| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorzinātne un organizāciju tehnoloģijas |
| Nosaukums |
Mākslīgā intelekta atbalstītas sistēmas izstrāde publisko iepirkumu nolikuma dokumentācijas prasību izgūšanai un pārbaudei. |
| Nosaukums angļu valodā |
Building an AI-Assisted Requirement Extraction and Verification System for Public Procurement Tender Documentation. |
| Struktūrvienība |
02C60 Rīgas Biznesa skola |
| Darba vadītājs |
Kārlis Zars |
| Recenzents |
Igors Rodins |
| Anotācija |
Šis darbs pēta publisko iepirkumu sektora digitalizāciju un modernizāciju Eiropas Savienībā (ES), kā arī risina uz piegādātājiem vērstu automatizācijas risinājumu trūkumu ar mākslīgā intelekta (MI) dokumentu pārbaudes sistēmas izveidi, lai nodrošinātu piedāvājumu atbilstību iepirkuma nolikuma prasībām. Jaunākās tehnoloģijas publisko iepirkumu sektorā tiek koncentrētas uz pasūtītāju procesu automatizāciju, ignorējot piegādātāju izaicinājumus saistībā ar dokumentu dažādību ES. Lai izpētītu šo trūkumu, darbā tiek izmantota dizaina zinātnes pētniecības metodoloģija (DSRM), izstrādājot artefaktu, kas nodrošina nolikuma dokumentu izskatīšanas procesu, lai izgūtu iesniegšanas un atbilstības prasības strukturētā veidā. Izveidotais artefakts tiek izvērtēts izmantojot publisko iepirkumu datu kopu, kas izgūta no Latvijas nacionālās e-iepirkumu platformas, un tā rezultāti tiek salīdzināti ar iepirkumu speciālista izveidotu zelta standartu. Artefakta veiktspēja tiek mērīta izmantojot precizitātes, pilnīguma, un F1 rādītājus. Rezultāti liecina par sistēmas efektivitāti īstu nolikumu dokumentu kontekstos, kā arī uzrāda potenciālu iespēju artefaktu izmantot iepirkumu nolikumu sākotnējos pārbaudes procesos, lai samazinātu izpētes slogu piegādātājiem. Turpmākos pētījumos būtu jāpalielina datu kopas apjoms un tvērums, jāiekļauj dokumenti, kas aptver citas ES dalībvalstu valodas, kā arī jāuzlabo MI spriešanas spējas, lai paaugstinātu artefakta veiktspēju. |
| Atslēgas vārdi |
publiskie iepirkumi, uz piegādātājiem vērsta automatizācija, mākslīgais intelekts (MI), dabiskās valodas apstrāde (NLP), informācijas izguve (IE) |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
public procurement, supplier-side automation, artificial intelligence (AI), natural language processing (NLP), information extraction (IE) |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
20.04.2026 11:56:55 |
