Jak AI wspiera due diligence w przetargach?

Wprowadzenie do due diligence w przetargach

Due diligence to proces dogłębnej analizy i weryfikacji informacji, który ma na celu ocenę potencjalnych ryzyk związanych z podjęciem współpracy biznesowej lub inwestycyjnej. W kontekście przetargów, due diligence odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu, że wybór dostawcy, wykonawcy czy partnera opiera się na rzetelnych, sprawdzonych danych, a nie wyłącznie na deklaracjach zawartych w ofercie.

Przetargi – zarówno publiczne, jak i prywatne – wymagają dokładnej analizy uczestników, ich sytuacji finansowej, zgodności z przepisami oraz historii realizacji podobnych projektów. Skrupulatne due diligence może uchronić zamawiającego przed wyborem niewłaściwego wykonawcy, co mogłoby prowadzić do problemów z realizacją zamówienia, strat finansowych, a nawet odpowiedzialności prawnej.

Współczesne procesy due diligence stają się coraz bardziej złożone z uwagi na rosnącą liczbę źródeł danych, złożone regulacje prawne oraz presję czasu przy podejmowaniu decyzji. Tradycyjne metody oparte na manualnej analizie są czasochłonne i obarczone ryzykiem błędów lub przeoczeń. W odpowiedzi na te wyzwania coraz częściej sięga się po nowoczesne technologie, w tym sztuczną inteligencję (AI), która wspomaga i automatyzuje wiele elementów procesu due diligence.

Wprowadzenie AI do analizy przetargowej umożliwia m.in. szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych, wykrywanie anomalii, ocenę wiarygodności kontrahentów oraz analizę zgodności z wymogami formalno-prawnymi. Dzięki temu proces due diligence staje się bardziej efektywny, dokładny i odporny na subiektywne błędy ludzkie.

Choć zastosowanie AI w due diligence wciąż się rozwija, już teraz stanowi obiecujący kierunek dla organizacji dążących do zwiększenia transparentności i bezpieczeństwa w procesach przetargowych.

Rola sztucznej inteligencji w analizie kontrahentów

Analiza kontrahentów stanowi jeden z kluczowych elementów procesu due diligence w przetargach. To właśnie na tym etapie organizacje muszą upewnić się, że potencjalni partnerzy biznesowi spełniają określone kryteria wiarygodności, stabilności finansowej oraz zgodności z obowiązującymi przepisami. Sztuczna inteligencja (AI) znacząco zmienia sposób, w jaki te analizy są przeprowadzane, zwiększając ich efektywność i dokładność. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Tradycyjne metody opierały się głównie na ręcznej weryfikacji dokumentów, opinii i danych finansowych, co było czasochłonne i narażone na błędy ludzkie. AI wprowadza nową jakość do tego procesu, umożliwiając automatyczne przetwarzanie dużych wolumenów danych, wykrywanie ukrytych powiązań oraz szybsze wskazywanie potencjalnych zagrożeń.

W kontekście analizy kontrahentów sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie m.in. w:

• Weryfikacji reputacji: AI może analizować dane z ogólnodostępnych źródeł, takich jak media, portale branżowe czy rejestry publiczne, identyfikując wzmianki o nieprawidłowościach lub związki z podmiotami wysokiego ryzyka.
• Oceny kondycji finansowej: Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie analizować wskaźniki finansowe, trendy i anomalie w raportach, aby ocenić stabilność potencjalnego kontrahenta.
• Identyfikacji powiązań właścicielskich i strukturalnych: AI potrafi mapować złożone sieci powiązań między firmami i osobami, co pozwala wykryć ukryte zależności i potencjalne konflikty interesów.

Wdrożenie AI w analizie kontrahentów nie tylko przyspiesza cały proces, ale również podnosi jego jakość poprzez eliminację subiektywnych ocen oraz zwiększenie zakresu analizowanych danych. To sprawia, że organizacje mogą podejmować lepiej uzasadnione decyzje w oparciu o rzetelne i zautomatyzowane dane.

Identyfikacja i ocena ryzyk za pomocą AI

Jednym z kluczowych elementów skutecznego due diligence w przetargach jest wczesne wykrywanie potencjalnych ryzyk związanych z kontrahentami, warunkami przetargu czy dokumentacją. Tradycyjne metody analizy ryzyka bywają czasochłonne, podatne na błędy i oparte na ograniczonej liczbie danych. Sztuczna inteligencja (AI) umożliwia znacznie szersze, szybsze i bardziej zautomatyzowane podejście do tego zadania.

