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CN120450806A - 一种企业招投标的智能评审方法及装置 - Google Patents

一种企业招投标的智能评审方法及装置

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Publication number
CN120450806A
CN120450806A CN202510509855.5A CN202510509855A CN120450806A CN 120450806 A CN120450806 A CN 120450806A CN 202510509855 A CN202510509855 A CN 202510509855A CN 120450806 A CN120450806 A CN 120450806A
Authority
CN
China
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review
data
clause
field
rule
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202510509855.5A
Other languages
English (en)
Inventor
肖仲华
喻军
张小利
管丹
冯勇
费飞龙
胡威
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hubei Yuntian Construction Technology Co ltd
Hubei Liantou Consulting Management Co ltd
Original Assignee
Hubei Yuntian Construction Technology Co ltd
Hubei Liantou Consulting Management Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hubei Yuntian Construction Technology Co ltd, Hubei Liantou Consulting Management Co ltd filed Critical Hubei Yuntian Construction Technology Co ltd
Priority to CN202510509855.5A priority Critical patent/CN120450806A/zh
Publication of CN120450806A publication Critical patent/CN120450806A/zh
Pending legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
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Abstract

本申请提供一种企业招投标的智能评审方法及装置，涉及区块链的技术领域，方法包括：由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条评审条款绑定标识信息；将评审条款写入区块链生成链上的评审规则快照；对系统账户上传的响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，同时将响应数据中主观性数据加密生成加密数据；依据评审规则快照，对每一条目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果；对加密数据进行解密，并将专家评分行为与评审结果进行身份绑定并签名，得到第二评审结果；将第一评审结果与第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链。本申请能够提高针对招投标评审结果的置信度。

Description

一种企业招投标的智能评审方法及装置
技术领域
本申请涉及区块链的技术领域，具体涉及一种企业招投标的智能评审方法及装置。
背景技术
企业招投标的评审是一个系统性、多维度的综合判断过程，通常由招标方组建具备专业背景与评审资质的评审委员会，在投标截止后对所有合规投标文件进行形式审查、资格审查、技术评审与商务评审，通过对投标单位的资质、履约能力、技术方案的先进性与可行性、报价的合理性与竞争性等关键要素进行评分或打分排序，结合评分权重计算综合得分，以择优确定中标候选人或直接确定中标单位，整个过程需确保公开透明、公平公正，并符合相关法律法规与招标文件约定的评标标准与程序。
在招投标评审过程中，由于评审数据多依赖人工输入或本地化系统存储，且缺乏可验证的全过程记录机制，导致评审过程易被篡改，包括但不限于修改评分结果、替换评审意见或人为调整排序顺序，从而使最终评审结果的置信度下降，且难以追溯责任主体。
对此，现有技术通过引入计算机进行自动化智能评审，减少人为参与，从而提高评审过程的置信度。但是在此过程中各节点之间缺乏有效的信息一致性校验与加密保护手段，使得内部干预和外部攻击均可能绕过权限控制或日志审计机制，篡改评审内容，仍然导致招投标结果的不透明性和不公正性，严重影响了评审机制的置信度。
发明内容
本申请提供一种企业招投标的智能评审方法及装置，能够提高针对招投标评审结果的置信度。
在本申请的第一方面提供了一种企业招投标的智能评审方法，所述方法包括：
在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条所述评审条款绑定标识信息；
根据所述标识信息，利用智能合约进行哈希锁定，将所述评审条款写入区块链生成链上的评审规则快照；
对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据，其中，所述系统账户为供应商以区块链身份标识完成实名绑定的账户；
对所述响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，同时将所述响应数据中主观性数据加密生成加密数据；
在智能评审阶段，依据所述评审规则快照，对每一条所述目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果；
对所述加密数据进行解密，根据专家针对主观性评分条款对解密后的数据进行评审，并将专家评分行为与评审结果进行身份绑定并签名，得到第二评审结果；
将所述第一评审结果与所述第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链。
在以上技术方案的基础上，优选的，所述对所述响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，具体包括：
对所述客观性数据进行字段结构化处理，得到第一数据块；
对所述客观性数据进行哈希摘要计算，得到第二数据块；
基于所述系统账户生成目标数据嵌入方式，所述目标数据嵌入方式为所述第二数据块嵌入所述第一数据块的方式，所述目标数据嵌入方式与所述系统账户对应，且与历史生成的数据嵌入方式不同；
通过所述目标数据嵌入方式，将所述第二数据块嵌入所述第一数据块，得到所述目标哈希指纹。
在以上技术方案的基础上，优选的，所述在智能评审阶段，依据所述评审规则快照，对每一条所述目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果，具体包括：
