采购从供应商征集时就已经开始，可以说供应商管理是采购业务的核心内容之一，贯穿整个采购与使用的过程。
因此，获取供应商的真实情况，并进行甄别筛选，在电子采购初期就可大大降低采购风险。
信源E招采基于用户画像、大数据、聚类算法等技术，为客户提供卓有成效的解决方案：通过基于用户画像技术的供应商评价分析模型，高效准确的进行供应商综合能力分析及展示，并通过供应商智能推荐和风险预警实现精细化管理。
借助信用中国、天眼查、企查查等第三方数据，及采购系统内部数据，全面构建供应商画像基础评估指标、经营风险、财务指标、知识产权、法律诉讼、履约等维度的风险模型，形成真实全面的供应商画像。
构建供应商画像重要的环节就是对供应商各个属性的定义，即为标签。首先对获取的供应商大数据进行数据清洗，以保证后续用来进行识别的数据能够充分表达供应商的业务知识体系；然后通过信息整合、分析等环节识别出供应商属性，定义标签。每一个标签都为研究提供了对供应商描述、评价的一个角度，标签并不是孤立存在，是供应商属性的一个集合。这一集合是供应商模型的决策依据，通过该模型，将供应商分为相应的类型，如初级适应型供应商、关系成长型供应商、关系成熟型供应商和战略稳定型供应商。
经营风险包括内部战略变化、管理层巨变、运营失控、财务危机等。
通过第三方经营数据、司法数据、诚信数据等构建供应商经营风险模型，在采购遴选过程中自动预警提示，避免选择有问题的供应商。
被邀请的供应商之间可能存在关联关系，造成围标、串标风险，出现围标、串标。
通过关联规则算法建立供应商关联性风险模型，提前发现供应商之间的股权关联、投标关联、业务关联等之间异常关联，避免围标、串标风险发生。
从内外部数据中获取供应商信息，构建全方位标签库，提取供应商的精准特征，结合业务需求方向，开展特征分类。
分析结果通过图表方式呈现供应商的分类特征，并从多维度展示供应商的核心特征。
聚类算法为供应商画像提供分析支持，对供应商基本数据、历史交易数据、征信数据进行分析，给供应商贴上标签，如：经营分类、规模、参与项目种类、成功交易等，也能为采购软件供应商智能推荐提供标准依据。
