Тендерный ИИ-сервис: поиск закупок и подготовка заявок
Атвинта — статьи и проекты ·
ИИ-зировали работу с тендерами, обработали более 2 500 закупок и заработали первые деньги на тендерах
В этом проекте клиентами были мы сами — Атвинта. Наша команда разрабатывает сайты и корпоративное программное обеспечение , занимается веб-дизайном и технической поддержкой. Тендерный сервис создали для себя, чтобы получить новый источник сделок.
Предстояло разработать сервис для автоматизации тендеров на базе ИИ-агентов.
Раньше мы участвовали только в коммерческих тендерах и только по прямым приглашениям от заказчиков. Вручную изучали условия и готовили документы. Обычно рассматривали не более одного приглашения в месяц, а через электронные площадки подавались примерно 2–4 раза в год. Регулярного мониторинга и отдельного тендерного направления не было.
Информацию хранили в amoCRM, Google Таблицах, на Google Диске и в почте. Изучали документацию, обсуждали задачи с руководителями отделов и собирали файлы вручную. Если срок подходил к концу, приходилось откладывать текущие задачи и срочно подключать коллег.
Часть требований обнаруживали слишком поздно — из-за этого иногда оказывалось, что время сотрудников потрачено зря. Например, могли собрать пакет документов и уже после выяснить, что не подходим по условиям.
В 2026 году на фоне кризиса стали искать дополнительные инструменты поиска клиентов. Решили развивать тендерное направление и перейти от разовых заявок к постоянному мониторингу закупок, в том числе и по 44-ФЗ.
Для этого нужно было выстроить конвейерную работу: ежедневно находить закупки, отбирать подходящие и готовить заявки без ручного сбора информации из разных источников.
Цель проекта: создать сервис, который регулярно ищет подходящие закупки, оценивает условия и доводит заявку до подачи.
Задачи:
Мы разработали веб-сервис для участия в тендерах , который автоматизирует работу от сбора закупок до подготовки документов. С помощью ИИ-агентов система парсит новые тендеры, фильтрует подходящие, анализирует требования и помогает организовать подготовку заявки.
С его помощью мы без привлечения сотрудников получаем первичную оценку новых закупок, принимаем решение об участии и готовим заявки. Продукт работает уже 9 месяцев, сейчас мы продолжаем его развивать и дополнять новыми функциями.
Что сделали:
Чтобы регулярно находить потенциальные заказы, мы настроили ежедневный сбор и двухэтапный анализ закупок. Система собирает тендеры, проверяет их на соответствие нашей специализации и готовит отчет для финального решения об участии.
Источником служит TenderPlan — агрегатор закупок с разных площадок. Через его API мы выгружаем тендеры за прошедшие сутки. Последовательностью обработки управляет конструктор автоматизации: он запускает этапы, передаёт данные между сервисами и обрабатывает ошибки.
Сначала ИИ-модель анализирует название и описание закупки. Она распределяет тендеры на три категории:
На втором этапе сервис получает документы из TenderPlan. ИИ-модель проверяет состав работ, технологии, требования к поставщику, сроки и риски. По результатам определяется, относится ли закупка к нашей специализации.
Например, дизайн. Мы делаем интерфейсы, но не занимаемся брендингом. Это может выглядеть как схожие компетенции, поэтому нам важно разделять тип работ даже из одной категории.
Существенные ограничения могут находиться в техническом задании, требованиях к поставщику или проекте договора. Раньше часть из них обнаруживалась уже во время сбора документов, и тогда оказывалось, что мы зря потратили время на тендер, который нам не подходит.
Поэтому в сервисе мы добавили ИИ-анализ документации и отчет по ней. В него входят состав работ и стек технологий, требования к опыту и команде, сроки, критерии оценки и риски. Специалист может сначала проверить соответствие закупки нашим компетенциям и найти возможные ограничения, а затем переходить к подробному изучению.
Сервис не всегда может получить документы, например если доступ закрыт авторизацией через ЕСИА. В таком случае сотрудник загружает файлы вручную и повторно запускает анализ в сервисе. Для обработки используется общий промпт и алгоритм: структура отчета не зависит от того, кто загрузил документы и насколько хорошо он умеет работать с ИИ.
Следующий этап участия в тендере — подготовка документов.
Часть документов уже есть в наличии, другие необходимо заполнить с нуля или запросить у коллег. Раньше на подготовку уходило 20+ часов на 1 один тендер - от поиска и ознакомления до момента подачи, а отсутствие нужных материалов могло выясниться ближе к сроку подачи.
Чтобы оптимизировать работу по подготовке документов мы сделали еще одну автоматизацию, которая:
ИИ создает чек-лист по результатам анализа тендерной документации. По кнопке «Сформировать лист» сервис сверяет названия форм со справочником ключевых фраз. Тендерный менеджер проверяет перечень и при необходимости добавляет пункты вручную. Если документ уже есть в списке, система предупреждает о возможном повторе. Так требования заказчика превращаются в конкретный план подготовки.
Сервис помогает менеджеру собрать пакет документов из 8-14 позиций.
По каждому пункту автоматически назначается исполнитель и срок. После назначения ответственного пункт становится задачей в его списке дел. Например, если документ нужно получить у бухгалтерии, ответственный назначает задачу коллеге и отслеживает её выполнение вместе с остальными пунктами заявки. Не приходится отдельно вести список запросов и восстанавливать договорённости по переписке.
