Торговые ряды данных

Как AI помогает повышать конкурентность закупок.

В первом полугодии 2020 года рынок государственных закупок в России составил 4,1 трлн руб., что на 34% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Но эксперты Высшей школы экономики (ВШЭ) уже не первый год фиксируют проблемы с конкуренцией на таких торгах.

В апрельском докладе «Система государственных закупок в России: конкуренция против качества?» эксперты ВШЭ пришли к выводу, что госзакупки характеризуются доминированием небольшого числа крупных игроков, на которых приходится большая часть дорогих контрактов: 5% всех поставщиков получает 83% всех средств. «Нередко конкурсы все же носят показательный характер, так как компании-поставщики проводят достаточно времени в контакте с потребителем, чтобы заранее обосновать выбор поставляемого решения. А игроки, которые приходят на торги по рекомендации, могут попасть в ситуацию, будто бы они статисты, выступающие на марафоне против профессиональных атлетов», — сетует директор по развитию бизнеса Softline в нацпроекте «Цифровая экономика» Сергей Сошников.

Одним из способов повысить в тендерах конкуренцию и снизить количество отмененных закупок могут стать высокотехнологические решения, так посчитали в «Росэлторге». Компания в марте 2020 года запустила две IT-системы на основе AI, которые снижают число несостоявшихся закупок и помогают потенциальным исполнителям найти наиболее релевантные для себя тендеры.

Первый сервис, как объясняют в компании, — рекомендательная IT-система, работающая на основе анализа больших данных и машинного обучения. Поставщики получают адресные предложения, основанные на их предыдущем опыте участия в торгах, географии, анализе семантики самой закупки, истории поведения поставщика на других торговых площадках — всего учитывается более 300 аспектов.

В восьми случаях из десяти система верно определяет интерес поставщика, который подает заявку на рекомендованную ему процедуру.

Второй проект помогает находить торги, где с высокой долей вероятности будет ноль или один участник. Основываясь на опыте проведения закупок, машинное обучение в 30–40% случаев определяет, насколько успешной будет процедура. В случае выявления торгов с ожиданием низкой конкуренции маркетинговый центр «Росэлторга» усиливает свои действия для привлечения поставщиков. «Основная задача, которую мы ставили перед собой, — повышение конкурентности закупок, а также модернизация ключевых алгоритмов и сервисов, которые бы на порядок увеличили эффективность проведения закупочных процедур на площадке», — рассказал первый заместитель генерального директора «Росэлторг» Андрей Кашутин.

Чтобы разработать эти системы, в «Росэлторге» создали собственный отдел анализа больших данных и машинного обучения. Для этого компания провела отбор аналитиков, архитекторов хранилищ данных, data-саентистов, участников крупных хакатонов по машинному обучению, талантливых студентов и аспирантов.

«При реализации проектов большая часть времени была инвестирована в поиск оптимальных методологий машинного обучения под конкретные задачи, определение ключевых метрик, оценку точности расчетов, а также ускорение работы системы, — говорит генеральный директор „Росэлторга“ Антон Емельянов. — Отдельный пласт задач был связан со структурированием и нормализацией данных, хранящихся на площадке. Эффект мы видим уже сейчас. Это увеличение конкуренции на торгах, что напрямую влияет на экономию по результатам закупок наших заказчиков; оптимизация работы сотрудников нашего call-центра при поиске и приглашении возможных участников. Это все приводит к тому, что к нам приходит все больше и больше новых заказчиков и поставщиков».

Благодаря новым решениям с применением AI «Росэлторг» начал дополнительно привлекать поставщиков на десятки тысяч процедур в год с общим объемом торгов на сотни млрд руб., а количество несостоявшихся закупок снизилось на 5,3%. Помимо этого, временные затраты на подбор поставщиков для каждой процедуры сократились на 34%.

Новые сервисы «Росэлторга» появились благодаря качественной работе по созданию структурного уровня описательной аналитики. То есть представители площадки с помощью применения промышленных платформ сбора, хранения и анализа больших массивов данных создали модель данных обо всех закупочных операциях по категориям на торговой площадке, рассуждает Сергей Сошников. «Сам по себе подход создания интеллектуального сервиса для пользователей, который бы экономил время на поиск тендера и тем самым позволял поставщику быстрее реагировать, а потребителю — быстрее отрабатывать некоторые этапы закупки, например, формирование начальной-максимальной цены, — это отличный шаг, — говорит он. — Успешность применения методов глубокого обучения в сервисах „Росэлторга“ будет определяться доверием пользователей: чем больше компаний смогут использовать нововведение в своих интересах, тем лучше».

Управляющий директор Seldon Денис Разин соглашается, что использование AI и машинного обучения на рынке государственных закупок — перспективное направление. «Такие сервисы снижают временные затраты поставщиков на поиск нужных для них тендеров. AI-системы могут учитывать множество параметров: действия поставщика, профиль его работы, количество исполненных контрактов и даже ключевые слова в техническом задании. Можно даже проанализировать действия своих прямых конкурентов, чтобы найти подходящие тендеры. И здесь важно понимать, что обратная связь от поставщика и заказчика помогает AI обучаться и улучшать свою работу», — рассуждает он.

Такие системы актуальны для небольших и средних компаний, которые только входят на рынок государственных закупок. Если раньше им требовалось иметь целые отделы для поиска подходящих тендеров и анализа деятельности конкурентов, то сегодня эти отделы заменяют AI-системы, считает глава Ассоциации защиты бизнеса, сопредседатель «Партии роста» Александр Хуруджи. «Мы пока только анализируем эффект от новых AI-систем, но уже понимаем, что „Росэлторг“ создал инструмент, который помогает небольшим компаниям, не имеющим собственных департаментов закупок, успешно находить интересные для себя тендеры. Это существенно упрощает взаимодействие подрядчика и заказчика», — подтверждает директор департамента закупок, маркетинга и ценообразования ПАО «РусГидро» Денис Торопов.