Автоматизация сравнения КП в отделе закупок
Автоматизированный pipeline, который собирает КП из email, вытягивает документы любого формата, извлекает и нормализует данные с помощью ИИ, подтягивает историю работы с поставщиком и формирует сравнительную таблицу с рекомендацией. Закупщик получает готовый рейтинг за минуты вместо часов ручной работы.
←свайп→
КП на позицию
×2-2.5
Время сведения
-90%
FTE на сведении
-85%
Экономия закупок
2-5%
marke.tel · supplier-quote-ranker · rev. 01
С чем столкнулись
Производственная компания на каждую закупку комплектующих запрашивает 3-7 поставщиков, получает КП в разных форматах (PDF, Excel, письма), и менеджер по закупкам вручную сводит таблицу сравнения. На это уходит 2-3 часа на позицию, а позиций — 50-100 в месяц. Закупки превращаются в бутылочное горлышко, которое задерживает производство.
50–100
позиций в месяц на закупку
3–7
поставщиков на каждую позицию
2–3 часа
на сведение одной позиции
PDF, Excel
разные форматы — хаос
Исходная ситуация до внедрения
Что болит каждый день
- 01
2-3 часа на сведение одной позиции вручную
Менеджеры тратят время на рутину вместо переговоров
- 02
Не успевают запросить больше поставщиков
Теряют потенциальную экономию — работают с «привычными»
- 03
Ошибки при переносе цен
Пропущенные скрытые условия, неверные расчёты
- 04
Закупки задерживают производство
Бутылочное горлышко — срываются сроки запуска
«Как ни зайду в отдел закупок — они всегда заняты сведением позиций, и ведь всё равно ошибаются. На торг времени почти никогда нет, а если сотрудник заболел — начинаются адские задержки. Чувствую, что это можно как-то оптимизировать.»
Боли по результатам интервью с командой
Бизнес-задача
Что нужно построить
Построить систему, которая автоматически собирает коммерческие предложения из почты, извлекает ключевые параметры (цена, сроки, условия), нормализует данные и формирует сравнительную таблицу с рейтингом поставщиков — чтобы закупщик тратил 15 минут на проверку готового решения вместо 2.5 часов на ручное сведение, а высвобожденное время уходило на переговоры и расширение базы поставщиков.
Что мы сделали
Разработан автоматизированный pipeline, который собирает КП из email, вытягивает документы любого формата, извлекает и нормализует данные с помощью ИИ, подтягивает историю работы с поставщиком и формирует сравнительную таблицу с рекомендацией. Закупщик получает готовый рейтинг за минуты вместо часов ручной работы.
marke.tel · supplier-quote-ranker · задача и решение
С чем к нам обратились
Заказчик
Руководитель отдела закупок
«Получать готовую сравнительную таблицу вместо ручного сведения»
«Опрашивать больше поставщиков без увеличения нагрузки»
«Учитывать историю работы с поставщиком при выборе»
«Иметь данные для аргументированных переговоров о скидке»
Требования заказчика
Исходный процесс
Формирование запроса
Менеджер формирует запрос (наименование, объём, сроки, спецификация)
Рассылка поставщикам
Рассылает запрос 3-7 поставщикам из базы (email, B2B-площадки)
Получение КП
Поставщики присылают КП в разных форматах (PDF, Excel, текст)
Извлечение данных
Открывает каждое КП, ищет позиции, извлекает цену/сроки — 20-40 мин на КП
Сведение в Excel
Сводит сравнительную таблицу вручную — ещё 30-60 минут
Учёт факторов
Цена, сроки, условия оплаты, история — в голове или нигде
Решение «по ощущениям»
Часто выбирают знакомого поставщика без анализа альтернатив
Слабые переговоры
Нет данных о рыночной цене — слабая переговорная позиция
←свайп→
Типичный путь обработки КП до внедрения
Автоматизированный pipeline
Запрос
- Формируют запрос на закупку
- (наименование, объём, сроки)
Рассылка
- Рассылает запрос поставщикам из базы
- (email с шаблоном)
Сбор
- Собирает ответы из email
- Извлекает вложения (PDF, Excel)
Парсинг
- Извлекает: наименование, цена, сроки
- Условия оплаты, минимальная партия
