Перспективы цифровизации государственных закупок в России и интеграции Искусственного Интеллекта

В настоящее время цифровизация распространилась практически на все сферы общественной жизни. Термин «цифровизация» был впервые применен К. Шваба в Давосе на всемирном экономическом съезде в 2016 г. говоря о том что в мире в скором времени будет 4 революция в сфере промышленности. Данная революция будет основана на возможностях ИИ, нано и биотехнологий, накопительной энергии и робототехникой.

Всемирный банк также посредством опубликования доклада «Цифровые дивиденды» в 2016 г. внес свой вклад в формирование понятия «цифровизация». В данном докладе говорилось о том, что цифровая революция несет человечеству как блага, так и определенные риски, а также дальнейшей цифровой трансформации. На национальном уровне в 2016 г. в Послании Президента РФ указывалось на необходимости развития цифровой экономики и цифровых технологий.

По мнению президента Microsoft в России Т. Боченек цифровая трансформация значительно увеличивает эффективность деятельность как отдельных организаций, так и государств в целом. Цифровая трансформация затронет в ближайшие 5 лет ¼ мировой экономики Понятие цифровой трансформации зависит от контекста его использования и трактуется достаточно широко. Если рассматривать организацию, то здесь цифровая трансформация оказывает влияние на процессы в сфере управленческой и производственной части. В экономической части формирует между сторонами договора новые способы взаимодействия. В обществе, для решения ряда задач способствует появлению новых способов взаимодействия. Стоит отметить, что внутри данных групп понимание цифровой трансформации из-за отраслевой специфики может быть размыто.

Большинство ученых процесс трансформации рассматривают в качестве деятельности по перестраиванию, посредством введения цифровых технологий, устоявшихся экономических и социальных институтов.

Развитие контрактной системы в нашем государстве в настоящее время сопряжено с электронизацией закупок, вследствие перехода в электронную форму всех способов определения поставщика. В качестве факторов осуществления цифровизации закупок относятся наличие трудозатрат на составление документации на бумажном носителе, необходимость присутствия при подаче заявки, наличие коррупционных рисков, связанных с манипуляциями при проведении оценки заявок, а также невозможность осуществление полного контроля за расходованием средств бюджета [7].

Коррупционные преступления в сфере государственных и муниципальных закупок представляют собой специфическую форму противоправного взаимодействия между должностными лицами и участниками закупочного процесса. Основная роль в их реализации принадлежит должностному лицу-заказчику, обладающему управленческими полномочиями, через которого коррупционный умысел влияет на весь процесс закупок, вовлекая при этом других участников.

Многообразие коррупционных схем, большие суммы взяток, значительное количество дел, открываемых в отношении случаев коррупционных действий – все это дискредитирует институты государственной власти и порождает негативную реакцию в обществе. Каждое должностное преступление коррупционной направленности находит свое отражение в общественном правосознании.

При принятии Закона № 44 –ФЗ [1] о контрактной системе обозначилась необходимость создания в сфере закупок нового информационного портала (ЕИС). В качестве преимущества ЕИС можно отметить то, что процесс осуществления закупок стал полностью автоматизирован - от размещения информационного сообщения о предстоящей процедуре до исполнения контракта. Данная система является открытой, в связи с чем посредством поискового запроса можно просматривать результаты закупок. Также посредством ЕИС можно опубликовать информацию в других информационных системах [12].

Инструментами цифровизации сферы закупок в настоящее время являются:

Электронные торговые площадки способствующие проведению аукционов в режиме он-лайн; b2b-маркетплейсы, интернет-магазины и каталоги поставщиков, способствующие осуществлению быстрой закупки товаров, либо услуг, имеющих малую стоимость; система S2P, данная система объединяет в себе весь закупочный процесс; система электронного документооборота; SRM-системы, данные системы повышает эффективность взаиморасчетов, способствуют оптимизации взаимодействия и поиску контрагентов.

Преимуществами проведения закупок в электронной форме является:

уменьшение рисков коррупционного сговора; возможность круглосуточной подачи заявки; наличие по отношению к действиям участников закупок автоматизированного контроля; не сложность и открытость подачи заявки.

Тем не менее несмотря на наличие данных преимуществ имеется также и проблемные вопросы, связанные с цифровизацией закупок в получении и для необходимости в последующем продлении цифровой подписи, необходимости аккредитации участника и отсутствие взаимодействия по передаче документов между ЕИС и электронной торговой площадки.

Основными рисками при цифровизации закупок являются:

финансовый риск, связан с потерей финансовых ресурсов при не заключении контракта; коррупционный риск (возможен сговор между участниками закупок); технический риск (потеря данных либо сбой прогаммы при проведении закупки); Цифровизация в современном мире является одним из ключевых факторов для развития общества и экономики. Цифровизация способствует повышению эффективности деятельности государственных органов [8].

