全球建筑业总产值高达13万亿美元，却长期处于低效、延误和腐败的困境之中。这些问题在传统模式下往往很难避免，因为整个行业高度碎片化、监管环境复杂、数字化程度低，同时还面临劳动力短缺和价值链规划不足等问题。这些问题非常棘手，根源在于利益相关方之间激励机制错位、透明度有限、信息不对称以及法规和标准执行不一致。其中很多问题，就发生在项目未开工之前的采购阶段。
为了解决上述问题，建筑业正尝试将AI引入采购流程，以加强规划、帮助识别腐败和操纵投标行为、优化承包商决策。实际上，建筑科技领域的风险投资增速已是整个风险投资行业的15倍。然而，AI在帮助建筑业节省成本的同时，也可能会带来竞争削弱、透明度不足等新问题。
因此，凡是在建筑行业内或与该行业打交道的管理者，无论是公共部门负责人、企业高管、采购专员，还是基础设施开发领域的政策制定者，都需要全面了解AI工具的双重作用。本文将基于真实案例、最新研究和经过实践验证的工具，系统梳理AI在建筑采购领域的机遇与风险。
项目方借助AI提升效率
试想你要规划一个复杂且成本高昂的工程项目，比如建造一条高速公路、一家医院，或是一场大型体育赛事的基础设施，如冬奥会要用的体育场或雪车赛道。基础设施部门和地方公共工程部门的官员、采购员，以及私营组织的项目经理、工程顾问和建筑企业高管，都必须在确保安全、环境合规与耐用性的同时，平衡多方利益相关者需求。在这类项目中，哪怕是细微疏忽都有可能导致工期延误、成本超支或效率低下。若出现不靠谱承包商、原材料价格飙升、当地居民反对以及公共采购领域腐败等风险，项目推进过程会更加复杂。
而AI在大型项目规划中可大幅提高效率。例如，为筹备2021年意大利科尔蒂纳丹佩佐（Cortina d’Ampezzo）世界高山滑雪锦标赛，意大利政府特派员与微软合作开发了OpenCortina平台，这是一个数字化项目管理系统，旨在精简公共工程的执行流程。该平台为政府机构、承包商、顾问等多方提供了集中化的数据共享与协作环境，支持比赛场馆建设翻新、基础设施升级及其他相关项目的结构化数据的收集、分析与分发。通过整合建筑信息模型（Building Information Modelling, BIM）和云端资源，该平台实现了对项目进度、资源使用和合规情况的实时监控和管理（注：本文作者之一弗朗切斯科·德卡罗利斯曾担任该项目政府特派员的顾问）。
OpenCortina平台的实施显著优化了项目交付流程。通过为利益相关方提供最新信息，该平台提升了透明度，从而增强了公信力。平台还让决策过程更加高效，减少了延误，确保各项目在世锦赛前如期完工。虽然已公开的资料并未给出成本节省或工期缩短的具体量化数据，但总体反馈表明，该平台对项目管理效率和各方协作都产生了积极影响。
采购方也会利用AI工具来更有效地评估、筛选承包商。例如，美国国防后勤局（Defense Logistics Agency, DLA）就利用AI工具，分析供应商行为和过往表现，自动识别可能报价过高的供应商。
除了采购方，提供项目融资服务的开发银行也会要求借款方采用与最新AI研究成果紧密契合的承包商遴选机制。欧洲复兴开发银行（European Bank for Reconstruction and Development, EBRD）和德国复兴信贷银行（KfW）就曾尝试在招标阶段剔除负荷过重的承包商，仅对当前承诺额低于其年营业额1.2倍的承包商进行资格预审，以期营造更加健康的竞争环境。根据本文作者之一埃姆拉·埃尔格伦的研究，当承包商工作量从年营业额的1.2倍下降到0.7倍时，他们的平均竞争力会提高24%。
组织利用AI识别腐败行为
