智能标签体系是精细化运营、自动化场景搭建、招标信息精准推送的底层基础设施，对采购工作来说意义重大。郑州信源电子招标采购系统的智能标签体系是从供应商财务、资质以及业绩等多维度的数据指标，通过分析、整理和提炼，构建出供应商评价分析模型，高效准确地进行供应商综合能力分析及展示，助每个企业实现精细化供应商管理能力。

       智能标签体系有如此大的作用，那么智能标签体系是如何建立的？一般分为五个步骤：确定业务场、基础数据获取、标签规则模型建立、任务调度方式确定以及标签业务场景应用。

       1、确定业务场景

       智能标签体系是精细化运营、自动化场景搭建、招标信息精准推送的底层基础设施，对采购工作来说意义重大。信源e招采的智能标签体系是从供应商财务、资质以及业绩等多维度的数据指标，通过分析、整理和提炼，构建出供应商评价分析模型，高效准确地进行供应商综合能力分析及展示，助每个企业实现精细化供应商管理能力。

       智能标签体系有如此大的作用，那么智能标签体系是如何建立的？一般分为五个步骤：确定业务场景，基础数据获取，标签规则模型建立，任务调度方式确定以及标签业务场景应用。

       2、基础数据的采集

       数据采集是一切数据分析的基础。基于业务场景的设计需求，全面梳理基础数据来源，包括采购平台内部数据、外部第三方数据（信用中国、天眼查、企查查等第三方数据）以及人工征集数据等来源，形成高质量的、全面的标签体系数据源。

       在明确了数据采集方法后，接下来要做的就是围绕数据构建分析模型，即数据建模。在标签规则建模的过程当中，重要的是选择合适的标签数据模型和对应的储存方案。不同的标签数据模型，需要不同的存储方式。

       依据采购平台历史数据和供应商的基础数据，建立相关的标签算法库，为生成标签属性设计规则分析及算法分析模型。

       例如使用分布法，按照数据在时间、空间或任何离散分类体系中的分布。如可以按照小于5年、10年、15年和大于15年的分类体系，描述供应商的成立年限；按照注册资本，描述供应商的规模分布；按照所在省市，描述供应商的地理位置分布；按照参与投标活动的频次，描述供应商的活跃度分布。

       基准法，为关注的业务活动设置期望的指标基准值，再将实时数据与基准值进行比较。比如我们需要优先推荐合作规模大的供应商，假设标签规则定为“累计中标金额大于等于500万”，“合作规模大”的标签下将为您展示符合条件的供应商。

       关注点法，从当下的供应商管理业务关注点出发，挖掘数据指标。如供应商注册资金区间、合作规模、中标次数、响应效率等。

        4、实现任务调度方式

       任务调度设计是系统的骨架，它是决定系统能否最大化利用硬件性能的因素之一。而对于实时操作系统，任务调度直接影响其实时性能。

       任务调度会根据用户对标签的应用场景、应用需求，通过不同的方法设置标签的业务范围、计算周期、触发方式等。如根据事件的先后、任务的优先级安排任务的执行；基于时间点，实时或定时地自动执行任务。

       5、智能标签的场景应用

       通过定时或实时的标签计算，标签计算结果可以将供应商的综合能力进行展示，从多维度展示供应商的核心特征，并用图表直观准确的展示供应商的各种能力，提高采购效率。

       例如，在监测场景中，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。

       预测场景中，对供应商基本数据、历史交易数据、征信数据进行分析、贴上标签，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。为供应商智能推荐提供标准依据。

       信源电子招标采购系统技术革新，用户标签管理、供应商画像、智能评标系统功能全面上线，为企业加强和推动采购管理的规范化、专业化、精细化，加速企业的转型升级，持续全面提高采购质量和效率。