Сагымбаев А.Е.
ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПОДАЧИ ЗАЯВОК НА УЧАСТИЕ В ГОСУДАРСТВЕННЫХ И КОММЕРЧЕСКИХ ЗАКУПКАХ *
Аннотация:
в условиях стремительной цифровизации экономики участие в тендерных процедурах требует высокой оперативности, точности и соблюдения нормативных требований. Данная статья посвящена исследованию архитектуры и алгоритмов автоматизированных систем подачи заявок, применению интеллектуальных технологий и оценке их эффективности. Особое внимание уделено интеграции искусственного интеллекта, машинного обучения, обработки естественного языка и средств защиты данных. Описаны современные вызовы, ограничения и перспективы дальнейшего развития этих решений.
Ключевые слова:
автоматизация, электронные закупки, искусственный интеллект, документооборот, тендер, машинное обучение, классификация документов, парсинг, информационные системы, безопасность
Современные экономические процессы немыслимы без цифровых решений, обеспечивающих прозрачность, оперативность и точность при взаимодействии с государственными и коммерческими заказчиками. Согласно данным Всемирного банка, автоматизация закупочных процессов может увеличить участие бизнеса в торгах до 30% за счет снижения барьеров входа и затрат на подготовку заявок [1]. Однако, несмотря на наличие электронных площадок (в Казахстане — Единая электронная система закупок zakup.sk.kz и портал goszakup.gov.kz), множество этапов все еще требует участия человека. Это приводит к ошибкам, снижению шансов на победу и увеличению затрат.В связи с этим необходимость разработки интеллектуальных систем, способных автоматизировать сбор, анализ и подготовку тендерной документации, становится очевидной. В данной статье представлено исследование архитектурных, функциональных и аналитических аспектов таких систем, а также обоснована их практическая значимость.Актуальность темы и необходимость разработки. Рост числа тендеров и электронных закупок требует от участников обработки больших объемов информации в сжатые сроки. Например, ежедневно на казахстанской платформе goszakup.gov.kz публикуется свыше 3 000 новых объявлений [2]. Ручная фильтрация и анализ такой информации невозможны без автоматизированных средств. Более того, неправильная подготовка заявки или опоздание с подачей ведет к отклонению участия — согласно отчету Агентства по защите и развитию конкуренции РК, до 17% заявок отклоняются из-за формальных ошибок [3].Интеллектуальные системы позволяют:- исключить человеческий фактор при анализе тендеров,- ускорить формирование документации,- прогнозировать шансы на победу,- снизить операционные издержки.Согласно исследованиям McKinsey & Company, применение ИИ в тендерных стратегиях может повысить выигрышность заявок на 25–30% [4].Архитектура интеллектуальных систем автоматизации. Архитектура подобной системы включает несколько ключевых модулей:1. Модуль сбора и фильтрации тендеров.- Интеграция с API площадок (zakup.sk.kz, goszakup.gov.kz, b2b-center),- Парсинг данных (HTML/XML/JSON),- Классификация по отраслям, регионам, бюджету,- Обнаружение аномалий (дублирующие тендеры, фиктивные закупки).2. Модуль формирования пакета документов- Использование шаблонов (Word/Excel),- Автоматическое заполнение реквизитов,- Проверка соответствия требованиям (XSD-схемы, текстовые регламенты),- Применение OCR (Tesseract, Google Vision API) для распознавания сканов.3. Модуль аналитики и прогноза- Использование ML-алгоритмов (Random Forest, XGBoost),- Предсказание вероятности выигрыша по историческим данным,- Рекомендации по цене и срокам,- Анализ конкурентов (по ИНН, отраслям, регионам).4. Модуль контроля сроков и уведомлений- Отслеживание дедлайнов,- Интеграция с календарями, CRM и e-mail,- Генерация Push- и SMS-уведомлений.Интеллектуальные технологии и перспективы. Применение NLP. Обработка естественного языка (NLP) позволяет извлекать ключевые требования из тендерных текстов. Модели типа BERT, RoBERTa и GPT используются для аннотаций, выделения условий поставки, анализа требований к опыту, сертификатам и т. д. [5].Генеративный ИИ и автоматизация документооборота. Современные LLM (Large Language Models) способны формировать шаблоны коммерческих предложений, объяснительные записки, сопроводительные письма. Это снижает нагрузку на сотрудников и повышает качество оформления.Применение блокчейна. Блокчейн может использоваться для верификации поданных заявок и хранения цифровых следов (hash-сумм) документов, обеспечивая неизменность и юридическую значимость [6].Голосовые ассистенты и интеграция с мобильными платформами. Появление голосовых интерфейсов позволяет автоматизировать поиск тендеров, проверку готовности пакета документов и даже подачу заявок с мобильных устройств, что актуально для малого бизнеса.Ограничения и риски. Несмотря на преимущества, есть ряд ограничений:- Высокая стоимость внедрения,- Сложность интеграции с разными площадками,- Законодательные ограничения (например, требования к ЭЦП и оригиналам документов),- Риски безопасности при хранении конфиденциальных данных,- Низкий уровень цифровой грамотности среди сотрудников МСБ.Снижение этих рисков возможно через стандартизацию API, использование облачных хранилищ с шифрованием (например, S3+KMS) и обучение персонала.Исследование показало, что интеллектуальные системы автоматизации подачи заявок — не просто тренд, а необходимость в условиях цифровой трансформации экономики. Они обеспечивают рост эффективности, сокращение затрат и повышение конкурентоспособности участников. В Казахстане, где цифровизация закупок активно развивается, подобные системы могут стать катализатором роста участия МСБ и улучшения прозрачности рынка.Будущие исследования целесообразно направить на:- разработку отраслевых моделей ИИ,- реализацию голосового управления,- глубокую интеграцию с платформами ЭЦП,- автоматическую верификацию и блокчейн-сертификацию заявок.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 4
Ссылка для цитирования:
Сагымбаев А.Е. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПОДАЧИ ЗАЯВОК НА УЧАСТИЕ В ГОСУДАРСТВЕННЫХ И КОММЕРЧЕСКИХ ЗАКУПКАХ // Вестник науки №5 (86) том 4. С. 1460 - 1465. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23452 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+