Андрей Пожаров: как выигрывать в тендерах с помощью искусственного интеллекта

— Наша компания на тендерном рынке уже более 13 лет, а мой личный опыт в этой сфере перевалил за два десятилетия, — говорит Андрей ПОЖАРОВ, соучредитель группы компаний «СТИК», компании, оказывающей полный цикл услуг в тендерном канале продаж, от сопровождения на этапе подачи заявки, до защиты в ФАС и судах всех инстанций.

За годы работы процент выигранных тендеров среди всех, в которые компания входила, вырос с 4 до 47, а финансовый масштаб тендеров подбирается к полутора миллиардам.

В том, как выросла эффективность компании, почему растет процент выигранных тендеров и обороты, Андрей Пожаров видит большую роль внедрения интеллектуальных систем и автоматизации работ.

— Несомненно, огромное значение в работе компаний на тендерном рынке имеет верно выстроенный менеджмент и опыт. В целом работа с тендерами – сродни шахматной игре, где важно верно оценивать ресурсы до начала партии, знать множество примеров шахматных схваток, сыгранных гроссмейстерами, чтобы с первых ходов определять перспективы и риски. И конечно, изобретательность в решениях, — отмечает Андрей Пожаров, соучредитель группы компании «СТИК». – Одним из таких наших нестандартных ходов стало применение искусственного интеллекта и автоматизации, к необходимости которых мы пришли в 2018 году, когда это, как принято говорить, еще не было трендом. Внедрение интеллектуальных систем поддержки принятия управленческих решений не только уменьшило затраты времени и ресурсов на рутинные, но важные операции, снизив вероятность ошибок в силу «человеческого фактора», но и позволило выигрывать и зарабатывать больше с меньшей нагрузкой.

— В 2018 году я поставил задачу – вырасти минимум в три раза без увеличения затрат и персонала. На тот момент обороты были порядка 300-500 миллионов рублей. Одна из важных причин отсутствия роста – нехватка пропускной способности у сотрудников. Каждый тендер – это километры документов, гигабайты данных, мощный глубокий анализ тендерной заявки, технических заданий, возможностей поставщиков, возможностей компании обеспечить заявку финансово, логистически, документарный обмен. И любая рассинхронизация системы приводит к риску обрушения выстроенной работы по множеству направлений и тендеров, — прокомментировал Андрей Пожаров.

Автоматизация финансового планирования

Именно с этого мы начали. Самостоятельно разработанное и внедренное цифровое решение позволяет:

• прогнозировать финансовые потоки по тендерной деятельности на год вперёд;
• учитывать просрочки, необходимость предзаказа товара и рентабельность контрактов;
• предлагать очередность исполнения контрактов с целью максимизации прибыли и оборачиваемости;
• оценивать доступность оборотного капитала в реальном времени.

В чем эффект? Устранена необходимость ручного формирования аналитики, что экономит до 3 часов в неделю.

Если упрощенно – в программу вносятся наши договора, уже во время загрузки система контролирует корректность этих документов – если вдруг кто-то допустил ошибку или неточность, мы сразу видим этот «конфликт».

«Женим» тендер-бот и маркет-бот

В компании внедрен интеллектуальный помощник в принятии решений по поиску тендера и анализ тендерной документации. Мы часто говорим, что рынок тендеров меняется – раньше сложно было найти сами тендерные заявки, вовремя отреагировать, а сейчас все стало более прозрачным и понятным, но возникла другая задача – четкой навигации и отбора тендеров именно таких, с которыми мы хотим работать. Сделать это вручную – значит потратить уйму времени и сил и все равно не успеть вовремя найти нужный тендер и принять решение. Поэтому в дело включается искусственный интеллект. Сейчас поиск проходит автоматически по более чем 200 площадкам, где:

• первично отбираются подходящие тендеры;
• робот (RPA) скачивает тендерную документацию и направляет её в ИИ для анализа;
• извлекается ключевая информация: номенклатура, технические характеристики, адреса и периодичность поставок.

Эффект: экономия до 3 минут на тендер. При объёме более 100 тендеров в день это даёт 300 минут экономии, эквивалентных полноценной ставке специалиста. Но главное – скорость и точность анализа.

Мы сумели добавить в программу автоматическую оценку юридических рисков. Система отсекает ненужные тендеры (например, игру ниже 5-7 миллионов мы не рассматриваем), определяем региональные ограничения, которые могут затруднить поставки, а также – это уже интеллектуальное нововведение – система в моменте начинает подбирать товары, которые указаны в заявках.

Мы сейчас стараемся «поженить» тендер-бот с маркет-ботом, чтобы аналитика шла встречным путем, так как в нашем поле есть как товары, которые нам понятны и знакомы, так и какие-то новые позиции. Идея в том, чтобы система могла оперативно подобрать товары из имеющегося «банка решений», показать цены, варианты поставок, чтобы помочь специалисту принять решение по факту, а не тратить его время и нервы на поиск в масштабах всего интернета и аналитику разрозненных данных.

