信息所对应的量化指标值进行计算，得到相应历史供应商或新增供应商的当前评审结果。

12.一种数字化采购数据智能评审***，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收采购商输入的采购需求信息和参考指标信息，基于所述采购需求信息确定供应商库中的多个历史供应商，基于所述参考指标信息生成第一指标评价表，所述第一指标评价表中具有多个与参考指标信息对应的指标名称栏目；

建立模块，用于根据多个历史供应商的参考指标信息对应的实际指标值进行计算，确定每个参考指标信息所对应的多个指标信息区间段，在所述第一指标评价表中建立与每个指标名称栏目对应的多个指标信息区间段，得到第二指标评价表；

计算模块，用于根据每个参考指标信息所对应的参考权重进行计算，确定每个参考指标信息的每个指标信息区间段对应的量化指标值，在所述第二指标评价表中建立与每个指标信息区间段对应的量化指标值，得到第三指标评价表；

生成模块，用于若判断接收到表格智能化请求，则根据每个参考指标信息所对应的指标信息区间段、量化指标值，生成相应参考指标信息的计算函数，基于所述计算函数、第三指标评价表生成相对应的智能化计算表；

评审模块，用于根据所述第三指标评价表或智能化计算表，对历史供应商或新增供应商的当前指标数据进行智能评审，得到当前评审结果。

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