在招标采购中，人工智能技术可通过以下方式保障供应商的隐私和数据安全：

• 数据加密：在数据的收集、传输和存储过程中，采用加密技术对供应商的敏感信息进行加密处理。例如，使用高级加密标准（AES）等算法，将原始数据转化为密文形式存储和传输。这样即使数据被非法获取，攻击者也难以解密并获取其中的敏感信息，如供应商的商业秘密、财务数据、联系人信息等。
• 访问控制：建立严格的访问控制机制，限制只有授权人员才能访问供应商的数据。通过身份验证、授权和访问控制列表（ACL）等技术手段，确保只有经过合法认证的用户，且具有相应权限的人员，才能在其权限范围内访问和处理供应商数据。例如，招标采购系统可以根据用户的角色和职责，为不同的工作人员分配不同的访问权限，如采购人员只能查看与采购相关的部分供应商信息，而技术人员则只能在维护系统时访问特定的数据接口，避免无关人员接触供应商的隐私数据。
• 匿名化处理：在对供应商数据进行分析和使用时，采用匿名化技术对数据进行处理，去除或替换掉能够直接或间接识别供应商身份的信息。例如，将供应商的名称、法定代表人姓名等标识信息替换为唯一的匿名标识符，使得处理后的数据无法直接追溯到具体的供应商，同时又能保留数据的分析价值，在保护供应商隐私的前提下，为招标采购提供数据支持。
• 安全审计：建立安全审计机制，对所有访问和操作供应商数据的行为进行记录和监控。通过审计日志，详细记录谁在何时、何地、对哪些数据进行了何种操作，以便及时发现异常行为和潜在的安全威胁。一旦发生数据泄露或其他安全事件，可以通过审计日志进行溯源和调查，明确责任，并采取相应的措施进行处理。
• 隐私保护设计：在人工智能系统的设计和开发阶段，将隐私保护理念融入其中，遵循隐私设计原则。例如，采用最小化数据收集原则，仅收集招标采购过程中必要的供应商数据，避免过度收集；同时，设计合理的数据处理流程，确保数据在使用后及时进行清理和销毁，减少数据泄露的风险。
• 法律法规遵循：确保人工智能技术的应用符合相关法律法规和隐私保护标准，如《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国网络安全法》以及《数据安全法》等。企业和机构应制定完善的数据安全管理制度，明确数据处理的规范和流程，要求员工严格遵守法律法规和内部规定，保护供应商的隐私和数据安全。