По метаданным. Как работает информационная система «Антикартель»

Учёные из Президентской академии объяснили, как работает ГИС «Антикартель», выявляющая мошенничество на торгах. И сделали предложения по улучшению её деятельности.

Средство от сговора

Двадцать лет назад в России начали создавать государственные информационные системы (ГИС). Некоторые ГИС известны буквально всем, — например, Единый портал государственных и муниципальных услуг. О других знают по большей части профессионалы. К последним относится заработавшая в 2025 году ГИС «Антикартель». Она была создана Федеральной антимонопольной службой для автоматизированного выявления сговоров на государственных и коммерческих торгах.

Анализу первого года службы ГИС посвящена работа сотрудников Президентской академии Натальи Павловой, Лидии Плехановой и Кирилла Дозмарова «Необходима регулярная оценка фактического воздействия ГИС „Антикартель“ с мониторингом рисков ошибок правоприменения».

В первой части работы авторы объясняют, как работает ГИС: она анализирует количество и структуру участников торгов, а тревогу поднимает, если:

• заявки подаются с одного IP-адреса или MAC-адреса;
• в заявках от различных компаний имеются текстовые совпадения;
• участники синхронно отказываются от снижения цен;
• в торгах участвуют аффилированные компании;
• договоры заключают с проигравшими участниками торгов и т. д.

Иными словами, ГИС анализирует метаданные участников торгов, и в этой части Россия опережает мировую практику. «Однако, — отмечено в работе, — сильная сторона системы одновременно является источником системных рисков. Технологическая сложность и закрытость алгоритмов создают асимметрию информации между регулятором и бизнесом, а также порождают правовую неопределенность». 

Что в «чёрном ящике»?

Какие же риски усматривают в работе «Антикартеля» сотрудники Президентской академии?

* Риск «чёрного ящика» — имеется в виду кибернетическое устройство, про которое известна информация, введённая в него на входе, и вывод, полученный на выходе. А логика принятия решения неизвестна. В нашем случае это может привести к тому, что, если компаниям неизвестны критерии определения некорректного поведения участников торгов, они не смогут обжаловать решения регулятора.

* Риск ложных срабатываний. Алгоритмы системы, основанные на формальных признаках, могут интерпретировать добросовестные действия как признаки сговора. Например, схожая документация может возникать при использовании типовых форм, определенная динамика цен — в случае следования рыночным индикаторам и т. д. 

Масштабирование системы на все госзакупки в случае наличия ложных срабатываний приведет к массовому тиражированию таких ошибок. Это чревато применением санкций в отношении добросовестных компаний, ростом издержек бизнеса и подрывом доверия к регулятору. 

* По идее, выводы из анализа метаданных по торгам не являются доказательствами картельного сговора. Они могут быть лишь поводом для инициирования расследований. Однако на практике зачастую получается так, что бизнесу приходится доказывать свою порядочность, а не регулятору — злой умысел. А как же презумпция невиновности?

* Недоучет специфики закупочных процедур. Выборочный анализ решений ФАС показывает, что регулятор не всегда различает специфику однокритериальных и многокритериальных форм закупок. В первом случае при определении победителя используется только один параметр, чаще всего — минимальная цена. Во втором — оценка предложений происходит по нескольким параметрам, каждому из которых присваивается своя значимость в баллах. Побеждает участник, набравший наибольшую общую сумму.

Однако на практике меньшее снижение цены в таких процедурах зачастую рассматривается регулятором как «подозрительное». 

* Крен в сторону выявления сговора на торгах. Статистика ФАС показывает: более 90% возбужденных дел о картелях пришлись на сговоры, а не на классические картели. Для понимания: если картель захватывает рынок целиком, то сговор на торгах ограничивается конкретной закупочной процедурой или тендером. Понятно, что бороться с картелями куда сложнее, чем со сговорами. 

Авторы не исключают, что в данном случае вполне вероятен «эффект уличного фонаря» — регулятор ищет там, где светло, а не там, где проблема может быть экономически более значимой. 

На практике это может привести к сокращению расследований классических картелей на товарных рынках. А для участников торгов повышение регуляторной нагрузки может стать фактором причиной ухода из системы госзаказа в другие сегменты сбыта, что в долгосрочной перспективе снизит конкуренцию на торгах.

Как поправить ГИС?

Может сложиться впечатление, что российский «Антикартель» делали какие-то особо косорукие специалисты. Сразу скажем: это не так. Подобные информационные системы страдали примерно одинаковыми «детскими болезнями» во всём мире. Корейская BRIAS в первые 10 лет работы демонстрировала крайне низкие показатели. Причины были поэтапно устранены лишь после того, как выявились системные дефекты: ошибки при передаче данных между ведомствами, «слепые зоны» мониторинга, низкая точность. Британский проект Screening for Cartels и вовсе был закрыт из-за отсутствия необходимой централизации. 

Нет сомнений, что со временем «Антикартель» заработает как надо. Чтобы это случилось раньше, авторы работы предлагают несколько конкретных решений:

• Необходимо четкое нормативное закрепление принципа, в соответствии с которым результаты работы ГИС «Антикартель» являются только поводом для проверки, а не доказательством вины. Все значения индикаторов системы должны рассматриваться как косвенные улики, требующие подтверждения в рамках полноценного расследования.
• Повышение прозрачности и подотчетности работы информационной системы. Целесообразно частичное раскрытие (хотя бы для судов и экспертного сообщества) общих принципов и параметров работы алгоритмов, обеспечивающее возможность содержательной проверки и обжалования решений.
• Требуется тонкая настройка алгоритмов ГИС с учетом специфики разных типов закупочных процедур (аукционы, конкурсы, запросы предложений), чтобы избежать некорректной оценки поведения участников в многокритериальных закупках.
• Внедрение системы управления рисками и проведения фактической оценки воздействия. Это позволит на реальных данных отслеживать фактические экономические последствия работы системы, выявлять системные сбои и своевременно вносить корректировки.
• Необходимо противодействовать маргинализации расследований классических картелей на товарных рынках, выделяя адекватные ресурсы на эти расследования.