Высшая школа экономики (ВШЭ) представила модель машинного обучения, способную распознавать картели на государственных торгах с точностью свыше 90%. Эта разработка призвана улучшить эффективность антимонопольного контроля и снизить финансовые потери государства, вызванные неконкурентным поведением некоторых компаний. Однако для успешного внедрения таких автоматизированных решений требуется усовершенствование правовой базы и правоприменительных практик Федеральной антимонопольной службы (ФАС), чтобы избежать необоснованных наказаний добросовестных поставщиков.

Исследование под названием «Идентификация картелей на электронных аукционах госзакупок» демонстрирует возможности использования искусственного интеллекта для обнаружения признаков сговора на торгах. Сегодня антимонопольная система сталкивается с серьезными вызовами, учитывая масштабы рынка государственного заказа: в 2023 году было заключено около 2,4 миллиона контрактов на сумму 10,6 триллиона рублей.

Аспирант ВШЭ Константин Ефимов разработал модель, которая способна с точностью до 91% определять наличие признаков сговора среди участников торгов. Обучение модели проводилось на основе данных 89 тыс. аукционов госкомпаний за период с 2016 по 2020 годы, а также информации о более чем 1,1 тыс. делах ФАС, связанных с картелями.

Модель анализирует такие параметры, как динамика изменения ценовых предложений, временные интервалы между ставками и уровень снижения стоимости контракта. Результаты показали, что наиболее важные сигналы о сговоре поступают уже на стадии первых ставок. Это особенно важно, поскольку традиционное падение начальной цены контракта часто воспринимается как проявление конкуренции, тогда как на деле оно может оказаться частью тактики «тарана», когда участники искусственно снижают цену, лишая конкурентов экономической выгоды. Такая стратегия была подтверждена расследованиями ФАС.

Несмотря на высокую точность модели, существуют потенциальные риски, связанные с тем, что участники торгов могут адаптироваться и пытаться обойти алгоритмы, имитируя честное поведение. Автор исследования считает, что добавление новых параметров, таких как время подачи ставок, поможет решить эту проблему.

Текст: создан с помощью ИИ (GigaChat)

Источник: «КоммерсантЪ»

Изображение: Freepik

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!