Automatyzacja przetargów w praktyce: od 5 000 ogłoszeń dziennie do kilku realnych leadów
Wstęp
Rynek zamówień publicznych generuje ogromną liczbę sygnałów, ale tylko niewielka część z nich ma realną wartość biznesową. Dla instytucji finansowych oferujących wadia i gwarancje problemem nie jest brak danych, tylko ich nadmiar, rozproszenie i ryzyko związane z błędną selekcją klientów.
Ten artykuł opisuje, jak POLFUND Fundusz Poręczeń Kredytowych S.A. przeszedł od ręcznego przeglądania przetargów do w pełni zautomatyzowanego procesu pozyskiwania i weryfikacji leadów — bez budowania kolejnego „agregatora ogłoszeń”.
Opis Klienta
POLFUND Fundusz Poręczeń Kredytowych S.A. to jeden z największych makroregionalnych funduszy w Polsce (est. 2001), wspierający sektor SME finance w zachodniej części kraju. Spółka specjalizuje się w udzielaniu poręczeń kredytowych i wadialnych, współpracując z czołowymi bankami (m.in. Santander) oraz instytucjami UE. Zarządzając kapitałem 16 mln PLN, Polfund zabezpiecza finansowanie przedsiębiorstw i ułatwia im start w przetargach publicznych.
Aby zautomatyzować proces pozyskiwania leadów i zminimalizować ryzyko weryfikacji kontrahentów, firma nawiązała z nami współpracę. W jej ramach nie tylko wdrożyliśmy platformę AI Console, ale także stworzyliśmy od podstaw dedykowaną aplikację SmartLead AI – oba rozwiązania działają obecnie w środowisku produkcyjnym klienta.
Punkt wyjścia w projekcie:
Model biznesowy funduszu poręczeniowego jest prosty: pojawia się przetarg, wykonawca potrzebuje wadium lub gwarancji, instytucja finansowa reaguje szybko i bezpiecznie. W praktyce ten model rozbija się o trzy bariery.
Po pierwsze — skala. Każdego dnia publikowane są tysiące nowych postępowań na platformach takich jak e-zamówienia czy TED. Ręczne przeszukiwanie tych źródeł jest czasochłonne i zawsze spóźnione względem rynku.
Po drugie — dane. Kluczowe informacje o wykonawcach i ofertach bardzo często nie znajdują się w samym ogłoszeniu, lecz w załącznikach PDF, protokołach z otwarcia ofert albo na stronach zamawiających. Ich ręczne wydobywanie to praca niskiej jakości i wysokiego ryzyka błędu.
Po trzecie — ryzyko. Każdy potencjalny klient musi zostać zweryfikowany w kilku rejestrach: pod kątem statusu prawnego, zadłużenia czy historii działalności. Manualna weryfikacja spowalnia sprzedaż i zwiększa prawdopodobieństwo pomyłek.
Efekt? Zbyt późna reakcja, utracone szanse sprzedażowe i wysiłek zespołu koncentrujący się na selekcji, a nie na rozmowie z klientem.
Wyzwania przed rozpoczęciem projektu
Przed wdrożeniem systemu Polfund mierzył się z barierami typowymi dla manualnego pozyskiwania klientów w sektorze zamówień publicznych:
- Czasochłonny research: Ręczne przeszukiwanie tysięcy ogłoszeń na portalach e-zamowienia.gov.pl oraz TED w poszukiwaniu przetargów wymagających wadium lub ubezpieczenia należytego wykonania umowy.
- Trudności w ekstrakcji danych: Kluczowe informacje o oferentach (potencjalnych klientach) często ukryte były w załącznikach PDF lub na stronach zamawiających, co utrudniało identyfikację firmy i dotarcie do decydentów.
- Brakujące dane kontaktowe: Publiczne ogłoszenia rzadko zawierają bezpośrednie numery telefonów czy adresy e-mail do osób odpowiedzialnych za finanse, co blokowało działania handlowe.
- Ryzyko błędnej weryfikacji: Konieczność ręcznego sprawdzania wiarygodności firm w wielu rejestrach (GUS, KRZ) spowalniała proces i zwiększała ryzyko nawiązania współpracy z podmiotami zadłużonymi.
Opóźniona reakcja: Ręczna analiza protokołów z otwarcia ofert wydłużała czas dotarcia do potencjalnych klientów, zmniejszając szanse na skuteczną sprzedaż produktów wymaganych w kolejnych etapach przetargu (np. gwarancji NWU).
Rozwiązanie: SmartLeadAI i AI Console
Zamiast budować klasyczny system alertów przetargowych, celem było zaprojektowanie rozwiązania, które:
- samodzielnie filtruje postępowania pod kątem realnej potrzeby wadium lub gwarancji,
- automatycznie wydobywa dane z dokumentacji,
- odrzuca wykonawców, z którymi współpraca byłaby ryzykowna,
- dostarcza do sprzedaży wyłącznie kilka najbardziej obiecujących leadów.
Tak powstał system oparty na dwóch współpracujących komponentach: SmartLead AI (monitoring i selekcja) oraz AI Console (analiza, weryfikacja i decyzje). Rozwiązanie działa w chmurze i zostało zaprojektowane z myślą o wysokim bezpieczeństwie oraz specyfice sektora finansowego.
