解决方案

Tender & Sales Copilot

面向招标和商业团队的人工智能产品:查找相关采购、评估机会和风险、解析技术规范、准备合规矩阵、帮助编制商业提案,不失去有希望的机会。

“招标和销售副驾驶”页面的英雄图片

产品定位

Tender & Sales Copilot 将招标流程从手动监控转变为受管理的机会渠道。该产品结合了采购搜索、相关性评分、文件分析、投标/不投标、案例选择、提案草案的准备和决策历史的积累。

对于 RESTART 来说,这是最强大的产品模块之一:它基于监控招标的现有开发,并通过用于分析技术规范、风险、要求和商业材料的人工智能层进行了增强。

为客户带来的好处

不要错过机会

该团队可以更快地看到相关采购,并根据能力、截止日期和限制获得初步评分。

缩短预售时间

人工智能有助于解析文档,突出显示需求、风险、截止日期和工作范围。

提高解决方案的质量

投标/不投标变得基于数据:要求、经验、资源、文件、案例、参与经济。

积累销售记忆

胜利、失败的历史、原因、案例和典型答案成为企业知识库的一部分。

该模块可以做什么

Monitor

采购监控

按兴趣概况、客户、主题、截止日期和限制收集和过滤购买。

Score

相关性评分

评估对能力、要求、截止日期、文件、风险和参与经济性的遵守情况。

Analyze

技术规范和文件分析

强调强制性要求、标准、问题、风险、合规矩阵和潜在限制。

Prepare

销售准备

帮助收集CP草案、相关案例、问题清单、论点和答案结构。

应用场景

设想结果
日常监测相关采购清单以及优先级、解释和文档链接。
投标/不投标委员会简要说明:为什么参加或不参加,有什么风险以及需要检查什么。
技术规格分析需求矩阵、客户问题、文件列表和潜在的红色区域。
CP的制备草案提案结构、案例选择、论证及对应图。

我们如何实施

步骤1

Discovery

我们修复了业务流程、数据源、用户角色、网络安全限制、收益标准和第一个场景。

步骤2

MVP

我们在有限循环中启动工作模块,连接数据、角色、日志、接口和质量控制。

步骤3

Pilot

我们测试对真实用户的效果,设置规则,完成集成并准备运营。

步骤4

Scale

我们在不破坏平台核心的情况下将该模块扩展到新的单位、来源、角色和场景。

企业管控

数据尽在掌握

源、权限、日志和限制在架构级别固定,而不是在启动后添加。

集成

模块连接到 ERP、1C、SAP、DWH、EDMS、Service Desk、GitLab、Jira、Confluence、门户和内部 API。

可验证性

答案和操作应该是可解释的:来源、版本、日志、处理状态和流程的责任所有者。

缩放

以下每个场景都使用平台核心:角色、模型、RAG、日志、连接器和安全规则。

招标和销售人工智能基础设施

Tender AI 依赖于定期文档加载、评分、处理队列、材料存储、决策历史和销售集成。托管计算环境有助于将此类场景从内部试点扩展到生产。

常见问题

是否可以从私人招标资料开始?

是的。通常他们从几个兴趣概况和一组相关标准开始。

模块是否自行决定是否参与?

不会。他准备分析、风险和论证,并由商业或招标委员会做出决定。

我可以连接案例数据库吗?

是的。 CP相关项目和配方的选择是该模块的关键场景之一。

企业产品包装

Tender & Sales Copilot 作为 RESTART AI 企业平台的一个模块提供:具有明确的职责范围、业务流程所有者、数据模型、集成、角色、日志、试点标准和行业启动计划。这对于 CIO 和 CISO 来说非常重要:该模块并不独立于企业架构,而是集成到 IT 环境、安全、运营和变更管理中。

商业效果

成功标准是在试点之前制定的:时间、质量、人工工作量的减少、响应速度、数据的完整性或过程的可控性。

集成

该模块连接到客户系统:ERP、1C、SAP、BI、DWH、EDMS、服务台、Git、门户、邮件、文档和内部 API。

网络安全与合规

角色、源、循环、日志和数据的分离是在架构级别考虑的,而不是在启动后添加。

缩放

在第一个成功的场景之后,该模块可以扩展到新的部门、文档、流程、用户和区域。

如何展示每个飞行员的价值

1

选择一个进程

不要试图立即将所有事情自动化:选择一个具有可以理解的痛苦、所有者和可衡量结果的流程。

2

连接数据

收集有限但真实的文档、应用程序、报告、代码、法规或历史请求。

3

与用户核实

开展工作场景试点,收集反馈,调整答复质量,管控争议案件。

4

设计产业画像

修复架构、角色、法规、SLA、监控、支持和开发路线图。

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描述任务、当前系统、约束和预期结果。我们将提供实用的第一步:诊断、试点、审计、路线图或项目团队。

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