Применение ИИ для выявления нарушений в сфере государственных закупок

Номинация:
Лучший кейс в сфере госуправления

Описание проекта:
При проведении экспертизы контрактов до сих пор требуется значительный объем ручного труда. Инспектор должен тщательно проверять сложные формулировки в контрактах, сопоставлять данные контрагентов и предмета закупки с действующими нормами законодательства, разбираться во всех контекстах.
Массив полных текстов федеральных госконтрактов по статье 93 44-ФЗ за 2022 год насчитывает 145 тыс. единиц документов, что делает практически невозможной сплошную их проверку вручную.
Командой проекта были созданы и обучены модели-трансформеры, позволяющие консолидировать неформальные знания и опыт инспекторов. Модели позволяют обобщать информацию о контрактах, обнаруживать возможные нарушения и риски нарушений, освобождая инспекторов Счетной палаты от значительной доли ручного труда. Применение разработанных моделей создает возможность сплошных проверок в области государственных закупок.
Получено рабочее решение, повышающее уровень выявляемости нарушений по кодам 4.34 и 4.35 Классификатора типовых нарушений в текстах государственных контрактов портала Единой информационной системы (ЕИС) в сфере закупок, с использованием контекстно-ориентированных моделей искусственного интеллекта (ИИ). В дальнейшем планируется разметка текстовых корпусов и обучение моделей по пунктам 4.16, 4.44, 4.53.

Результаты:
Создан инструмент автоматического мониторинга нарушений по пунктам 4.34 и 4.35 Классификатора типовых нарушений в пакетном режиме (необходимость проведения конкурентной закупки и отсутствие расчета и обоснования цены);
- увеличен размер проверяемой выборки государственных контрактов до 100% (на федеральном уровне до 145 тыс. государственных контрактов в 2022 году);
- повышен коэффициент выявляемости незнакомых инспектору нарушений в текстах государственных контрактов до 80-90% (риски необнаружения снизились в 15 раз);
- ускорен процесс проверки государственных контрактов в 100 раз - с 25 рабочих часов до 15 минут.
Разработанный аналитический инструмент может быть масштабирован на всю организацию.

Внедрение:
Результаты внедрены в мероприятиях по проверке исполнения федерального бюджета за 2022 год, проведенных Счетной палатой Российской Федерации в марте-апреле 2023 года, - в актах и отчетах Департамента аудита государственного управления и Департамента аудита здравоохранения.
В ходе проведения аудиторской проверки моделями-трансформерами выявлены нарушения на общую сумму более 100 млн. руб.:
- 11 нарушений по п. 4.34 Классификатора типовых нарушений за 2022 год, что сравнимо с количеством нарушений, выявленных всей Счетной палатой за 2021 год;
- 55 нарушений по п. 4.35 Классификатора за 2022 год, что в 4 раза превышает число всех обнаруженных Счетной палатой нарушений с 2019 по 2021 годы.

Команда проекта:
Счетная палата Российской Федерации (Центр экспертно-аналитических и информационных технологий Счетной палаты)
Петров Михаил Викторович (Руководитель команды)
Чистобородов Александр Геннадьевич (Дата-инженер)
Некрасов Роман Александрович (NLP-инженер и автор идеи)
Людмирский Дмитрий Борисович (NLP-инженер)
Гаврин Дмитрий Сергеевич (Дата-инженер)

Контакты:
Petrov_MV@ach.gov.ru