Formål:

Formål:

Å gi leverandørene en kortfattet oppsummering av anbudsdokumenter som fremhever de viktigste aspektene, slik at de raskt kan forstå kravene og avgjøre om de vil delta.

Prosessen:

1. Data innmating: Modulen laster inn komplette anbudsdokumenter fra offentlig tilgjengelige databaser.

2. Rammeverksapplikasjon: Et forhåndsdefinert rammeverk brukes til å identifisere og trekke ut nøkkelaspekter av anbudene. Dette rammeverket inkluderer kriterier som:

   • Prosjektomfang: Beskrivelse av prosjektet eller tjenesten som skal anskaffes.

   • Budsjett: Anslått kostnad eller økonomiske rammer.

   • Tidslinje: Frister for innsending og prosjektets ferdigstillelse.

   • Kvalifikasjonskrav: Kvalifikasjoner og kriterier leverandører må oppfylle.

   • Veiledning for innsending: Instruksjoner om hvordan anbud skal leveres.

3. Oppsummering: Ved hjelp av Natural Language Processing (NLP) behandler modulen anbudsdokumentene for å generere en kortfattet oppsummering med fokus på de identifiserte nøkkelaspektene.

4. Visning: Den oppsummerte informasjonen presenteres deretter for leverandørene gjennom et brukervennlig grensesnitt, slik at de raskt kan forstå de essensielle detaljene i anbudet.

AI module for tendering summary

Purpose:

To provide suppliers with a concise summary of tender documents, highlighting the key aspects, enabling them to quickly understand the requirements and decide on their participation.

Process:

1. Data Input:   The module ingests full tender documents from publicly available databases.

2. Framework Application: A predefined framework is applied to identify and extract key aspects of the tenders. This framework includes criteria such as:

3. Project Scope: Description of the project or service required.

4. Budget: Estimated cost or financial constraints.

5. Timeline: Deadlines for submission and project completion.

6. Eligibility Requirements: Qualifications and criteria suppliers must meet.

7. Submission Guidelines: Instructions on how to submit bids.

8. Summarization: Using Natural Language Processing (NLP), the module processes the tender documents to generate a concise summary focusing on the key aspects identified.

9. Display: The summarised information is then presented to suppliers through a user-friendly interface, allowing them to quickly grasp the essential details of the tender.