除了提高效率，AI还可助力打击政府采购中长期存在的腐败与操纵投标行为。一个被广泛引用的研究显示，全球每年因腐败而损失的资金超2.6万亿美元，相当于全球GDP的5%。各国政府采取了多种腐败识别措施，其成本因规模、使用工具、地区差异和机构能力而大相径庭。虽然全球用于识别腐败的总成本难以准确估算，但通常情况下，欺诈行为识别被认为是一项高性价比的投入。例如，2023年，欧洲反欺诈办公室（European Anti-Fraud Office, OLAF）以6000万欧元年度预算，提出追回欧盟逾10亿欧元不当支出的行动方案，并成功阻止了超2亿欧元的潜在不当支出。
全球已有多个案例表明，各国在识别腐败方面采取了重要举措。例如，英国竞争与市场管理局（Competition and Markets Authority, CMA）正在摒弃传统的筛查方法，转而采用先进的AI应用来识别腐败。2023年，CMA对10家建筑公司处以总计近6000万英镑的罚款。又如，巴西竞争监管机构——经济保护行政委员会（Conselho Administrativo de Defesa Economica, CADE）借助自有的筛查和数据挖掘工具“Cérebro Project”找到证据，于2021年对42家企业和43名个人提起诉讼，指控其在公共和私人采购中存在垄断行为。
经济合作与发展组织（OECD）是一个拥有38个成员国的国际政策论坛，该组织归纳了10种可用于识别潜在操纵投标行为的方法，包括投标价格分布分析、结构性突变检测和市场份额稳定性检查。若将这些方法与AI模型结合，可通过分析投标者特征和历史表现找出疑点，比如不寻常的报价规律或“轮流中标”现象。然而，有效应用以上方法不能仅依靠算法，还需要公共机构与数据科学专家合作，投入精力建设内部分析能力。
例如，2022年，意大利的公共机构向一组学者开放了前所未有的企业腐败风险数据访问权限，从而提高了自身监测腐败风险的能力。最终的研究结果为意大利各机构提供了一份行动路线图，即必须采用包括随机森林算法在内的特定AI技术，才能更准确地评估腐败风险。值得注意的是，该研究还表明，人类监督者通常会忽视的某些数据反而是预测腐败的关键要素。
打击操纵投标也需要特定的AI技术知识，因为数据驱动的方法必须根据具体招标方式和潜在风险进行有针对性的调整与设计。采购规则会极大影响操纵投标和垄断行为出现的可能性。例如，作者之一的弗朗切斯科·德卡罗利斯的研究发现，“平均报价中标”的方式极易引发投标人之间的协同操控。了解这种激励机制有助于开发出相应的统计工具，用以识别协同竞价行为。
AI工具在维护公平和竞争方面展现出的效果，正推动其应用范围从政府机构扩展到更广泛的领域。例如，德国的国有企业德国铁路股份公司（Deutsche Bahn），已经着手开发自己内部的监测系统。这表明，若AI与采购治理体系有效整合，既能强化执法，也能形成威慑。
采用AI来提升腐败识别能力是一项技术挑战较大的任务。为了最大发挥AI技术的潜力，政策制定者和采购人员在利用AI来识别腐败和操纵投标行为时，应采取以下步骤：
•将不同来源的非结构化数据汇集到统一平台
•对数据进行清洗和分类，转化为可用格式
•将数据拆分为训练样本（例如80%）和测试样本（例如20%）
•确保负责整个流程的团队掌握必备技能
•调整监管框架，使其与AI模型协同工作
•推动公共部门强制采用AI模型
•与国内其他公共部门共享知识、数据集和软件，以改进模型
AI会为承包商带来竞争优势
采购谈判桌另一侧的承包商对AI工具运用自如。例如，他们可以用AI工具来预测竞争对手的行为，收集有助于中标的关键洞察。
承包商使用的AI工具纳入了承包商积压订单、区域经验、项目专长类型以及与当地合作伙伴的关系等变量，能够应对投标的复杂性，进而输出高度精确的投标结果预测，准确率最高可达96%。
总体而言，AI技术可通过指导以下三个决策来帮助承包商提高效率：
•是否参与投标：通过预测中标几率，承包商既可避免在胜算不大的投标中浪费时间和金钱，又能避免错失胜算高的投标机会。