在所述智能评审阶段，根据所述系统账户，调用所述目标数据嵌入方式；
通过所述目标数据嵌入方式确定对应的数据提取方式，并通过所述数据提取方式，从所述目标哈希指纹提取出哈希摘要，得到所述第一数据块；
确定所述第一数据块包含的各个字段值对应的字段标签；
通过所述字段标签与所述评审规则快照的评审条款进行字段对齐，建立所述字段值与所述评审条款之间的逻辑映射关系，确保所述字段标签与所述评审条款一一对应；
通过解析逻辑计算执行所述字段值与对应评审条款的条款标准值之间的判定函数，输出判定布尔结果；
将所有所述判定布尔结果进行归集，按照所述评审条款设定的权重、分类与判定模式进行聚合生成所述第一评审结果。
在以上技术方案的基础上，优选的，在所述将所述第一评审结果与所述第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链之后，所述方法还包括：
在接收到针对所述评审报告异议请求后，依据所述电子签名，从区块链中定位所述评审报告，进而根据所述评审报告确定对应的系统账户；
通过所述系统账户，从区块链中调取所述评审规则快照，对所述评审规则快照进行版本校验与完整性校验；
对所述评审规则快照校验通过后，从区块链中获取已存储的多个哈希指纹，通过所述系统账户对应的数据提取方式解析每一条哈希指纹并提取哈希摘要，根据多个所述哈希指纹中的所述目标哈希指纹重构出所述第一数据块；
对所述第一数据块执行字段标签识别，解析字段标签与字段值的结构关系，并将字段标签与评审规则快照中的评审条款进行字段对齐；
根据所述评审规则快照中记录的每一条所述评审条款所绑定的判定函数，对字段值与条款标准值之间重新执行解析逻辑计算，输出每一对应的验证布尔结果；
调取所述评审报告的所述第一评审结果，进行逆向解析，提取出每个所述判定布尔结果；
将所述验证布尔结果与所述判定布尔结果进行比对，依照原始评审流程中的权重执行聚合计算，计算得出针对所述第一评审结果的验证值；
若判断出所述验证值小于或等于预设阈值，则确定所述评审报告未被修改。
在以上技术方案的基础上，优选的，所述对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据，具体包括：
所述供应商通过注册时预设的链上地址作为唯一身份标识，并通过与实名认证信息的映射注册入链上身份合约，绑定实际身份数据，生成唯一的所述系统账户；
在所述系统账户上传的所述响应文件时，自动识别所述响应文件的文件格式，并将所述文件格式进行结构分类；
依据所述结构分类的内容类型，对所述响应文件采用不同的处理路径，提取出响应文件内容；
对所述响应文件内容依据评审条款字段规范与字段模板库进行字段标签映射，字段标签映射，对所述响应文件内容中的非结构化字段进行语义归类，将其统一映射为标准响应字段标签；
对所述标准响应字段标签执行响应字段结构化处理，包括统一响应字段数据格式、标准化响应字段单位、归一化响应字段时间表达方式、校验响应字段值域合法性、标注响应字段识别置信度，得到所述响应数据。
在以上技术方案的基础上，优选的，所述在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条所述评审条款绑定标识信息，具体包括：
建立针对项目发起人输入的招标项目的参数字段，以形成面向规则匹配的基础元数据；
根据预先配置的条款适配映射表，对所述基础元数据进行条件匹配，自动推导出应适用的评审条款集合，所述评审条款集合包括多条评审条款；
针对每一条所述评审条款，自动绑定标识信息，所述标识信息包括条款分类、条款适用范围、条款版本号、条款状态中的一种或者多种。
在以上技术方案的基础上，优选的，所述根据预先配置的条款适配映射表，对所述参数字段进行条件匹配，自动推导出应适用的评审条款集合，具体包括：
构建结构化的条款适配映射表，所述条款适配映射表以嵌套规则树的形式进行表达，所述条款适配映射表的每一个规则单元包含一组招标项目参数与一组对应评审条款编号的映射关系；
并将所述基础元数据转化为标准化键值对格式的参数结构对象；
由评审条款匹配引擎对所述参数结构对象执行逐项逻辑判定操作，评审条款匹配引擎依照预设顺序，从所述条款适配映射表中逐条解析规则条件，并采用决策树路径下沉机制，完成所述参数结构对象与所述规则单元之间的规则命中检测操作；
将所有判定为规则条件成立的评审条款编号统一汇总为所述招标项目适用的条款编号候选集；
对所述条款编号候选集中的每一条评审条款编号执行条款结构装载，依据所述评审条款编号查找评审条款元数据表，获取完整的评审条款信息，并将评审条款信息对应的数据封装为标准化的评审条款，得到所述评审条款集合。
在本申请的第二方面提供了一种企业招投标的智能评审装置，所述装置用于执行如上述任意一项所述的一种企业招投标的智能评审方法，所述装置包括获取模块、处理模块以及输出模块，其中：
所述获取模块，用于在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条所述评审条款绑定标识信息；
所述处理模块，用于根据所述标识信息，利用智能合约进行哈希锁定，将所述评审条款写入区块链生成链上的评审规则快照；
所述处理模块，用于对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据，其中，所述系统账户为供应商以区块链身份标识完成实名绑定的账户；
所述处理模块，用于对所述响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，同时将所述响应数据中主观性数据加密生成加密数据；
所述处理模块，用于在智能评审阶段，依据所述评审规则快照，对每一条所述目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果；
所述处理模块，用于对所述加密数据进行解密，根据专家针对主观性评分条款对解密后的数据进行评审，并将专家评分行为与评审结果进行身份绑定并签名，得到第二评审结果；
所述输出模块，用于将所述第一评审结果与所述第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链。
在本申请的第三方面提供了一种电子设备，包括处理器、存储器、用户接口以及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和所述网络接口均用于与其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如上述任意一项所述的方法。
在本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如上述任意一项所述的方法。
综上所述，本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1.本申请通过将招标项目参数驱动的评审条款映射机制与链上规则快照固化相结合，确保评审依据的唯一性与不可篡改性，同时基于供应商区块链身份对响应数据进行结构化处理与分级存证，分别对客观性数据生成目标哈希指纹上链存证、对主观性数据采用专家公钥加密并绑定解密权限，保障数据内容的真实性与访问控制的专属性；在智能评审阶段，通过链上规则与链下数据的精确对齐执行自动化判断并生成第一评审结果，专家评审行为亦经身份绑定与数字签名确权，最终将所有评审结果统一封装为带有平台链上签名的评审报告写入区块链，全流程形成规则可验以及数据可溯的技术闭环，从根本上提升招投标评审结果的置信度。
