Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Цифровые инновации совершенствования контрактной системы закупок. Монография
.pdf
2.5. Роль цифровизации контрактной системы в локализации проблемных зон…
обеспечена прозрачность и достоверность информации;
–
информация защищена от фальсификации;
–
операционные расходы минимизированы;
–
процессы проверки и выбора заявки-победителя автоматизи-
–
рованы;
обеспечена прозрачность процессов выполнения условий тен-
–
дера;
автоматизирован процесс заключения договоров;
–
затраты на документооборот снижены до 40%
–
95
.
Далее необходимо проанализировать внедрение технологии
Big Data, которая определяется по-разному, но традиционно – как
набор данных такого уровня сложности, при котором используемый инструментарий недостаточен для их структурирования. Эта
сложность обычно связана с объемом данных, их разнообразием,
достоверностью, скоростью, жизнеспособностью, т. е. релевантностью и осуществимостью использования, а также с ценностью,
которую могут принести данные, основанные на информации, которую можно получить из них. Аналитика данных относится к
процессу анализа данных для описания произошедших событий.
Он использует ряд статистических методов для того, чтобы «агрегировать данные, чтобы сообщить о результате, искать закономерность и находить взаимосвязи между переменными». Такие методы также могут быть построены и экстраполированы, чтобы делать
прогнозы о будущем. Системы бизнес-аналитики – это подкатегория больших данных и аналитики данных96, которая применяется в сфере публичных закупок для анализа и оценки данных при
принятии управленческих решений; выявления коррупции; обеспечения прозрачности визуализации данных.
Искусственный интеллект (ИИ) определяется как способность
системы адекватно интерпретировать данные, учиться и применять знания для достижения определенных целей посредством
95
Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «системы распределенного реестра» / Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https:digital.gov.
ru/ru/documents/6670/ (дата обращения: 21.04.2024).
96
Singaporean Defence, Science and Technology Agency, Business Intelligence in
government Procurement. [Electronic resource]. URL: https:www.dsta.gov.sg/docs/
default-source/dsta-about/ (accessed: 07.04.2024).
81
Глава 2. Инновационные технологии в национальной системе закупок…
гибкой адаптации. Машинное обучение — это способ достижения искусственного интеллекта, основанный на «способности
учиться, не будучи явно запрограммированным», путем «обучения алгоритмам, чтобы в дальнейшем он мог обучаться самостоятельно» и «подачи огромных объемов данных в алгоритм и
предоставления алгоритму возможности корректировать себя и
совершенствоваться»97. Таким образом, машинное обучение ИИ
можно рассматривать как набор моделей и инструментов, обеспечивающих основные возможности ИИ, которые могут использоваться для поддержки решений о закупках, принимаемых сотрудниками по закупкам.
Искусственный интеллект также может быть использован для
выявления коррупционного поведения участников закупок. Коррупция является дорогостоящей проблемой для правительств во
всем мире, и, по оценкам, ежегодные расходы только на взяточничество во всем мире составляют от 1,5 до 2 трлн долл. Если учитывать масштаб проблемы, то очевидно, что как администрации, так
и граждане, используя преимущества новой политики открытых
данных, изучают потенциал искусственного интеллекта в этом отношении. Ценность инструментов ИИ заключается в том, чтобы
выявлять схемы, слишком сложные для того, чтобы люди могли видеть их без механической помощи, и обрабатывать большие
объемы данных, чтобы люди могли сосредоточиться на деталях.
Подготовка контрактов и управление ими трактуются как область публичных закупок, в которой есть возможности для улучшения. ИИ рассматривается как одна из технологий, которая может обеспечить это улучшение. ИИ целесообразно использовать
в этой области, например, для обеспечения того, чтобы «организации поддерживали согласованность условий их использования
во всех своих контрактах»98 и для ускорения выполнения ручных
97
The Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep
Learning. – 2021. [Electronic resource]. URL: https:medium.com/iotforall/thedifference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning3aa67bff5991 (accessed: 07.04.2024).
