Кейс 03 · B2B-поставщик · госзакупки
Подбор оптимального товара из базы клиента для тендерной заявки
Тендерная заявка собирается автоматически из документации закупки.
Часы → минутыподготовка позиций заявки
Весь ассортиментв подборе без ручного поиска
Единый стандартподбора вне зависимости от опыта сотрудника
Клиент и задача
С чем пришёл клиент
- Сфера клиентаB2B-поставщик · госзакупки
- Срок внедрения6 месяцев
- Окупаемость6 месяцев
Рынок и контекст
Дистрибутор с широким ассортиментом, участвующий в тендерах по 44-ФЗ / 223-ФЗ.
Задача
Специалисты вручную читали тендерную документацию, выделяли объект закупки и подбирали позиции из многотысячного ассортимента — долго, с ошибками и зависимостью от опыта конкретного сотрудника.
Решение
Что мы сделали
- Парсинг тендерной документации любого формата и выделение объекта закупки.
- Подбор позиций из базы клиента с учётом требований и ограничений заявки.
- Ранжирование вариантов по оптимальности для заявки.
Модули платформы ИБ
- Парсинг документов
- Поиск по базе товаров
- Модуль оптимизации
- Ввод ограничений
Эффект
Результат в цифрах
Часы → минутыподготовка позиций заявки
Весь ассортиментв подборе без ручного поиска
Единый стандартподбора вне зависимости от опыта сотрудника
Итог: Тендерная заявка собирается автоматически из документации закупки.
Хотите такой же результат?
За 30 минут диагностики разберём ваш процесс, оценим эффект и срок окупаемости. Пилот с KPI, NDA по запросу.
Другие кейсы
- AI-native компания за 8 месяцев
- Предсказание оптимального производственного плана
- Омниканальные коммуникации со специалистами здравоохранения
- Автоматизация продаж через текстовые каналы
- Мобильный цифровой помощник врача
- Генерация описания товара по заголовку на маркетплейсе
- Сервис генерации текстовых курсов
- Оптимизация складского пространства: выручка с квадратного метра
- AI-динамическое ценообразование для Wildberries и Ozon
- МойкаЗдесь — цифровая платформа для сети автомоек
- EatSnap — AI-распознавание блюд по фото
