Подбор поставщиков и свод предложений под закупку
Поиск поставщиков под новую закупку занимает дни, потому что перечень собирается из старых переписок, запросы уходят вразнобой, а свод предложений делается руками.
Применение
ИИ-агент закупок и поиска поставщиков
- Когда круг поставщиков большой и разрозненный, ручной поиск и сравнение предложений занимают дни или недели. Агент находит поставщиков, рассылает запросы и готовит сравнительную таблицу, а выбор утверждает человек.
Что готово
Что готово к запуску и что делаем под вас
На платформе SvayaВ каталоге платформы это техническое решение «Подбор поставщиков и свод предложений под закупку».
Под вас настраиваются документы, правила задачи и подключения к вашим системам. Это делает ваша команда инструментами платформы в пилоте, а интеграции сверх готовых коннекторов к 1С и системам с протоколом MCP оцениваются и оплачиваются отдельно.
Ситуация
Как эта работа идет сейчас
В компании с большим и разрозненным кругом поставщиков закупка типовой номенклатуры - это ручная цепочка из нескольких дней или недель. Закупщик (сотрудник, который отвечает за закупки) ищет поставщиков по своим спискам и в интернете, рассылает каждому запрос предложения, ждет ответы в разных форматах, вручную сводит их в таблицу и сравнивает цену, сроки и условия. На повторяющихся закупках с типовой структурой запроса эта работа повторяется раз за разом, охват поставщиков ограничен тем, кого закупщик успел обзвонить, а часть выгодных предложений компания просто не находит, потому что не дошли руки расширить поиск.
Состав
Из чего состоит это применение
Применение - это рабочий процесс, в котором ИИ-агент доводит действие до записи в вашей системе. Ниже его компоненты.
Мы собираем ИИ-агента, который проходит закупочный цикл от поиска поставщиков до готовой сравнительной таблицы с рекомендацией. На одной инфраструктуре мы объединяем следующие компоненты:
Поиск поставщиков
Агент ищет поставщиков по заданным характеристикам (номенклатура, нужный объем, география, требуемая сертификация).
На базе языковой модели поверх реестров и каталогов поставщиков
Рассылка запросов предложений
Агент формирует запрос предложения по шаблону и рассылает его отобранным поставщикам через почтовый шлюз (сервис для автоматической отправки и приема писем), а затем принимает ответы.
На базе языковой модели и шаблонов запросов
Сведение ответов
Агент приводит ответы поставщиков, пришедшие в разных форматах, к единому виду и собирает их в сравнительную таблицу по цене, срокам, условиям и рискам с рекомендацией по выбору.
На базе языковой модели и средств построения сводных таблиц
Проверка на соответствие требованиям
Агент сверяет условия предложений с внутренними требованиями компании к закупке и отмечает отклонения.
На основе заданных правил и языковой модели
Финальный выбор поставщика и подписание договора всегда остаются за человеком. Автоматически проходят только поиск, рассылка запросов и сведение ответов в таблицу. Сам выбор агент не делает, он готовит для закупщика сравнительную таблицу с рекомендацией и обоснованием. Внедряем агента по очереди. Начинаем с одной товарной категории, на которой много типовых закупок, и сначала в режиме подготовки таблицы, без реальной рассылки запросов поставщикам, пока не убедимся в качестве поиска.
Рынок
Что известно о таких внедрениях
Часть цифр взята из публикаций самих компаний и деловых СМИ с указанием года, часть из отраслевой практики без названной компании. Оговорки о том, что цифра не переносится на другой случай напрямую, стоят в тех же пунктах.
- По данным Яндекса за 2025 год, в платформе Yandex AI Studio есть функция анализа тендерной документации.
- Это смежное звено закупочного цикла, а не готовый агент-закупщик.
- По данным сервиса для грузоперевозок ATI.su за 2025 год, поиск перевозчиков в логистике автоматизирован через программный интерфейс (API).
- Это близкий по смыслу сценарий подбора подрядчика.
- Для ориентира.
- По оценкам международной консалтинговой компании McKinsey за 2024 год, автоматизация закупок дает рост эффективности порядка 20-30%, а агенты, которые ведут переговоры, снижают затраты на 10-15%.
- Это ориентир верхней планки, а не обещание таких же цифр в России.
