高校政府采购涉及教学、科研、后勤等多个板块，项目繁杂、资金集中、政策性强，历来是财政监管与高校内控的重中之重。当前，依据相关制度要求，采购文件前置审查成为防范风险、规范行为的必要举措。传统人工审查受到多重条件限制，短板逐步显现。引入人工智能技术开展智能审查，能够有效破解现存难题，推动采购审查模式转型升级，为高校采购合规运行提供有力支撑。

　　人工审查短板明显

　　在现行严格的政策监管与内控管理要求下，传统人工审查模式的局限性日益显现，难以适配高频次、高精度、严合规的高校采购审查工作，具体短板集中体现在4个方面。

　　一是审查效率偏低，适配性不足。高校日常零星采购、批量设备采购频次高，人工审查一份完整采购文件通常需要1至2个工作日，复杂科研设备项目审查周期更长，容易出现审核积压、项目延期，影响教学科研进度。

　　二是审查标准不统一，质量不稳定。人工审查依靠个人经验积累，新人审核容易出现漏审、错审，资深人员审核尺度偏严或偏松，导致同类项目审查结果不一致，采购文件编制质量参差不齐。

　　三是隐性违规识别能力薄弱。高校设备采购常出现“量身定制参数、隐性品牌指向、特定业绩要求、售后排他条款”等隐蔽违规内容，人工肉眼审查难以精准识别，是高校采购质疑投诉、审计问责的高发问题。

　　四是风险管控滞后、整改成本高。传统审查多为事后纠错，文件编制完成后发现违规问题，需要大范围修改调整，返工成本高；且无法实现风险前置预警，不符合财政部门“源头管控、防患未然”的监管要求。

　　智能审查成效突出

　　区别于传统粗放式文本筛查工具，适配高校采购场景的人工智能审查系统具备完整、专业化的技术运行体系，依托多维度智能技术可实现合规审查的精准化、体系化运行。

　　高校采购人工智能审查并非简单关键词匹配筛查，而是适配教育采购场景的专业化合规审查体系。首先，系统整合财政部通用法规、教育部高校采购专项规范、政府采购负面清单、高校高频违规案例，构建动态更新的法规知识图谱，固化数百条审查规则与违规指标。其次，通过自然语言处理技术对Word、PDF格式的采购文件进行智能解析，自动拆分资格条件、技术参数、商务条款、评审标准、合同条款等模块，将非结构化文本转化为结构化数据。再次，依托深度语义比对技术，突破字面匹配局限，精准识别变相排他、模糊表述、参数超标等隐性违规问题。最后，按照严重违规、一般瑕疵、风险提示3个等级分级预警，标注违规位置、法规依据与具体整改建议，自动生成标准化审查报告。

　　基于完善的技术运行逻辑，人工智能审查在高校政府采购实务中展现出多重应用价值，有效破解传统人工审查的各类难题。

　　第一，审查效率显著提升。人工智能可在10分钟内完成数百页采购文件全维度审查，效率较人工提升20倍以上，支持多项目批量审核，有效解决高校采购审核积压问题，保障项目按时推进。

　　第二，审查标准高度统一。审查规则全部对标官方制度规范，消除人工主观差异，实现全校采购项目同一尺度审核，大幅降低人为审核失误率。

　　第三，隐性风险识别精准。人工智能审查可以精准捕捉人工极易遗漏的隐蔽违规条款，对参数定制化、评分规则不合理、售后条款排他等问题识别准确率可达97%以上，从源头降低投诉与审计风险。

　　第四，全程留痕可追溯。审查过程、风险点位、整改记录、复核结果全程电子化留存，契合高校内控审计、财政监督、绩效核查的留痕管理要求。

　　第五，政策动态同步迭代。系统规则库实时跟进财政、教育新规更新，确保审查标准始终与最新政策保持一致，规避政策滞后性合规风险。

　　全维度合规筛查

　　结合财政监管硬性要求与高校教学科研采购特点，人工智能审查可聚焦6大核心维度，实现全覆盖、无死角的合规筛查。

　　一是预算与采购方式合规审查。重点核查项目是否落实预算批复、是否存在无预算、超预算采购；审核公开招标、竞争性磋商、询价等采购方式选择依据是否充分，是否存在规避公开招标、拆分项目等违规情形，同时核验节能、环保、中小企业扶持等政府采购政策落实情况。

