Тендеры по справедливости: как экономить бюджет на тендерных закупках

Часто организации делают закупки по необоснованно высоким ценам, потому что им не хватает времени и инструментов для расчета корректной стоимости и поиска выгодных предложений. Softline digital разработали сервис для выявления справедливой цены товаров и автоматизированного поиска подходящих тендеров.

• Для чего нужен сервис?
• Что понимать под справедливостью?
• Методология определения справедливой цены
• Как модель понимает описания тендеров?
• Для кого?
• Результаты
• Выгоды

Для чего нужен сервис?

Когда компания-заказчик объявляет тендер, она заинтересована в том, чтобы выбрать поставщика с наилучшими для себя условиями. Обычно поиском подходящих тендеров занимаются аудиторы, которые вручную просматривают и оценивают условия и стоимость закупок. Иногда, чтобы выбрать один подходящий тендер приходится тратить несколько рабочих дней, при том что ежечасно появляются новые предложения. 

Сервис помогает аудиторам мгновенно анализировать все доступные тендеры на предмет того, не завышена ли в них цена закупки. Тем самым бизнес экономит рабочее время сотрудников и может направить его на более интеллектуальные задачи, а также повышает эффективность поиска, а значит и шансы на выгодную сделку. 

Что понимать под справедливостью?

Представьте, что вам нужно закупить шариковые ручки для компании. Основываясь на данных маркетплейсов, справедливой ценой можно назвать диапазон от 5 до 15 рублей, если вас интересуют обычные ручки. 

На тендерных площадках можно встретить сотни предложений по поставке ручек, но в некоторых из них цена за штуку может превышать даже 150 рублей, что, очевидно, не является справедливой ценой.

Тем не менее государственные организации зачастую не устанавливают предельные цены и не имеют рекомендаций по расчету нормативной стоимости закупок. В итоге товары приобретаются по некорректным ценам в больших объемах, просто потому что за их завышение не предусмотрено никакой ответственности.

Методология определения справедливой цены

Разработанный Softline Digital сервис собирает информацию из двух типов источников: сайт тендерной площадки и маркетплейсы. Товары выступают в виде текстовых описаний: названия лотов, суммы, даты, коды закупок. Кроме того, дополнительно могут анализироваться вложенные документы: сканы, документы Word, Excel, PDF. Они подаются нейронной сети, предобученной на русском корпусе текстов, и превращаются в векторное описание товара – набор чисел, который для каждого из товаров будет уникальным. 

Чтобы составить прогноз по товару используется модель квантильной регрессии – она предсказывает цену товара по его векторному описанию. С ее помощью можно получить не какое-то одно число, а диапазон чисел. Например, определяя адекватную цену закупки для шариковой ручки, не обязательно искать предложения, где она будет стоить строго 10 рублей. 

В зависимости от ситуации на рынке и анализируя все предложения, модель предлагает диапазон цен, который, по ее расчетам, будет адекватным. 

Если цена не лежит в этом диапазоне, то она завышена или занижена критически, а значит, компании, которые ее предлагают, скорее всего, не подойдут. Итог анализа формулируется как:

1. Закупка нерелевантная; 
2. Закупка релевантная, присваивается ранг релевантности;
3. Требуется ручная проверка (недостаточно данных, оценка с низкой достоверностью, нечитаемые документы).

Как модель понимает описания тендеров?

На сегодняшний день в науке о данных популярны нейронные сети семейства трансформеров. Они хорошо справляются с задачами текстовой аналитики, генерации текстов и суммаризации.  Превращая слова в векторные описания, создавая словари нейронных сетей и выстраивая логичную последовательность, они распознают не только слова, но и целые фразы, точно считывая семантику. 

Для создания системы использовались следующие Python скрипты:

• конвертирование документов из «doc» в «docx»;
• поиск релевантных таблиц (нечеткий поиск ключевых слов);
• поиск необходимых столбцов в таблице (нечеткий поиск по паттернам);
• обработка вложенных подтаблиц;
• обработка значений (форматирование, разделение на наименование и атрибуты – NER модель).

Для кого?

Сервис определения справедливой цены и поиска тендерных закупок предназначен для крупных компаний, корпораций и холдингов, которые устраивают тендеры на любых торговых площадках: госзакупки, РТС-тендер, Сбербанк-АСТ, Zakaz RF, ЭТП РАД и другие. Систему можно масштабировать на все виды товаров от скрепок до комплектующих серверного оборудования, которые имеют текстовое описание. 

Результаты

Эта система была протестирована в ходе хакатона, организованного Счетной палатой РФ под руководством ее председателя Алексея Кудрина. 

По итогам пилота, анализ тендерных закупок показал, что за 2020 год в 20% совершенных госорганизациями закупок стоимость товаров была завышена. Из них 20% были превышены более, чем в 2 раза. 

То есть 10% бюджета можно было легко сэкономить или заложить эти средства на другие важные цели. Эти результаты были валидированы и подтверждены аудиторами Счетной палаты. 

Например, в 2020 году служба государственной статистики для ближайшей переписи населения заложила цену закупки более 100 рублей за шариковую ручку. Притом, что рассчитанная адекватная цена – примерно 20 рублей. В итоге на закупку было выделено порядка 100 млн рублей, из которых потрачено только 20 млн, а остальные 80 млн оказались в блоке. В системе можно составить рейтинг организаций, которые совершают закупки по ценам выше справедливых, как это показано на рисунке:

Выгоды

Система анализа справедливой цены на основе данных госзакупок позволяет:

• Снижать расходы на поиск тендерных закупок;
• Быстрее находить тендерные закупки, вызывающие коммерческий интерес;
• Экономить бюджетные средства;
• Оптимизировать планирование бюджета.

Чтобы ознакомиться с сервисом, оставьте заявку на демодоступ. 

Задать вопрос и узнать подробнсти: digital@softline.com