Как ГИС «Антикартель» и искусственный интеллект будут бороться со сговором на торгах

С 1 августа 2025 года вступил в силу федеральный закон о создании государственная информационная система (ГИС) «Антикартель». Система должна обнаруживать и пресекать антиконкурентные соглашения с помощью автоматизированного анализа данных. О том, как именно ГИС и ИИ будут бороться с подозрительными схемами на торгах, рассказывает аспирант факультета экономики НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге Константин Ефимов.

Содержание:

Как система госзакупок работает сейчас

Система госзакупок — набор процедур (аукционов, запросов котировок), с помощью которых госорганы закупают товары, работы и услуги. Процедура прописана в федеральном законе №44-ФЗ.

Также на через госзакупки приобретают товары и услуги ряд компаний – например, предприятия с долей государства более 50 процентов, их «дочки» и «внучки», субъекты естественных монополий. Их процедура регулируется №223-ФЗ.

Задача этих нормативных актов — создать конкурентную среду, снижать цены и при этом контролировать качеств закупок.

Повторяемость процедур и устойчивые связи участников торгов создают условия для антиконкурентных соглашений, при которых цена может завышаться, а качество страдать. Такие соглашения запрещены №135-ФЗ «О защите конкуренции». Федеральная антимонопольная служба (ФАС) мониторит рынок, изучает сделки и предупреждает сговоры участников госзакупок.

Решения ФАС принимает по совокупности доказательств, полученных через цифровые следы: сведения из реестров, логи площадок, историю подачи заявок, цен. Также служба проводит внеплановые проверки участников.

Главные вызовы для контролеров — огромный объем закупочных процедур и данных, требующих мониторинга и анализа, а также высокая латентность (скрытность) антиконкурентных соглашений - картелей. В такие группы объединяются участники рынка, чтобы ограничить конкуренцию на торгах – не допустить победы тех, кто готов продать дешевле.

Раньше члены картеля нередко заключали письменные договора, заверяли их печатями и подписями. Теперь соглашения могут быть устными, что требует постоянного совершенствования методов их выявления.

Что изменит появление ГИС «Антикартель»

Новые инструменты дают шанс эффективнее препятствовать сговору.

В июне был принят федеральный закон №182-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон «О защите конкуренции». Он устанавливает правовые основы создания и функционирования ГИС, которая должна предупреждать, выявлять и пресекать сговор. Она в автоматическом режиме с помощью искусственного интеллекта анализирует данные ГИС в сфере закупок, фиксируя риски нарушений.

Принятый документ содержит рамочные нормы. Цели, принципы создания и эксплуатации, структура и функции ГИС должны определяться постановлением правительства РФ. Оно уже подготовлено ФАС (ID 01/01/02-25/00154782).

Структура будущей ГИС прописана в пункте 8. В частности, планируется создание следующих подсистем:

выявления признаков правонарушений при автоматизированном скрининге данных о закупках с численной оценкой «подозрительности» процедуры или ранжированием по рискам сговора;
создания аналитики и визуализации, предназначенной для построения отчетов на основе статистических данных, заполненных внутренними пользователями системы;
поиска аффилированности, поскольку связь участников – один из значимых признаков картельного сговора;
внедрение машинного обучения, чтобы выявлять закономерности и зависимости для принятия решений.

ГИС «Антикартель» способна автоматизировать мониторинг госзакупок, поставив его на поток. Алгоритмы машинного обучения находят даже небольшие аномалии — в данных о фирме и среде, в которой она находится, а также в закупочных процедурах, которые генерирует компания при отклонении от обычной конкурентной деятельности в сторону сговора.

Как ИИ и машинное обучение позволяют выявлять картели

Алгоритмы машинного обучения в работу контролирующего органа — естественный процесс. Конкретные методы обработки данных – информация для служебного пользования. Но некоторые особенности работы системы можно прояснить.

В научной литературе выделяют два подхода к поиску картелей в госзакупках: структурный и поведенческий.

Структурный подход оценивает риски сговора, касающиеся процедур или отраслей, в которых работают поставщики. Например, рынок дорожного строительства может характеризоваться повышенными рисками.

Поведенческий подход исходит из различий в действиях честных и картельных фирм. Независимый участник максимизирует прибыль, не обладая точной информацией о действиях конкурентов. Участники картеля, договорившись, заранее планируют ход закупочной процедуры и цены. В процессе они должны поддерживать сговор и распределить выгоду. Поэтому стратегические решения картелей и честных участников различаются, что отражается в их поведении на торгах.

Новые методы позволяют расширить объем доступной информации — от момента подачи заявки до исполнения контракта. Скорее всего будут учитываться и характеристики самих участников, их взаимосвязи с контрагентами. Так, для ФАС доступна непубличная информация, например, кадровые связи в организациях: к примеру, когда гендиректор фирмы-поставщика работает главным бухгалтером у конкурентов. Все эти данные можно объединить для принятия решения.

Машинное обучение автоматизирует процесс, позволяет обрабатывать больший объем данных и находить сложные закономерности. Это же ограничивает интерпретируемость отдельных предсказаний.

Предполагаю, что механизм может выглядеть так: сначала алгоритмы помечают подозрительные процедуры по паттернам, затем сотрудники антимонопольного органа с помощью соответствующей подсистемы «Антикратель» получают аналитику по критериям, приближающие решение алгоритма к интерпретируемому. После этого на основе полученных показателей формируются классические для правоприменительной практики доказательства — например, совпадение IP-адресов, аффилированность участников торгов, поддержание цены, отказ от участия в пользу конкурентов.