2.本申请通过构建基于系统账户调用的目标数据嵌入方式，实现对上传响应数据中目标哈希指纹的精确解析与字段值恢复，并结合评审规则快照中的评审条款执行字段对齐与逻辑判定，自动输出判定布尔结果并依据条款权重与分类进行聚合评分，从而形成结构化、标准化、可溯源的第一评审结果，显著提升了客观性评审环节的自动化程度、判定逻辑的一致性与评审过程的可信度，有效防止人工干预和结果篡改。
3.本申请通过构建基于链上电子签名的评审报告定位机制，结合系统账户驱动的规则快照校验、哈希指纹解析与字段级别重构，辅以评审条款对齐与判定函数复算，形成一套可逆、可证、可比对的第一评审结果验证路径，实现对评审结论在结构、内容与评分维度上的全过程一致性校验，从而在接收到异议请求后能够精准还原评审过程、有效识别篡改行为，显著增强评审结果的可验证性与争议处理的公正性。
4.本申请通过引入基于区块链身份合约的系统账户机制，实现供应商在注册阶段以链上地址为唯一身份标识，并绑定实名认证数据生成系统账户，确保响应数据来源的真实性与可追溯性。自动识别响应文件的文件格式，并按结构分类确定处理路径对响应文件内容进行精准提取。随后，依据评审条款字段规范与字段模板库执行字段标签映射，将非结构化字段语义归类为统一的标准响应字段标签，进一步对每个字段执行结构化处理操作，从而生成结构完整、语义清晰、格式规范的响应数据，为后续智能评审提供高质量的数据输入基础。
5.本申请通过构建结构化的条款适配映射表并采用嵌套规则树与决策路径下沉机制，实现对招标项目参数的自动化逻辑匹配，结合标准化参数结构对象与评审条款元数据表，完成评审条款编号的精确推导与条款内容的动态装载，最终生成与项目条件完全对应、结构完整、语义一致的评审条款集合，从而显著提升评审规则适配的智能化水平与配置效率，确保评审逻辑的精准性、唯一性与过程透明性。
附图说明
图1是本申请实施例公开的一种企业招投标的智能评审方法的流程示意图；
图2是本申请实施例公开的一种企业招投标的智能评审装置的模块示意图；
图3是本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
附图标记说明：201、获取模块；202、处理模块；203、输出模块；301、处理器；302、通信总线；303、用户接口；304、网络接口；305、存储器。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本申请实施例的描述中，“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本申请实施例的描述中，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个屏幕终端是指两个或两个以上的屏幕终端。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
企业招投标评审是一个依赖专家委员会对投标文件进行多维度评分并据此确定中标单位的复杂流程，然而现有技术中由于评审数据主要依赖人工操作与本地系统管理，缺乏全程可验证机制，导致评分结果易被篡改、评审过程难以追责，且信息交互缺乏加密保护与一致性校验，易被内部干预或外部攻击破坏评审公正性，从而严重削弱了评审体系的可信性。
本实施例公开了一种企业招投标的智能评审方法，参照图1，包括如下步骤S110-S170：
S110，在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条所述评审条款绑定标识信息
本申请实施例公开的一种企业招投标的智能评审方法应用于服务器，服务器包括但不限于诸如手机、平板电脑、可穿戴设备、PC(PersonalComputer，个人计算机)等电子设备，也可以是运行一种企业招投标的智能评审方法的后台服务器。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一种可能的实施方式中，在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条评审条款绑定标识信息，具体包括：建立针对项目发起人输入的招标项目的参数字段，以形成面向规则匹配的基础元数据。根据预先配置的条款适配映射表，对基础元数据进行条件匹配，自动推导出应适用的评审条款集合，评审条款集合包括多条评审条款；针对每一条评审条款，自动绑定标识信息，标识信息包括条款分类、条款适用范围、条款版本号、条款状态中的一种或者多种。
具体地，在项目发布阶段接收项目发起人输入的招标项目参数字段，招标项目参数字段包括项目类型、采购方式、预算金额、投标人资格类型、是否允许联合体投标、所属行业分类等内容。将上述招标项目参数字段进行结构化解析，并以键值对形式标准化存储，形成唯一对应当前招标项目的基础元数据。该基础元数据作为后续评审规则匹配的输入基础，具有结构一致性、语义明确性与字段可扩展性，用于驱动映射逻辑执行。
调用评审规则映射引擎加载条款适配映射表，条款适配映射表以预设条件表达式的方式记录不同招标项目参数条件组合与评审条款之间的匹配规则。使用基础元数据作为输入条件，对映射表中的所有匹配规则进行条件匹配，采用逐行遍历、布尔表达式求值或路径判定等逻辑方式判断命中状态。所有条件满足的规则对应的评审条款编号被提取并汇总为评审条款集合，形成当前招标项目所应适配的完整评审条款集合，确保匹配过程可扩展、可解释、可复现。
对评审条款集合中的每一条评审条款执行标识信息绑定操作。评审条款标识信息包括评审条款分类、评审条款适用范围、评审条款版本号、评审条款状态等属性，其中评审条款分类用于表征评审条款在评审流程中的位置如资格评审、响应性评审、评分性评审等；评审条款适用范围定义该评审条款生效的项目参数条件集合；评审条款版本号记录该评审条款当前内容的修订状态；评审条款状态标识该评审条款是否为启用状态。将上述标识信息写入评审条款结构体，形成结构完整、状态明确、版本可控的评审条款对象，为后续规则快照生成与智能评审执行提供数据依据。
在一种可能的实施方式中，根据预先配置的条款适配映射表，对参数字段进行条件匹配，自动推导出应适用的评审条款集合，具体包括：构建结构化的条款适配映射表，条款适配映射表以嵌套规则树的形式进行表达，条款适配映射表的每一个规则单元包含一组招标项目参数与一组对应评审条款编号的映射关系；并将基础元数据转化为标准化键值对格式的参数结构对象；由评审条款匹配引擎对参数结构对象执行逐项逻辑判定操作，评审条款匹配引擎依照预设顺序，从条款适配映射表中逐条解析规则条件，并采用决策树路径下沉机制，完成参数结构对象与规则单元之间的规则命中检测操作；将所有判定为规则条件成立的评审条款编号统一汇总为招标项目适用的条款编号候选集；对条款编号候选集中的每一条评审条款编号执行条款结构装载，依据评审条款编号查找评审条款元数据表，获取完整的评审条款信息，并将评审条款信息对应的数据封装为标准化的评审条款，得到评审条款集合。
具体地，首先构建结构化的条款适配映射表，条款适配映射表采用嵌套规则树的形式进行表达，每一个映射规则单元均由一组招标项目参数条件与一组评审条款编号形成对应关系，映射规则支持多层级条件嵌套、逻辑组合与优先级控制。
设招标项目参数结构为：
P＝{(k1,v1),(k2,v2),...,(kn,vn)}
其中，ki表示第i个参数字段名称，vi表示第i个字段对应的具体值，P为标准化参数结构对象。
则条款适配映射表为一组规则条件与评审条款编号之间的映射集合表示为：
其中，Cj表示第j条规则条件，形式为一个布尔逻辑表达式Cj＝fj(P)∈{0,1}，表示当参数结构P满足该条件时fj(P)＝1；表示与该条件对应的评审条款编号子集，T为评审条款编号全集。
