Красные флаги в закупках: какие индикаторы риска считает ИИ

Open Contracting Partnership (OCP) определяет красные флаги как индикаторы, которые помогают заметить возможные нарушения, коррупцию и злоупотребления на всем пути закупки. Сами по себе они не доказывают коррупцию, но сигнализируют о риске.

В руководстве 2024 года OCP описывает 73 флага: для каждого дано определение, этап закупки, нужные поля данных и формула расчета. Флаги разбиты на группы: низкая прозрачность, слабая конкуренция, мошенничество, сговор участников, подгонка процедуры.

Всемирный банк в платформе ProACT считает похожие индикаторы по открытым данным закупок 110 стран за 2006-2020 годы: один участник, сроки подачи, закон Бенфорда, доля поставщика, регистрация в офшоре, задержки и рост цены контракта.

Флаги работают и в государственных системах. Национальное антикоррупционное агентство Италии (ANAC) в 2022 году запустило инструмент красных флагов, который применяет больше 70 индикаторов, из них 17 относятся к закупкам.

Для расчета нужны данные закупок в машиночитаемом виде: извещения, заявки с ценами, протоколы, контракты с допсоглашениями, платежи и реестр компаний для владельцев. OCP для каждого флага указывает поля стандарта Open Contracting Data Standard, поэтому набор данныхдатасет Датасет (dataset) это набор данных, собранный и оформленный для обучения или проверки модели: таблица, папка с картинками или корпус текстов, где каждый пример описан одинаково. Подробнее в словаре можно проверить до начала работы.

Один флаг почти ничего не значит. Сигнал для проверки дает сочетание: одна заявка, плюс короткий срок, плюс победитель, который выигрывает у этого заказчика год за годом. Как флаги складываются в общую оценку, разобрано на странице о риск-скоринге.

Риск закладывается до объявления торгов. На этапе планирования система смотрит, как закупка задумана.

Флаги этого этапа в списке OCP:

1. Плана закупок или документов планирования нет в открытом доступе.

2. Закупку у одного поставщика без торгов провели в обход плана закупок.

3. Сумма подогнана под порог: закупок чуть ниже порога конкурентных торгов заметно больше обычного.

4. Покупку делят на части, чтобы каждая прошла без торгов. Этому посвящена отдельная страница о дроблении закупок.

5. Начальная цена заметно выше или ниже средней для этой категории товаров.

6. Требования к участникам или техническое задание сужают круг поставщиков без понятной причины.

ИИ здесь сравнивает закупку не с правилом, а с рынком: с тысячами похожих закупок других заказчиков. Языковая модель читает техническое задание и отмечает требования, которые подходят только одному производителю.

На этапе торгов флаги касаются того, как закупку объявили и кто на нее пришел.

1. Объявление опубликовано плохо или без ключевых документов.

2. Срок подачи заявок слишком короткий, или между объявлением и вскрытием заявок прошло мало времени.

3. Вопросы участников остались без ответа.

4. Плата за участие или за документацию высокая или растет от закупки к закупке.

5. Пришла одна заявка, или участников меньше, чем обычно для этой категории.

Пример из мира. В Доминиканской Республике закупочное ведомство DGCP следит за всеми процедурами в реальном времени по 21 красному флагу. По данным OCP, доля торгов с одной заявкой там снизилась с 63% в 2020 году до 60% в 2023 году, а больше 60 поставщиков в 2023 году отстранили за нарушения.

Когда заявок несколько, но конкуренции нет, работают флаги сговора. Они разобраны на странице о сговоре на торгах.

Здесь флаги смотрят на заявки и решение комиссии.

1. Цена победителя очень близка к начальной цене или выше нее.

2. Отклонены все заявки, кроме победившей, или отклонена заявка с наименьшей ценой без ясного обоснования.

3. Цены участников подозрительно ровные: кратны одной сумме, совпадают или стоят вплотную к цене победителя.

4. Заявки разных участников похожи по оформлению, у участников один конечный владелец или общий крупный акционер.

5. Контактные данные участника совпадают с данными сотрудника заказчика.

6. Цены участников расходятся с законом Бенфорда: частоты первых цифр отличаются от естественного распределения.

7. Победила заявка, поданная с опозданием, или решение приняли слишком быстро либо слишком долго.

Часть этих флагов без ИИ не посчитать. Сходство документов разных участников ищет языковая модельбольшая языковая модель Большая языковая модель (LLM) это нейросеть, обученная на огромном объеме текстов, которая пишет, пересказывает и разбирает текст по запросу. Подробнее в словаре, общих владельцев показывает граф связей, распределение цен считает статистика по всем торгам заказчика.

Так работает бразильский робот ALICE: с 2015 года он каждый день разбирает больше 500 объявлений о закупках и проверяет около 40 типов рисков. В 2023 году он проанализировал 190 923 закупки, а сигналы получают больше 500 аудиторов.

После подписания флаги следят, совпадает ли исполнение с обещанным.

1. Большая разница между ценой при выборе победителя и итоговой суммой контракта.

2. Допсоглашения, которые повышают цену или меняют состав работ.

3. Платежи по контракту превышают его сумму.

4. Срыв поставки или расхождение между выполненной работой и условиями контракта.

5. Победитель отдает всю или почти всю работу субподрядчикам, а среди субподрядчиков есть проигравшие участники торгов.

6. Небольшая первая закупка у поставщика, за которой идут намного более крупные.

В ProACT Всемирного банка индикаторы этого этапа тоже есть: задержки и рост цены контракта.

Для этого этапа нужны данные об исполнении: допсоглашения, акты, платежи. Если открытые данные заканчиваются на подписании контракта, ИИ работает на внутренних данных заказчика или контрольного органа. Как проверяют, что объект построен и работает, разобрано на странице о проектах-пустышках.

Open Contracting Partnership пишет об этом прямо: флаг означает риск, а не доказательство нарушения. У каждого флага есть честные объяснения.

Одна заявка бывает на узком рынке, где поставщик действительно один. Короткий срок бывает при аварии. Рост цены бывает из-за подорожания материалов.

Поэтому флаги работают как очередь, а не как приговор. Система ставит процедуры по уровню риска, аналитик проверяет верх списка, проверяющий запрашивает документы, а вывод о нарушении делает контрольный орган, следователь или суд.

Условный пример. Заказчик В покупает оборудование: пришла одна заявка от Поставщика Б, срок подачи был короче обычного, цена равна начальной. Три флага поднимают закупку в верх списка. Проверяющий выясняет, что оборудование выпускает один производитель, а срок сократили из-за аварии, и закрывает сигнал с пометкой. Пометка уходит в модель, и похожие закупки она дальше оценивает ниже.

OCP советует заранее решить, что делает пользователь, когда флаг сработал: готовит отчет, отменяет процедуру или передает ее в другой орган. Без такого порядка флаги копятся, и их никто не разбирает.

Флаги нужно настраивать под свой рынок. OCP предупреждает, что веса, взятые из чужой системы, могут не подойти. Результаты каждой проверки возвращаются в систему, и она точнее отмечает следующие процедуры.

Модель сама не делает выводов о людях. Она показывает процедуры, где сочетание признаков встречается редко, и объясняет, какие флаги сработали, чтобы проверяющий видел основание для вопроса.