Маркет-бот:

• обрабатывает список номенклатуры с техническими характеристиками;
• ищет в интернете подходящих поставщиков и товары;
• использует ИИ для оценки соответствия по бальной системе, учитывая отсутствие единых критериев описания товаров.

Эффект: экономия до 10 минут на поиск одной единицы товара. Применяется для крупных тендеров с 100-200 позициями 2-3 раза в месяц.

ИИ-юрист

Этот робот определяет юридические риски и оценивает заказчика по более чем 50 параметрам: репутация, финансовое положение и др. На основе анализа ИИ формирует резюме с оценкой по 10-балльной шкале и объяснением. Шкала разработана специалистами компании на основании многолетнего опыта работы – самые важные критерии.

Эффект: экономия до 3 минут на тендер, до 300 минут в день, что соответствует полной штатной единице юриста.

Робот собирает информацию из закупки, затем ищет на сайтах сведения о контрагентах и мы получаем огромное количество цифр и данных.

Далее в дело вступает ИИ – весь массив собранных роботом данных он анализирует и выдает резюме, написанное, что называется, человеческим языком.

Благодаря этой системе ранее мы обрабатывали 3000 тендеров в год, а сейчас 20-30 тысяч, то есть рост базы анализа в 10 раз, а значит, мы расширили свое поле обзора многократно.

И важно отметить, что здесь мы заботимся о безопасности данных – конечно же, мы не используем открытые всем простейшие ИИ-системы, мы работаем с локальным ИИ, который никогда не поделится нашими данными и результатами анализа во внешний мир.

Также у нас есть помощник в виде чат-бота, который дает ответы на вопросы по ключевым для тендерного рынка законам — 223-ФЗ и 44-ФЗ:

• дает ответы на вопросы по закону;
• автоматически находит релевантные статьи законодательства;
• возвращает выжимку с ответами и ссылками на статьи, предлагая дополнительные уточняющие вопросы.

Другой чат-бот работает аналогично, но по нормам Налогового и Бюджетного кодексов.

ИИ: Иван Иваныч

ИИ-ассистента отгрузки можно уважительно называть Иван Иваныч – именно он анализирует текущие и будущие отгрузки, формирует календарь поставок с детализацией по количеству и документам.

Эффект: экономия времени на анализ документов и четкое соблюдение всех сроков поставок и отгрузок. Людям не надо лихорадочно вспоминать, что и где не отгружено, не получено – Иван Иваныч подсказывает – что, где и когда делать.

Где-то рядом работает ИИ-помощница – назовем ее Ирина Ивановна – это претензионный бот. Он внимательно следит за соблюдением сроков оплат и поставок, и как только появляются признаки просрочки, то автоматом базовая нейросеть шлёт уникальное письмо для контрагента с вопросом по оплате. Если ответа не пришло, то через 5 дней она генерирует уже претензионное письмо. Потом это идет юристам в работу. Что мы видим? Что всю техническую работу – отслеживание, подготовка писем, претензий – система берет на себя, человек не тратит время на эту суету, а быстродействие ИИ гораздо выше человеческого.

Превращаем мысли в тексты

Так как нам важно сохранять для работы материалы наших обсуждений, совещаний и дискуссий, то мы стали использовать нейросеть для переработки аудио, затем она структурирует информацию и создаёт краткую выжимку разговоров.

Также нейронка помогает структурировать большие текстовые массивы:

• выделяет ключевые темы;
• структурирует данные по разделам и категориям;
• формирует отчёты с акцентом на важные аспекты.

Эффект: упрощение анализа и последующей работы с текстовой информацией. Мы не затрачиваем силы и время на написание протоколов, выводов – этим занимается ИИ.

Почему мы делаем это сами?

На момент нашего роста на рынке отсутствовали готовые решения, которые могли бы удовлетворить нашим требованиям. Доступные продукты либо не обладали нужным функционалом, либо требовали значительных доработок, что делало их непригодными для использования.

Что касается решений на базе искусственного интеллекта, то сегодня только несколько продуктовых команд способны создавать достойные решения. Однако стоимость таких разработок превышает несколько миллионов рублей, что делает их неподъёмными для регулярного применения.

Поэтому мы приняли решение разрабатывать инструменты своими силами. Мы:

• создаём алгоритмы и тестируем их «в бою»;
• постепенно превращаем наработки в готовые продукты;
• внедряем их для использования внутри компании.

Эта стратегия позволила значительно ускорить бизнес-процессы, освободить сотрудников от рутинных задач, снизить количество ошибок, связанных с человеческим фактором.

Собственные разработки стали для нас не просто способом оптимизации, но и конкурентным преимуществом, позволяя гибко адаптироваться к изменениям и внедрять новые подходы.

— Для малого и среднего бизнеса такой самостоятельный подход – хорошее решение, отмечает Андрей Пожаров, соучредитель группы компании «СТИК».