设计条款适配映射表时，基于项目类型、预算金额、采购方式、投标组织形式、行业特征等典型字段构造参数空间，并在每一分支节点设置条件判断逻辑，实现参数变化驱动评审条款精确适配的可扩展配置模型，确保规则表具备表达力强、解析效率高、可配置性强的特性。
将项目发起人输入的全部招标项目参数字段解析后转化为标准化键值对格式的参数结构对象，参数结构对象是当前招标项目所有参数字段在结构与语义上的标准表示，包括字段名、字段值、字段类型、值域枚举等元信息，并保持字段之间的逻辑独立性与组合兼容性。参数结构对象作为评审条款匹配引擎执行规则匹配的输入基础，能够被动态加载、统一传输、结构遍历，有效提升匹配引擎处理性能与规则触发的准确性。
调用评审条款匹配引擎，输入参数结构对象并开始执行逐项逻辑判定操作，评审条款匹配引擎以预设的解析顺序依次读取条款适配映射表中的规则单元，并采用决策树路径下沉机制对每条规则进行条件判断。该机制在匹配过程中从规则树根节点开始，依据参数结构对象中的实际字段值沿不同逻辑路径递归判断，直至匹配至规则终端叶子节点，确定是否命中评审条款编号。此过程具有短路加速、条件裁剪、路径定位等优势，可高效实现复杂条件空间中的规则匹配决策。
在基于嵌套规则树执行评审条款匹配的过程中，通过引入短路加速、条件裁剪与路径定位机制，显著提升规则解析效率与匹配准确性。短路加速机制指当某一节点条件不成立时，立即终止该分支路径后续条件的评估，避免不必要的深层计算；条件裁剪机制则在预处理阶段对与当前项目参数无关联或不可能满足的规则分支进行提前屏蔽，减少匹配范围；路径定位机制利用参数字段与规则节点的映射关系直接定位可能命中的路径分支，从而跳过无关路径的全量遍历。这三者协同配合，使得在面对大规模、高维度、组合复杂的参数空间时，仍可在常数级路径深度内完成规则命中判断，实现高性能、高可控、高一致性的评审条款智能适配。
将所有规则判定结果为“命中”的规则单元中所对应的评审条款编号进行统一汇总，形成当前招标项目适用的条款编号候选集。基于参数结构对象P，系统执行所有规则匹配函数fj，将所有成立的评审条款编号子集进行集合并集操作，得到条款编号候选集：
其中[fj(P)＝1]为指示函数，当条件成立时取值为1否则为0，乘法为集合取值激活符号，代表仅当条件成立时该条款编号子集Tj被计入最终集合。
条款编号候选集是评审条款编号的集合形式，具有唯一性、去重性与条件充分性，对该集合进行合规性校验与逻辑完整性检验后进入下一阶段，用于后续条款内容的载入与结构化重建。
对条款编号候选集中的每一条评审条款编号执行条款结构装载过程，依据评审条款编号访问评审条款元数据表，检索获取该评审条款所对应的全部结构信息，包括评审条款分类、评审条款字段要求、评审条款判断逻辑、评审条款材料要求、评审条款适用条件、评审条款评分方式、评审条款版本号及状态等内容。随后将评审条款信息封装为标准化的评审条款数据结构，完成语义绑定、逻辑封装与版本映射操作，最终生成当前招标项目适用的完整评审条款集合，供后续规则上链、智能评审与专家复核使用。则完整的评审条款集合为：
最终评审条款集合是项目参数结构P经由条件映射规则R匹配生成的条款编号集合T*所对应的结构化评审条款对象集合，构成智能评审流程中链上规则快照生成与评分逻辑绑定的核心执行基准。
S120，根据标识信息，利用智能合约进行哈希锁定，将评审条款写入区块链生成链上的评审规则快照。
首先，对每一条已完成标识信息绑定的评审条款对象执行结构化封装处理，评审条款对象包含评审条款编号、评审条款分类、评审条款适用范围、评审条款字段定义、评审条款判断逻辑、评审条款所需材料、评审条款评分方式、评审条款版本号、评审条款状态等要素，并以JSON或专用规则中间表示语法进行格式化编码，确保评审条款对象具备语义完整性与可序列化性。
然后，对上述结构化编码后的每条评审条款对象执行哈希摘要计算，采用标准加密哈希函数如SHA-256或Keccak256对评审条款结构数据进行摘要运算，得到一一对应的评审条款目标哈希指纹，目标哈希指纹唯一映射当前条款内容与结构状态，具备不可逆性与内容指纹性，保障其在链上存证后的不可篡改性与可溯源性。
接着，部署专用的评审规则快照智能合约，智能合约具备规则注册、版本绑定、哈希记录、条款索引与调用接口等功能模块，并预留状态管理与访问权限控制入口。将每条评审条款的目标哈希指纹连同其评审条款编号、评审条款版本号、评审条款适用范围、注册时间戳与调用接口路径作为参数调用智能合约的注册函数，并由智能合约将该数据结构以不可变形式写入区块链的状态存储中，形成链上评审规则快照条目。
随后，智能合约在注册每条评审条款成功后生成规则快照索引，记录于链上日志事件中，并对外提供规则快照检索接口与验证接口，支持后续评审过程中的规则一致性校验与历史状态审计。所有已写入区块链的评审条款在智能评审、专家复核、争议处理等环节均可调用智能合约接口对当前条款内容进行哈希验证，确保实际执行的评审逻辑与链上快照保持完全一致。
最后，将当前项目全部评审条款哈希值集合生成整体快照摘要，作为该项目的评审规则快照根节点，并记录该快照版本编号、快照生成时间、关联项目编号与状态信息，将快照索引指针写入区块链形成唯一标识，通过该链上快照标识即可追踪与验证任意单条评审条款的合法性、完整性与版本状态。
通过上述实施路径，将具有结构化逻辑与法律效力的评审条款对象转化为链上确权的数据资产，以智能合约为运行逻辑，以目标哈希指纹为固化凭证，以区块链为不可篡改载体，构建了一套具备审计性、验证性与合规性的企业招投标评审规则链上治理体系。
S130，对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据。
对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据，具体包括：供应商通过注册时预设的链上地址作为唯一身份标识，并通过与实名认证信息的映射注册入链上身份合约，绑定实际身份数据，生成唯一的系统账户；在系统账户上传的响应文件时，自动识别响应文件的文件格式，并将文件格式进行结构分类；依据结构分类的内容类型，对响应文件采用不同的处理路径，提取出响应文件内容；对响应文件内容依据评审条款字段规范与字段模板库进行字段标签映射，字段标签映射，对响应文件内容中的非结构化字段进行语义归类，将其统一映射为标准响应字段标签；对标准响应字段标签执行响应字段结构化处理，包括统一响应字段数据格式、标准化响应字段单位、归一化响应字段时间表达方式、校验响应字段值域合法性、标注响应字段识别置信度，得到响应数据。
具体地，在响应流程初始化前，需完成系统账户的身份确权。供应商在平台注册阶段通过预设链上地址作为唯一身份标识，该链上地址与实名登记信息进行一一映射，实名登记信息包括企业名称、统一社会信用代码、法定代表人姓名、注册手机号及平台账户标识，将上述数据封装并注册至链上身份合约，完成区块链身份凭证的生成。该系统账户作为后续所有响应行为的唯一身份依据，用于关联上传数据、操作记录与评审结果，确保响应主体的唯一性、可验证性与行为可追溯性。
系统账户在提交响应文件时，立即对响应文件进行格式识别操作。响应文件可能为PDF格式响应文件、图像格式响应文件或结构化电子文档格式响应文件，通过文件头信息解析、扩展名判断与内容签名识别方式判断具体类型，并基于识别结果将响应文件分类为固定版式类响应文件或结构化文档类响应文件，作为后续路径分流的依据，确保每类响应文件进入对应内容提取流程。
依据响应文件的结构分类结果进入不同的内容处理路径。固定版式类响应文件如PDF格式响应文件与图像格式响应文件，将调用OCR识别模块进行图文内容提取，识别模块结合文字检测模型、版面分析模型与字符识别模型完成文本与结构信息的分块提取；结构化文档类响应文件如Word格式响应文件与在线表单文件，将直接通过文档对象模型提取嵌套字段，提取内容保持层级与属性映射一致性，从而获取完整响应文件内容。
