Интеллектуальная подготовка закупочных спецификаций по сметам
Наш клиент
Контрольно-надзорный орган
Отрасль
Контрольно-надзорная деятельность и аудит
Контекст
Заказчик осуществляет надзор за соблюдением законодательства о закупках в сфере строительства и благоустройства территорий и объектов инфраструктуры. Для проведения проверок требуется трансформация сложных многоуровневых локальных смет в плоские структурированные электронные спецификации с привязкой каждой позиции к справочнику СПГЗ. Традиционно эта работа выполняется вручную, что требует значительных затрат времени и приводит к ошибкам при работе с большими объемами разноформатных данных
Цель
• Сокращать сроки и трудоёмкость подготовки закупочной документации по 44-ФЗ, исключив ручной перенос данных силами работника из смет и связанные с ним ошибки
• Обеспечивать соответствие формируемых спецификаций требованиям регулирующих органов
• Аккумулировать сметные данные в корпоративном хранилище данных (КХД) для последующей аналитики
• Преобразовывать «сырые» выгрузки из сметных программ в валидированные данные, готовые к публикации на портале госзакупок, с минимальным участием специалиста
Задачи
- Разработать алгоритм распознавания и нормализации входящих данных в различных форматах, выгруженных из сметных программ
- Реализовать ИИ‑сервис контекстной классификации сметных позиций на типы с учётом строительной терминологии
- Выстроить логику определения иерархии работ: выделение конечных объектов приёмки (ключевых расценок) и вспомогательных/обеспечивающих процессов (подчинённых позиций) на основе сложных строительных эвристик
- Разработать сервис «умного» маппинга ключевых расценок на справочник СПГЗ для определения соответствия между детальной расценкой и обобщённым кодом закупки
- Обеспечить формирование электронной спецификации для комплексного анализа при проведении контрольных мероприятий
- Внедрить модель данных и реализовать процесс накопления сметной информации в КХД, разработать витрины данных для последующей аналитики
Решение
- Разработана методология обработки и обогащения смет с использованием больших языковых моделей (LLM).
- Разработан и внедрён ИИ‑сервис на основе LLM, который автоматически:
- обрабатывает выгрузки из разных сметных программ
- распознаёт виды работ, материалы и технику
- выстраивает иерархию работ — определяет ключевые расценки и обеспечивающие позиции
- подбирает корректные коды СПГЗ с учётом контекста сметы и иерархии работ
- кластеризует объекты и выстраивает строгие связи «ключевая работа — обеспечивающие позиции» и формирует готовую спецификацию
- Реализовано автоматическое самообучение системы с использованием обратной связи от пользователей системы
- Выполнено функциональное расширение КХД для накопления сметной информации для последующей аналитики
- Разработаны предложения по расширению покрытия сервисом новых сфер
Результат
- Внедрены единые правила формирования лотов, которые теперь применяются алгоритмически ко всем сметам
- Обеспечен 85%‑ый уровень автоматического подбора кодов СПГЗ, что снижает количество отклонений документации со стороны надзорного органа на этапе предпубликационной проверки
- Исключён ручной перенос и перекодирование данных между сметными программами и порталом госзакупок
- Сметная информация переведена в единый электронный формат и аккумулируется в КХД, благодаря чему обеспечена возможность сквозной аналитики по закупкам в целях выявления нарушений и проактивного предупреждения
Время подготовки спецификации
сокращено с нескольких дней
до 3–5 минут