AI wspiera identyfikację i ocenę ryzyk poprzez analizę danych historycznych, sygnałów ostrzegawczych oraz źródeł zewnętrznych – takich jak media, rejestry publiczne czy dane finansowe. Zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego pozwala wykrywać nieoczywiste wzorce, które mogą sygnalizować potencjalne zagrożenia, np. niestabilność finansową oferenta, powiązania z podmiotami objętymi sankcjami lub wzorce wskazujące na możliwe nadużycia.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między tradycyjnymi metodami a podejściem opartym na AI:

W praktyce AI może np. automatycznie klasyfikować poziom ryzyka kontrahenta na podstawie historii jego udziału w przetargach, przetwarzać dane z raportów finansowych lub analizować język używany w ofertach w poszukiwaniu niejednoznaczności wskazujących na możliwe próby nadużyć.

Typowe zastosowania AI w ocenie ryzyk obejmują:

• Wykrywanie powiązań między oferentami a podmiotami z list sankcyjnych lub rejestrów dłużników
• Analizę anomalii w ofertach przetargowych (np. cenowych)
• Automatyczną analizę sentymentu w mediach i raportach branżowych
• Ocenę spójności i kompletności dokumentacji ofertowej

Dzięki temu możliwe jest nie tylko przyspieszenie procesu due diligence, ale również zwiększenie jego dokładności i odporności na manipulacje. AI umożliwia także ciągłe doskonalenie modeli analitycznych poprzez uczenie się z nowych przypadków i danych, co dodatkowo zwiększa skuteczność identyfikacji ryzyk w przyszłości. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o praktycznym wykorzystaniu sztucznej inteligencji, sprawdź Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Zastosowanie AI w zapewnianiu zgodności z regulacjami

Zapewnienie zgodności z przepisami prawa oraz wewnętrznymi regulacjami jest kluczowym elementem procesu due diligence w przetargach. W dobie rosnącej liczby wymagań prawnych, zarówno na poziomie krajowym, jak i międzynarodowym, organizacje coraz częściej sięgają po narzędzia wspierane przez sztuczną inteligencję (AI), aby sprostać tym wyzwaniom w sposób efektywny i skalowalny.

AI może wspierać zapewnianie zgodności z regulacjami na wielu poziomach — od monitorowania zmian legislacyjnych, przez analizę dokumentacji pod kątem naruszeń, aż po automatyczne raportowanie i integrację z systemami compliance. Poniżej przedstawiono podstawowe obszary, w których AI znajduje zastosowanie w tym kontekście:

• Monitorowanie zmian prawnych: Algorytmy AI mogą automatycznie śledzić i analizować zmiany w przepisach, normach branżowych i wytycznych urzędów, pozwalając organizacjom na bieżąco aktualizować swoje procedury.
• Weryfikacja zgodności ofert i kontrahentów: Sztuczna inteligencja może szybko przeszukiwać bazy danych i rejestry (np. KRS, CEIDG, rejestry sankcyjne), aby upewnić się, że podmioty biorące udział w przetargu spełniają wymagania formalno-prawne.
• Analiza treści dokumentów: Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), AI potrafi identyfikować istotne informacje w dokumentach przetargowych oraz wykrywać potencjalne naruszenia przepisów.
• Automatyczne generowanie raportów compliance: Systemy oparte na AI mogą przygotowywać zestawienia i raporty wymagane przez instytucje nadzorujące, minimalizując ryzyko błędów i skracając czas przygotowania dokumentacji.

Warto zauważyć, że zastosowanie AI nie zastępuje roli działów prawnych czy compliance, ale wspiera ich działania, umożliwiając szybszą identyfikację problemów i skupienie się na zagadnieniach strategicznych. Uczestnicy szkoleń Cognity często mówią, że właśnie ta wiedza najbardziej zmienia ich sposób pracy.

Integracja AI w procesach compliance to krok w stronę większej transparentności, szybszego reagowania na zmiany i ograniczenia ryzyka prawnego w przetargach. Choć nie eliminuje całkowicie potrzeby nadzoru ludzkiego, znacząco zwiększa wydajność i dokładność tych działań.

