在纪检监察数字化转型浪潮中，西安泾渭数联依托 DeepSeek 技术引擎，自主构建多场景模型矩阵，全面覆盖政策法规解析、文件智能处理、卷宗数字化管理、办案数据挖掘及监督检查等核心领域。

通过数据关联分析、异常行为预警、语义识别及风险建模等技术，在海量信息中精准定位隐蔽问题，为纪检监察工作注入智能新动能。

以招投标场景为例，DeepSeek如何凭借强大的模型能力，精准识破围标串标、内容克隆等违规操作？

某项目评标中，DeepSeek招投标分析系统，揪出了两份相似度超 90% 的标书，其 “克隆” 程度之高，堪称招投标违规的 “教科书级案例”。

本文将通过三张关键对比表，直击deepseek如何抽丝剥茧，让围标串标无所遁形。

格式雷同检测分析：模板复用的显性证据

相似度：90%（超过警戒阈值 85%），重点风险标识：✱

DeepSeek 通过文档元数据解析技术，精准捕捉分页符位置、段落缩进等 “隐形模板特征”。本案中，两标书连 “目录与正文分界页的分页符位置” 都完全一致，直接指向 “共用模板修改” 的违规行为。

内容克隆识别分析：技术方案的隐性抄袭

技术方案相似度：85%，语义表述相似度：82%

区别于传统关键词查重，DeepSeek 采用 NLP 语义向量技术，能识别 “控制翻转” 与 “IoC 特性” 等同义替换行为，本案中技术方案 “语义表述相似度” 达 82%，直接暴露 “换汤不换药” 的克隆本质。

错误继承识别分析：模板胎记的完整证据链

同源性错误率：76%

两标书 76% 的同源性错误形成 “模板复用→错误继承→违规确凿” 的完整证据闭环，如均将 “竣工” 误写为 “峻工”、相同技术参数矛盾等。

风险总结与工作建议

1．围标串标嫌疑

核心技术方案与表述高度重合，结合项目预算金额相近（12.24 万 vs 12.5 万），存在协同报价可能。

2．技术方案真实性存疑

MyBatis 架构图文字 100% 复制，需核查是否实际具备开发能力

3．人员信息虚假

两家机构均宣称驻地在广州且团队包含同名 “总经理”，需比对社保记录核实真实雇佣关系

1．技术方案原创性审查

• 要求投标方提供源代码仓库提交记录、需求规格说明书原始版本

• 委托第三方机构对 Spring+MyBatis 代码库进行哈希值比对

2．商务关联核查

• 调取两家公司股权结构，排查控股股东交叉持股情况

• 查验投标文件打印版本字体元数据，确认是否同设备生成

3．人员真实性验证

• 现场突击检查办公场地，确认 “张 XX”、“王 XX” 等关键人员在职状态

• 要求提供项目团队近 6 个月个税缴纳证明

依据《招标投标法实施条例》第三十九条，应立即暂缓授标程序，将两公司列入重点监控名单，并启动是否存在利益输送的专项审计。

DeepSeek 通过“格式 — 内容 — 关联” 三层模型实现全流程风控。

格式层：解析文档元数据（分页符、字体、段落缩进），识别模板复用痕迹；

内容层：NLP 语义分析 + 术语库校验，区分 “原创” 与 “克隆”，定位语义重组式抄袭；

关联层：穿透股权结构、人员社保、办公场地等数据，挖掘 “股东交叉持股”“一址多照” 等隐性关联。

如上面这个图，不仅标注出格式、内容上的雷同细节，还能挖掘关联风险。

例如，在技术方案部分，标红显示高度相似的段落，清晰展现 “复制粘贴” 痕迹；

人员信息栏中，对重复出现的高管姓名自动预警，辅助评标人员快速锁定围标串标嫌疑点，真正实现从数据到决策的高效转化。

结语：Deepseek正重构招投标合规新生态

在传统评标场景中，人工核查这类 “高仿真” 标书往往需要耗费大量时间，且极易忽略隐藏在文本背后的隐性关联。

而在证据链构建方面，DeepSeek可自动生成对比分析报告，每一处违规点都附带完整的溯源记录，为监管调查提供权威的电子证据支撑。

西安泾渭数联正持续迭代 “串通投标预测模型”，通过机器学习分析历史违规数据，提前预警 “陪标专业户”“围标生态圈” 等新型违规模式，凭借独有的三维分析模型，实现了在短时间内完成标书分析，将风险防控的关口从事后追溯前移到开标现场的实时拦截，从源头杜绝违规风险。

让每一份标书回归真实竞争，让招投标市场在阳光下运行。

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西安泾渭数联聚焦“全流程、全要素，数字纪检监察体系”研究，推动数字技术深度融入纪检监察各项业务，通过业务模型、自定义模型、AI模型等大数据监督工具，构建数字纪检、清廉国企、清廉医院、清廉学校、清廉银行等纪检监察一体化工作解决方案。

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