4️⃣ Полученные предложения еще нужно проверить
Нашли три цены ≠ что их можно сравнивать.
Нужно проверить:
🔴 одинаковые ли характеристики у предложений;
🔴 совпадает ли комплектация;
🔴 включен ли НДС;
🔴 учтена ли доставка;
🔴 есть ли дополнительные затраты;
🔴 актуальна ли цена.
И три найденных коммерческих предложения могут превратиться в довольно большой объем ручной проверки, который также можно отдать на анализ современным информационным системам.
5️⃣Оформление доказательной базы. За каждой ценой должны стоять подтверждающие документы, а сама информация должна быть связана с конкретной позицией. Поэтому после поиска начинается еще один слой работы: скачать документы, проверить реквизиты, сохранить источники, сопоставить их с позициями, оформить таблицу. Чем больше позиций, тем выше вероятность, что какая-то связь потеряется или документ придется искать повторно.
В плане автоматизации - система позволяет хранить такие связи в цифровом виде и они никуда не потеряются, даже если уйдёт человек.
6️⃣ Выпуск самого КАЦ и передача в экспертизу или Заказчику. Здесь уже есть инструменты у самой экспетизы, а значит что и разработчики приложений уже перевели в те самые XML форматы сам КАЦ, связи со сметами.
То есть, в информационной системе мы набиваем удобную форму с подсказками, связями между полями (например, по ИНН мы можем заполнить все остальные данные благодаря сервисам ИФНС и 1С), а уже потом выгружаем представление для государственной экспертизы. Кроме того, в системах уже предусмотрены элементы по автоматизированной связи между КАЦ и сметами.
Таким образом, узкое место КАЦ не обязательно скорость, с которой сметчик умеет работать с таблицами. Гораздо чаще проблема в количестве ручных операций между источником информации и готовой обосновывающей документацией, а также в интеллектуальных подходах к обработке данных на разных этапах.
Мечты о том, чтобы нажать кнопку и получить готовый КАЦ оставим другим 👋
Рационально автоматизация с элементами искуственного интеллекта может помочь сократить количество ручной работы там, где она не добавляет экспертной ценности:
🔴 поиск и сбор информации по позициям проектных спецификаций, ТКП и т.д.;
🔴 структурирование и разбор информации на каждом шаге;
🔴 сопоставление коммерческой части и проектных решений;
🔴 создание и оформление итоговых документов КАЦ, связь с локальной сметой.
При этом решение всё равно остается за специалистом: именно он окончательно определяет, насколько предложения релевантны, корректно ли учтены условия и какую цену можно принять в расчет.
Именно об этом поговорим на предстоящем вебинаре про ускорение конъюнктурного анализа цен с помощью ИИ - покажем какие этапы процесса действительно имеет смысл передавать автоматике, а какие нет; и как это выглядит в системе 1С:Смета ТИМ КОРП ⚡️
Нашли три цены ≠ что их можно сравнивать.
Нужно проверить:
🔴 одинаковые ли характеристики у предложений;
🔴 совпадает ли комплектация;
🔴 включен ли НДС;
🔴 учтена ли доставка;
🔴 есть ли дополнительные затраты;
🔴 актуальна ли цена.
И три найденных коммерческих предложения могут превратиться в довольно большой объем ручной проверки, который также можно отдать на анализ современным информационным системам.
5️⃣Оформление доказательной базы. За каждой ценой должны стоять подтверждающие документы, а сама информация должна быть связана с конкретной позицией. Поэтому после поиска начинается еще один слой работы: скачать документы, проверить реквизиты, сохранить источники, сопоставить их с позициями, оформить таблицу. Чем больше позиций, тем выше вероятность, что какая-то связь потеряется или документ придется искать повторно.
В плане автоматизации - система позволяет хранить такие связи в цифровом виде и они никуда не потеряются, даже если уйдёт человек.
6️⃣ Выпуск самого КАЦ и передача в экспертизу или Заказчику. Здесь уже есть инструменты у самой экспетизы, а значит что и разработчики приложений уже перевели в те самые XML форматы сам КАЦ, связи со сметами.
То есть, в информационной системе мы набиваем удобную форму с подсказками, связями между полями (например, по ИНН мы можем заполнить все остальные данные благодаря сервисам ИФНС и 1С), а уже потом выгружаем представление для государственной экспертизы. Кроме того, в системах уже предусмотрены элементы по автоматизированной связи между КАЦ и сметами.
Таким образом, узкое место КАЦ не обязательно скорость, с которой сметчик умеет работать с таблицами. Гораздо чаще проблема в количестве ручных операций между источником информации и готовой обосновывающей документацией, а также в интеллектуальных подходах к обработке данных на разных этапах.
Мечты о том, чтобы нажать кнопку и получить готовый КАЦ оставим другим 👋
Рационально автоматизация с элементами искуственного интеллекта может помочь сократить количество ручной работы там, где она не добавляет экспертной ценности:
🔴 поиск и сбор информации по позициям проектных спецификаций, ТКП и т.д.;
🔴 структурирование и разбор информации на каждом шаге;
🔴 сопоставление коммерческой части и проектных решений;
🔴 создание и оформление итоговых документов КАЦ, связь с локальной сметой.
При этом решение всё равно остается за специалистом: именно он окончательно определяет, насколько предложения релевантны, корректно ли учтены условия и какую цену можно принять в расчет.
Один из главных вопросов перед автоматизацией КАЦ: что должен делать алгоритм, а где обязательно должен оставаться специалист?
Именно об этом поговорим на предстоящем вебинаре про ускорение конъюнктурного анализа цен с помощью ИИ - покажем какие этапы процесса действительно имеет смысл передавать автоматике, а какие нет; и как это выглядит в системе 1С:Смета ТИМ КОРП ⚡️