对提取出的响应文件内容进行字段标签映射。字段标签映射过程基于评审条款字段规范与字段模板库，使用语义相似度分析、关键词树匹配、命名实体识别等方法，对非结构化字段信息进行语义归类与字段归一，将多种表述方式的字段内容映射为统一的标准响应字段标签，如将“法定代表人姓名”“公司法人”“法人名称”等表述统一映射为“法定代表人”字段标签，确保后续字段判定逻辑的一致性、结构化与标准化。
对完成字段标签映射的响应文件内容执行响应字段结构化处理。结构化处理过程包括统一响应字段数据格式，如数值保留小数位数；标准化响应字段单位，如万元转化为元；归一化响应字段时间表达方式，如将“二〇二三年一月一日”统一为“2023-01-01”；校验响应字段值域合法性，如企业成立时间不得晚于投标截止时间；标注响应字段识别置信度，如OCR识别置信度低于设定阈值自动触发复核标记。最终生成的结构化响应数据由字段标签、字段值、数据格式、单位、时间表达、置信度等要素组成，构成统一格式的响应数据，为后续智能评审提供稳定可信的数据输入。
S140，对响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，同时将响应数据中主观性数据加密生成加密数据。
首先，在结构化响应数据生成后，调用字段分类模块依据预定义的字段分类规则对全部响应字段进行类型划分。字段分类规则依据评审条款字段属性，将结构化响应数据划分为客观性数据与主观性数据。客观性数据是指可由依据规则直接判定的数据，如企业名称、营业执照编号、资质等级、注册资本、项目经理证书编号、财务报表指标等，不依赖人工主观判断。主观性数据是指需由评审专家基于经验或判断进行综合评估的数据，如技术方案、履约计划、服务承诺说明、人员组织架构等，其内容具有语言描述性、结构开放性与评价差异性。
在一种可能的实施方式中，对响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，具体包括：对客观性数据进行字段结构化处理，得到第一数据块；对客观性数据进行哈希摘要计算，得到第二数据块；基于系统账户生成目标数据嵌入方式，目标数据嵌入方式为第二数据块嵌入第一数据块的方式，目标数据嵌入方式与系统账户对应，且与历史生成的数据嵌入方式不同；通过目标数据嵌入方式，将第二数据块嵌入第一数据块，得到目标哈希指纹。
具体地，对客观性数据执行字段结构化处理，基于评审条款字段定义与字段模板标准对原始响应文件中的客观性数据进行解析与标签映射，提取字段标签、字段值、字段单位、字段格式与字段位置等要素，封装为统一格式的数据结构，作为第一数据块。所述第一数据块为字段结构化对象，具备稳定的字段边界、标准的数据表达方式与明确的语义字段标签，是后续目标哈希指纹构建的基础结构单元。
对客观性数据执行哈希摘要计算，从第一数据块中抽取字段标签与字段值，按照标准序列化顺序拼接形成哈希输入字符串，调用SHA-256或Keccak256哈希算法对该字符串进行不可逆加密运算，输出定长哈希值作为第二数据块。所述第二数据块为客观性字段的哈希摘要，唯一映射字段原值，具备不可篡改性与结果确定性，是实现链上存证的核心摘要单元。
依据当前用户生成目标数据嵌入方式，调用数据嵌入方式生成模块，输入参数为用户的区块链身份标识、所涉字段标签与历史嵌入记录。通过身份映射与版本控制逻辑，为当前用户分配唯一的数据嵌入路径规则，构建目标数据嵌入方式。所述目标数据嵌入方式定义第二数据块嵌入第一数据块的位置、层级、标签命名与结构嵌套方式，保证每一用户嵌入方式唯一且与历史方式不同，防止目标哈希指纹重复与嵌入路径冲突。
执行目标哈希指纹构建操作，调用目标数据嵌入方式，将第二数据块嵌入至第一数据块的指定位置，构建嵌入式哈希结构体作为最终的目标哈希指纹。该目标哈希指纹结构中同时保留字段原始结构信息与哈希摘要路径信息，能够在后续验证中同时验证字段值与嵌入模式的完整性。将所述目标哈希指纹连同字段标签、字段页码位置、字段提取置信度与用户区块链身份凭证绑定形成字段存证对象，并通过智能合约接口将该字段存证对象写入区块链，形成链上字段级评审数据存证记录，确保响应数据的真实性、结构性与抗抵赖性在评审全流程中得以保障。
接着，将所有客观性数据字段目标哈希指纹、字段标签、字段提取位置及账户的区块链身份凭证进行结构封装，并调用智能合约接口将封装后的数据上传至区块链。该链上存证操作由专用的响应数据存证合约处理，在链上生成每一字段的不可篡改记录，包括字段标识、哈希值、时间戳、响应主体标识与项目标识，形成字段级区块链不可抵赖存证轨迹。
同时，对于主观性数据字段，为每位具有评分权限的评审专家分配独立的加密密钥对，并将公钥通过专家身份认证机制在内注册绑定至对应专家账户；随后，对每一条主观性字段内容按照字段标签进行识别与分发，分别调用对应专家的加密公钥对字段值执行非对称加密操作，确保每位专家所接收到的主观性数据均为专属加密数据，仅可由其对应的私钥解密访问。生成的加密数据标记字段标签、加密专家ID、加密时间戳与访问授权路径，统一封存于链下数据库中，同时将字段加密摘要及公钥加密映射记录通过智能合约写入区块链，确保数据传输过程具备内容保密性、接收定向性与解密可控性，从而防止主观性数据在传输、保存与评分过程中被非授权主体访问或篡改。
最后，将所有主观性字段的加密摘要、字段标签与存储路径通过智能合约生成字段索引记录写入区块链，用于后续访问控制验证与加密字段内容一致性检验，确保专家评分行为建立在可验证且未被篡改的原始响应内容之上。通过该客观性数据上链存证与主观性数据链下加密协同机制，实现响应数据在评审过程中的“可验证”“可保护”“可溯源”“不可抵赖”，为智能评审提供结构安全保障与内容可信基线。
S150，在智能评审阶段，依据评审规则快照，对每一条目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果。
在一种可能的实施方式中，在智能评审阶段，依据评审规则快照，对每一条目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果，具体包括：在智能评审阶段，根据系统账户，调用目标数据嵌入方式；通过目标数据嵌入方式确定对应的数据提取方式，并通过数据提取方式，从目标哈希指纹提取出哈希摘要，得到第一数据块；确定第一数据块包含的各个字段值对应的字段标签；通过字段标签与评审规则快照的评审条款进行字段对齐，建立字段值与评审条款之间的逻辑映射关系，确保字段标签与评审条款一一对应；通过解析逻辑计算执行字段值与对应评审条款的条款标准值之间的判定函数，输出判定布尔结果；将所有判定布尔结果进行归集，按照评审条款设定的权重、分类与判定模式进行聚合生成第一评审结果。
具体地，在进入智能评审阶段后，首先根据当前参与评审的账户的区块链身份凭证，调用该账户对应的目标数据嵌入方式。目标数据嵌入方式已在响应数据目标哈希指纹构建阶段为账户生成并登记入链，通过解析该嵌入方式中的路径规则、字段层级映射与嵌入参数结构，获得该账户下目标哈希指纹的专属数据提取路径，作为哈希摘要提取的唯一索引方式。
通过上述目标数据嵌入方式执行结构化解析操作，从目标哈希指纹中提取嵌入的哈希摘要数据段，提取过程依赖嵌入路径、标签匹配与字段索引机制，确保提取出的哈希摘要数据精确对应客观性字段原始值。将该哈希摘要解析为第一数据块，第一数据块为结构化哈希数据集合，其中每一条目包含字段标签与其所对应的哈希值，用于判定前的字段标识与数据内容重建。