•增加中标几率：承包商可以识别增加中标几率的关键因素，将时间、金钱和精力放在正确的事情上，例如与其他承包商结成联盟。
•确定加价幅度：通过分析竞争对手的特征并预测其行为，承包商可微调报价，在不显著降低其中标几率的前提下，增加利润率。
位于巴基斯坦卡拉奇的一个领事馆项目，很好地展示了AI在承包商决策中的作用。据作者埃姆拉·埃尔格伦回忆，其名下的土耳其公司ARGE Construction最初并不愿参与该项目的竞标，但加拿大公司Frux Consulting开发的AI投标模型显示，ARGE Construction若能和曾经与该客户合作过类似项目的西班牙公司联手，中标概率将显著提升，最终ARGE Construction决定参与投标。两家企业合作后还利用该AI模型微调报价，最终成功提交了本次招标中的最低报价。
AI不仅能帮助承包商制定投标策略，还能精准估算成本，这类工具有Autodesk ProEst、Ediphi、HeavyBid、Trimble、Pinpoint、Buildxact和Sage。此外，还有专门帮助承包商整理、追踪和提交复杂标书组合的工具，如Autodesk BuildingConnected、Trunk Tools、Procore、Pantera、SmartBid和CMiC。
近年来，大语言模型（LLMs）成为全球承包商应对多语种投标的重要工具。借助AI增强翻译与文档分析能力，企业能够更加快速、准确地解读投标文件、技术规范和法律要求。需要强调的是，这些工具通常仅限内部支持投标准备，而非直接用于生成和提交最终投标文件。AI输出的所有内容仍需由法律团队和技术人员进行审查，确保其准确、合规、符合目标受众的要求。
AI会削弱竞争、降低透明度
对采购方和承包商而言，AI在提升建筑采购流程效率上展现出巨大潜力，但也会出现误用的情况。尤其是在高频、结构相似的采购中，AI可以给互相串通的企业设计“轮流中标”策略，或利用空壳公司提交投标以制造竞争假象。利用AI串标，会大大增加监管部门的识别难度。
AI带来的风险不仅限于串标。过度依赖算法系统可能导致决策不透明、竞争削弱，以及给缺乏AI工具的小型企业制造新的壁垒（尽管降低技术成本正在让AI工具更加普及）。此外，建筑信息建模（BIM）与AI的结合也可能受到工具格式不兼容和数据安全隐患的限制，因为共享敏感的建筑数据本身就存在风险。
要释放AI在建筑采购中的潜力，关键在于要负责任地使用AI，还需建立强有力的监管机制。虽然AI技术能够前所未有地提升效率和透明度，但监管框架必须确保采购决策始终保有人类最终审议权。监管人员绝不能仅凭AI识别出的风险信号就直接采取惩罚措施。
采购负责人需具备的一个关键认知是：必须仔细评估采购法规如何塑造市场激励机制。投标程序的设计——从竞价方式、透明度要求到资格标准——不仅影响竞争的健康程度，还可能会为投标者协作、串通创造机会。理解这些问题，是设计健全采购系统的关键。
对政策制定者、企业管理者和采购负责人而言，应当找到创新与包容、效率和廉正之间的平衡。AI不仅仅是又一种新型工具，它正在重塑建筑采购的游戏规则。如果运用得当，它可以让整个行业更上一层楼；若运用不当，它可能会以新的形式加剧原有难题。
弗朗切斯科·德卡罗利斯（Francesco Decarolis）是意大利博科尼大学经济学正教授，研究方向主要为竞争经济学、反垄断、市场设计、公共采购及数字平台监管，经济政策研究中心（CEPR）研究员、《经济研究评论》（The Review of Economic Studies）与《欧洲经济协会杂志》（Journal of the European Economic Association）副主编，竞争经济学协会（Association for Competition Economics）理事、欧洲产业经济学研究协会执行委员会（Executive Committee of European Association for Research in Industrial Economics）委员，曾在欧盟委员会、意大利部长会议（Italian Council of Ministers）和意大利反垄断局（Italian Antitrust Authority）等多家公共机构担任顾问。