Public procurement notice: Contract Notice
Published: 2020-07-16
Buyer: Deutsche Rentenversicherung Knappschaft-Bahn-See (KBS)
Country: DE
Contract type: Services
Procedure: Competitive procedure with negotiation
CPV classification: 72000000
Submission deadline: 2020-08-14
Award criteria: The most economic tender

Technical requirements: Υπηρεσίες τεχνολογίας των πληροφοριών: παροχή συμβουλών, ανάπτυξη λογισμικού, Διαδίκτυο και υποστήριξη
Gegenstand der Ausschreibung ist die Einführung von Voice-/Chat-Bots bei der Deutschen Rentenversicherung Knappschaft-Bahn-See.
Der Auftrag umfasst die Unterstützung bei der Konzeption, Entwicklung, Weiterentwicklung, Beschaffung, Bereitstellung, Betrieb und Support von neuen Einsatzszenarien hin zu einem hoch integrativen digitalen Serviceportfolio sowie die Erstellung eines Verfahrenssicherheitskonzepts und einer Datenschutzfolgeabschätzung.
Der Vertrag tritt mit der Zuschlagserteilung in Kraft und hat eine Laufzeit von zunächst 2 Jahren. Er kann mit zweimaliger Verlängerungsoption um jeweils ein weiteres Jahr verlängert werden. Eine Verlängerung hat drei Monate vor Vertragsablauf durch die Knappschaft zu erfolgen. Der Vertrag endet somit spätestens nach 48 Monaten, ohne dass es einer Kündigung bedarf. Die Bereitstellung eines funktionsfähigen Systems, welches mindestens die Module a) und b) (siehe vorläufige Leistungsbeschreibung) umfasst, hat spätestens sechs Monate nach Zuschlagserteilung zu erfolgen.
Im Rahmen der Auswertung des Teilnahmewettbewerbs werden die Angaben der Bewerber in der TW Anlage 2 mit Punkten bewertet. Die Höchstpunktzahl beträgt insgesamt 25,1 Punkte. Ein Bewerber ist umso besser geeignet, je mehr Punkte er insgesamt erreicht hat.
Nachzuweisen ist mindestens ein Referenzobjekt im Bereich Voice- oder Chat-Bots (Mindestanforderung). Sofern Mindestanforderungen nicht erfüllt sind, kann von der Eignung des Bewerbers nicht ausgegangen werden mit der Folge des Ausschlusses des Teilnahmeantrages.
Es können für drei Referenzprojekte maximal 23,1 Punkte erreicht werden. Bewertet werden die Referenzen unter Berücksichtigung der Auftraggeber und des Auftragsinhalts (Voice-Bot, Chat-Bot, oder / und Chat-Assistent in App). Die Punkte für den Auftragsinhalt jeder Referenz setzen sich dabei aus einem Basiswert zusammen, welcher anschließend mit einem Multiplikator vervielfältigt wird. Dieser wird individuell für jedes zum Einsatz kommende System ermittelt und ist abhängig von der konkreten Umsetzung. Auf diese Weise kann sich ein Zuschlag oder Abschlag auf den Basiswert ergeben.
Erwartet werden vom Bewerber drei Referenzen aus den letzten drei Jahren (ab 2017) über umgesetzte vergleichbare Aufträge hinsichtlich des Auftragsinhalts und des Auftraggeberbezugs mit den in der TW Anlage 2 geforderten Angaben.
Je besser die Referenzen der vorliegend zu erbringenden Leistung entsprechen, desto mehr Punkte erhält der Bewerber. Bei Angabe von weniger als drei Referenzen erhält der Bieter für jede fehlende Referenz (zweite und/oder dritte) einen Zuschlag von jeweils 1,3 Punkten (Punktzuschlag für fehlende Referenz - siehe auch IV. Bewertungsmatrix der TW Anlage 2).
Die Basispunktwerte, welche bezogen auf den Auftraggeber vergeben werden, werden 1:1 in die Endwertung übernommen. Für die übrigen drei Basispunktwerte, zu den einzelnen Themengebieten Voice-Bot, Chat-Bot und Chat-Assistent in einer App, werden - sofern im Referenzprojekt vorhanden - jeweils individuelle Multiplikatoren ermittelt.
Ein verstärkter Einsatz innovativer Lösungsansätze wie Machine Learning und eine hohe „Intelligenz“ des Systems werden bei der Bepunktung der Referenzen positiv bewertet und führen zu einem höheren Multiplikator. Ein bei den Referenzen zum Einsatz gekommenes System, welches überwiegend regelbasiert (z. B. Wenn-Dann) entscheidet, führt zu einer niedrigeren Bewertung und einem niedrigeren Multiplikator.
Der Voice-/Chatbot soll nach der Anlernphase in der Lage sein, Lösungsmuster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und nicht ausschließlich nach den zuvor definierten Regeln handeln. Dies bedeutet, dass das System (im Vergleich zu den Beispielen aus der Anlernphase) ähnlich gelagerte Fälle selbstständig identifizieren kann, darauf reagiert (oder zumindest Vorschläge für eine weitere Anlernung unterbreitet) und eine „Intelligenz“ entwickelt. Im Sinne des Natural Language Understandings soll die Syntax, Semantik und Pragmatik der Aussagen analysiert und gedeutet werden. Dabei soll das System neue Formulierungen automatisch erlernen. Je stärker das Machine Learning bzw. der Einsatz von künstlicher Intelligenz ausgeprägt sind, desto höher ist die Bewertung. Nur (vollständige) erfüllte Anforderungen aus dem Bewertungsschema werden für die Ermittlung des Multiplikators berücksichtigt (siehe II. Referenzprojekte der TW Anlage 2). Die Erfüllung ist anhand geeigneter Unterlagen glaubhaft zu machen.
Der Punktwert, welcher sich aus den maximal drei eingereichten Referenzen ergibt, kann darüber hinaus um bis zu zwei Zusatzpunkte aufgewertet werden.
a) Es wird ein Zusatzpunkt vergeben, sofern Forschungs- und Entwicklungsbemühungen im Umfeld der Künstlichen Intelligenz (z. B. Natural Language Processing/Understanding) bereits länger als drei Jahre bestehen. Ein entsprechender Nachweis oder eine Glaubhaftmachung (beispielhaft: Nennung von öffentlichen Vorträgen, Veröffentlichungen in Fachzeitschriften, Branchenauszeichnungen etc.) sowie Angaben zu etwaigen Unterbrechungen sind beizufügen. Bei Unterbrechungen verlängert sich der vorgenannte Zeitraum um die Dauer der Unterbrechung. Ein entsprechendes Referenzprojekt ist zu benennen.
b) Ein weiterer Zusatzpunkt kann erreicht werden, wenn das angebotene System (Voice-/Chat-Bot) ohne zusätzlichen Aufwand mehrsprachig betrieben werden kann. Ohne zusätzlichen Aufwand bedeutet hierbei, dass das vorhandene Regelwerke (zur Deutschen Sprache) ohne manuelle Neuanlernung (die Ergänzung von Fachbegriffen in der Fremdsprache ausgenommen) und fundierte Kenntnisse der Fremdsprache auf eine andere Sprache angewandt werden kann. Ein entsprechendes Referenzprojekt ist zu benennen.