98
AI Business article, 2021. [Electronic resource]. URL: https:aibusiness.com/
procurement-powered-ai-opportunities-risks-challenges/ (accessed: 07.04.2024).
82
2.5. Роль цифровизации контрактной системы в локализации проблемных зон…
задач от «определения требований до создания и утверждения
важнейших контрактов и их последующего продления»99.
С развитием технологий искусственного интеллекта появля-
ется ожидание, что они смогут взять на себя функцию составления контрактов у юристов. При нынешнем состоянии технологий инструменты искусственного интеллекта способны создавать
контракты стандартной формы до тех пор, пока существует прецедент, предоставленный генератору контрактов, и создавать простые, не сложные контракты.
Технологии роботизированной автоматизации процессов
(РАП) – это программы, выполняющие рутинные операции, базирующиеся на алгоритмах. В сфере публичных закупок их целесообразно внедрять для сбора и проверки информации об участ ников
торгов, а также для автоматизированной обработки сче товфактур.
Таким образом, рассмотренные направления совершенствова-
ния и интеллектуализации контрактной системы закупок представляют собой наиболее перспективные технологии, которые
могут кардинально изменить всю структуру сферы публичных закупок, повысить транспарентность, оказать положительные экономические эффекты, повысить безопасность размещаемой информации.
99
Harvard Business Review article, 2021. [Electronic resource]. URL: https:hbr.
org/2021/02/how-ai-is-changing-contracts (accessed: 07.04.2024).
Для выработки рекомендаций по внедрению цифровых инноваций в российскую систему закупок воспользуемся результатами,
полученными в ходе проведенного исследования:
Опираясь на опыт стран с наиболее эффективными заку-1.
почными системами, выявленными в результате кластерного анализа, предложим проекты применимых к российским
реалиям цифровых инноваций и оценим временные и стоимостные возможности их внедрения.
Предложим пути внедрения цифровых технологий и иннова-2.
ций, которые были отмечены респондентами в ходе анкетирования как наиболее востребованные.
Стимулирование инноваций с помощью системы закупок осуществляется двумя путями, наиболее традиционный из которых
подразумевает внедрение инновационных критериев и квот на закупаемую продукцию
новационных технологий в закупочную систему, создание внутреннего спроса на отечественные инновационные технологии и
программные решения
вают позитивное влияние на процесс импортозамещения
100
. Другой путь – инициация внедрения ин-
101
. Более того, оба обозначенных пути оказы-
102
. В целях
100
Шувалов С. С. Механизмы стимулирования инноваций в системах публичных
закупок Европейского союза, США и Китая // Инновации. 2018. № 8. С. 84–88.
101
Белокрылова О. С., Кишковская А. О. Цифровая трансформация системы
публичных закупок как драйвер инновационного развития // Приоритетные направления развития экономики страны в условиях глобализации. Материалы всероссийской конференции. Новороссийск, 2021. С. 164.
102
Гуцелюк Е.Ф. Государственные закупки как один из институтов формирова-
ния новой промышленной политики // Journal of Economic Regulation. 2017. № 4.
С.106–113.
84
3.1. Разработка рекомендаций по внедрению цифровых инноваций в контрактную систему
определения дальнейшей траектории совершенствования закупочной системы в цифровом контексте были проанализированы кейсы
зарубежных стран
103
. Так, Европейской комиссией аккумулирована база данных, содержащая информацию о 106 технологических
решениях, разработанных и тестируемых органами власти различных стран, и направленных на автоматизацию и оптимизацию закупочного процесса
104
. В качестве стран, проекты которых в области
цифровых инноваций в сфере закупок могут быть взяты за основу
для запуска аналогов в России, на наш взгляд, по результатам проведенного выше кластерного анализа (параграф 2.2) целесообразно
взять Беларусь, вошедшую в кластер № 4 «Страны с высоким уровнем цифровизации», США, вошедшие в кластер № 8, и Бельгию,
вошедшую в кластер № 7 «Европейские страны с высокими доходами». Отметим, что инновационные проекты, отобранные нами
как перспективные для внедрения в контрактную систему, были
реализованы на разных уровнях управления: белорусский – на национальном, бельгийский – на региональном, американский – на
местном. Таким образом, выбранные проекты будут направлены на
цифровизацию закупок на разных уровнях.