Если рассмотреть статистику, то за 2025 г. в ЕИС опубликовано 11 872 456 процедур, за 1 полугодье 2026 г. опубликовано 1 047 326 процедур.

Заказчиками в 2025 году размещено извещений на сумму 13,6 трлн рублей. За 1 полугодье 2026 года проведено тендеров на сумму 125,2 млрд рублей.

Для полной цифровизации закупок в дальнейшем планируется сформировать взаимодействие между ЕИС c системой «Электронный бюджет» и централизованной бухгалтерией заказчиков и поставщиков. В госзакупках для увеличения уровня профессионализма поставщиков и заказчиков предусмотрено создать для муниципальных и государственных закупок базу данных потенциальных поставщиков, в том числе создать цифровую платформу, которая для привлечения и выявления необходимых исполнителей, сможет определять рейтинг поставщиков.

В сфере государственных закупок цифровизация имеет большие перспективы развития.

В качестве одного из направлений можно отметить формирование специальной информационной системы осуществляющий мониторинг работоспособности ЕИС и координацию деятельности участников на электронных площадках.

Способствовать развитию госзакупок будет также проведение методического сопровождения электронных процедур и обучения специалистов по закупкам – посредством данных действий информационная система будет профессионально и грамотно использоваться участниками.

Также, эффективному осуществлению закупок и эффективному расходованию средств бюджета будет способствовать увеличения степени ответственности операторов электронных площадок в части осуществления их устойчивой работы.

Если говорить о результатах цифровизации сферы закупок, то в настоящее время они являются неоднозначными. Так с одной стороны законодательство о контрактной системе находится в постоянном развитии, растет количество контрактов, увеличивается объем экономии бюджетных средств, растет доля договоров, заключенных с субъектами МСП, но с другой, можно отметить все еще наличие проблемы связанной с ограничением конкуренции и увеличением количества сговоров. В связи с чем для обеспечения прозрачной конкуренции необходимо продолжение развития функционалов электронных площадок и проведение совершенствования законодательства в сторону развития данного функционала [10].

Ввиду наличия множества проводимых процедур, без автоматизации невозможно производить анализ системы закупок. Низкий уровень межведомственной интеграции, ошибки в установлении НИЦК и сговоры приводят к неэффективным расходам, в связи с чем внедрение в сферу закупок технологий ИИ рассматривается исследователями в качестве средства для существенного прогресса в развитии сферы закупок [6].

Технологии ИИ в отличии человеческого не приспособлены мыслить расширено, а лишь фокусируются на решение конкретной поставленной задачи и не способны в умственной деятельности самостоятельно переключатся между профилями. ИИ дает возможность проектировать алгоритмы решений, распознавать и переводить текст и т. д. Эффективное регулирование отношений в сфере государственных закупок без разрешения вопросов в части соотношения прав и обязанностей невозможно. Если говорить о применении технологий ИИ, то в контексте данных вопросов они обусловлены проблемами субъектности ИИ. А именно является ли ИИ субъектом правоотношений либо же рассматривать его в качестве инструмента применяемые другими субъектами. Стоит отметить, что в настоящее время ни в юридической доктрине, ни в нормативных актах не существует четкого термина «искусственный интеллект». Если обращаться к исследовательской литературе, то там указывается на автономность проведения алгоритмов, возможности обработки большого количества информации, способности к самообучению и цифровой среде. К примеру, под ИИ понимают цифровую систему имеющие возможность автоматически обрабатывать большие объемы информации и имеющей ментальные свойства идентичные человеческому сознанию.

К категории «большие объемы информации» относят данные большого объема, которые могут быть как структурированными, так и неструктурированными, которые применяют для сбора статистики, прогнозов, анализа и утверждения решения и обрабатывают посредством специальных автоматизированных инструментов. Впервые термин «большие данные» появился в 2008 г. в журнале Nature,в котором редактором журнала К.Линчем указывалось на значительном повышении объемов информации в мире. Данный исследователь под большими данными подразумевал информацию потоком свыше 150 Гб за сутки, те не менее по настоящее время не имеется единого критерия данного объема.

По отношению к сфере закупок большая часть технологий ИИ основывается на алгоритмах машинного обучения. По мнению Казанцева Д.А. данные алгоритмы распознают неочевидные и сложные для восприятия человека закономерности исследуя большие объемы информации [4].

Под машинным обучением следует понимать совокупность инструментов и методологических подходов посредством которых компьютеры способны определять в своей памяти информацию ранее не планирующиеся к применению. Обучение осуществляется посредством выполнения однообразных задач.

