В статье руководитель направления аутстаффинга, Дарья Токть, рассказывает, что делает агент, сколько времени высвободилось и где по-прежнему нужен человек.
Что было до: как мы подбирали тендеры без ИИ
Входящий поток приглашений к участию тендерах выглядел так: на отдельную почту приходило огромное количество оповещений с 15 площадок, среди них:
- Крупные ЭТП (электронные торговые площадки). С них идёт большой поток писем, например, на одной из площадок мы подписаны на 50 компаний-заказчиков.
- Агрегаторы. Такие сервисы собирают объявления с десятков ЭТП и присылают подборку по заданным критериям. Только от одного агрегатора приходит от 80 до 120 новых закупок ежедневно.
- Собственные порталы заказчиков. Промышленные холдинги и крупные компании публикуют закупки у себя и рассылают подписчикам письма о каждой новой процедуре. Каждая площадка позволяет настроить фильтры закупок по категориям и ключевым словам. Однако это формальные признаки, каждое из приглашений все равно должен был оценить человек.
На разбор такой почты уходило около двух часов ежедневно: специалист оценивал заказчика и сумму по каждой процедуре. Далее переходил на сайт площадки, скачивал документацию и только после этого понимал: подходит процедура или нет. И так десятки раз подряд.
Цена ручного разбора тендерных процедур:
- От 1,5 до 2 часов рабочего дня сотрудника коммерческого отдела.
- К концу второй сотни писем глаз замыливается, теряются важные письма. Это особенно критично для тендеров с коротким сроком подачи.
- Одна и та же закупка приходит с разных площадок, специалист разбирает её несколько раз.
ИИ-агент для подбора и анализа тендеров
Чтобы не разбирать почту руками, мы автоматизировали это с помощью ИИ-агента. Специалист просто нажимает кнопку «Разобрать почту» и получает уже обработанный список. Что делает агент:
- Разбирает уведомления с тендерной почты;
- Убирает дубликаты;
- Проверяет по критериям, которые мы задали: профили услуг, минимальную сумму, коды ОКПД2, разрешающие и запрещающие ключевые слова;
- Сортирует закупки в два списка: «рекомендовано квалифицировать» или «рекомендовано отклонить»;
- Выставляет каждой процедуре уровень уверенности в процентах. Так, сотрудник может отсекать процедуры ниже заданного порога (например, не ниже 85%).
Также в интерфейс добавили:
- Фильтр по площадкам, который показывает, сколько процедур пришло с каждой площадки, сколько из них рекомендовано к квалификации и сколько отклонено;
- Статистика по конверсиям первичной квалификации в разрезе площадок: для понимания, с каких площадок больше всего приходит релевантных закупок. При этом агент дообучается, запоминая каждое решение специалиста. В первые недели сотрудник проходился и по списку на отклонение для точности прогнозов в будущих закупках.
Например, по запросам на аутстаффинг агент вычленяет именно IT-специалистов и отсеивает всё, что не относится к нашему профилю, хотя формально слово в названии закупки совпадает.
Дальше квалифицированный тендер нужно завести в работу: создать папку по тендеру, назначить ответственного, написать в рабочий чатга, создать сделку в CRM и пр. Ранее на это уходило до 15 минут. Теперь – только нажать кнопку «Квалифицировать», и агент сам:
- Пишет сообщение в рабочий чат, указывая заказчика, направление, ссылку на процедуру на площадке, срок подачи;
- Заводит карточку в CRM, привязывая ее к клиенту и добавляя ссылки на процедуру и документацию. Если клиента нет, то создает нового;
- Создаёт папку по процедуре, называя по единому шаблону;
- Назначает ответственного по направлению
Почему решение собрал FDE, а не подрядчик на удалёнке
Forward Deployed Engineer (FDE) – это ИИ-инженер, работающий внутри отдела. Он разбирает процесс на месте, в реальной работе сотрудников, и сам создает решение под конкретную задачу. Мы применяем этот подход у себя и его же предлагаем клиентам. Так, мы автоматизировали работу нашей финансовой службы, писали об этом в отдельной статье: «ИИ для финансово-экономической службы».
В тендерном проекте работа шла так:
- Руководитель направления наглядно показала инженеру весь процесс: с каких площадок собираем тендеры, по каким признакам отсеиваем закупку, кто отвечает за какое направление и т.д.;
- Инженер получил доступ к тендерной почте, CRM и корпоративному диску;
- Инженер итерационно собирал агента, сотрудники тестировали, инженер вносил правки. Встречались по несколько раз в неделю и проходили по всему функционалу.
Результаты в цифрах
- Ежедневный разбор почты: 1,5–2 часа → 10–15 минут;
- Разбор накопившихся закупок: около 250 активных процедур за полчаса;
- Постановка тендера в работу: ~10 минут ручных операций → один клик;
- Нет пропущенных процедур
Разбор почты перестал быть отдельной задачей на несколько часов. Но главное: мы перестали терять процедуры с коротким сроком подачи, которые иногда терялись в большом потоке писем. Анализ тендеров – это одна из первых тестовых задач, продолжаем автоматизировать другие участки.
руководитель направления аутстаффинга Napoleon IT.
Как получить такое же решение для своего отдела
Аналогичное решение для анализа тендеров подходит коммерческим или тендерным отделам, отделам закупок, однако в каждой команде своя специфика. Чтобы агент максимально точно анализировал тендеры, инженеру нужно подробно изучить процессы конкретной команды. Поэтому важно, чтобы инженер садился за один стол со специалистом.
FDE-специалисты Napoleon IT приезжают к клиенту, разбирают процессы вместе с сотрудниками, настраивают доступы и интеграции и собирают агентов под требования заказчика. Если хотите участвовать в большем числе закупок без расширения штата, расскажите про свой процесс, разберем, что можно автоматизировать с помощью ИИ.
