Knowledge Matching ist das Tendaro-Modul, das jede Anforderung einer Ausschreibung semantisch mit der mandantenisolierten Wissensbibliothek abgleicht und für jede Anforderung den passenden, qualitätsgesicherten Antwortbaustein vorschlägt. Jede Antwort verlinkt auf die Quelle, sodass der Bid Manager Kontext, Aktualität und Owner direkt prüft.
Knowledge Matching liest die Anforderungen einer Ausschreibung Anforderung für Anforderung, gleicht sie semantisch mit der Wissensbibliothek ab und schlägt für jede Anforderung den passenden, qualitätsgesicherten Antwortbaustein vor. Der Bid Manager arbeitet mit kuratierten Vorschlägen statt mit einer leeren Seite.
Klassische Volltextsuche scheitert an Synonymen, Umformulierungen und sprachlichen Varianten. Knowledge Matching kombiniert Embedding-basierte Ähnlichkeitssuche mit einem expliziten Verständnis der Anforderungsstruktur und liefert Vorschläge, die inhaltlich passen, nicht nur lexikalisch.
Jeder Vorschlag verlinkt auf die Quelle in der Wissensbibliothek inklusive Owner, Version und letztem Reviewdatum. Der Bid Manager sieht damit sofort, ob er einen Baustein eins-zu-eins übernehmen, anpassen oder verwerfen sollte.
Die Modellrechnung auf der Preisseite geht von 40 Prozent Zeitersparnis auf Eingang, Abgleich und Erstentwurf aus. Wichtiger noch: Antworten werden konsistenter, da alle Bid Manager auf dieselben qualitätsgesicherten Bausteine zugreifen. Inkonsistente Aussagen zu Sicherheit, Referenzen oder Lieferterminen werden seltener.
Knowledge Matching ersetzt den Bid Manager nicht. Vorschläge sind Entwürfe, die menschliche Prüfung verlangen. Diese Architektur ist bewusst gewählt, da die fachliche Verantwortung für jeden Vertragsinhalt beim Anbieter bleibt.
Knowledge Matching unterstützt Deutsch (inklusive DE-CH-Konventionen) und Englisch. Anforderungen und Bausteine können in unterschiedlichen Sprachen vorliegen, sofern eine konsistente Mandantensprache definiert ist.
Knowledge Matching meldet die Lücke explizit, statt halbpassende Antworten zu erfinden. So entsteht eine kuratierte Liste neuer Bausteine, die das Team gezielt ergänzen kann, um die Wissensbibliothek systematisch auszubauen.
Nein. Bei Tendaro bleiben Inhalte mandantenisoliert in der Schweiz. Es findet kein Training auf Kundendaten zugunsten Dritter statt, weder für Modellverbesserung noch für übergreifende Statistiken.