System działa w trybie ciągłym i zaczyna od codziennej analizy kilku tysięcy nowych postępowań z głównych platform zamówień publicznych, odrzucając już na wejściu te, które nie wymagają wadium lub gwarancji albo nie spełniają podstawowych kryteriów biznesowych, dzięki czemu eliminuje „szum informacyjny”. W kolejnym kroku automatycznie pobiera i analizuje dokumentację przetargową, w tym załączniki PDF, wydobywając kluczowe informacje takie jak wykonawcy i zwycięzcy postępowań, wartości ofert, budżety zamawiających oraz dane rejestrowe firm (NIP, REGON, KRS), co pozwala budować pełne, ustrukturyzowane rekordy leadów zamiast prostych wpisów z ogłoszeń. Równolegle każdy taki lead przechodzi automatyczną weryfikację ryzyka — sprawdzany jest status i forma prawna podmiotu, wiek działalności, sygnały zadłużenia oraz podstawowe wskaźniki kondycji finansowej — dzięki czemu system pełni rolę wstępnego analityka ryzyka i do zespołu sprzedaży trafiają wyłącznie zweryfikowane, realnie wartościowe kontakty.
Kluczowe możliwości AI
- Automatyczny monitoring źródeł: System codziennie analizuje do 5000 nowych zamówień z platformy e-zamowienia.gov.pl oraz do 500 z ted.europa.eu.
- Dedykowane mapy stron (Whitelist): Zastosowanie Agentów AI uczonych struktury konkretnych portali przetargowych zapewnia 95% skuteczności pobierania danych z kluczowych platform.
- Filtracja biznesowa: Automatyczna selekcja przetargów pod kątem wymogu Wadium lub NWU oraz wartości kontraktu (do 100 mln PLN dla NWU), eliminująca szum informacyjny.
Predykcja udziału w przetargu: Algorytm szacujący prawdopodobieństwo, że konkretny wykonawca złoży ofertę w danym postępowaniu. Model poddaje analizie dane uzyskane w poprzednich krokach czyli historię relacji cech zamówienia i cech oferenta.
Integracje
System funkcjonuje jako centralny hub danych, integrując się z kluczowymi źródłami publicznymi i narzędziami komunikacji:
Bazy Publiczne i Rejestry: Pełna integracja API/Scraping z e-zamowienia.gov.pl, TED, GUS oraz Portalem Wierzycieli i Gmin (PWG).
System Dystrybucji Wiadomości: Integracja z zewnętrznym narzędziem do automatyzacji wysyłek e-mail (np. Woodpecker), umożliwiająca personalizację ofert na podstawie danych z przetargu.
Chmura OVH: Hosting i przetwarzanie danych w bezpiecznym środowisku chmurowym.
Efekt dla Klienta
✔ 100% automatyzacji researchu – samodzielna analiza ok. 3000-5000 postępowań dziennie, całkowicie eliminująca pracę manualną
✔ Skrócenie czasu weryfikacji klienta do sekund – natychmiastowe sprawdzanie wiarygodności kontrahenta w bazach GUS i PWG.
✔ Wysoka jakość bazy leadów – automatyczne odrzucanie firm zadłużonych, zawieszonych lub działających krócej niż rok.
✔ Precyzyjne targetowanie – identyfikacja wyłącznie autorów 3 najlepszych ofert, realnie potrzebujących gwarancji wadialnych.
✔ Wzbogacanie danych – odzyskiwanie trudno dostępnych kontaktów i danych bezpośrednio z plików PDF oraz źródeł zewnętrznych.
Dlaczego ten projekt się wyróżnia
W odróżnieniu od standardowych agregatorów przetargów system nie kończy pracy na wyszukaniu ogłoszenia, lecz od razu przeprowadza wielopoziomową ocenę bezpieczeństwa potencjalnego klienta, weryfikując jego wiarygodność kredytową na podstawie danych z PWG i modeli scoringowych, dzięki czemu działa jak wstępny analityk ryzyka. Stabilność i jakość danych zapewnia logika „whitelist”, oparta na dedykowanych mapach scrapowania dla kluczowych platform zakupowych, co przekłada się na około 95% skuteczności pobierania informacji. Jednocześnie system podejmuje autonomiczne decyzje operacyjne — samodzielnie odrzuca leady niespełniające kryteriów (np. podmioty zadłużone lub już obsługiwane przez Polfund) albo kieruje je do manualnej weryfikacji w przypadkach niejednoznacznych.
Następne kroki wspólnie z klientem
Projekt jest rozwijany o kolejne moduły predykcyjne:
- Estymacja budżetów: Wykorzystanie modeli językowych do szacowania wartości przetargów na podstawie opisów, nawet przy braku jawnych danych w ogłoszeniu.
- Typowanie zwycięzców: Algorytmy wskazujące “Top 3” wykonawców z największą szansą na wygraną w oparciu o dane historyczne i lokalizację.
Prognozowanie potrzeb rynku: Przewidywanie zapotrzebowania na wadia i gwarancje dla przetargów, które dopiero zostaną ogłoszone (zamówienia cykliczne).
Rezultat
Polfund przeszedł transformację z manualnego modelu pozyskiwania klientów na w pełni zautomatyzowany proces napędzany sztuczną inteligencją. Organizacja posiada teraz skalowalne narzędzie, które codziennie dostarcza zweryfikowane, wysokiej jakości leady sprzedażowe, jednocześnie minimalizując ryzyko finansowe współpracy. Dzięki planowanym modułom predykcyjnym, fundusz zyska zdolność do wyprzedzania konkurencji, docierając do klientów jeszcze przed oficjalnym rozstrzygnięciem przetargów.
CIC ul. Chmielna 73
00-801 Warsaw, Poland