Automatyczne przeszukiwanie i analiza dokumentacji przetargowej

Jednym z kluczowych zastosowań sztucznej inteligencji w procesie due diligence przetargowego jest automatyczne przetwarzanie i analiza dokumentacji. Przetargi generują ogromne ilości danych – od specyfikacji technicznych, przez warunki udziału, po wzory umów i załączniki. Ręczna analiza tych dokumentów jest czasochłonna, podatna na błędy i wymaga zaangażowania zespołów ekspertów. AI umożliwia szybsze, dokładniejsze oraz bardziej ustandaryzowane podejście do pracy z dokumentacją przetargową.

Systemy oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują techniki takie jak Natural Language Processing (NLP), machine learning czy rozpoznawanie wzorców, aby wyodrębniać istotne informacje, porównywać zapisy z wcześniej zdefiniowanymi kryteriami oraz wykrywać potencjalne niezgodności lub ryzykowne zapisy.

AI może również wspierać klasyfikację dokumentów według rodzaju, istotności czy ryzyka, co znacząco ułatwia dalszą analizę. Dzięki temu zespoły odpowiedzialne za due diligence mogą szybciej skupić się na krytycznych aspektach ofert i kontraktów.

Przykładowo, narzędzia NLP są w stanie automatycznie wyodrębnić z pliku PDF informacje o terminach płatności, warunkach gwarancji czy wymaganych certyfikatach. Można to zrealizować za pomocą prostych funkcji w Pythonie, jak pokazano poniżej:

import fitz  # PyMuPDF
from transformers import pipeline

# Ładowanie dokumentu
with fitz.open("specyfikacja_przetargowa.pdf") as doc:
    text = " ".join([page.get_text() for page in doc])

# Wyszukiwanie informacji przy użyciu modelu NLP
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
response = qa_pipeline({
    "question": "Jakie są wymagane certyfikaty?",
    "context": text
})
print(response["answer"])

Automatyzacja nie tylko przyspiesza procesy, ale również poprawia ich transparentność i powtarzalność. W kolejnych etapach możliwe jest wzbogacenie tej analizy o ocenę ryzyka i zgodności z przepisami, co czyni AI nieodzownym elementem nowoczesnego due diligence przetargowego. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w analizie danych, sprawdź Kurs AI w Tableau – sztuczna inteligencja w analizie danych z Tableau.

Korzyści wynikające z wykorzystania AI w procesie due diligence

Wprowadzenie sztucznej inteligencji (AI) do procesu due diligence w przetargach znacząco wpływa na jakość, szybkość i skuteczność analiz. Dzięki zdolnościom przetwarzania ogromnych ilości danych oraz rozpoznawania wzorców, AI umożliwia bardziej wszechstronną ocenę potencjalnych kontrahentów i dokumentacji przetargowej.

• Automatyzacja powtarzalnych zadań: AI eliminuje konieczność ręcznego przeszukiwania dokumentów, raportów finansowych czy rejestrów publicznych, co oszczędza czas i minimalizuje ryzyko błędów ludzkich.
• Szybsza analiza danych: Algorytmy AI są w stanie w czasie rzeczywistym przetwarzać i analizować dane z różnych źródeł, dostarczając decyzjom zakupowym aktualnych i trafnych informacji.
• Większa precyzja w identyfikacji ryzyk: Systemy oparte na sztucznej inteligencji potrafią wykrywać niestandardowe wzorce i sygnały ostrzegawcze, które mogłyby zostać przeoczone przez analityków.
• Lepsza zgodność z regulacjami: AI wspiera monitorowanie zgodności z przepisami prawnymi i normami branżowymi, automatycznie wskazując potencjalne obszary niezgodności.
• Skalowalność i elastyczność: Narzędzia AI łatwo skalują się do analizowania wielu ofert przetargowych jednocześnie, niezależnie od ich objętości czy złożoności.

Poniższa tabela porównuje wybrane aspekty procesu due diligence przeprowadzanego tradycyjnie oraz z wykorzystaniem AI:

Wdrożenie AI w due diligence pomaga organizacjom nie tylko ograniczyć koszty operacyjne, ale również podejmować bardziej świadome i bezpieczne decyzje zakupowe. To znaczący krok w kierunku bardziej nowoczesnych i odpornych na ryzyko procesów przetargowych.

