Как автоматизировать поиск тендеров: от фильтров до разбора документации нейросетью

Тендерный специалист тратит часы на просмотр новых закупок, большая часть которых не подходит. Эту работу можно разделить: сценарий отбирает закупки по вашим правилам, нейросеть выжимает из документации главное, а человек решает, участвовать или нет.

Коротко о 44-ФЗ и 223-ФЗ

44-ФЗ регулирует закупки государственных и муниципальных заказчиков. Процедуры и требования, включая обеспечение заявки и исполнения контракта, задаёт сам закон. Извещения и документация публикуются в Единой информационной системе (ЕИС).

223-ФЗ регулирует закупки отдельных видов компаний, например госкорпораций и компаний с госучастием. Заказчик сам пишет положение о закупках, поэтому процедуры и требования различаются сильнее. Извещения тоже публикуются в ЕИС.

Кроме этого есть коммерческие закупки частных компаний на электронных площадках. В ЕИС их нет. Это общая информация о законах, она не заменяет консультацию юриста.

Откуда брать данные

ЕИС напрямую

Открытый FTP-сервер ЕИС больше не работает. По инструкции ЕИС машиночитаемые данные теперь отдаются через сервисы отдачи информации после входа через ЕСИА:

• Физлица и ИП регистрируются как потребители машиночитаемых данных и получают токен.
• Юрлица регистрируются через учётную запись руководителя и отправляют запросы с сертификатом электронной подписи. Для этого на сервере настраивают защищённое соединение по инструкции ЕИС.

Запросы отправляются в формате SOAP. Можно запросить документы по реестровому номеру или по региону заказчика, типу документа и дате. В ответ приходит ссылка на ZIP-архив с XML-файлами, а сам архив формируется не сразу. Число запросов в час ограничено.

Вариант бесплатный, но требует технической работы: разбор XML, соединение с сертификатом у юрлиц, обработка ошибок. В n8n это собирается из узлов HTTP Request, Compression и XML.

Парсить страницы сайта ЕИС мы не советуем. Вёрстка меняется, а с 2025 года сбор данных с портала ограничили.

Коммерческие агрегаторы

Агрегаторы собирают закупки из ЕИС, многие ещё и с коммерческих площадок, и дают удобный поиск и рассылки. Для автоматизации важно, есть ли у них API:

• DaMIA API-Закупки. REST API с ответами в JSON: поиск закупок, карточка закупки с документами, контракты. Оплата пакетами запросов, есть небольшой бесплатный тариф.
• Saby «Торги и закупки». API на отдельном платном тарифе. Позволяет выгружать закупки из папок и избранного и отслеживать их изменения.
• Контур.Закупки и Seldon. Судя по описаниям их интеграций с Битрикс24, API у них есть: у Контур.Закупок это отдельный платный модуль, у Seldon выгрузка избранного на определённом тарифе. Публичной документации мы не нашли, условия уточняйте у поставщика.
• Тендерплан. Есть приложение для Битрикс24. Сведений об открытом API на сайте сервиса мы не нашли, спросите у поставщика.

Если вы уже платите за агрегатор, начните с вопроса к нему про API. Это обычно проще, чем настраивать выгрузку из ЕИС.

Схема сценария в n8n

1. Запуск по расписанию. Узел Schedule Trigger раз в несколько часов.
2. Новые закупки. Запрос к API агрегатора или к сервису ЕИС. Узел Remove Duplicates с операцией Remove Items Processed in Previous Executions отсекает закупки, которые сценарий уже видел.
3. Фильтр. Коды ОКПД2 вашей продукции, регионы, диапазон начальной цены, срок подачи не меньше нескольких дней. Стоп-слова в названии, например виды работ, которые вы не выполняете.
4. Загрузка документации. Техническое задание и проект контракта скачиваются по ссылкам из карточки закупки. Текст из PDF достаёт узел Extract From File. Файлы DOCX и сканы требуют отдельной обработки: конвертации или распознавания текста.
5. Резюме нейросетью. Модель получает текст документации и инструкцию вернуть ответ строго в JSON.
6. Карточка в Telegram. Короткое сообщение с кнопками «Беру» и «Пропустить», как в статье про согласование в Telegram.
7. Запись в CRM или таблицу. Взятые в работу закупки становятся сделками, остальные сохраняются для статистики.

Перед участием стоит проверить заказчика. Как подтянуть данные о компании по ИНН, описано в статье проверка по ИНН через DaData.

Что просить у нейросети

Пример полей, которые модель заполняет по документации:

{
  "price": "начальная (максимальная) цена контракта",
  "deadline_application": "дата и время окончания подачи заявок",
  "deadline_execution": "сроки поставки или выполнения работ",
  "application_security": "обеспечение заявки",
  "contract_security": "обеспечение исполнения контракта",
  "requirements": "требования к участнику и товару",
  "risks": ["штрафы, сжатые сроки, требования под конкретного производителя"],
  "recommendation": "смотреть или пропустить, с причиной в одном предложении"
}

Для длинной документации нужна модель с большим контекстом. Например, в Yandex AI Studio у Alice AI LLM он составляет 128 тысяч токенов, у YandexGPT 32 тысячи. Размер контекста моделей GigaChat уточните в документации Сбера. Если документ всё равно не помещается, разбейте его на части и попросите модель сначала выписать факты из каждой. Как выбрать модель, разбираем в статье YandexGPT, GigaChat или локальная модель, подключение описано в инструкции YandexGPT в n8n.

В карточку в Telegram выводите номер закупки, заказчика, цену, сроки, резюме и ссылку на закупку в ЕИС. Контактные данные представителей заказчика туда не отправляйте. Это персональные данные, а серверы Telegram находятся за рубежом.

Ограничения

• Нейросеть ошибается. Она может пропустить пункт о штрафах, перепутать сроки или приписать требование, которого нет. Каждое поле резюме нужно сверять с исходным документом перед подачей.
• Документация меняется. Заказчики вносят изменения в извещение и публикуют разъяснения. Сценарий должен отслеживать изменения по уже взятым закупкам.
• Сканы и таблицы. Плохо распознанный скан даёт плохое резюме. Если текст не извлёкся, отправляйте закупку человеку без резюме.
• Фильтры отсекают лишнее. Заказчики иногда указывают неточный код ОКПД2. Раз в месяц просматривайте отсеянные закупки и правьте правила.
• Ответственность на компании. Решение об участии, расчёт цены и подача заявки остаются за сотрудником. Сценарий экономит время на отборе, но юридически значимые действия не выполняет.

С чего начать

Начните с фильтра и карточки в Telegram без нейросети. Неделю смотрите, сколько закупок проходит фильтр и сколько из них действительно подходят. Когда фильтр стабилизируется, добавьте резюме документации и сравните его с выводами специалиста на 20–30 закупках. Так вы увидите, где модель ошибается, до того как начнёте ей доверять.