По отношению к сфере государственных закупок технологии машинного обучения дают возможность:

проводить классификацию закупок и исходя из ОКПД либо Каталога товаров работ и услуг относить их автоматически к правильным кодам; самостоятельно устанавливать неочевидные признаки нарушений (к примеру участие аффилированных лиц); исходя из анализа участников закупок (к примеру, их финансового состояния) осуществлять прогноз рисков за неисполнение контрактов. Так как большая часть информации о закупках (к примеру, тексты заданий, контрактов и др.) имеет неструктурированный вид, стоит отметить возможности применения технологии ИИ в части обработки естественного языка и генеративной нейросети дающие возможность:

сформировывать проекты документов (к примеру, протоколы рассмотрения заявок); осуществлять поиск тендеров не по ключевым словам, а по смыслу; осуществлять процедуру проверки закупочной документации на факт дублирования, противоречия информации, соответствия законодательным требованиям и т.д.; формировать ответы на вопросы по законодательству о закупках, для чат – ботов.

технологией ИИ, применяемой в сфере закупок является прогнозная аналитика позволяющая:

автоматически устанавливать элементы коррупционных схем; прогнозировать спросы на товары, работы либо услуги; прогнозировать вероятность победы поставщика в аукционе; формировать разумные сроки закупок [3].

В качестве примера внедрения технологий ИИ в сферу закупок является ГИС «Антикартель» применяемый ФАС для автоматического мониторинга закупок с августа 2025 г. Данная система устанавливает признаки сговоров исходя из снижения цены, мониторинга IP-адресов и т.д. данная система для последующих антимонопольных расследований автоматически формирует доказательственную базу [11].

В сфере государственных закупок одним из самых коррупциогенных факторов является завышение НМЦК. В целях предотвращения данного проблемного вопроса на портале исполнения контрактов внедряется новая функция по проверке расчёта НМЦК исходя из сопоставления рыночных цен. Система в автоматическом режиме проводит анализ представленных коммерческих предложений исходя из рыночных цен и устанавливает факты завышения. То есть сама система проводит сопоставление цен из открытых источников, сайтов магазинов и ЕИС. Данная функция способствует обеспечению прозрачности процесса проведения закупок, определяет завышенные цены и риск переплат [5].

Технологии ИИ кроме надзорных функций, также внедряют и в процессы для упрощения работы субъектов закупок. Так вводятся ИИ- помощники позволяющие как отвечать на заданные вопросы по применению законодательства так и осуществлять проверку документации на ошибки и несоответствия [2].

Развитие информационных технологий, безусловно положительно сказывается как на развитие сферы государственных закупок, но вместе с тем имеются и проблемные вопросы, для разрешения которых правовая система не всегда готова.

В настоящее время законодательство существенно отстает от развития технологий, что создает ряд этических и правовых проблем. Одним из вопросов является распределение ответственности за решения ИИ. Так в случае наличия ошибки ИИ (к примеру, по обвинению в сговоре) возникает вопрос о том, кто несет ответственность должностное лицо не проверившее решение, заказчик либо разработчик. Полагается необходимым осуществление детального регулирования внедрения в управленческие отношения ИИ.

При исследовании современной юридической науки можно говорить, что цифровое право в ней расценивается неоднозначно. С точки зрения действующей правовой системы возможно отметить несколько толкований ее сущности: в качестве комплексного правового института, регулирующего цифровые отношения, возникающие как информационной среде, так и в сферах общественной жизни; в качестве сферы исследования и учебной дисциплины, где бы изучалась правовая природа цифровых технологий и возникающих с данной сфере отношений.

Вполне состоятельно, что в будущем цифровое право будет рассматриваться в качестве основанного на комплексе широкого спектра регуляторов различной природы искусственно формируемый социобиотехнический нормативный механизм ориентированный на развитие, контроль и упорядочивание в цифровой среде отношений. В настоящий момент о цифровом праве допустимо говорить, как о формирующемся межотраслевом институте, где особое значение отделяющие данный вид права от других является цифровые данные и ИТ. В качестве специфики отношений, формирующихся в цифровой среде, можно выделить особенный правовой режим ИТ, специфический субъектный состав и др. В настоящее время ИИ не имеет деликтоспособности, в связи с чем степень распространения технологий ИИ в сфере закупок должна быть пропорциональна риску. В исследовательской литературе предлагается теория введение ответственности за действия ИИ исходя из вины создателя и иных лиц, отвечающих за работу ИИ. Качестве альтернативного решения можно наделить ИИ правосубъектностью юридических лиц, в связи с чем посредством юридической фикции можно будет применить ответственность к ИИ и компенсировать причиненный ущерб.