分析第一数据块中每一数据项，识别该哈希摘要对应的字段标签，字段标签包括如“企业名称”“资质等级”“注册资本”“项目经理资格证编号”等标准字段名称。通过字段标签索引结构，将每一字段标签与评审模型中的字段维度进行语义确认，确保该哈希摘要可用于对应评审条款的判定逻辑执行。
调用评审规则快照，对第一数据块中的字段标签执行字段对齐操作，依据评审规则快照中每条评审条款所绑定的字段标签，建立字段标签与评审条款之间的逻辑映射关系。字段对齐要求字段标签与评审条款字段定义一一匹配，字段类型、字段格式与字段位置一致，形成字段值与条款标准值之间的可计算输入通道，确保逻辑执行输入稳定一致。
依据字段对齐结果，执行字段值与评审条款标准值之间的判定函数。判定函数根据评审条款逻辑定义类型可包括等值判定函数、大于小于区间函数、时间有效性函数、正则表达式匹配函数或布尔逻辑组合函数等。设第i个字段的字段值为vi，其对应的字段标签为li，其在评审规则快照中匹配到的评审条款编号为ti，该评审条款的标准值为si，其对应的判定函数为：
fi(vi,si)
则对字段值与评审条款标准值之间的逻辑判断函数形式表示为：
bi＝fi(vi,si)∈{0,1}
其中bi表示判定布尔结果，值为1表示字段值满足条款要求，值为0表示不满足。
逻辑判断函数根据评审条款的逻辑类型设定，包括等值匹配型条款、数值区间型条款、时间有效性条款以及正则表达式匹配型条款，依次表示如下：
其中，与分别表示该评审条款要求的最小值与最大值。所有fi最终均输出布尔值bi，作为该字段与其评审条款之间是否匹配的判定结果，后续系统将多个bi合并进行评审聚合运算，构成完整的第一评审结果输入。每一函数fi在智能评审系统中以规则逻辑模块的形式配置，可扩展、可验证并具备可组合性，支持动态加载与链上规则快照绑定。
将字段值输入至判定函数，与评审条款中设定的标准值进行比对，输出判定布尔结果，布尔结果为true表示通过、false表示不通过，是最小粒度的评判单元。
将所有字段判定布尔结果进行归集，按照评审条款快照中设定的条款权重、条款分类与聚合规则执行综合计算。可根据评审模型采用逻辑与/或聚合模式、赋权加权模式或通过评分函数进行标准化分值映射，最终形成结构化第一评审结果。第一评审结果包括字段判定明细、条款级评分明细、聚合得分、异常提示与评审结论，为后续主观性评分合并与专家复核提供客观基础与判定溯源依据。
S160，对加密数据进行解密，根据专家针对主观性评分条款对解密后的数据进行评审，并将专家评分行为与评审结果进行身份绑定并签名，得到第二评审结果。
在接收到已加密的主观性数据后，首先依据每一主观性评分条款所对应的专家身份信息，从专家密钥管理模块中调用对应专家账户的私钥，对所述加密数据执行非对称解密操作，成功解密后还原为原始的主观性响应字段内容。将解密后的数据按照字段标签加载至专家评审界面，并绑定当前评审项目编号、评审条款编号与专家区块链身份凭证，由专家根据主观性评分条款的评分维度、评分标准与权重要求，对内容进行定量或定性评审，记录每一次评分行为所对应的字段内容、评分值、评分时间、评分设备标识与专家区块链地址，并基于该身份信息对评分行为生成不可抵赖的数字签名。将评分值与签名一并封装为结构化评分记录，形成第二评审结果，并以评分哈希摘要写入区块链，确保主观性评审行为的结果完整、身份真实、路径可溯、数据不可篡改。
S170，将第一评审结果与第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链。
在分别完成第一评审结果与第二评审结果的生成后，首先对两个评审结果进行结构化整合，依据评审条款编号将第一评审结果中的客观性评分数据与第二评审结果中的主观性评分数据按照条款分类与权重要求进行合并计算，生成包含条款维度评分、评分来源、评审路径与综合得分的评审报告。将该评审报告与项目编号、投标单位区块链身份、专家区块链身份、评分时间、评分方法等要素进行结构绑定，生成唯一的评审数据结构体，并通过平台私钥对该评审数据结构体执行链上电子签名，形成带签名的最终评审报告。随后调用评审报告智能合约接口，将该带签名的评审报告摘要、签名值、版本标识与时间戳写入区块链，实现评审结果的全流程确权、全过程不可篡改与全节点可验证，确保整个评审结论的真实性、合法性与审计可追溯性。
在一种可能的实施方式中，在将第一评审结果与第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链之后，方法还包括：在接收到针对评审报告异议请求后，依据电子签名，从区块链中定位评审报告，进而根据评审报告确定对应的系统账户；通过系统账户，从区块链中调取评审规则快照，对评审规则快照进行版本校验与完整性校验；对评审规则快照校验通过后，从区块链中获取已存储的多个哈希指纹，通过系统账户对应的数据提取方式解析每一条哈希指纹并提取哈希摘要，根据多个哈希指纹中的目标哈希指纹重构出第一数据块；对第一数据块执行字段标签识别，解析字段标签与字段值的结构关系，并将字段标签与评审规则快照中的评审条款进行字段对齐；根据评审规则快照中记录的每一条评审条款所绑定的判定函数，对字段值与条款标准值之间重新执行解析逻辑计算，输出每一对应的验证布尔结果；调取评审报告的第一评审结果，进行逆向解析，提取出每个判定布尔结果；将验证布尔结果与判定布尔结果进行比对，依照原始评审流程中的权重执行聚合计算，计算得出针对第一评审结果的验证值；若判断出验证值小于或等于预设阈值，则确定评审报告未被修改。
具体地，在评审报告写入区块链后，若接收到针对该评审报告的异议请求，立即启动评审验证机制，具体实施过程包括评审报告定位、账户溯源、规则快照校验、哈希重构提取、字段对齐验证、布尔结果复算、结果比对聚合以及验证值判定等八个连续步骤，确保异议处理具备可审计性、可验证性与不可抵赖性。
接收到异议请求后，通过异议请求中包含的评审报告标识，利用平台链上电子签名执行唯一性哈希匹配，从区块链中定位存证的目标评审报告。依据电子签名结构中的身份凭证字段，提取评审报告对应的账户区块链身份，并作为后续所有数据溯源的主索引依据。
调用账户所绑定的评审配置项，从区块链中调取该项目所适用的评审规则快照副本。评审规则快照在项目发布阶段已被冻结上链，包含评审条款编号、字段定义、判断逻辑与评分权重等信息。对评审规则快照执行版本号一致性比对与哈希摘要一致性校验，确保其未被替换、篡改或重定义。
依据账户所绑定的数据提取方式，从区块链中调取所有与之关联的哈希指纹集合，针对每一条哈希指纹，调用对应的目标数据嵌入方式进行结构解析，并提取内嵌的哈希摘要内容，依照嵌入路径重构得到第一数据块，第一数据块即为该账户在评审阶段所提交的客观性响应字段的原始结构化值集合。
对第一数据块执行字段标签识别与语义确认操作，解析出字段标签与字段值的对应关系，并根据字段标签在评审规则快照中进行字段对齐，确保每个字段值对应唯一评审条款，保证输入数据与规则逻辑之间的一一映射关系成立。
对字段值与其对应评审条款中的标准值重新执行判定函数，判定函数严格依据规则快照中记录的逻辑表达式进行运算，包括数值范围判断、字符串匹配、正则表达式校验或逻辑组合函数，执行结果输出为每一字段值与其评审标准之间的验证布尔结果。
调取评审报告中记录的第一评审结果，解析其中包含的字段级别判定布尔结果。每一布尔结果在报告中以结构化方式存储，包含条款编号、字段标签、判定结论与评分权重。对其执行逆向解析，提取全部原始布尔判定输出，作为后续比对基准。
对每一验证布尔结果与其对应的判定布尔结果进行逐项比对，判断是否完全一致。对于一致项，按原始权重计入聚合评分；对于不一致项，标记并记录差异字段，随后依据原评审流程设定的权重函数对全部结果进行聚合运算，计算得到第一评审结果的验证值。
