나라장터 공고를 자동 수집하고, AI가 과거 낙찰 데이터를 학습해 사정률을 예측합니다. 최적 투찰가를 데이터로 산출하세요.
200만+
과거 낙찰 데이터
일 1회
자동 수집
±2%
예측 정확도 목표
0원
시작 비용
Before → After
BEFORE
나라장터 매일 수동으로 공고 확인
AFTER
키워드/지역/업종 조건으로 자동 수집 + 알림
BEFORE
사정률을 경험과 감으로 추정
AFTER
ML 모델이 과거 낙찰 데이터로 사정률 예측
BEFORE
낙찰 데이터를 엑셀에 수작업 정리
AFTER
낙찰 결과 자동 수집 + 통계 대시보드
BEFORE
지역/업종별 트렌드를 파악할 방법 없음
AFTER
사정률 분포, 지역별 분석, 시계열 추세 자동 제공
Features
나라장터(NARA), 국방조달(D2B) 등에서 입찰 공고를 매일 자동으로 수집합니다. 키워드, 지역, 업종으로 필터링.
낙찰 결과(사정률, 낙찰가, 참여업체 수)를 자동 수집하고 DB에 축적합니다. 엑셀 대량 임포트도 지원.
과거 낙찰 데이터를 학습한 ML 모델이 신규 공고의 사정률을 예측하고, 최적 투찰가를 산출합니다.
사정률 분포, 지역별 평균, 업종별 트렌드, 시계열 변화를 시각화합니다. 데이터 기반 의사결정.
관심 조건(키워드, 기초금액 범위, 지역)에 맞는 신규 공고가 올라오면 즉시 알림을 보냅니다.
예측 과정과 데이터 수집 이력을 SHA-256 해시체인에 불변 기록합니다. 감사 대응에 활용.
How it works
나라장터, 국방조달 등에서 매일 신규 입찰 공고를 자동 수집하고, 관심 조건에 맞으면 알림.
낙찰 결과(사정률, 낙찰가, 참여수)를 자동 수집하여 DB에 축적. 엑셀 대량 임포트도 가능.
축적된 낙찰 데이터를 기반으로 기초금액, 지역, 업종, 참여수 등의 피처로 회귀 모델 학습.
신규 공고에 대해 사정률을 예측하고, 기초금액 × 사정률로 최적 투찰가를 산출합니다.