Монитор закупок: система анализа документов ЕИС и подготовки итогового отчёта

Анализ государственных закупок — трудоёмкий процесс, особенно в строительной отрасли, где для оценки одного тендера необходимо изучить множество взаимосвязанных документов: извещение, техническое задание, сметы, ведомости объёмов работ, проект контракта и приложения.

Документация публикуется в различных форматах — PDF, DOCX, Excel, HTML, нередко содержит сканированные страницы и вложенные архивы. Важные условия могут находиться в разных документах, а их сопоставление требует значительных усилий специалиста.

**Задача проекта — разработать систему, которая автоматизирует поиск и предварительный анализ строительных закупок из Единой информационной системы (ЕИС).**

Программное решение должно обеспечивать сбор документации, извлечение и структурирование данных, интеллектуальный анализ отдельных документов, сопоставление содержащихся в них сведений и формирование единого аналитического отчёта.

Особое внимание уделялось сохранению структуры исходных документов, прослеживаемости результатов анализа и возможности проверки выводов специалистом.

Система задумывалась как инструмент поддержки принятия решений: она должна помогать быстрее выявлять существенные условия, потенциальные противоречия и вопросы, требующие дополнительного изучения, не подменяя профессиональную оценку закупки.

Разработка системы мониторинга и анализа закупок

Для решения поставленной задачи разработано веб-приложение, объединяющее поиск закупок, обработку документации, интеллектуальный анализ и формирование отчётности в единый управляемый процесс.

Система построена по модульной архитектуре: каждый этап обработки выполняет отдельную задачу, сохраняет промежуточные результаты и передаёт их следующему компоненту.

1. Поиск и отбор закупок

Реализован механизм поиска закупок в ЕИС с возможностью отбора по параметрам, включая классификацию работ, стоимость и сроки подачи заявок.

Оператор получает список подходящих закупок и выбирает те, которые необходимо передать на углублённый анализ.

Такой подход позволяет разделить первоначальный поиск и ресурсоёмкую обработку полного комплекта документации.

2. Автоматизированный сбор и подготовка документов

После выбора закупки система загружает доступную документацию, обрабатывает архивы и вложенные файлы.

Разработаны механизмы извлечения информации из различных форматов:

• PDF, включая сканированные документы с распознаванием текста;

• DOCX с сохранением последовательности текстовых блоков и таблиц;

• Excel с учётом структуры листов и значимых областей данных;

• HTML-извещений ЕИС с преобразованием в структурированное представление.

Одной из наиболее сложных инженерных задач стала подготовка документов к машинному анализу без потери их смысловой структуры.

Например, при обычном извлечении текста табличные данные могут превращаться в последовательность несвязанных значений. Поэтому для различных форматов были реализованы специализированные процедуры предварительной обработки.

3. Многоэтапный интеллектуальный анализ

Вместо анализа всей документации одним запросом реализован двухуровневый процесс.

Первый уровень — анализ отдельных документов.

Для смет, технических заданий, договоров и извещений используются специализированные сценарии, учитывающие назначение документа и особенности содержащейся в нём информации.

Второй уровень — сопоставление документации закупки.

После обработки отдельных файлов система анализирует их результаты совместно, выделяя существенные условия, возможные противоречия, риски и вопросы, требующие проверки.

Такое разделение упрощает контроль качества и позволяет независимо совершенствовать отдельные этапы анализа.

4. Фоновая обработка и управление заданиями

Продолжительные операции — загрузка документов, распознавание сканов, анализ и подготовка отчётов — вынесены в фоновые задания.

Вычислительные компоненты взаимодействуют с центральным приложением через API. Ресурсоёмкое распознавание документов выполняется с использованием GPU.

Разработанный операторский интерфейс позволяет отслеживать состояние обработки, просматривать документы и промежуточные результаты.

5. Формирование аналитического отчёта

Завершающий этап — автоматизированная подготовка итогового отчёта в HTML/PDF.

Отчёт объединяет сведения о закупке, основные требования и объёмы работ, договорные условия и результаты сопоставления документации.

Отдельное внимание уделено вопросам, которые специалисту необходимо проверить перед принятием решения об участии.

При этом сохраняется возможность обратиться к исходным документам и результатам промежуточной обработки.

Технологическая реализация

Основу приложения составляют Python, Django и PostgreSQL. Для обработки документации используются специализированные библиотеки, OCR и языковые модели. Фоновые обработчики взаимодействуют с приложением через API.

Развёртывание и эксплуатация компонентов автоматизированы с использованием Docker и Ansible.

Ключевой принцип разработки — объединение традиционных программных алгоритмов и ИИ в контролируемый процесс, где результаты обработки доступны для проверки человеком.

Разработан и протестирован рабочий прототип системы

В результате проекта создано работающее веб-приложение, объединяющее поиск государственных закупок, обработку документации и интеллектуальный анализ в едином рабочем процессе.

Основные достигнутые результаты:

• Автоматизирован полный цикл обработки закупки: от поиска и отбора в ЕИС до формирования итогового аналитического отчёта.

• Реализована обработка разнородной документации: PDF, DOCX, Excel, HTML, сканированных документов и вложенных архивов.

• Разработан многоэтапный интеллектуальный анализ: отдельное исследование документов с последующим сопоставлением результатов в рамках закупки.

• Создан операторский интерфейс: управление заданиями, отслеживание статусов, просмотр исходных документов и промежуточных результатов.

• Реализовано формирование HTML/PDF-отчётов, объединяющих существенные условия закупки, результаты анализа и вопросы для дополнительной проверки.

Проверка работоспособности

Проведена сквозная проверка на документации реальной государственной закупки — от получения материалов из ЕИС до подготовки итогового отчёта.

В рамках разработки выполнено автоматизированное тестирование. В сохранённом протоколе зафиксировано 287 успешно пройденных тестов, охватывающих различные компоненты системы.

Подготовленный аналитический отчёт также передавался профильному специалисту для предметной оценки и получения обратной связи.

Практический результат

Создана технологическая основа для автоматизации трудоёмкого предварительного анализа тендерной документации.

Система позволяет собрать разрозненные документы в единый процесс, получить структурированное представление информации и подготовить материал для дальнейшей экспертной оценки.

Проект доведён до стадии работающего MVP. Сквозной технический процесс подтверждён испытаниями; дальнейшее развитие предусматривает совершенствование качества аналитических выводов на основе обратной связи специалистов.