Для материалов, которые повторяются от закупки к закупке, мы создали банк документов из четырёх разделов:
Материалы из банка можно прикреплять к тендерам. Специалисту не нужно повторно искать и формировать уже созданные до этого документы.
Формы заказчика заполняются во встроенном редакторе. Кнопка «Заполнить данными компании» подставляет реквизиты, сокращая повторный ручной ввод. Заполненный документ сохраняется для конкретной закупки, а исходный шаблон остаётся доступен для следующих заявок.
После подготовки и проверки готовый комплект можно скачать ZIP-архивом для подачи.
В подготовке заявки участвуют тендерный специалист, руководители направлений, юристы и бухгалтерия. Чтобы работа не зависела от отдельных переписок и устных договоренностей, мы закрепили за каждым тендером ответственного и объединили задачи, обсуждение и историю действий в его карточке.
Администратор назначает ответственного, а руководитель отдела может переназначить его внутри направления. Участники обсуждают условия и прикладывают документы в чате тендера. Доступ к обсуждению есть у участников закупки и администраторов: договорённости остаются связаны с заявкой, к которой относятся.
Обязательные задачи создаются автоматически при переходе между этапами. После назначения ответственного появляется задача на изучение документов, а после решения участвовать — задача «Подать заявку» с дедлайном по сроку проведения тендера. Часть задач закрывается при изменении статуса закупки. Сотруднику не нужно вручную создавать и обновлять весь список действий для каждой закупки.
Сроки отображаются в календаре и разделе «Мои задачи». Срочные и просроченные задачи поднимаются выше. За один-два дня до подачи срок подсвечивается жёлтым, в день подачи или после просрочки — красным.
Цветовая индикация помогает определить, какой заявке нужно уделить внимание в первую очередь.
О просроченных задачах, изменениях цены или срока и новых письмах по тендеру приходят уведомления внутри сервиса. Ответственному не нужно открывать каждую карточку, чтобы проверить, не появились ли обстоятельства, влияющие на подготовку.
Для развития тендерного направления нам нужно понимать, что происходит с найденными закупками: сколько проходит отбор, доходит до подачи и заканчивается договором. Мы собрали дашборд , который формирует статистику из статусов и событий в карточках. Руководителю не приходится отдельно сводить эти данные в таблицах.
На дашборде можно выбрать период и посмотреть, сколько тендеров получено, взято на изучение и находится в работе.
Для выигранных закупок отображаются суммы заключенных договоров. Руководитель может сопоставлять количество заявок и их результаты, сравнивать направления и смотреть динамику за выбранный период.
Причины отказов сохраняются при работе с тендерами и попадают в общую статистику. Это помогает различать проблемы отбора и подготовки. Например, если закупки регулярно не соответствуют нашему профилю, стоит пересмотреть критерии поиска.
Данные об активности сотрудников позволяют увидеть, кто участвует в работе с закупками. При разборе конкретного случая можно перейти к истории тендера и посмотреть последовательность действий и корректность работы отдельного человека.
Мы распределили задачи между несколькими моделями по разным задачам:
Запросы к моделям проходят через Polza AI, резервным провайдером служит OpenRouter. Для поиска релевантных фрагментов документации используются эмбеддинги text-embedding-3-small — числовые представления текста, которые помогают находить сведения по смыслу.
Прямого доступа к закупочным площадкам у нейросетей нет. Они получают только карточку закупки и фрагменты документов, переданные автоматизацией. Авторизацию выполняют n8n и сервисы выгрузки. MCP в этой системе не используются: обмен построен на HTTP-запросах, API и встроенных узлах n8n.
Мы заботимся о конфиденциальности и безопасности — наш подход к обработке данных показали на схеме:
Если документы доступны только после входа на площадку, сотрудник скачивает их вручную и загружает в Telegram-бота. Так обрабатываются, в частности, материалы из Bidzaar и T-Radar.
Для поиска по загруженным документам он использует qwen3-embedding-8b и векторную базу Qdrant, которая очищается после формирования отчёта.
Данные о закупках сохраняются в Google Sheets и Supabase, тексты документов — в Supabase, а готовые отчёты и чек-листы — в Google Drive. Целевые тендеры поступают в таблицу «Тендеры». В Telegram для работы используются отдельные темы: в сообщении по закупке доступны ссылки на подготовленные материалы. На текущем этапе этот процесс ещё не интегрирован с веб-сервисом.
Мы перешли от точечных закупок к регулярной работе с тендерами. Обычно для этой задачи в компаниях создаются целые отделы, мы же смогли наладить конвейерную работу благодаря сервису с ИИ.
После внедрения уже получено несколько крупных тендерных сделок, которые были отобраны и организованы в сервисе. Так в непростое кризисное время мы запустили новый отлаженный инструмент для получения заказов.
Итоги:
Наша команда уже проверила эффективность инструмента и получает новые сделки. Мы готовы внедрять это решение в других компаниях, которые хотят запустить системную работу с тендерами. В рамках внедрения проведем обучение по участию в закупках, адаптируем сервис под вашу специфику и расскажем, как организовать команду под этот процесс.
Оставьте заявку на внедрение тендерного сервиса на базе ИИ в вашей компании