Даже проверенный годами сотрудничества поставщик может подвести — как по объективным причинам, так и по вине сотрудников. А значит — за состоятельностью и надежностью каждого контрагента нужно следить: сегодня он отчитался об отгрузке очередной партии товара, а завтра может незаметно войти в состояние банкротства. Не повторяйте ошибки тысяч компаний, в которых регулярная или инцидентная проверка поставщиков либо вообще не организована, либо делается вручную, по устаревшим базам данных или вовсе «на глазок».
В этом материале:
- Обзор бесплатных ИИ-инструментов для проверки контрагентов.
- Примеры промптов для анализа данных о поставщиках.
- Пошаговый алгоритм проверки поставщика меньше чем за 15 минут.
Не только перед заключением договора: когда пригодится проверка поставщиков
Список ситуаций, когда нужно проверить поставщика, не ограничивается только этапом подготовки договора с новым контрагентом — он намного длиннее.
ИИ позволяет автоматизировать проверку поставщика — отслеживать изменения в финансовых показателях, появление новых судебных дел и даже репутацию поставщика.
Бесплатные ИИ-инструменты для проверки поставщика
Да, организовать проверку поставщиков можно даже с бесплатными инструментами с искусственным интеллектом. Они, разумеется, не смогут заменить платные сервисы, но для 90% компаний будут достаточны для экспресс-анализа большого количества поставщиков. Наши аналитики и сыщики сегодня:
- Всем известные ChatGPT, Bing Chat, DeepSeek и Perplexity — они быстро собирают данные о контрагентах по открытым источникам.
- Боты, которые можно встроить в браузер или которым можно отправить запрос в Telegram — например, WebChatGPT для Chrome или @AgentFNS_bot и @egrul_bot для Telegram.
Задача, что первых, что вторых — собрать как можно больше информации о потенциальном контрагенте и сделать это как можно быстрее. Конечно же любой результат поиска, проведенного искусственным интеллектом, нужно проверять. Но даже так информация, собранная ИИ, поможет обнаружить «красные флаги» — сигналы о том, что с вашим поставщиком (реальным или потенциальным), что-то не в порядке.
Как работать с бесплатными ИИ-инструментами для проверки: примеры промптов
Любой из AI-инструментов понимает простой человеческий язык — не нужно изобретать какие-то хитрые фразы и команды (промпты), чтобы он понял вас. Достаточно просто сказать ему, о чем вы хотите узнать. Например:
- Репутация поставщика
Оцени репутацию поставщика [название или ИНН], учитывая отзывы клиентов, упоминания в СМИ, рейтинги и жалобы. Скажи, насколько он надежен для сотрудничества
- Финансовые показатели поставщика
Предоставь основные финансовые показатели поставщика [название компании или ИНН]: прибыль, выручка, активы, задолженности, на основе доступных данных или типичных показателей для отрасли
- Наличие судебных дел
Проверь, есть ли открытые судебные дела или исполнительные производства в отношении поставщика [название/ИНН]. Укажи суть и статус дел
- Платежеспособность поставщика
Проанализируй платежеспособность поставщика [название/ИНН]: его история платежей, долги, финансовая устойчивость и способность выполнять финансовые обязательства
- Выполнение обязательств контрагентами
Оцени, насколько поставщик [название] обычно выполняет договорные обязательства по срокам и качеству, используя доступные отзывы и данные о работе
- Признаки фиктивной или «мертвой» компании
Определи, есть ли у поставщика [название/ИНН] признаки фиктивной компании, например отсутствие операций, адреса-однодневки, отсутствие сотрудников и движений по счетам
- Производственные мощности и возможность выполнить заказ
Оцени производственные мощности поставщика [название] и его возможность выполнить заказ объемом [указать объем]. Укажи, какие данные для этого нужны и насколько это реально
Даже бесплатные ИИ-инструменты позволяют провести экспресс-проверку поставщика — собрать важные сведения, оценить риски и сделать выводы о надёжности. Использовать можно как ChatGPT, так и DeepSeek. Или, если оба откажутся что-то искать — Perplexity.
5 шагов проверки поставщика за 15 минут или быстрее
Шаг 1. Соберите базовую информацию.
Начните с самого простого: название, ИНН, адрес, сайт, контакты. Эти данные нужны, чтобы ИИ понимал, кого именно анализировать. Запрос можно сформулировать так:
Собери краткую справку о компании [название, ИНН]: чем занимается, где зарегистрирована. Найди сайт компании
Результат: сводка, которая позволит сразу отсеять подозрительные фирмы: без сайта, с адресом, который используется для-массовой регистрации.
Шаг 2. Проверьте репутацию.
Теперь можно перейти к качественной оценке. Используйте ChatGPT, Bing или Perplexity, чтобы собрать упоминания о компании в СМИ, на отраслевых форумах и сайтах-отзовиках:
Проанализируй отзывы и публикации о компании [название]. Есть ли признаки ненадёжности, жалобы, конфликты?
Результат: Если ИИ находит повторяющиеся жалобы или негативные новости за короткий период — это сигнал к тому, чтобы изучить контрагента более внимательно.
Шаг 3. Изучите финансовое состояние.
Финансовый отчет, который создает ИИ, не заменяет полноценную бухгалтерскую отчётность, но может сориентировать: стабильна ли компания, есть ли признаки кассовых разрывов, банкротства или фиктивной деятельности.
На основе открытых данных оцени финансовую устойчивость компании [название]: прибыль, выручка, долги, активы. Сформулируй краткое заключение о рисках сотрудничества с компанией
Результат: Если ИИ не находит данных, это само по себе тревожный знак — скорее всего, контрагент склонен скрывать данные о себе.
Шаг 4. Проверьте связи и собственников.
Пригодится любой ИИ, который умеет анализировать взаимосвязи: ChatGPT, DeepSeek или WebChatGPT с подключённым поиском. Но удобней всего пользоваться Perplexity.
Проверь, с какими компаниями связан владелец или директор [ФИО]. Есть ли среди них фирмы, участвовавшие в судебных делах или связанных с банкротством?
Результат: так можно выявить перекрёстные связи или участие одних и тех же лиц в управлении несколькими проблемными компаниями.
Шаг 5. Сведите результаты в целостную картину.
Когда данные собраны, попросите ИИ сформировать сводный отчёт.
Составь сводку по компании [название]: основные риски, преимущества, вывод о целесообразности сотрудничества
Результат: данные можно использовать как экспресс-отчёт для внутреннего согласования поставщика — например, для допуска к важным закупкам или первичного отбора поставщиков.
Проверку надежности, финансовой состоятельности и опыта поставщика проводят и пользователи системы управления закупками и поставщиками iTender SRM. В системе для этого есть несколько специальных инструментов, с помощью которых можно оценивать поставщиков до начала сотрудничества и контролировать их качество с первого контракта. Подробнее о том, как использовать SRM для оценки качества поставщиков и не только — в статье «Как работает SRM и для чего нужна система управления взаимоотношениями с поставщиками» на сайте Фогсофт.