Открытые данные госзакупок: как прозрачность работает против коррупции

Открытость меняет поведение до любой проверки: заказчик знает, что любую его закупку можно пересчитать. Данные становятся общими для контрольного органа, участников рынка, исследователей и журналистов, и одна процедура попадает под несколько взглядов сразу.

Пример из отчета Open Contracting Partnership (OCP): закупочное ведомство Доминиканской Республики отслеживает все закупки в реальном времени по 21 красному флагу. Вместе с другими антикоррупционными мерами это дало заметные сдвиги: доля открытых процедур выросла с 94% в 2020 году до 96%, доля торгов с одной заявкой снизилась с 63% до 60% в 2023 году.

Там же в 2023 году больше 60 поставщиков отстранили от торгов за нарушения, стало меньше неразрешенных жалоб и отмененных торгов. По оценке OCP, выросло доверие к закупкам: зарегистрировались больше 20 000 новых поставщиков.

Бразильский робот ALICE стоит на том же основании. С 2015 года он каждый день собирает больше 500 объявлений о закупках и проверяет около 40 типов рисков. Без публикации объявлений в электронном виде роботу нечего было бы собирать.

Минимальный набор полей виден по индикаторам прозрачности ProACT. Платформа проверяет, опубликованы ли заказчик, название контракта, поставщик, тип поставки, цена контракта, место заказчика или исполнения, способ закупки, число заявок и дата решения о победителе.

Для красных флагов нужно больше: даты объявления и подачи заявок, все участники и их цены, причины отклонения заявок, изменения контракта, приемка и платежи. OCP рекомендует публиковать их в открытом стандарте данных о контрактах (OCDS), где у каждой стадии закупки есть свои поля.

Данные о приемке и платежах нужны отдельно. Без них не видны признаки стадии исполнения: рост цены контракта, задержки поставки, платежи сверх суммы контракта. Именно на этой стадии ProACT считает задержки и рост цены.

Анализ становится сильнее, когда закупки соединяют с другими источниками: реестром компаний, финансовой отчетностью, данными о владельцах. OCP прямо советует добавлять сведения о конечных владельцах в публикацию закупок.

Каждый флаг требует своих полей. Флагу «одна заявка» нужны способ закупки и число заявок, флагу «общий владелец у участников» нужен реестр владельцев. Если поля нет, флаг не посчитать, и это видно до начала проекта. Полный список признаков разобран на странице о красных флагах.

ProACT это платформа Всемирного банка с открытыми данными о госзакупках 110 стран за 2006-2020 годы. Основа базы: национальные данные 45 стран и данные о контрактах, которые финансировал Всемирный банк.

Индикаторы риска в ProACT: неконкурентные способы закупки, неопубликованные объявления, контракты с одним участником, сроки подачи заявок и принятия решения, проверка цен по закону Бенфорда, доля поставщика в расходах заказчика, регистрация поставщика в офшоре, задержки поставки и рост цены контракта.

Закон Бенфорда здесь проверяет цены. В больших естественных наборах чисел первые цифры распределены по известному закону, а подогнанные цены часто от него отклоняются. Отклонение не доказывает манипуляцию, но подсказывает, куда посмотреть.

Платформа рассчитана на сотрудников закупочных ведомств, общественные организации, исследователей коррупции и международные организации. Общие индикаторы позволяют сравнивать страны и заказчиков по одной методике.

Как разные страны используют такие данные в контроле, собрано в обзоре мирового опыта.

Анализ хорош настолько, насколько полны данные. OCP приводит пример: поле может существовать, но заполняться слишком редко, скажем, сведения об участниках есть только для 10% открытых торгов. На таком покрытии флаг про участников ничего не покажет.

Типичные проблемы открытых данных о закупках: пустые поля, разные написания одного заказчика или поставщика, цены в разных единицах, контракты без связи с объявлением, изменения контракта, которые не публикуются.

Стандарт помогает их найти. По словам OCP, когда данные приведены к OCDS, ошибки можно сравнивать и исправлять между наборами разных стран и регионов, а для проверки качества таких публикаций у OCP есть свои инструменты.

ИИ полезен и здесь. 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 сопоставляет записи, где одна компания записана по-разному, и заполняет пустые поля из прикрепленных документов. Каждое такое заполнение помечается, чтобы человек знал, что поле восстановлено, а не опубликовано заказчиком.

Проверка качества идет первым шагом любого проекта. Отчет о заполненности полей по каждому году и каждому заказчику готовится быстро, но сразу показывает, какие флаги можно считать уже сейчас, а какие пока нельзя.

Плохие данные дают ложные флаги. Если признак срабатывает почти на всех процедурах, сначала проверяют данные и формулу, а потом уже закупки.

Открытые данные работают не только на контрольный орган. Журналисты, общественные организации и сами участники торгов видят те же процедуры и сообщают о проблеме раньше, чем до нее дойдет плановая проверка.

В Индонезии организация Indonesia Corruption Watch использует данные о закупках и красные флаги, чтобы общественные наблюдатели выбирали процедуры для проверки и готовили обоснованные жалобы. По данным OCP, доля отклоненных жалоб снизилась с 78% в 2021 году до 39% в 2022, а жалобы стали рассматривать в среднем на 76 дней быстрее.

Тот же инструмент opentender.net, по оценке OCP, дает аудиторам более объективный способ выбирать процедуры для аудита, чем усмотрение местных властей.

ИИ снижает порог входа: наблюдателю не нужно писать запросы к базе, чтобы найти закупки с одной заявкой у своего заказчика. Но флаг общественного наблюдателя остается таким же признаком риска, как флаг контрольного органа, и доказательством не становится.

Для госоргана общественный контроль снимает часть нагрузки. Обоснованная жалоба с данными и ссылками на документы экономит проверяющему время на сбор материалов, а флаги помогают отделить такие жалобы от остального потока.

Открытость часто пугает сами госорганы: данные увидят все, ошибки тоже. Как отвечать на этот страх спокойно, разобрано на странице о том, почему боятся ИИ.

Заказчику не нужно ждать общей реформы, чтобы его закупки стали проверяемыми. Хватит пяти шагов:

1. Публиковать все стадии закупки: план, объявление, заявки с ценами, протокол, контракт, изменения, приемку и оплату.

2. Использовать единые идентификаторы заказчика, поставщика и закупки, чтобы записи связывались между собой.

3. Публиковать данные в машиночитаемом виде, а не только сканами документов.

4. Регулярно проверять заполненность полей, нужных для красных флагов, и исправлять пропуски.

5. Сначала посчитать флаги по своим данным самому: так ошибки в данных находятся до того, как их найдут другие.

Начать можно с малого: выгрузить закупки за прошлый год и посчитать по ним три-четыре признака из списка ProACT, например долю торгов с одним участником и рост цены контрактов. Уже этот срез покажет, где данные неполны и какие процедуры стоит открыть первыми.

Открытость защищает и самого заказчика. Когда каждая закупка видна и пересчитана, честному сотруднику проще показать, что решение было обоснованным. По методике OCP флаг означает риск, а не доказательство нарушения, и решение по нему принимает проверяющий.