Как отмечают Белокрылов К. А. и Корытцев М. А. в своем исследовании, основные положения Закона № 44-ФЗ, регулирующего в России контрактную систему закупок в настоящее время,
были заимствованы из американской практики функционирования института государственных закупок
105
. В связи с этим проанализируем цифровые технологии, применяемые в рамках американской системы закупок. В департаментах и агентствах закупок
некоторых городов США выявлен успешный опыт внедрения чатботов, основанных на технологиях искусственного интеллекта и
103
Белокрылова О. С., Кишковская А. О. Цифровая трансформация системы
публичных закупок как драйвер инновационного развития // Приоритетные направления развития экономики страны в условиях глобализации. Материалы всероссийской конференции. Новороссийск, 2021. С. 163.
104
Emerging technologies in public procurement. European Commission [Electronic resource]. URL: https://ec.europa.eu/growth/single-market/public-procurement/
digital/emerging-technologies_en (accessed: 01.05.2024).
105
Белокрылов К. А., Корытцев М. А. Проблемы трансплантации и модификации экономических институтов в сфере государственных закупок современной
России // Вопросы регулирования экономики. 2014. Т. 5. № 2. С. 40.
85
Глава 3. Перспективы цифровизации контрактной системы закупок
86
машинного обучения. Так, в закупочных агентствах города СанФранциско для консультирования сотрудников по вопросам закупок IT-технологий и продукции используется цифровой помощник PAIGE. Данный чат-бот способен распознавать человеческую
речь и отвечать на 1000 наиболее часто задаваемых вопросов по
данной тематике. В департаменте закупок города Эль-Пасо также
был разработан чат-бот, но уже для обработки вопросов поставщиков. Внедрение данных технологий позволяет обеспечить оперативное консультирование субъектов закупочного процесса, при
этом использование специально настроенных роботов освобождает сотрудников регулирующих закупочную деятельность органов
от данной рутинной функции, оставляя в их функционале только
консультирование по нестандартным ситуациям
106
.
Оценим возможности и перспективы внедрения аналогичного решения в российскую систему закупок. В первую очередь отметим,
что респонденты, проходившие анкетирование (анкета представлена в приложении В), отметили потребность в цифровом помощнике, осуществляющем консультирование по часто возникающим вопросам, причем эту необходимость отметили как поставщики, так
и заказчики. Также о необходимости внедрения данной инновации
свидетельствуют результаты опроса Портала государственного и
муниципального финансового аудита, направленного на оценку эффективности функционирования Единой информационной системы в сфере закупок. Так, на вопрос «Оцените качество поддержки
пользователей единой информационной системы в сфере закупок
(ЕИС)» абсолютное большинство опрашиваемых (70,1%) отвечают,
что испытывают трудности при обращении в службу поддержки в
связи с недостаточной компетентностью ее персонала, 14,7% ответили, что служба поддержки оказывает квалифицированную помощь, однако требуются значительные временные затраты пользователя, и только 3,4% полностью удовлетворены качеством работы
технической поддержки ЕИС
107
.
106
Белокрылова О. С., Кишковская А. О. Цифровая трансформация системы
публичных закупок как драйвер инновационного развития // Приоритетные направления развития экономики страны в условиях глобализации. Материалы всероссийской конференции. Новороссийск, 2021. С. 164.
107
Портал государственного и муниципального финансового аудита
ресурс].
URL: https://portal.audit.gov.ru/#/main-page (дата обращения: 01.05.2024).
[Электрон ный
3.1. Разработка рекомендаций по внедрению цифровых инноваций в контрактную систему
87
При визуальном анализе вариантов получения ответа на воз-
никший вопрос для пользователя ЕИС было выявлено 3 способа:
через горячую линию, электронную почту, а также с помощью
направления запроса на самом портале ЕИС. Причем первые два
способа являются общедоступными, а последний доступен только авторизованным пользователям. Таким образом, выявлена потребность в создании цифрового помощника на основе чат-бота,
интегрированного в платформу ЕИС.