　　二是供应商资格条件审查。严格对照政府采购负面清单，排查注册资本、成立年限、地域业绩、本地分支机构、专属授权资质等无关门槛，杜绝歧视性、限制性条款，保障市场主体公平参与高校项目竞争。

　　三是技术参数合规审查。针对实验室设备、智慧教室设备、信息化平台、教学器材等高校高频采购品类，核查参数是否量化清晰、科学合理，杜绝“高端、先进、优质”等模糊表述，严查变相指定品牌、型号、专利的排他性参数，杜绝超出教学科研实际需求的超标配置。

　　四是评审标准合规审查。对标《政府采购货物和服务招标投标管理办法》（财政部87号令），审核评审因素是否与采购需求高度相关，剔除企业荣誉、无关奖项、非必要业绩等冗余评审项；核查价格分、技术分、商务分权重设置合规性，杜绝主观随意打分条款，完善异常低价评审核查机制。

　　五是商务及合同条款审查。重点审核交货期、安装调试、验收标准、付款节点、质保期限、售后响应、违约责任等内容，排查提前付款、不合理履约要求、权责不对等等问题，保障高校采购资金安全与项目履约质量。

　　六是高校专项场景审查。贴合教育行业特点，专项核查教材教辅准入合规性、科研仪器采购审批流程、教育数据安全条款、零星采购流程合规性，适配高校科研急用、教学保障、小额采购等特殊场景，在坚守合规底线的同时兼顾科研教学灵活性。

　　强化落地运行保障

　　为确保人工智能审查模式在高校采购场景平稳落地、规范运行、长效赋能，须建立配套完善的运行管理与合规保障机制，筑牢智能审查应用根基。首先，坚守合规优先原则，所有审查规则严格对标财政部、教育部正式文件，杜绝自定义标准，确保审查权威合法。其次，建立规则动态更新机制，及时跟进政策新规、高校采购新场景，持续优化模型规则。再次，坚持人机协同工作模式，人工智能负责批量、标准化合规筛查，人工负责特殊项目研判、个性化需求审核与最终把关。最后，强化数据安全管控，通过私有化部署、分级权限管理，严防高校采购涉密数据、项目信息泄露。

　　在人工智能审查常态化应用过程中，须厘清工具定位、严守合规边界、规范操作流程，规避智能化应用带来的机械化、片面化问题。人工智能属于辅助审查工具，无法完全替代人工审核，重大项目、复杂科研项目必须落实专家复核、集体审核制度。审查过程杜绝机械教条化，在严守合规底线的前提下，适配科研急用、教学保障的特殊场景需求。常态化开展采购人员业务培训，提升工作人员法规认知、系统操作和风险处置能力，持续提升人机协同审查质效。

　　综上，将人工智能技术应用于高校采购文件审查，是顺应政府采购数字化转型、落实财政与教育部门合规监管要求、完善高校内控治理体系的重要举措，能够从根本上破解传统人工审查效率不足、标准不一、隐性风险难防、整改滞后等突出问题，通过构建“智能初筛、人机复核、全程留痕、动态优化”的现代化审查模式，可以显著提升高校采购文件编制质量、审查效率与合规管控水平，有效防范采购投诉、审计风险与廉政隐患。随着人工智能技术持续迭代和采购监管体系不断完善，人工智能审查将进一步覆盖高校采购全流程，实现风险主动预判、提前防控，助力高校政府采购工作规范化、精细化、智慧化高质量发展，更好服务高校教学科研事业发展。

　　注：本文系中国教育会计学会2025年学术研究课题“高校采购项目采购文件编制风险防控问题研究”课题编号：JYKJ2025-120MS的研究成果。（作者单位：东北师范大学）

　　来源｜中国政府采购报