埃姆拉·埃尔格伦（Emrah Ergelen）是Frux Consulting创始人兼总经理，也是ARGE Construction的创始合伙人兼副总裁。埃尔格伦是企业高管兼企业家，在东欧、中东和中亚地区从事基础设施和房地产项目，拥有30年行业和咨询经验。他还在哈佛大学、麻省理工学院、哥伦比亚大学和博科尼大学从事商业战略、投标策略、项目融资、公私合营和战略联盟等领域的研究和教学工作。
弗朗切斯科·德卡罗利斯（Francesco Decarolis）埃姆拉·埃尔格伦（Emrah Ergelen）| 文
ChatGPT | 初译 武晞羽 | 译校 廖琦菁 | 编辑
Logo颜色自查表
颜色在品牌塑造、市场营销和沟通中发挥着强大作用，而logo往往是这种力量首先显现的地方。标志颜色不仅关乎设计细节，还是影响客户对品牌感受、反应，甚至记忆的战略工具。然而我们最近的研究发现，品牌过度依赖对颜色的传统印象来设计logo颜色时，实际上会扭曲品牌信息，这主要是因为忽略了影响客户感知颜色的两个因素：logo出现时的背景颜色很重要，以及并非所有logo都会受到同等影响。
背景颜色很重要。研究中，我们发现常用的logo颜色可以同时具有积极和消极含义。消费者的认知不仅取决于logo颜色，还取决于logo是在白色还是黑色背景上。一般来说，黑色背景上的logo会引发传统上被视为更“消极”的情绪和联想（攻击性、危险、怪异等）。而白色背景会引发更“积极”的情绪和联想（有趣、善良、信任等）。
例如，在一项研究中，我们要求参与者从一份形容词列表中，选出最能描述自己看到品牌logo后的认知的词，73%的参与者在白色背景下看到红色标志时，会联系到“活泼”一词，而当红色logo出现在黑色背景下时，83%的参与者会将它与“危险”联系起来。
并非所有logo会受到同样程度的影响。同时我们的研究发现，logo的设计风格，特别是它是抽象还是具象的，在影响的强度方面发挥了重要作用。这一效果主要适用于“抽象logo”（没有描绘现实或容易识别的想法或概念）。相比之下，对于“标志性logo”（水果、动物或可识别的文字等，在视觉上传达清晰且有意义的概念），背景颜色的影响会消失或显著下降。
对于设计logo的品牌而言，要确定合适的方向，首先要问：我们希望消费者对产品或服务有什么样的体验？我们应该展现出什么样的个性特征？如果品牌旨在唤起大胆或传统意义上的“负面”情绪，可以考虑使用黑色背景；如果目的是创造“正面”印象，则可以使用白色背景。这些建议尤其适用于抽象标志。
一些品牌已经有效地做到了这一点。例如，Spotify、IBM、Netflix和三菱允许自己的logo出现在白色和黑色背景上。其他品牌，如戴尔和易捷航空，则明确规定logo不应置于黑色背景上，而GearWrench和Hulu等品牌则要求logo只能显示在黑色背景上，以强化更大胆有力的品牌形象（参考图表“不同颜色logo在不同颜色背景下的含义”）。
当然，品牌logo出现的背景难以完全可控。所以如果logo偶尔需要出现在与指导原则相矛盾的背景，比如包装、标识或数字横幅上，可以考虑使用填充框架，通过将logo放在一个有固定白色或黑色背景的形状中，无论在什么环境下，都有助于保持预期效果。
总之，不要只看颜色表面的象征意义。参考颜色象征意义图表和指南是一个正确的出发点，但它们没有体现出颜色在品牌推广中实际发挥作用的复杂性。理解这种细微差别也是一种竞争优势。
