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.
