Высшая школа экономики (ВШЭ) представила ИИ-модель, способную выявлять картели в госзакупках. Она показала эффективность на уровне 90%, сообщает Коммерсант.
Действующая система антимонопольного контроля испытывает трудности из-за огромных масштабов рынка госзаказа. В 2023 году было заключено 2,4 миллиона контрактов на сумму 10,6 трлн рублей.
Аспирант ВШЭ Константин Ефимов создал нейросеть, которая с точностью до 91% может предсказать признаки сговора на торгах. Для обучения модели использовались данные о 89 000 аукционах государственных компаний с 2016 по 2020 год, а также более 1 100 решений Федеральной антимонопольной службы (ФАС) по картельным делам.
Модель можно применить сразу после завершения аукциона, и она в первую очередь опирается на поведение участников в процессе первых ставок.
Интеграция автоматизированного анализа закупок могла бы упростить выявление нарушений. Однако участники торгов могут попытаться адаптировать свои стратегии, чтобы обмануть алгоритм, но решение этой проблемы состоит в добавлении дополнительных параметров, отметил автор работы.
СМИ подчеркнули риски для добросовестных игроков, которые могут возникнуть при автоматическом выявлении картелей. Алгоритм зависит от качества данных, использующихся в процессе обучения.
ФАС поддержала внедрение таких технологий.
“Внедрение таких инструментов направлено на выявление рисковых сценариев, которые могут указывать на наличие признаков антиконкурентных соглашений. Это не означает автоматического принятия решений о нарушениях”, — отметили в ведомстве.
Регулятор подчеркнул, что решения о нарушениях антимонопольного законодательства принимаются на основе комплексного анализа всех фактов и доказательств.
Напомним, в сентябре Россию заподозрили в использовании ИИ для вмешательства в выборы США.
Cryptol — новости о криптовалютах, информационных технологиях и децентрализованных решениях. Оставайтесь в курсе актуальных событий в мире цифровых технологий.