将验证值与预设阈值进行比对，若验证值小于或等于阈值，表示评审报告中记录的第一评审结果在字段、逻辑与评分层面未被修改，判定为评审报告可信；若验证值高于阈值，则触发审计流程并记录链上异议标识，进入人工复审通道，确保每一次异议均具备数学基础与链上证据支撑，提升评审机制的审查公信力与技术自洽性。
本实施例还公开了一种企业招投标的智能评审装置，装置用于执行如上述任意一项的一种企业招投标的智能评审方法，参照图2，装置包括获取模块201、处理模块202以及输出模块203，其中：
获取模块201，用于在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条评审条款绑定标识信息。
处理模块202，用于根据标识信息，利用智能合约进行哈希锁定，将评审条款写入区块链生成链上的评审规则快照。
处理模块202，用于对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据，其中，系统账户为供应商以区块链身份标识完成实名绑定的账户。
处理模块202，用于对响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，同时将响应数据中主观性数据加密生成加密数据。
处理模块202，用于在智能评审阶段，依据评审规则快照，对每一条目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果。
处理模块202，用于对加密数据进行解密，根据专家针对主观性评分条款对解密后的数据进行评审，并将专家评分行为与评审结果进行身份绑定并签名，得到第二评审结果。
输出模块203，用于将第一评审结果与第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链。
需要说明的是：上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置和方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本实施例还公开了一种电子设备，参照图3，电子设备可以包括：至少一个处理器301，至少一个通信总线302，用户接口303，网络接口304，至少一个存储器305。
其中，通信总线302用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口303可以包括显示屏(Display)、摄像头(Camera)，可选用户接口303还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口304可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
其中，处理器301可以包括一个或者多个处理核心。处理器301利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器305内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器305内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器301可以采用数字信号处理(Digital SignalProcessing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable LogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器301可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器301中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器305可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。可选的，该存储器包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器305可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器305可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器305可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器301的存储装置。作为一种计算机存储介质的存储器305中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口303模块以及一种企业招投标的智能评审方法的应用程序。
在图3所示的电子设备中，用户接口303主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器301可以用于调用存储器305中存储一种企业招投标的智能评审方法的应用程序，当由一个或多个处理器301执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个的方法。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器305中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器305包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请还公开了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有指令。当由一个或多个处理器301执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。
以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践真理的公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种企业招投标的智能评审方法，其特征在于，所述方法包括：
在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条所述评审条款绑定标识信息；
根据所述标识信息，利用智能合约进行哈希锁定，将所述评审条款写入区块链生成链上的评审规则快照；
对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据，其中，所述系统账户为供应商以区块链身份标识完成实名绑定的账户；
对所述响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，同时将所述响应数据中主观性数据加密生成加密数据；
在智能评审阶段，依据所述评审规则快照，对每一条所述目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果；
对所述加密数据进行解密，根据专家针对主观性评分条款对解密后的数据进行评审，并将专家评分行为与评审结果进行身份绑定并签名，得到第二评审结果；
将所述第一评审结果与所述第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链。
2.根据权利要求1所述的一种企业招投标的智能评审方法，其特征在于，所述对所述响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，具体包括：
