За картелями присмотрит искусственный интеллект
ФАС создает новую систему слежения за рынками
Газета «Коммерсантъ» №91/П от 31.05.2021, стр. 8
Федеральная антимонопольная служба (ФАС) планирует к 2023 году запустить аналитическую информационную систему (АИС) «Антикартель». По замыслу ведомства, платформа будет использовать технологии больших данных и искусственного интеллекта (ИИ), чтобы автоматически искать картельные сговоры на рынках. Затраты ФАС на разработку и запуск АИС составят 110 млн руб. Российские и зарубежные компании давно применяют аналогичные решения для анализа действий конкурентов, говорят эксперты. Но чтобы выводы АИС имели юридическую силу, предупреждают они, потребуется подготовка нормативной базы.
“Ъ” ознакомился с планом цифровой трансформации ФАС, который был опубликован на портале ФГИС КИ 24 мая. Из документа следует, что к 2023 году ведомство планирует разработать и запустить (АИС) «Антикартель» стоимостью 110 млн руб.
Система будет работать на основе распределенного хранилища больших данных, соединенных в единый кластер, рассказали “Ъ” в ФАС. Для автоматизированного поиска возможных нарушений антимонопольного законодательства предполагается внедрение скринингового сервиса, основанного на технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта, уточнили в службе. «АИС позволит автоматизировать процесс выявления и доказывания антиконкурентных соглашений. Кроме того, программа способствует предупреждению нарушений благодаря возможности самопроверки риска участия в картельном соглашении»,— рассчитывают в ФАС.
Судя по всему, «Антикартель» — это модернизированная версия системы «Большой цифровой кот», разработку которой ФАС анонсировала еще в 2018 году. Первый пилотный модуль «Большого цифрового кота» служба запустила осенью 2019 года. Уже тогда декларировалось, что в основе работы IT-платформы будет лежать машинное обучение.
Опрошенные “Ъ” эксперты отмечают, что аналогичные решения уже используются зарубежными и российскими компаниями для анализа действий конкурентов на открытом рынке. Техническая и даже методологическая реализация задачи не составляет проблемы, отмечает директор практики данных и аналитики Accenture в России Михаил Садофьев. «Можно предположить, что сговор будет определяться как по сверке ценовых предложений и движений рынка, так и по косвенным признакам. В их числе, например, новостной фон, изменение аффилированности и даже соцсети»,— говорит эксперт.
По открытым данным такая система может анализировать сайты компаний, их профили в социальных сетях, товарные каталоги, публичную отчетность, сайты закупок, а также данные, которые на уровне государства могут быть запрошены у компаний в рамках внедрения АИС, добавляет Михаил Садофьев.
Скорее всего, информация будет аккумулироваться в едином хранилище данных с распределением по разным центрам обработки данных, полагает гендиректор «РТС-Тендера» Владимир Лишенков. «При помощи технологии BigData каждый новый источник будет обогащать данными из уже созданных объектов мониторинга: заказчиков, поставщиков, закупки»,— добавляет он.
Параметрами для анализа, по мнению господина Лишенкова, могут стать IP-адреса, с которых ведется активность, и их пересечение между поставщиками, а также предмет закупок и группировка поставщиков по номенклатуре участия. «Можно также отслеживать пересечение поставщиков по конкретным регионам, заказчикам, номенклатуре, сравнивать процент снижения цены по регионам, аффилированность руководящих лиц и многое другое»,— добавляет Владимир Лишенков.
Аналогичные скрининговые сервисы внедряются в компаниях с 2012 года, но в случае с проектом ФАС могут возникнуть нормативные затруднения, предупреждает гендиректор Института исследований интернета Карен Казарян: «Крайне сложно сделать так, чтобы решения и выводы АИС имели юридическую силу в суде». Для этого, по мнению эксперта, придется подготовить «большую законодательную нормативную базу».
