基于大数据的国际工程项目投标报价风险管理研究

□ 文/李敏

自我国实施走出去战略以来，许多优秀企业都参与到国际工程项目合作竞争当中。国际工程项目相较于国内工程项目，其规模更大，所涉及的投标工作范围更广，因此承包企业在投标报价阶段必须全面考虑评估项目周期各阶段的潜在风险因素，避免在工程项目中出现不必要的损失，确保工程项目的收益。

1 工程项目投标报价概述

目前，国内外工程项目竞争都十分激烈，因此在项目准备阶段，投标报价时要综合各方面考虑，若报价过高，就会失去机会，不利于企业发展；若报价过低，往往难以应对潜在风险。工程投标报价需要注意以下几方面：（1）对项目进行筛选与跟踪；（2）对项目进行预算审查；（3）尽量与本地商合作；（4）建立国际合作小组。在企业工程项目投标报价竞争过程中要对风险进行科学分析，为企业项目投标提供正确的决策。因此，工程投标报价人员，一方面要熟知招标最新相关文件与法律法规，在前期进行调研；另一方面对工程的各项费用进行科学的预算，计算出合理的报价。相较于国外投标方式，我国大部分都采用公开竞标与受邀竞标为主，国外则采取邀请招标、议标；其成本也不相同，国内低于成本基本上就作废，而国外低于成本很有可能中标，而且所承担的法律也会有所不一样。

2 国际工程投标中的风险识别要点

（1）项目本身风险。具体指的是能够直接影响项目的风险因素，例如投标风险、设计规划风险，采购与施工风险等。一方面，在项目招标过程中信息缺乏完整性，中标方对后期工程信息搜集不全，信息调研难度大，一旦出现意外，就会承担相应责任；另一方面，招标方对投标方设计不满意，多次修改从而延长工期，在一定程度上增加了成本。（2）环境因素风险。在工程项目投标报价中，环境因素是影响报价决策的主要内容，一般情况下，环境因素包括以下内容：一是工程所处环境，主要是工程项目所在地，以及承包商可控制范围。二是材料供应，是指工程所在地资源获取程度。三是劳动力资源，工程项目施工中，工程所在地的劳动资源可获取程度、技术水平等会影响招投标报价的最终价格。四是竞争对手影响因素，主要是指项目招标中同类竞争者的数量及基本情况。五是自然环境的影响，例如台风、暴雨等恶劣的天气，以及所要面临的经济外部环境，如汇率下跌、通货膨胀等，这都是影响工程投标的潜在风险因素。（3）行为因素风险。在项目执行过程中招标方有时会拖欠工程款，合同上的风险与责任存在纠纷，在工程完期后未结清款项，也没有按照合同上的利息付款，有些招标方为了保证自己利益，把风险强加到承包方上，这样在一定程度上增加了承包方的风险。（4）公司因素风险。主要包括：一是公司目前已有工作量对项目招标的影响；二是公司当前发展战略，以及发展重点也会对招标报价造成影响；三是施工设备的可利用程度，以及设备的先进性等问题都会影响公司招标的最终定价；四是公司财务状况影响招标结果；五是公司安全环境及卫生的管理水平会影响报价决策。通过这些影响因素的分析，避免投标报价不合理对建筑工程带来的影响。

3 基于大数据国际工程项目投标报价风险管理措施

基于大数据的国际工程项目投标报价风险管理，其措施思路为：一是建立风险数据采集录入及管理平台，完成与项目各类风险相关的多源数据的采集录入和存储；二是建立基础风险数据服务平台，对底层分析算法进行封装，实现分析业务与分析算法的分离；三是建立风险数据应用平台，调用风险管理系统中所封装的大数据分析算法服务对数据进行多维度、多尺度关联分析，得出相关风险发生的概率及导致的经济损失；四是进行项目决策，当项目风险发生概率及相应经济损失小于可控目标值时，则可以进行相关国际工程项目的投标。

3.1 建立风险数据采集录入平台

该平台主要采用数据适配器转换原理，通过对数据库的封装，提供通用的数据接口API，并通过对行业术语定义、维护，以及术语间的匹配转换规则，实现对项目外部环境风险因素（政治风险、经济风险、社会风险、法律风险、自然环境风险等）和项目自身风险因素（业主/投资者可能存在的风险、承包商可能存在的风险、项目管理者可能存在的风险、技术条件方面可能存在的风险等）相关的风险业务数据录入转换。

3.2 建立风险数据管理平台

该平台主要采用Hadoop框架技术，内置多种数据存储引擎，实现对结构化和非结构化项目风险数据的存储管理；对政策法规、风俗习惯描述等文件、文本类的非结构化数据，采用HBase技术进行存储；对于战争及政府更替发生频率、宗教信仰（比如基督教、佛教、伊斯兰教）、年度外汇储备量、年度汇率和危险化学品名称等结构化数据，采用CDC（Change Data Capture）技术进行存储。

3.3 建立风险数据处理引擎平台

该平台内置项目风险数据查询等引擎，支持查询语义。同时，结合大数据并行分析引擎，通过大数据与小数据的无缝衔接，降低大数据分析门槛；先使用Hive技术进行数据转换处理，之后使用Impala技术在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据查询等处理。

3.4 建立基础风险数据服务平台

该平台采用服务封装技术对底层分析算法进行封装，采用分析流程模板固化风险分析领域中的相关经验，内置多种分析流程模板，如对项目所在国家政局稳定性、政府信用、经济的开放程度和排外性的分析流程模板等，从而利用分析流程模板中的推荐技术开展相关分析。相关风险分析算法独立于各个分析业务，同一个风险分析算法可以被不同的风险分析业务调用，从而实现分析业务与分析算法的分离，进而实现分析流程的快速构建。

3.5 建立风险数据应用平台

该平台基于项目风险大数据，针对项目自身风险因素（业主和投资者可能存在的风险、承包商/分包商/供应商可能存在的风险、项目管理者可能存在的风险、技术风险等）和项目外部环境风险因素（政治风险因素、经济风险因素、社会风险因素、法律风险因素、自然条件风险因素等）进行分析运算，当风险事件发生的概率或概率分布方面有充分完整的历史资料和数据时，采用理论概率分布法、蒙特卡洛模拟法、关键事件法等得到风险发生概率及损失大小；当风险事件发生的概率或概率分布方面没有足够的历史资料和数据时，采用专家评判法给出风险发生概率及损失大小；当风险事件发生的概率或概率分布方面有一定的历史资料和数据时，采用层次分析法、模糊数学法、敏感性分析法等给出风险发生概率及损失大小。

3.6 建立基于大数据的国际工程项目投标报价风险管理系统

该系统由风险数据采集录入平台、风险数据管理平台、风险数据处理引擎平台、基础风险数据服务平台和风险数据应用平台组成；主要完成与项目各类风险相关的多源数据的录入和存储，并调用所封装的大数据分析算法服务对数据进行多维度、多尺度关联分析，得出相关风险发生的概率及导致的经济损失；当项目风险发生概率及相应经济损失小于可控目标值时，则可以进行相关国际工程项目的投标。

4 结论

国际工程项目对于我国企业既是机遇也是挑战。对国际工程投标报价中的风险进行识别与管理，有利于降低项目风险率，提高企业的管理水平与国际市场竞争力。本文基于大数据分析理念，开展了国际工程投标报价中的风险识别与管理研究，并提出了基于大数据的国际工程项目投标报价风险管理措施，在此基础上还建立了基于大数据的国际工程项目投标报价风险管理系统，用以帮助决策者有效控制国际工程项目投标报价风险，提高项目效益，同时可为该领域的研究提供参考。