Применение ИИ в сфере закупок с одной стороны даст возможность минимизировать риск субъективизма заказчика, а данный риск является одним из основополагающих в закупках, а с другой стороны в связи с несовершенством системы ИИ может предоставлять ошибочный результат, что может в последующем стать следствием наличия финансовых потерь.

При отсутствии правил распределения и критериев ответственности, применение технологий ИИ в сфере государственных закупок будет связано с неоправданными рисками. Принятие решений ИИ, где затрагиваются права и интересы граждан и бизнеса, должны быть ограничены либо сопровождаться обязательной перепроверке человеком.

Также необходимо уделить внимание вопросам защиты информации от утечек, так как технологии ИИ при проведении закупок требуют предоставление к персональным данным и сведениям, в том числе, составляющим государственную тайну (к примеру, при закупках с участием оборонных предприятиях). В связи с чем требуется создание механизмов по разграничению доступа и задействование криптографической защиты.

Так независимо от огромного потенциала и эффективности от внедрения технологий ИИ в сферу государственных закупок, данное внедрение также содержит и ряд серьезных проблемных вопросов, которые необходимо нивелировать. Основная проблема состоит в том, что технологии ИИ обрабатываю огромный массив информации, и для более эффективной деятельности ИИ данная информация должна быть достоверная и структурированная. Но если обращаться к ЕИС, то в данной системе информация может быть не полной, содержать ошибки, противоречивой либо устаревшей. Также имеются случаи, когда поставщиками фальсифицируют документы.

В связи с чем даже самые совершенные алгоритмы при обработке имеющейся информации будут предоставлять некачественные результаты [9]. Также значительной проблемой является проблема финансирования. Так осуществление внедрения новых технологий ИИ требуют значительных затрат на приобретение оборудования, разработку и интеграцию, а для большинства заказчиков данные затраты являются непосильными.

Возможно предложить следующие рекомендации по эффективному внедрению технологий ИИ в сферу закупок:

разработать методические рекомендации по внедрению технологий ИИ; на законодательном уровне принять нормативный документ определяющий правовой статус решений ИИ, порядок распределения ответственности между пользователем, заказчиком и разработчиком, а также порядок обжалования принятых решений ИИ; осуществить полную интеграцию государственных систем; обеспечить повышение цифровой грамотности тендерных специалистов заказчиков и участников.

обеспечение комплексной системы защиты данных. В данную категорию входят как технические меры, связанные с защитой алгоритмов и данных, так и организационные связанные с повышением информационной безопасности тендерных специалистов заказчиков и участников.

Внедрение технологий ИИ это достаточно долгий и недешевый процесс. Данный срок определен несколькими крупными этапами:

создание культуры работы с данными; сбор и обработка данных; построение моделей; проверка результатов; брейн-штормы.

Финансирование разработки и внедрения технологий ИИ в сфере государственных закупок зависит от сложности задач, выполняемых ИИ, сложности алгоритмов и построения моделей, многофункциональности самой системы, применяемых технологиях в разработке и внедрении ИИ.

В заключении хотелось бы отметить, что в настоящее время без внесения изменений в законодательство в сферу закупок невозможно внедрение технологий ИИ. При продуманном использовании технологий ИИ в сфере закупок не только снизятся организационные издержки, но и способствует развитию фундаментальных принципов закупок, а именно эффективности использования бюджетных средств, развития конкуренции между поставщиками, прозрачности процедур и обоснованности решений.

В настоящее время можно выделить следующие направления сферы государственных закупок, где возможно внедрение технологий ИИ:

подготовка закупочной документации; оценка рисков; прогнозирование потребности продукции и исследование рынка продукции; управление поставкой; сбор, оценка и сопоставление предложений поставщиков; управление контрактами и осуществление контроля текущих событий.

Стоит отметить, что технологии ИИ должны заменить именно рутинные процессы для человека, но ни в коем случае не заменять его собой, а только помогать принимать взвешенные решения используя меньше сил и времени.

Перспективы цифровизации и развития технологий ИИ в сфере закупок напрямую связаны с эффективностью решения отмеченных выше проблемных вопросов. В настоящее время можно говорить о расширении применения технологий ИИ в сфере надзорных функций, оценки поставщиков и анализа рынка. Внедрение технологий ИИ в систему государственных закупок является как неизбежным, так и важным этапом для обеспечения прозрачности и повышения эффективности закупочных процессов. Однако преобразований в значительной степени обусловлено способностью участников процесса эффективно управлять возникающими рисками и приспосабливаться к новым технологическим реалиям.