关于本研究 “研究：你是否了解自己 logo 的颜色在传递什么信号？”（Research: Do You Know What Signals Your Logo’s Colors AreSending?），乔纳森 · 卢法雷利（Jonathan Luffarelli）和弗兰克·塞尔海（Franck Celhay），2025。
高层谦逊可以激励他人发挥领导作用
当高管承认错误、将功劳归于团队，或表现出其他谦逊行为时，有助于建立信任文化。现在，新研究表明，这样还能激发员工成为领导者的期待。
在2019年的一项实地研究中，中国216对上下级分别在相隔几周的时间里填写了3套调查问卷，分别为：下属向上级承认错误的意愿、对反馈的接受程度，以及他们对员工过去几周所做贡献的重视程度评分。下属还记录了自己对成长和成就的渴望程度，以及在组织中的受重视程度。与此同时，管理者们评估了每位员工的领导积极性，以及此人负责一个项目或情况的频率。
研究人员发现，管理者表现得越谦逊，员工就越有被重视的感觉，进而提升了他们的领导抱负。这种影响在高度个人主义的员工中尤为明显，他们更看重个人独特性和成长。与此相反的是与集体主义员工，他们更看重团队和谐而非对个人的认可。
为了验证这些发现在个人主义倾向更强的西方文化中是否依然成立，研究人员在2021年对澳大利亚、加拿大、新西兰、英国和美国的210名参与者开展了后续调查，并发现了相同模式：谦逊的领导者会让其他人也想成为领导者。
研究人员写道：“表现出自我认知、重视他人贡献，以及乐于学习的行为……传递出了尊重与认可的信号，这有助于员工建立自信，相信自己具备领导所需的能力。”
关于本研究 “谦逊的领导者如何释放下属的领导潜力？职场地位和个人主义倾向的作用”（How Do Humble Leaders Unleash Followers’ Leadership Potential? The Roles of Workplace Status and Individualistic Orientation），林晓初（音译）等，《组织行为杂志》（Journal of Organizational Behavior），2024。
供应商：你好顾客，再见零售商
当供应商推出面向消费者的网站时，其零售合作伙伴会作何反应？一项新研究表明，这些合作伙伴会疏远供应商。
研究人员调查了2625家法国、西班牙和英国零售商的订购行为，这些零售商的供应商是一家大型德国玩具公司，该公司在法国和英国开设了网店。其中西班牙零售商被作为对照组分析。研究发现，在接下来的几个月里，英国和法国零售商的订单量平均减少了 19%，支付的批发价格却高出 21%。这表明他们不再投入精力维护与供应商的关系，不再争取更优惠的价格，也不再储备种类繁多的商品。英国和法国的零售商还开始转向该供应商更畅销的产品，这表明他们不再冒险采购该公司的其他产品线。
并非所有零售商脱离合作的程度都相同：大型零售商削减订单的幅度，远小于小型零售商。研究人员的分析（包括对2625家零售商中149 家的调查）显示，当零售商规模大且实力强时，他们不太可能将供应商的网店视为威胁，与小型零售商相比，他们的反击行为也微乎其微。
研究人员写道，供应商在考虑调整分销策略时，应当考虑到这些调整可能对不同规模的零售商产生的影响。他们认为，尽管与大型零售商的关系可能不会受到太大损害，但希望与小型客户保持良好关系的供应商，应当考虑为小型零售商提供更低的批发价格，或提供与直销网站不同的商品。
关于本研究 “供应商直销时零售商如何改变订货策略”（How Retailers Change Ordering Strategies When Suppliers Go Direct），（Michiel Van Crombrugge）等，《营销杂志》（Journal of Marketing），2025。