对所述客观性数据进行字段结构化处理，得到第一数据块；
对所述客观性数据进行哈希摘要计算，得到第二数据块；
基于所述系统账户生成目标数据嵌入方式，所述目标数据嵌入方式为所述第二数据块嵌入所述第一数据块的方式，所述目标数据嵌入方式与所述系统账户对应，且与历史生成的数据嵌入方式不同；
通过所述目标数据嵌入方式，将所述第二数据块嵌入所述第一数据块，得到所述目标哈希指纹。
3.根据权利要求2所述的一种企业招投标的智能评审方法，其特征在于，所述，所述在智能评审阶段，依据所述评审规则快照，对每一条所述目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果，具体包括：
在所述智能评审阶段，根据所述系统账户，调用所述目标数据嵌入方式；
通过所述目标数据嵌入方式确定对应的数据提取方式，并通过所述数据提取方式，从所述目标哈希指纹提取出哈希摘要，得到所述第一数据块；
确定所述第一数据块包含的各个字段值对应的字段标签；
通过所述字段标签与所述评审规则快照的评审条款进行字段对齐，建立所述字段值与所述评审条款之间的逻辑映射关系，确保所述字段标签与所述评审条款一一对应；
通过解析逻辑计算执行所述字段值与对应评审条款的条款标准值之间的判定函数，输出判定布尔结果；
将所有所述判定布尔结果进行归集，按照所述评审条款设定的权重、分类与判定模式进行聚合生成所述第一评审结果。
4.根据权利要求3所述的一种企业招投标的智能评审方法，其特征在于，在所述将所述第一评审结果与所述第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链之后，所述方法还包括：
在接收到针对所述评审报告异议请求后，依据所述电子签名，从区块链中定位所述评审报告，进而根据所述评审报告确定对应的系统账户；
通过所述系统账户，从区块链中调取所述评审规则快照，对所述评审规则快照进行版本校验与完整性校验；
对所述评审规则快照校验通过后，从区块链中获取已存储的多个哈希指纹，通过所述系统账户对应的数据提取方式解析每一条哈希指纹并提取哈希摘要，根据多个所述哈希指纹中的所述目标哈希指纹重构出所述第一数据块；
对所述第一数据块执行字段标签识别，解析字段标签与字段值的结构关系，并将字段标签与评审规则快照中的评审条款进行字段对齐；
根据所述评审规则快照中记录的每一条所述评审条款所绑定的判定函数，对字段值与条款标准值之间重新执行解析逻辑计算，输出每一对应的验证布尔结果；
调取所述评审报告的所述第一评审结果，进行逆向解析，提取出每个所述判定布尔结果；
将所述验证布尔结果与所述判定布尔结果进行比对，依照原始评审流程中的权重执行聚合计算，计算得出针对所述第一评审结果的验证值；
若判断出所述验证值小于或等于预设阈值，则确定所述评审报告未被修改。
5.根据权利要求1所述的一种企业招投标的智能评审方法，其特征在于，所述对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据，具体包括：
所述供应商通过注册时预设的链上地址作为唯一身份标识，并通过与实名认证信息的映射注册入链上身份合约，绑定实际身份数据，生成唯一的所述系统账户；
在所述系统账户上传的所述响应文件时，自动识别所述响应文件的文件格式，并将所述文件格式进行结构分类；
依据所述结构分类的内容类型，对所述响应文件采用不同的处理路径，提取出响应文件内容；
对所述响应文件内容依据评审条款字段规范与字段模板库进行字段标签映射，字段标签映射，对所述响应文件内容中的非结构化字段进行语义归类，将其统一映射为标准响应字段标签；
对所述标准响应字段标签执行响应字段结构化处理，包括统一响应字段数据格式、标准化响应字段单位、归一化响应字段时间表达方式、校验响应字段值域合法性、标注响应字段识别置信度，得到所述响应数据。
6.根据权利要求1所述的一种企业招投标的智能评审方法，其特征在于，所述在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条所述评审条款绑定标识信息，具体包括：
建立针对项目发起人输入的招标项目的参数字段，以形成面向规则匹配的基础元数据；
根据预先配置的条款适配映射表，对所述基础元数据进行条件匹配，自动推导出应适用的评审条款集合，所述评审条款集合包括多条评审条款；
针对每一条所述评审条款，自动绑定标识信息，所述标识信息包括条款分类、条款适用范围、条款版本号、条款状态中的一种或者多种。
7.根据权利要求6所述的一种企业招投标的智能评审方法，其特征在于，所述根据预先配置的条款适配映射表，对所述参数字段进行条件匹配，自动推导出应适用的评审条款集合，具体包括：
构建结构化的条款适配映射表，所述条款适配映射表以嵌套规则树的形式进行表达，所述条款适配映射表的每一个规则单元包含一组招标项目参数与一组对应评审条款编号的映射关系；
将所述基础元数据转化为标准化键值对格式的参数结构对象；
由评审条款匹配引擎对所述参数结构对象执行逐项逻辑判定操作，评审条款匹配引擎依照预设顺序，从所述条款适配映射表中逐条解析规则条件，并采用决策树路径下沉机制，完成所述参数结构对象与所述规则单元之间的规则命中检测操作；
将所有判定为规则条件成立的评审条款编号统一汇总为所述招标项目适用的条款编号候选集；
对所述条款编号候选集中的每一条评审条款编号执行条款结构装载，依据所述评审条款编号查找评审条款元数据表，获取完整的评审条款信息，并将评审条款信息对应的数据封装为标准化的评审条款，得到所述评审条款集合。
8.一种企业招投标的智能评审装置，其特征在于，所述装置用于执行如权利要求1-7任意一项所述的一种企业招投标的智能评审方法，所述装置包括获取模块(201)、处理模块(202)以及输出模块(203)，其中：
所述获取模块(201)，用于在项目发布阶段，基于后台设定的招标项目参数，由评审规则映射引擎自动推导出适配的评审条款，并对每条所述评审条款绑定标识信息；
所述处理模块(202)，用于根据所述标识信息，利用智能合约进行哈希锁定，将所述评审条款写入区块链生成链上的评审规则快照；
所述处理模块(202)，用于对系统账户上传的响应文件进行内容识别，提取出响应数据，其中，所述系统账户为供应商以区块链身份标识完成实名绑定的账户；
所述处理模块(202)，用于对所述响应数据中客观性数据生成不可逆的目标哈希指纹并上传至区块链，同时将所述响应数据中主观性数据加密生成加密数据；
所述处理模块(202)，用于在智能评审阶段，依据所述评审规则快照，对每一条所述目标哈希指纹进行判定处理，生成第一评审结果；
所述处理模块(202)，用于对所述加密数据进行解密，根据专家针对主观性评分条款对解密后的数据进行评审，并将专家评分行为与评审结果进行身份绑定并签名，得到第二评审结果；
所述输出模块(203)，用于将所述第一评审结果与所述第二评审结果结合，生成评审报告并加盖平台链上电子签名，并写入区块链。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器(301)、通信总线(302)、用户接口(303)、网络接口(304)以及存储器(305)，所述存储器(305)用于存储指令，所述用户接口(303)和所述网络接口(304)均用于与其他设备通信，所述通信总线(302)用于实现电子设备内各组件之间的连接通信，所述处理器(301)用于执行所述存储器(305)中存储的指令，以使所述电子设备执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。
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