/obzor-rynka/715209/

Искусственный отбор. Современные технологии помогают отсеивать поставщиков для госзакупок

Электронные площадки стараются использовать все новейшие IT-решения, которые можно применить к закупочной деятельности: блокчейн, нейросеть, технологию smart contract (умных контрактов).

Генеральный директор АО "ТЭК-Торг" Дмитрий Сытин приводит пример: "Для оцифровки информации о поставщиках мы собираем данные из разных источников, переводим их в цифровой вид для последующего использования в CRM-системе. Система на 80 процентов работает в автоматическом режиме. Ручной труд - 20 процентов. Это доработка и вычистка полученных данных специалистами маркетингового центра".

Площадка использует технологии электронной подписи, в том числе облачной электронной подписи, технологии мобильных приложений. В прошлом году "ТЭК-Торг" запустил первую версию мобильного приложения "Закупки Роснефть". "В дальнейшем мы планируем развивать это направление и создавать мобильные приложения для других рынков, это заметно упрощает возможность участия в закупках, прежде всего для поставщиков", - говорит Сытин.

На "Сбербанк-АСТ" уже используется "аукционный робот" - система, позволяющая поставщику не присутствовать самостоятельно на аукционе, а "поручить" участие системе. "По заранее заданному алгоритму система будет делать ставки от лица поставщика при проведении аукциона в электронной форме", - рассказала начальник отдела поддержки продаж компании Oberon Екатерина Катлабуга.

У электронных площадок сегодня много инструментов для автоматизированных проверок. В основном это агрегаторы для проверки контрагентов на основе данных из открытых источников. "По итогам такой проверки можно констатировать запрошенные факты, выявить стоп-факторы, проверить наличие действующей электронной подписи. В остальном это очень прикладные несложные, но востребованные решения", - отметил Владимир Лишенков, генеральный директор "РТС-тендер".

В "Росэлторг" рассказали, что с помощью современных ИТ-решений и методов машинного обучения анализируют историю участия в процедурах, прогнозируют возможность отказа от заключения контракта, оценивают вероятность демпинга и попадания в реестр недобросовестных поставщиков. Также проверяют налоговую отчетность, задолженность, судебные дела, жалобы участников рынка и прочие риски. "Как раз на основе этих данных мы и планируем создать основу собственной рейтинговой системы, которая будет применяться для нужд частных закупок", - говорит первый заместитель генерального директора "Росэлторг" Андрей Кашутин.

В 2022 году на Единой информационной системе закупок (ЕИС) планируют запустить рейтинг деловой репутации. Как сообщили в Казначействе России, рейтинг будет рассчитываться на основе алгоритмов ЕИС по анализу данных об исполнении контрактов. "Для подобных задач обычно достаточно владения data science, то есть работы по анализу, обработке и представлению больших объемов данных. Данные ЕИС находятся в структурированном виде, это будет несложно осуществить без каких-то принципиальных системных перегрузок", - отметил Владимир Лишенков.

В ЕИС содержится огромное количество сведений об исполнении или неисполнении контрактов компаниями, в том числе и информация о наличии претензий и выплате неустоек. Возможностей для формирования деловой репутации поставщиков здесь очень много. "В ближайшее время, судя по информации от Казначейства в СМИ, будет автоматически проверяться наличие у поставщика опыта выполнения контрактов на сумму, сопоставимую с суммой контракта текущей закупки", - дополняет Константин Замков, руководитель направления в Sharesoft.

Эксперты видят перспективным применение технологий искусственного интеллекта в дальнейшей цифровизации госзакупок.

Есть глобальные тренды в сфере закупок, которые включают и искусственный интеллект. Но "вычисление" неблагонадежных поставщиков с помощью ИИ - это скорее завтрашний день, считают эксперты. Пока такие технологии только разрабатываются, отметила Екатерина Катлабуга.

Кроме внедрения самого инструмента, необходим механизм межотраслевого взаимодействия разных регуляторов и органов власти, от которых можно получать информацию о благонадежности того или иного контрагента. Сейчас у каждого органа уже собрана информация по юридическим лицам, но у каждого по его сфере ответственности. Полного обмена информацией между органами власти, который бы позволил создать "цифрового двойника" любой компании, пока нет, но речь о создании такой технологии уже ведется. После ее внедрения искусственный интеллект будет определять поставщика на основе информации о нем, собранной и проанализированной на разных платформах, и потребностей заказчиков.

"ИИ способен решить практически любую задачу подобного рода, если предоставить должную исходную информацию для анализа. Все зависит от того, какие критерии будут использоваться. Если количественные, то справится любой алгоритм. Если качественные и нужно будет вести какую-то обработку в автоматическом режиме, то да, нужен ИИ. Также это будет зависеть от того, насколько критерии формализованы", - добавляет Виктор Смирнов, руководитель направления "Цифровые процессы" ИТ-компании КРОК.

Будущее цифровизации закупок за автоматизацией и экономией времени закупочных специалистов. "По действиям регулятора мы видим, что госзакупки уходят в полную цифровизацию, на эту практику ориентируется весь рынок", - говорит глава РТС-тендер. Комплексные решения по цифровизации всего закупочного цикла всех видов закупок, не только государственных, будут пользоваться высоким спросом.

Автор(ы): Текст: Анастасия Павлова / Российская газета - Спецвыпуск № 61(8412)