Analyzing Supplier Data Using Artificial Intelligence to Detect Risks and Support Decision-Making in Government Procurement: A Framework for Libyan Government Institutions
DOI:
https://doi.org/10.65405/sjh.2.4.209Keywords:
الذكاء الاصطناعي، سلاسل التوريد، المشتريات الحكومية، كشف الفساد، معالجة اللغات الطبيعيةAbstract
تكتسب حوكمة المشتريات وسلاسل الامداد أهمية استراتيجية لأي اقتصاد حكومي كان أو خاص، حيث أن هذه الاقتصادات تواجه تحديات ترتبط بمخاطر الامتثال والانحرافات المالية التي قد تؤثر في جودتها. هذه الورقة، تعدف إلى تطوير إطار تنبؤي مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الموردين وتعزيز كفاءة المشتريات والتعاقدات العامة. ولتحقيق ذلك، تم تبني منهجية ثلاثية المسارات: أولاً، تطبيق خوارزمية الغابة العشوائية (Random Forest) للتنبؤ بمستويات المخاطر بناءً على مؤشرات الأداء الكمية كالتأخير وتجاوز التكاليف. ثانياً، توظيف تقنية الغابات المعزولة (Isolation Forest) للكشف عن الشذوذ والأنماط غير الطبيعية المرتبطة بشبهات الفساد. ثالثاُ، استخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لاستخلاص مؤشرات المخاطر النوعية من التقارير الرقابية. أظهرت النتائج قدرة الإطار على تصنيف الموردين وكشف الانحرافات حيث حققت خوارزمية (Random Forest) دقة بلغت 99.50% ومعدل استدعاء (Recall) بنسبة 100%، في حين سجل نموذج (TF-IDF + Logistic Regression) المخصص للتحليل النوعي دقة بلغت 91.00% ومعدل استدعاء 100%، مع توفير لوحة تحكم تفاعلية مدعومة بنظام توصية ذكي يخدم متخذي القرار.
References
انفيص، أ. م. ع.، موسى، ح. خ.، ورحال، إ. ب. (2024). الصناعة 4.0 وتقنية البلوكشين والبيانات الضخمة في مجال سلاسل التوريد: مراجعة تحليلية. مجلة صرمان للعلوم التقنية، 6(2)، 447-458.
Akinleye, O. K., Okoruwa, P. O., Babatope, O. M., & Akokodaripon, D. A. (2023). Leveraging big data and business intelligence for optimization of manufacturing sector procurement. International Journal of Advanced Multidisciplinary Research and Studies, 3(6), 2164-2172. https://doi.org/10.62225/2583049x.2023.3.6.5323
Bonthu, C., & Goel, G. (2025). Autonomous supplier evaluation and data stewardship with AI: Building transparent and resilient supply chains. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 11(3). https://doi.org/10.22399/ijcesen.3854
Chowdhury, A. R. (2025). A systematic review of risk-based procurement strategies in retail supply chains: Sourcing flexibility and vendor disruption management. American Journal of Advanced Technology and Engineering Solutions, 1(1), 466-505. https://doi.org/10.63125/jr03rv07
Devarapalli, V. N. (2024). Revolutionizing procurement: How AI and data analytics driving cost effective solutions in EPC. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 13(10), 12-23. https://doi.org/10.47760/ijcsmc.2024.v13i10.002
Dhongde, A., & Choudhuri, S. (2024). Innovative procurement practices in FMCG: Harnessing data analytics for enhanced supplier collaboration and risk management. Journal of Informatics Education and Research, 4(3). https://doi.org/10.52783/jier.v4i3.1840
Fang, J., Zhou, W., & Xiong, L. (2024). Multi-criteria decision making approach for supplier selection and order allocation in a digital supply chain resilience. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-024-06435-1
Filani, O. M., Nwokocha, G. C., & Alao, O. B. (2020). Digital spend analysis model enabling supplier consolidation to increase procurement efficiency and strategic sourcing performance. International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation, 1(4), 116-124. https://doi.org/10.54660/.ijmrge.2020.1.4.116-124
Hallikas, J., Immonen, M., & Brax, S. (2021). Digitalizing procurement: The impact of data analytics on supply chain performance. Supply Chain Management: An International Journal, 26(5), 629-646. https://doi.org/10.1108/scm-05-2020-0201
Kufile, O. T., Akinrinoye, O. V., Umezurike, S. A., Ejike, O. G., Otokiti, B. O., & Onifade, A. Y. (2022). Advances in data-driven decision-making for contract negotiation and supplier selection. International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation, 3(2), 831-842. https://doi.org/10.54660/.ijmrge.2022.3.2.831-842
Lo, H.-W. (2023). A data-driven decision support system for sustainable supplier evaluation in the Industry 5.0 era: A case study for medical equipment manufacturing. Advanced Engineering Informatics, 56, 101998. https://doi.org/10.1016/j.aei.2023.101998
Lo, H.-W., Chi, C.-Y., Pai, C.-J., & Deveci, M. (2026). A data-driven two-stage decision-making model for supplier selection and negotiation-based procurement planning. International Journal of Production Research, 64(1), 39-62. https://doi.org/10.1080/00207543.2025.2539305
Mehta, R. (2025). Supplier performance evaluation in ERP systems using data analytics, business intelligence, and artificial intelligence for contract optimization. International Journal of Applied Mathematics, 38(6s), 530-542. https://doi.org/10.12732/ijam.v38i6s.413
Olaleye, I. A., Mokogwu, C., Olufemi-Phillips, A. Q., & Adewale, T. T. (2024). Optimizing procurement efficiency: Frameworks for data-driven cost reduction and strategic vendor management. Magna Scientia Advanced Research and Reviews, 12(2), 164-171. https://doi.org/10.30574/msarr.2024.12.2.0192
Omoegun, G., Fiemotongha, J. E., Omisola, J. O., Okenwa, O. K., & Onaghinor, O. (2024). Systematic review of category management and spend analytics in engineering supply chains. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology, 11(4), 384-412. https://doi.org/10.32628/ijsrset25121176
Paul, P. O., Ogugua, J. O., & Eyo-Udo, N. L. (2024). The role of data analysis and reporting in modern procurement: Enhancing decision-making and supplier management. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6(7), 2139-2152. https://doi.org/10.51594/ijmer.v6i7.1262
Salleh, M. N. S., Muhamed, A. A., Zakariah, H., Nasarudin, N., & Omar, M. (2025). Exploring the interplay of digital procurement and data analytics capabilities for enhancing supply chain performance: A dynamic capabilities perspective. International Journal of Research and Innovation in Social Science, 6361-6365. https://doi.org/10.47772/ijriss.2025.908000520
Vadakkepati, S. (2025). Hybrid RAG-LLM framework for intelligent supplier risk assessment in global supply chains. Journal of International Crisis and Risk Communication Research, 72-87. https://doi.org/10.63278/jicrcr.vi.3496
Wang, X. (2025). Business analytics in strategic sourcing and supplier performance management within modern supply chains. Lecture Notes in Education, Arts, Management and Social Science, 3(9), 154-160. https://doi.org/10.18063/lne.v3i9.974
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Shihab Journal of Humanities
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
License
Copyright (c) 2026 Shihab Journal of Humanities
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
