公共工程與政府採購的每一次標案決策，往往代表著數億公帑的考驗，一旦承包商因財務困難無法履約、工程品質遭受質疑，或職業災害頻傳，不僅工期與安全將亮起警訊，政府形象與社會信任也會受到衝擊。最終若工程停擺或無法順利完成，其後果與額外成本往往由全民共同承擔。
公共工程與政府採購的每一次標案決策，往往代表著數億公帑的考驗，一旦承包商因財務困難無法履約、工程品質遭受質疑，或職業災害頻傳，不僅工期與安全將亮起警訊，政府形象與社會信任也會受到衝擊。最終若工程停擺或無法順利完成，其後果與額外成本往往由全民共同承擔。以往，我們總是把問題歸因於「人力不足」或「制度限制」，卻鮮少正視另一個關鍵解方：把分散的公開資料整合起來，當數據經過數位化處理，它不只是資料，而是能在第一時間提醒風險的守門員。
隨著資料技術與 AI 的成熟，標案治理正進入一個可被量化、可被解釋、也能即時行動的新階段，一種全新的「數據治理模式」正在逐漸浮現。以Aralia數據平台的實際應用為主軸，整合標案數據、財務資訊、工程品質履歷以及職災紀錄，開標單位得以將風險從被動應對轉為主動預警。企業也可以透過這一套分析方式，主動選擇可靠的合作對象。
運用的星球與數據
| 數據星球 | 數據集名稱 |
|---|---|
| 財報星球 | 綜合損益表 資產負債表 現金流量表 |
| 職災星球(私有) | 重大職業災害 工程品質履歷 |
| 土木採購星球(私有) | 政府標案資料 |
*如想使用私有星球數據，歡迎與我們聯繫
本文整理自屏東科大陳致霖教授在【智慧標案全生命週期管理新思維：用 Aralia 預判投標風險以提升投標競爭力】Webinar中利用自建的土木星球數據，搭配Aralia公開平台中的數據，從案例切入，探討數據如何協助開標單位邁向「風險可預警、決策可佐證」的新時代。
開標單位與投標企業面臨的公共工程風險困境
從開標、競標到決標的過程中，不論是對於政府單位與企業端來說，數據面的資料蒐集常常是一大挑戰。
傳統公共工程採購制度中，工程類型多樣，對開標單位而言，每一次開標都需面對眾多投標廠商。然而，政府查核資源有限，加上廠商資訊分散於不同平台，整合困難，往往需要投入大量時間與人力。另一項挑戰在於評估過程偏向主觀，缺乏一致性標準，使得評選結果多依賴廠商印象，而非建立在財務穩定性、歷史履約表現及職災紀錄等面向的量化分析之上。
對於投標廠商而言，則主要面臨政府資料龐大且零散的問題，即便可以在平台上查到與標案相關的公開數據，但資訊分散在不同平台，對於中小型廠商而言，缺乏全面資訊與歷史分析工具，使得投標策略往往淪落至「價格戰」以低價競標的惡性循環當中。
此一結構性問題，使得開標單位在決策過程中，往往陷於「資訊雖可得，卻難以有效運用」的困境；同時，投標市場長期停留在價格競爭的導向，忽略工程品質與長期治理效益。因此，如何在標案前快速整合並掌握多元數據，已成為雙方亟待解決的共同課題。
數據分析成為「標案醫生」；先健檢，再決策
「如同身體健康檢查一樣，Aralia 能快速整合多元資訊，針對特定議題進行初步診斷與分析，協助找出具有潛在風險的廠商。透過此一數據平台，無論是招標單位或投標企業，都能以更全面的視角檢視標案風險。」
透過Aralia整合多元數據，招標商或是投標商都能夠透過數據，更全面檢視標案的潛在風險。
陳致霖教授將自己整理的土木工程標案數據放入建立在Aralia的私有星球當中，從未得標廠商決標金額、機關決標金額、招標機關得標廠商名稱分佈等資訊中不僅可以檢視投標市場的健康度，同時企業也可快速掌握投標資訊，例如機關預算配置與投資重點，透過這些資訊提前籌備資源，制定出合適的投標策略。
陳致霖教授走訪多家機關單位，透過實際訪問深入了解機關單位如何在標案中評選廠商，並綜合多方考量，轉化成量化指標，初步設計出評量公式，此公式針對廠商的工程實績得分、施工品質得分、管理能力得分與財務狀況得分並乘上相應的權重計算而得（如想了解更多評量公式的資訊，歡迎與我們聯繫）。
透過「標案醫生」提供一個系統化的風險檢測，讓政府提前排除高風險廠商，也能給予投標廠商一個公平競爭的環境，避免資訊落差導致劣幣驅逐良幣的現象。
Aralia x AI Agent應用效益
Aralia平台的特色在於，它將分散在各處的合法公開數據封裝成「星球」，讓開標單位能夠透過拖拉方式進行跨星球交叉分析，快速獲得整合洞察。如果說數據整合是基礎，AI 則是讓數據真正落地的關鍵。降低大多數的人員處理大量數據的時間、技術背景與使用門檻，Aralia結合OpenRAG技術，將數據星球與AI Agent 串接，讓查核人員只需要透過自然語言就能夠獲得想要了解的資訊。
AI 會回傳可解釋的資訊，並標示資料來源欄位，讓使用者可以即問即答、即看即用。對開標單位而言，這帶來三層效益：
- 治理效益：避免高風險廠商反覆得標，提升公共工程品質。
- 單位效益：加速巡查、簡化報告撰寫，提升行政效率。
- 政策效益：透過此次示範（私有與公有數據的跨域分析）建立可複製的應用模式，推廣至地方政府或其他部會，成為智慧治理的示範案例。
讓數據幫你挑選最合適的合作夥伴
公共工程金額龐大、影響深遠，開標單位在治理上所面臨的壓力越發沉重。傳統的經驗判斷與查核資源有限，已不足以應付日益複雜的風險挑戰。而數據整合與 AI 技術，正在為這個領域帶來新的治理模式。
未來的公共工程管理，不再僅止於「辦理採購作業」，而將轉化為一個「預測風險、強化治理」的數據驅動過程。隨著數據應用的普及，開標單位得以在投標前全面掌握廠商資訊，不僅能確保工程品質，更能增進社會對政府施政的信任。這樣的模式不僅適用於公共工程，亦可擴展至交通、環境、都市發展等多領域，推動全方位的智慧治理。
對政府採購單位而言，現在正是推動數據轉型的關鍵時刻。若您希望：
📍 在決標之前就能辨識高風險廠商
📍 以數據為佐證，強化評審的客觀性
📍 簡化查核流程，提升行政效率
📍 打造智慧治理的標竿案例
那麼，Aralia將是最佳的實踐工具。
邀請各政府單位、公共工程相關人員，一同加入數據驅動的行列，讓公共建設不僅是硬體的累積，更是智慧治理的展現。
國立屏東科技大學土木工程系 陳致霖教授 X Aralia 標案數據應用案例
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