Wyzwania i ograniczenia stosowania AI w przetargach

Choć sztuczna inteligencja wnosi znaczące usprawnienia do procesu due diligence w przetargach, jej wykorzystanie wiąże się również z szeregiem wyzwań i ograniczeń. Zrozumienie tych barier jest kluczowe dla efektywnego wdrażania rozwiązań opartych na AI oraz minimalizowania potencjalnych ryzyk.

• Jakość i dostępność danych: Skuteczność algorytmów AI w dużej mierze zależy od jakości oraz kompletności danych wejściowych. W przypadku przetargów publicznych i komercyjnych dane są często rozproszone, nieaktualne lub trudne do ustrukturyzowania, co ogranicza dokładność analiz.
• Brak standaryzacji: Różnorodność formatów dokumentów przetargowych, zróżnicowane procedury i lokalne przepisy sprawiają, że trudniej jest tworzyć uniwersalne modele AI, które sprawdzą się we wszystkich przypadkach.
• Ograniczona przejrzystość algorytmów (black box): Niektóre systemy AI, zwłaszcza oparte na uczeniu głębokim, działają na zasadzie tzw. „czarnej skrzynki”, co utrudnia zrozumienie, jak dochodzą do określonych wniosków lub rekomendacji. Może to budzić wątpliwości natury prawnej i etycznej, szczególnie w kontekście podejmowania decyzji o dużym znaczeniu finansowym lub prawnym.
• Ryzyko błędnych interpretacji: AI może błędnie odczytać kontekst lub znaczenie fragmentów dokumentacji przetargowej, zwłaszcza jeśli zawiera ona niestandardowe zapisy, język prawniczy lub lokalne idiomy, co może prowadzić do nieprawidłowych wniosków.
• Ograniczenia prawne i regulacyjne: W niektórych jurysdykcjach obowiązują przepisy ograniczające automatyzację określonych procesów decyzyjnych lub wymagające ludzkiej kontroli, co może utrudniać pełne wykorzystanie potencjału AI.
• Wysokie koszty wdrożenia i utrzymania: Skonfigurowanie i utrzymanie efektywnego systemu AI wymaga znacznych inwestycji w infrastrukturę, szkolenia oraz bieżącą kontrolę jakości działania.

Wszystkie te ograniczenia wskazują na potrzebę ostrożnego i rozważnego podejścia do implementacji sztucznej inteligencji w due diligence przetargowym. Kluczowe jest połączenie wiedzy eksperckiej z możliwościami technologii, tak by osiągnąć równowagę między efektywnością a rzetelnością analiz.

Przyszłość due diligence z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

W miarę jak technologie sztucznej inteligencji (AI) stają się coraz bardziej zaawansowane i dostępne, zmienia się także sposób przeprowadzania due diligence w procesach przetargowych. Tradycyjne, czasochłonne analizy są stopniowo zastępowane przez zautomatyzowane, inteligentne systemy, które przetwarzają dane szybciej, dokładniej i bardziej kompleksowo.

W przyszłości due diligence z wykorzystaniem AI będzie opierać się na jeszcze głębszej integracji z systemami przetargowymi, co pozwoli na:

• Predykcyjną analizę ryzyka – wykorzystując dane historyczne i bieżące, algorytmy będą w stanie przewidywać potencjalne zagrożenia związane z wyborem konkretnego kontrahenta.
• Uczenie maszynowe dostosowane do konkretnego sektora – AI będzie lepiej rozumieć specyfikę branżową, umożliwiając bardziej trafną ocenę wiarygodności i zgodności z wymaganiami przetargowymi.
• Dzielenie się wiedzą między organizacjami – dzięki rozwojowi modeli opartych na chmurze, możliwe stanie się wzajemne uczenie się organizacji na podstawie zanonimizowanych danych przetargowych.
• Zautomatyzowane alerty i rekomendacje – systemy AI będą w czasie rzeczywistym informować o nieprawidłowościach, sugerując działania naprawcze lub alternatywne rozwiązania.

Rozwój AI w obszarze due diligence zmierza w stronę coraz większej autonomii narzędzi analitycznych, które mogą wspierać podejmowanie decyzji strategicznych z minimalnym udziałem człowieka. To otwiera perspektywy na bardziej przejrzyste, obiektywne i efektywne procesy przetargowe, w których jakość danych i ich inteligentna interpretacja stają się kluczowym zasobem organizacji. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

5 błędów w analizie przetargów, które eliminuje AI 02 grudnia 2025

Integracje Jira z innymi narzędziami (Confluence, Slack, Teams, GitHub) 29 listopada 2025