Студенты НИТУ МИСИС создали прототип системы упрощения процедуры закупок

Студенты НИТУ МИСИС создали прототип системы упрощения процедуры закупок

Команда студентов Университета МИСИС Baby Kagglers стала победителем хакатона TenderHack Moscow, разработав прототип системы для анализа ключевых параметров закупочных процедур и прогнозирования итогов торгов на портале поставщиков. Организаторы мероприятия — Департамент города Москвы по конкурентной политике, Департамент информационных технологий города Москвы и Портал поставщиков. Приз за первое место составил 400 тысяч рублей.

В хакатоне TenderHack Moscow приняло участие 27 команд из разных городов России. На протяжении двух дней разработчики создавали прототип системы аналитики и прогнозирования итогов котировочных сессий на Портале поставщиков. Такой функционал позволит участникам закупки заблаговременно оценить потенциальную эффективность участия в запросе котировок — процедуре выбора поставщика, в которой победителем признаётся тот, кто соответствует установленным требованиям и предлагает наименьшую цену. Специалистам на стороне заказчика приложение поможет оценить ожидаемое падение цены при разном описании товара и выбрать наиболее выгодный вариант. В дальнейшем можно аналогичную схему применить и к другим типам закупок.

«Каждый из участников нашей команды обладает обширным опытом в области машинного обучения, однако подобную задачу мы решали впервые. Мы сразу поняли, что для создания конкурентоспособного решения, необходимо разобраться в специфике решаемой задачи прежде чем приступать к созданию алгоритма. Мы изучили сферу закупок, процесс котировочных сессий, кодировки товаров и прочие особенности данной отрасли, что позволило нам сформировать оптимальный набор исходных данных для решения задачи, который помог улучшить точность нашего решения и принесли нам победу», — отметил капитан команды Baby Kagglers Вадим Тимакин.

На сегодняшний день не существует автоматизированных систем, помогающих сформировать такой прогноз. Такая система строится на статистических данных о закупках аналогичных товаров за прошлые периоды, а именно — о количестве участников и проценте падения цены.

Конечно же, итоги торгов зависят от множества факторов, и предугадать их на 100% не представляется возможным. Чтобы оценить точность работы решения, участники сравнивали ответ, выданный системой на основании имеющихся данных, и фактический результат. На сегодняшний день, приложение показывает погрешность равную 24% по критерию оценки цены и двум (людям) — в предсказании количества участников.

В состав команды вошли студенты первого курса ИТКН НИТУ МИСИС: Вадим Тимакин, Никита Дильман, Алексей Земцов.

Решение планируется встроить на сайт портала поставщиков, где потенциальный участник сможет просмотреть ожидаемые метрики для каждой котировочной сессии.