Skip to end of banner
Go to start of banner

KI-modul for anbudsmatching og merking (Tender Matching and Labelling AI Module)

Skip to end of metadata
Go to start of metadata

You are viewing an old version of this content. View the current version.

Compare with Current View Version History

Version 1 Current »

Formål:

Å knytte leverandører til anbud som best passer deres evner og kriterier, og optimalisere deres deltakelse.

Prosess:

Datakilder: Modulen bruker detaljerte anbudsdokumenter og leverandørprofiler som inndata.

Ekstraksjon av kriterier: Nøkkelaspekter som pris, type tjeneste eller produkt, og andre relevante faktorer ekstraheres fra anbudene ved hjelp av NLP-teknikker.

Numerisk merking: Disse aspektene oversettes til et rammeverk med numeriske merker som representerer ulike attributter som:

  • Prisområde: Numerisk verdi som indikerer budsjettkategori.

  • Tjenestetype: Numerisk kode som samsvarer med typen tjeneste eller produkt som kreves.

  • Kompleksitetsnivå: Numerisk vurdering av prosjektets kompleksitet eller tekniske krav.

  • Geografisk plassering: Numerisk kode som representerer prosjektets plassering.

Matching av leverandørprofiler: Leverandører oppgir sine kriterier, for eksempel tjenester de tilbyr, prisområde og geografiske preferanser. Disse kriteriene konverteres også til numeriske merker.

Matching-algoritme: Modulen bruker en matching-algoritme til å sammenligne de numeriske merkene til anbud og leverandører. Denne algoritmen beregner graden av match basert på de oppgitte kriteriene.

Visning av anbefalinger: Modulen viser en liste over anbud som best samsvarer med leverandørenes kriterier, rangert etter hvor godt de matcher. Leverandørene kan deretter se og bestemme hvilke anbud de vil forfølge.


🇬🇧 Tender Matching and Labelling AI Module

Purpose:  

To match suppliers with tenders that best fit their capabilities and criteria, optimizing their participation.

Process:

Data Input: The module takes detailed tender documents and supplier profiles as inputs.

Criteria Extraction: Key aspects such as price, type of service or good, and other relevant factors are extracted from the tenders using NLP techniques.

Numeric Labelling: These aspects are translated into a framework with numeric labels, representing various attributes such as:

Price Range:   Numeric value indicating the budget category.

Service Type:   Numeric code corresponding to the type of service or product required.

Complexity Level:   Numeric rating of the project's complexity or technical requirements.

Geographical Location:   Numeric code representing the location of the project.

Supplier Profile Matching:   Suppliers provide their criteria, such as the services they offer, price range, and geographical preferences. These criteria are also converted into numeric labels.

Matching Algorithm:   The module uses a matching algorithm to compare the numeric labels of tenders and suppliers. This algorithm calculates the degree of match based on the provided criteria.

Recommendation Display:   The module displays a list of tenders that best match the suppliers' criteria, ranking them based on the degree of match. Suppliers can then view and decide on which tenders to pursue.

  • No labels