Целью внедрения данной цифровой инновации в систему заку-
пок является повышение эффективности качества консультирования субъектов закупочной деятельности по вопросам работы в
ЕИС.
Достижение поставленной цели проекта возможно при выпол-
нении следующих задач:
написание исходного кода чат-бота и его интеграция в плат-
–
форму ЕИС;
формирование и пополнение базы знаний чат-бота, включа-
–
ющей типичные вопросы и стандартные ответы;
внедрение функции распознавания и обработки естественно-
–
го языка;
оптимизация работы сотрудников кол-центра до ответов на
–
экстраординарные вопросы, на которые не может ответить
чат-бот;
обеспечение своевременных и персонализированных ответов
–
на вопросы пользователей ЕИС.
Для интеграции чат-бота в цифровую платформу ЕИС необходи-
мо будет написать исходный код на языке программирования, например на JavaScript, который позволяет добавлять интерактивные элементы на веб-страницы. Также потребуется создать базу
данных, в которой будут храниться и обновляться вопросы, на которые сможет ответить чат-бот, а также ответы, которые чат-бот
будет представлять пользователям. Еще одним элементом данного
технологического решения будет аналитическая платформа, которая позволит оценивать эффективность работы чат-бота и вносить
при необходимости корректировки и изменения.
В целях создания дружественного интерфейса чат-бота целесоо-
бразно создать цифрового двойника, состоящего из аватара и поля
ввода и представления информации. Так, в американском проекте
Глава 3. Перспективы цифровизации контрактной системы закупок
88
аватар был визуализирован в виде женщины, жесты и движения губ
которой были синхронизированы с передаваемыми сообщениями.
Алгоритм работы чат-бота представлен в приложении Г.
Для внедрения данного проекта необходимо привлечь человеческие ресурсы. Объем необходимых человеческих ресурсов зависит от масштабности реализуемого проекта. Так, американский
проект, который был взят за основу, был реализован на местном
уровне в масштабах городского департамента по закупкам, портал
которого насчитывает 4 000 пользователей, а показатель посещаемости портала около 43 000 раз в год
108
. Предлагаемый в настоящей работе проект относится к национальному уровню, поскольку
Единой информационной системой в сфере закупок обязаны пользоваться поставщики и заказчики всех уровней. За 2020 г. были
заявлены следующие показатели посещаемости портала:
В Едином реестре субъектов контрактной системы представ-
–
лена информация о 483000 участниках закупок, количество
заказчиков составило 141 тыс.
109
, т. е. общее число пользователей портала составляет как минимум 624 тыс.
Согласно данным о трафике ЕИС, за 2020 г. суммарное ко-
–
личество посещений главной страницы портала составило
136 382 909 раз, за 2021 г. – 150 468 705 раз
110
.
Следовательно, масштабность рассматриваемого проекта в разы
превышает оригинальный американский проект, что обусловливает необходимость привлечения дополнительных человеческих
ресурсов. Так, для реализации данного проекта потребуется привлечь 10 сотрудников проектной IT-команды (1 руководитель проекта; 4 эксперта по аналитике, 2 разработчика (фронтенд и бэкенд), 1 веб-дизайнер, 2 системных администратора).
108
Emerging technologies in public procurement. European Commission [Electronic resource]. URL: https://ec.europa.eu/growth/single-market/public-procurement/
digital/emerging-technologies_en (accessed: 01.05.2024).
109
Сводный аналитический отчёт по результатам осуществления мониторинга
закупок, товаров, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд
в соответствии с Федеральным законом от 05.04.2013 № 44-ФЗ «О контрактной
системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и
муниципальных нужд» по итогам 2020 года. [Электрон ный ресурс]. URL: https://
minfin.gov.ru/ru/perfomance/contracts/purchases/ (дата обращения: 01.05.2024).
110
Главный портал закупок [Электрон ный ресурс]. URL: https://zakupki.gov.
ru/epz/main/public/home.html (дата обращения: 01.03.2024).
