Перейти к основному содержимому

Анализ тендеров: ИИ-агент для строительства жилых зданий

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Ручной анализ тендеров: Трудоемкий процесс поиска и анализа тендеров, требующий значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Недостаток данных для принятия решений: Отсутствие структурированной информации о тендерах, что затрудняет принятие обоснованных решений.
  3. Пропуск выгодных возможностей: Из-за большого объема данных и отсутствия автоматизации компании могут упускать выгодные тендеры.
  4. Конкуренция: Высокая конкуренция на рынке требует быстрого и точного анализа тендеров для повышения шансов на победу.

Типы бизнеса​

  • Строительные компании, специализирующиеся на жилых зданиях.
  • Генеральные подрядчики.
  • Девелоперские компании.
  • Поставщики строительных материалов и услуг.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический сбор данных: Агент собирает данные о тендерах из различных источников, включая государственные порталы, коммерческие платформы и отраслевые сайты.
  2. Анализ тендеров: Используя NLP и машинное обучение, агент анализирует тексты тендеров, выделяя ключевые параметры: стоимость, сроки, требования к участникам, географическое расположение и т.д.
  3. Рекомендации: Агент предоставляет рекомендации по участию в тендерах на основе анализа данных и предпочтений компании.
  4. Прогнозирование: Агент прогнозирует вероятность победы в тендере на основе исторических данных и текущих условий.
  5. Уведомления: Агент отправляет уведомления о новых тендерах, соответствующих критериям компании.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в процессы одной компании.
  • Мультиагентное использование: Возможность использования несколькими компаниями в рамках одной платформы с индивидуальными настройками для каждой.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текстов тендеров и выделения ключевых параметров.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования вероятности победы в тендере и анализа исторических данных.
  • Кластеризация и классификация: Для группировки тендеров по различным критериям и определения их приоритетности.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные о тендерах из различных источников.
  2. Анализ данных: Используя NLP и машинное обучение, агент анализирует тексты тендеров и выделяет ключевые параметры.
  3. Генерация решений: На основе анализа данных агент предоставляет рекомендации и прогнозы.
  4. Интеграция с бизнес-процессами: Агент интегрируется в существующие бизнес-процессы компании, предоставляя данные и рекомендации в удобном формате.

Схема взаимодействия​

[Источники данных] --> [Сбор данных] --> [Анализ данных] --> [Генерация решений] --> [Интеграция с бизнес-процессами]

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Анализ текущих процессов компании.
  • Определение ключевых критериев для анализа тендеров.

Подбор решения​

  • Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  • Интеграция с существующими системами компании.

Интеграция​

  • Настройка API для интеграции с бизнес-процессами.
  • Обучение сотрудников работе с агентом.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация на платформе: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите доступ к API.
  2. Настройка параметров: Укажите критерии для анализа тендеров (стоимость, сроки, географическое расположение и т.д.).
  3. Интеграция API: Используйте предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в ваши бизнес-процессы.
  4. Получение данных: Получайте данные и рекомендации от агента в реальном времени.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "tender_id": "12345",
  "company_id": "67890"
}

Ответ:

{
  "probability_of_win": 0.75,
  "recommendation": "Участвовать",
  "key_factors": {
    "cost": "высокая",
    "deadline": "средний",
    "location": "удобное"
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "add_tender",
  "tender_data": {
    "id": "54321",
    "title": "Строительство жилого комплекса",
    "cost": "1000000",
    "deadline": "2023-12-31",
    "location": "Москва"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Тендер успешно добавлен"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "action": "analyze_tenders",
  "criteria": {
    "cost_range": "500000-1500000",
    "location": "Москва"
  }
}

Ответ:

{
  "tenders": [
    {
      "id": "12345",
      "title": "Строительство жилого комплекса",
      "cost": "1000000",
      "deadline": "2023-12-31",
      "location": "Москва",
      "probability_of_win": 0.75
    },
    {
      "id": "67890",
      "title": "Реконструкция жилого дома",
      "cost": "800000",
      "deadline": "2023-11-30",
      "location": "Москва",
      "probability_of_win": 0.65
    }
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

GET /tenders​

  • Назначение: Получение списка тендеров.
  • Запрос: 
    {
      "criteria": {
        "cost_range": "500000-1500000",
        "location": "Москва"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "tenders": [
        {
          "id": "12345",
          "title": "Строительство жилого комплекса",
          "cost": "1000000",
          "deadline": "2023-12-31",
          "location": "Москва",
          "probability_of_win": 0.75
        }
      ]
    }

POST /analyze​

  • Назначение: Анализ тендера.
  • Запрос: 
    {
      "tender_id": "12345",
      "company_id": "67890"
    }
  • Ответ: 
    {
      "probability_of_win": 0.75,
      "recommendation": "Участвовать",
      "key_factors": {
        "cost": "высокая",
        "deadline": "средний",
        "location": "удобное"
      }
    }

POST /add_tender​

  • Назначение: Добавление нового тендера.
  • Запрос: 
    {
      "tender_data": {
        "id": "54321",
        "title": "Строительство жилого комплекса",
        "cost": "1000000",
        "deadline": "2023-12-31",
        "location": "Москва"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Тендер успешно добавлен"
    }

Примеры использования​

Кейс 1: Автоматизация поиска тендеров​

Компания "СтройПроект" использует агента