- Доставка, НДС, скрытые условия
Нормализация
- Приводит к единицам измерения запроса
- Считает полную стоимость (с доставкой, НДС)
История
- Подтягивает историю поставщика:
- Прошлые заказы, % брака, задержки
Скоринг
- Скоринг: цена × сроки × надёжность × условия
Решение
- Видят готовую таблицу с рекомендацией
- Проверка за 15 минут
Переговоры
- Готовит черновик письма для переговоров
- (бенчмарк — лучшая цена конкурента)
Полный цикл: от запроса до переговоров
Что делает AI
Парсинг КП
Извлечение параметров из PDF/Excel/текста
позиция: "SKF 6205-2RS" цена: 245 ₽ срок: "5 дней" мин_партия: 100
Нормализация
Приведение к единому формату, расчёт полной стоимости
цена_итого: 125 500 ₽ вкл. НДС доставка: +3 200 ₽
Выявление условий
Детекция скрытых ограничений
[!] Мин. партия 2000 шт [!] Предоплата 100%
Примеры решений по КП
←свайп→
| КП | Вердикт | Причина |
|---|---|---|
| ПромДеталь | Лидер | Лучший баланс цены и срока, история положительная |
| ТехноСнаб | Альтернатива | Цена +2.4%, но срок быстрее на 2 дня |
| Деталь-Сервис | Отклонить | Минимальная партия 2000 шт — в 4 раза больше потребности |
Функции AI и примеры работы
Данные и интеграции
rev. 01 · data flow schematic · supplier-quote-ranker
С чем столкнулись при внедрении
←свайп→
Каждый поставщик присылает КП в своём формате
ПроблемаОдин отправляет PDF с таблицей, другой — Excel со своей структурой, третий — цены прямо в теле письма, четвёртый — ссылку на прайс-лист на сайте. Даже один и тот же поставщик может слать по-разному в зависимости от менеджера. Стандартный парсер ломается на первом же нестандартном КП. А нестандартные — это 60-70% потока.
РешениеПостроили гибкий AI-парсер с few-shot обучением. Система сначала определяет тип документа...
- Определяет тип документа (PDF-таблица, Excel, текст письма, прайс)
- Применяет соответствующую стратегию извлечения
- Для новых форматов достаточно показать 3-5 примеров
- Модель адаптируется за минуты
98% КП обрабатываются автоматически, остальные — на быструю ручную проверку.
Срок решения — 5 рабочих дней
История работы с поставщиками — в головах менеджеров
ПроблемаБез истории скоринг бессмысленен. Кто срывает сроки? У кого брак? Кто даёт скидки постоянным клиентам? Эта информация была разбросана по email-переписке, 1С и головам закупщиков. При увольнении менеджера — уходила вместе с ним.
РешениеПровели первичную оцифровку из доступных источников: распарсили email за 12 месяцев...
- Распарсили email за 12 месяцев — извлекли прошлые КП, факты заказов, переписку о проблемах
- Подтянули из 1С: оплаты, возвраты, рекламации
- Сформировали карточку на каждого поставщика: средние цены, сроки, % соблюдения условий
- Карточка обогащается автоматически с каждым новым КП и заказом
Знание о поставщиках принадлежит компании, а не конкретному менеджеру.
Срок решения — 7 рабочих дней
Ключевые проблемы и их решения
Сравнительная таблица
←свайп→
| Метрика | Было | Стало | Δ | Примечание |
|---|---|---|---|---|
| Позиций / мес | 70 | 70 | — | Объём закупочной работы |
| КП на позицию | 4 | 8-10 | ×2-2.5 | Больше поставщиков без нагрузки |
| Время сведения | 2.5 ч/позиция | 15 мин/позиция | −90% | Готовая таблица за минуты |
| FTE на сведении | 1.3 | 0.2 | −85% | Высвобождение ресурсов |
| Экономия на закупках | — | 2-5% | — | Больше данных для торга |
Метрики до и после внедрения
Техническая карточка кейса
Отрасль
Производство (дискретное, серийное)
Тип решения
AI-pipeline + интеграции
Входной поток
200-500 КП/месяц
Выходной поток
Готовые сравнительные таблицы с рекомендацией
Ключевые эффекты
- • КП на позицию: ×2-2.5
- • Время сведения: −90%
- • FTE на рутине: −85%
- • Экономия на закупках: 2-5%
Срок внедрения
до 30 дней
Бюджет
до 1.5 млн ₽
Интеграции
Email (IMAP), 1С (Закупки), GSheet/Excel
marke.tel · supplier-quote-ranker · техническая карточка