3.1. Разработка рекомендаций по внедрению цифровых инноваций в контрактную систему
89
Годовая стоимость проекта складывается из первоначальных
инвестиций в оборудование и постоянных затрат. Первоначальные инвестиции используются для приобретения оборудования,
необходимого для осуществления работы проектной команды
(табл. 19).
Таблица 19
Первоначальные инвестиции в оборудование
№ Наименование товара Ед. изм. Кол-во Цена за ед.
1. Сервер и серверное оборудование
2. Автоматизированное
рабочее место
шт. 1 500 000,00 500 000,00
шт. 10 150 000,00 1 500 000,00
(руб.)
ИТОГО 2 000 000,00
Сумма (руб.)
Постоянные затраты на осуществление проекта включают опла-
ту труда членов проектной команды и аренду офиса (табл. 20).
Таблица 20
Ежемесячные постоянные расходы на осуществление проекта
№ Наименование расхода Ед.
1. Оплата труда руководителя
проекта
2. Оплата труда аналитика
данных
3. Оплата труда разработчика чел. 2 155 000,00 310 000,00
4. Оплата труда веб-дизайнера чел. 1 83 000,00 83 000,00
5. Оплата труда системного ад-
министратора
6. Аренда офисного помеще-
ния
изм.
чел. 1 119 000,00 119 000,00
чел. 4 91 000,00 364 000,00
чел. 2 67 000,00 134 000,00
шт. 1 120 000,00 120 000,00
Кол-воЦена за ед.
(руб.)
ИТОГО 1 130 000,00
111
Сумма (руб.)
111
Разработано на основе: Обзоры и статистика зарплат [Электрон ный ресурс].
URL: https://zarplan.com/ (дата обращения: 02.05.2024).
Глава 3. Перспективы цифровизации контрактной системы закупок
90
Таким образом, в первый год запуска проекта суммарные затраты на его осуществление в среднем составят 15 560 000,00 руб.
Далее ежемесячный расход на функционирование проекта составит 1 130 000,00.
Для оценки целесообразности внедрения данного проекта проанализируем текущие расходы на ведение и обслуживание в части поддержки пользователей Единой информационной системы в
сфере закупок. Так, закупка на данный вид услуг была размещена
заказчиком ФКУ «Центр по обеспечению деятельности Казначейства России» в ЕИС 07.04.2022 г. Начальная максимальная цена
контракта составила 379 488 948,66 руб. Согласно протоколу рассмотрения заявок, размещенного в ЕИС 12.05.2022 г., контракт
был заключен по цене НМцК. В результате анализа документов
закупки было выявлено, что стоимость месячного обслуживания
пользователей ЕИС в сфере закупок составит 19,4 млн. руб.
112
Внедрение чат-бота позволит в значительной степени сократить данные расходы, так как обработка большинства (около 75%) вопросов будет осуществляться с помощью предложенного алгоритма, а
не сотрудниками технической поддержки.
Анализируя вероятные риски запуска данного проекта, отметим, что серьезных рисков, связанных с проектом, не выявлено. Существует риск того, что чат-бот не будет функционировать
оптимально, если не будет регулярно обновляться новыми вопросами и ответами на основе аналитического отчета.
Таким образом, данный проект в случае его внедрения в рамках закупочной системы позволит сократить расходы на обслуживание пользователей ЕИС, повысит качество и скорость обслуживания заказчиков и поставщиков, что крайне важно в условии
жесткости сроков в рамках закупочного процесса.
Оригинальный проект, нацеленный на сбор и аналитику данных о ценах закупок, был реализован в Бельгии. Платформа
MEDIAAN позволяет осуществлять быстрый поиск баз данных
по закупочным ценам ранее заключенных контрактов, включает
112
Сведения закупки № 0895100000122000113. [Электрон ный ресурс]. URL:
https://zakupki.gov.ru/epz/order/notice/ok20/view/common-info.html?regNumber
=0895100000122000113 (дата обращения: 12.05.2024).
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]