Пилот
Как проходит пилот и по чему меряем результат
Перед пилотом мы проводим диагностику, на которой выбираем одну товарную категорию с большим числом типовых закупок, проверяем доступ к системе управления поставщиками или учетной системе и фиксируем исходный уровень показателей по текущему циклу закупки. Пилот идет от 8 до 16 недель. Начинаем с поиска поставщиков и подготовки сравнительной таблицы на выбранной категории, затем подключаем рассылку запросов предложений.
Результат измеряем по следующим показателям:
- Срок цикла закупки от запроса до готовой сравнительной таблицы.
- Охват поставщиков, то есть сколько подходящих поставщиков нашел и опросил агент по сравнению с ручным поиском.
- Экономия на закупках по выбранной категории.
Все показатели сравниваем с исходным уровнем, который замерили до пилота. Выбор поставщика на всем протяжении пилота утверждает человек.
Условия
Когда внедрение оправдано и что учитывает закон
Внедрение оправдано, если у компании большой и разрозненный круг поставщиков, а ручной поиск занимает дни или недели. Закупки должны быть регулярными и с типовой структурой запроса, иначе агенту не на чем учиться и нечего тиражировать. Нужен доступ к системе управления поставщиками или учетной системе, к которой можно подключить агента, либо бюджет на такое подключение. Чем сильнее компанию не устраивают текущий срок закупки и ограниченный охват поставщиков, тем оправданнее внедрение.
Техническое решение работает на разрешенном в России технологическом стеке и учитывает требования по защите данных. Для регулируемых закупок процесс учитывает требования 223-ФЗ и 44-ФЗ к процедуре и аудиту решений, а контакты поставщиков обрабатываются по 152-ФЗ. Выбор поставщика и подписание договора требуют подтверждения человека, а все действия агента записываются в журнал.
Навигация
Все десять применений ИИ-агентов
У каждого применения своя страница, текущая помечена. Расшифровка пометок о том, где мы собираем применение, стоит на странице автономных ИИ-агентов.
01
Урегулирование страховых убытков
У страховщика среднего размера урегулирование убытка - это длинная ручная цепочка.
На платформе Svaya02
ИИ-агент для андеррайтинга
Когда портфель растет, а андеррайтеров больше не становится, заявки выстраиваются в очередь, и время на каждую становится узким местом.
На платформе Svaya03
Антифрод и ПОД/ФТ
Антифрод-подразделение нередко получает тысячи сигналов в день, и на ручной разбор у аналитиков не хватает времени.
На платформе Svaya04
Мультиагентная автоматизация
Сложные документоемкие процедуры проходят через много рук и повторный ввод данных.
Частично на платформе Svaya05Эта страница
ИИ-агент закупок
Когда круг поставщиков большой и разрозненный, ручной поиск и сравнение предложений занимают дни или недели.
На платформе Svaya06
Устаревшие системы и порталы
Когда у нужной системы нет нормального интерфейса, обычная интеграция невозможна или обходится дороже.
Частично на платформе Svaya07
ИИ-агент исходящих продаж
Большой рынок, который текущая команда продаж охватить не успевает.
Вне платформы08
Клиентский сервис с действием
Клиенту часто нужно не объяснение, а конкретное действие.
На платформе Svaya09
ИИ-агент подбора персонала
При большом объеме найма поиск кандидатов и отбор резюме отнимают у рекрутеров много времени, а входящий поток откликов велик при низкой доле подходящих.
Вне платформы10
Финансовое планирование
Закрытие периода идет долго и вручную, а на анализ у финансовой команды не остается времени.
На платформе Svaya
Для технического директора
Что прочитать техническому директору
Четыре материала, с которых стоит начать знакомство с платформой.
Требования к серверуПроцессоры, память, диски и видеокарты для установки в закрытом контуре
Модули платформы14 модулей платформы, от обработки запроса до выпуска обновлений
Как устроена платформаОбзор механизмов платформы и того, где проходят границы ее самостоятельности
Презентация платформыPDF на 30 страниц с помодульным разбором платформы
Заявка
Обсудить пилот
Опишите в двух словах процесс, который хотите отдать ИИ-агенту, и назовите систему, куда он должен дописывать результат. Руководитель ИИ-направления БизнесМатики ответит предложением, где названы объем пилота (один процесс и один тип документов или заявок), метрика пилота с ее исходным значением и срок.
Хотите сначала запустить техническое решение сами? Заведите учетную запись на витрине и запустите техническое решение на своем файле. Для заявки учетная запись не нужна.