Чи можна перемагати в державних тендерах частіше? Звісно, що можна, адже в системі чимало таких учасників, чий відсоток перемог трохи вищий за середнє значення. Але як їм це вдається? Мабуть, у кожного — власний рецепт успіху в торгах.
Чи можна якось наперед дізнатися про свої шанси на перемогу в тендері і таким чином ухвалити рішення щодо участі з більшою впевненістю в перемозі? Розвиток технології машинного навчання дає однозначну позитивну відповідь на це питання.
Чому постачальник перемагає в тендері
В епоху електронних тендерів ProZorro конкурентна боротьба між постачальниками під час торгів точиться в реальному часі: вони бачать кроки щодо зниження ціни і можуть таким чином планувати власні дії в торгах. За таких правил гри відсоток успіху залежить від таких умов:
- Досвід користування системою. Той, хто знає й пам’ятає про механізми роботи сервісу, вимоги статті 17 Закону України «Про публічні закупівлі» та інші тонкощі, — об’єктивно має більше за новачка шансів перемогти за новачка. Сюди ж можна включити досвід оскарження й уміння користуватись аналітичними інструментами.
- Можливості для зниження ціни. Підприємець, який може запропонувати меншу ціну і все одно заробити на тендері, майже завжди переможе того, у кого маржа мінімальна й не дозволяє суттєвих відхилень униз. В одних випадках великий бізнес має перевагу, а в інших — фізособи, витрати яких на діяльність мінімальні.
- Рівень конкуренції в категорії. Украй важливим чинником для регулярних перемог є співвідношення між попитом (кількістю закупівель обраної категорії на рік) і пропозицією (середня кількість постачальників, які беруть участь у торгах).
У будь-якому разі більше спроб — більше перемог. Але чи можна наперед оцінити свої шанси, щоб подавати пропозиції лише в найбільш перспективних процедурах? Саме для цього ми спільно зі спеціалістами Microsoft створили нову предикативну модель, яка здатна доволі точно передбачити результати участі постачальника в тендері. Результат роботи був представлений 22 листопада 2019 року в Києві на форумі Trans4mation. Гості події мали можливість не лише протестувати роботу моделі на інтерактивному стенді нашого майданчика, але й спробувати свої сили в протистоянні зі штучним інтелектом — порівняти власні прогнози з результатами аналізу системи (результати цього протистояння можна побачити на рис. 1).
Як модель працює
Комусь це може здатися магією, але насправді просто зараз в усьому світі відбувається нова технологічна революція — розбудовується Індустрія 4.0. Система публічних закупівель ProZorro щороку генерує величезну кількість унікальної інформації, яку можна й варто аналізувати (на рис. 2 показано деякі з даних, які використовує модель).
Щоб «навчити» за методами Machine Learning нашу предикативну модель правильно оцінювати шанси на перемогу, було оброблено такі відкриті дані за два роки з більш ніж 4 тис. категорій CPV:
- закупівлі 18,3 тис. державних замовників;
- результати участі в них 65,3 тис. постачальників.
Оброблення інформації дало можливість нам створити «розумні» алгоритми на базі прихованих закономірностей, здатні до прогнозування перемог із високою точністю. Уже зараз цю технологію, яка починає приносити перші плоди, адаптують до бізнес-процесів наших користувачів.
Кожен постачальник, який хоче мати більше перемог у тендерах, може спробувати предикативну модель у дії. Щоб дізнатись більше про розробку та замовити її, достатньо звернутись за таким телефоном гарячої лінії майданчика SmartTender: 0 800 75 10 10.
google 