Проекты-пустышки: контроль исполнения госконтрактов с помощью ИИ

В документах проект-пустышка выглядит как полный комплект: контракт, акты выполненных работ, платежи. Не хватает одного: результата, который можно увидеть или измерить на месте.

Встречаются три варианта. Объекта нет совсем. Объект есть, но построен раньше и по другому контракту. Объект построен, но не работает: оборудование не подключено, здание стоит пустым.

Всемирный банк в платформе ProACT собрал открытые данные закупок 110 стран за 2006-2020 годы и считает по ним индикаторы риска. Два из них прямо касаются исполнения: задержки и рост цены контракта.

Open Contracting Partnership в списке из 73 красных флагов выделяет флаги этапа исполнения: срыв поставки, платежи сверх суммы контракта, допсоглашения с ростом цены. Каждый считается по данным, без выезда на место.

Какие данные нужны для проверки: реестр контрактов с допсоглашениями, акты приемки и платежи, координаты объекта, спутниковые снимки за несколько дат и, если есть, показания приборов учета. Чем больше источников сведено по одному контракту, тем меньше ложных сигналов получает проверяющий.

Проверяющему от машины нужен не вердикт, а короткий список объектов, где документы и факт расходятся сильнее всего. Как отдельные признаки складываются в одно дело, разобрано на странице о модели дела.

Первый признак виден еще до выезда: контракт меняется после подписания. Цена растет допсоглашениями, срок сдачи сдвигается раз за разом, объем работ уменьшается, а сумма остается прежней.

По отдельности каждое изменение законно. Признак риска появляется, когда изменений много, они идут подряд и повторяются у одного поставщика или одного заказчика.

Open Contracting Partnership включает в свой список большую разницу между ценой при выборе победителя и итоговой суммой контракта. ProACT Всемирного банка считает задержки и рост цены по открытым данным закупок 110 стран.

ИИ сравнивает контракт с похожими: та же категория работ, тот же регион, сопоставимый масштаб. Если цена выросла сильнее, чем у соседей, а сдача объекта ушла дальше, проект поднимается в списке риска.

Рост цены после подписания и завышение цены при заключении контракта часто идут вместе. Второй случай разобран на странице о завышении цен.

Акт говорит, что сделано. Платежи говорят, за что заплатили. Данные об объекте говорят, что есть на месте. ИИ сводит три источника и ищет, где они расходятся.

Что система сверяет в первую очередь:

1. Акт подписан раньше, чем закуплены материалы, или материалов закуплено меньше, чем нужно на объем из акта.

2. Объект сдан, а вскоре по нему открыт новый контракт на те же работы.

3. Один и тот же объем работ закрыт актами по двум контрактам, у разных заказчиков или в разные годы.

4. Объект принят, но не поставлен на баланс, не подключен к сетям или не получил разрешение на ввод.

Open Contracting Partnership выделяет для этого этапа отдельный флаг: расхождение между выполненной работой и условиями контракта. Языковые моделибольшая языковая модель Большая языковая модель (LLM) это нейросеть, обученная на огромном объеме текстов, которая пишет, пересказывает и разбирает текст по запросу. Подробнее в словаре читают сканы актов и смет и переводят их в таблицы, и тогда расхождение считается по всем контрактам сразу, а не по одной папке.

Похожие признаки, но на уровне платежей и поставок без реального результата, разобраны на странице о фиктивных контрактах.

Снимки отвечают на вопрос, который документы не решают: есть ли объект на месте. Метод такой: по координатам из контракта берут спутниковые снимки до начала работ, во время работ и после сдачи и сравнивают их.

На снимках видно, что участок не изменился после даты сдачи, что сооружение стояло там еще до контракта или что работы идут не на том участке, который указан в документах. Модель компьютерного зрениякомпьютерное зрение Компьютерное зрение (computer vision) это область ИИ, в которой программы понимают изображения и видео: находят объекты, читают текст, считают и измеряют. Подробнее в словаре отбирает такие пары снимков, и аудитор смотрит только их.

Пример из мира. Комиссия по аудиту Филиппин (COA), высший орган аудита страны, в сентябре 2025 года передала в Независимую комиссию по инфраструктуре четыре отчета о проверке на мошенничество по проектам защиты от наводнений на сумму больше 360 млн песо.

На всех четырех объектах аудиторов привели на участки, которые не совпадали с местом в контракте. По историческим спутниковым снимкам на утвержденном участке одного проекта сооружение стояло уже 29 февраля 2024 года, за несколько месяцев до распоряжения о начале работ 23 апреля 2024 года. COA указала на возможный двойной учет выполненных работ, а список ответственных назвала предварительным.

В декабре 2025 года COA сообщила, что готовит обязательную геопривязку для всех инфраструктурных проектов госорганов, местных властей и госкорпораций: фотографии с GPS-координатами и временем съемки. Для проверки по спутниковым снимкам комиссия договаривается с космическим агентством страны.

Датчики дают ту же проверку для работающих объектов. Счетчики воды, электричества или проезда показывают, пользуются ли объектом после сдачи. Нулевое потребление через полгода после открытия насосной станции становится сигналом для проверки.

Отчет о проекте пишет исполнитель. Результат можно измерить без него: сколько машин проходит по дороге, сколько детей учится в школе, сколько воды подает станция.

ИИ связывает контракт с данными о результате из других систем: реестров объектов, учета посещаемости, показаний приборов, обращений граждан. Если объект сдан, а показатели района не изменились, проект попадает в список для выборочной проверки.

Чем раньше появился сигнал, тем меньше денег уходит в объект, которого не будет. Бразильский робот ALICE с 2015 года каждый день разбирает больше 500 объявлений о закупках, проверяет около 40 типов рисков и рассылает сигналы больше чем 500 аудиторам.

По данным ОЭСР, в Бразилии в 2019-2022 годах приостановили или отменили торги больше чем на 9,7 млрд реалов. Это контроль до контракта, и он дополняет проверку исполнения, а не заменяет ее.

Обратная связь нужна самой модели. Каждый объект, который проверили на месте, становится примером: подтвердился риск или нет. На этих примерах система точнее выбирает следующие проекты для выезда.

Решение о выезде, о проверке и о нарушении принимает человек. Open Contracting Partnership прямо пишет, что флаг означает риск, а не доказательство нарушения.

У расхождения бывают честные причины. Объект перенесли по согласованию, снимок закрыт облаками, работы приняли частями, датчик сломался. Проверяющий запрашивает документы и смотрит на месте, прежде чем делать выводы.

Порядок работы обычно такой:

1. Система ставит проект в список риска и показывает, какие признаки сработали: рост цены, сдвиг сроков, снимок без изменений.

2. Аналитик проверяет данные и отсеивает ошибки учета.

3. Проверяющий запрашивает документы у заказчика и при необходимости выезжает на объект.

4. Вывод о нарушении делает контрольный орган, а дальше следователь или суд.

Такой порядок защищает и бюджет, и честных подрядчиков: проверка идет туда, где есть признаки, а не ко всем подряд.