Не дать сговориться. Что стоит поправить в ГИС «Антикартель»
В Президентской академии разобрались, как работает ГИС «Антикартель» и внесли предложения по улучшению работы информационной системы.
istockphoto.com
Ценовой сговор
Картельный сговор — это неформальное соглашение участников одной рыночной отрасли продавать или покупать товары или услуги по определенной цене в целях устранении конкуренции ради получения сверхприбыли. Во всех странах в целях недопущения монополизации рынка с этим явлением стараются бороться, в том числе и в России.
До недавнего времени государство противодействовало сговорам «в ручном режиме», но в 2025 году в России заработала ГИС «Антикартель». Она была создана Федеральной антимонопольной службой для автоматизированного выявления сговоров на государственных и коммерческих торгах. О том, как информационной системе это удаётся и что следует улучшить, рассказывает аналитическая записка сотрудников Президентской академии Натальи Павловой, Ольги Марковой и Анны Ставнийчук «Необходимо использовать дополнительные критерии для картельного скрининга в рамках ГИС «Антикартель».
Секреты алгоритмов
До создания ГИС «Антикартель» антимонопольная служба работала по принципу «пока не пожалуются — не приедем». На картельные сговоры жаловались (хотя бы те участники рынка, которых туда не позвали), но достаточно редко. Сейчас этот этап позади, но решение одной проблемы, как водится, породило другую. Дело в том, что никто точно не знает, по каким именно признакам ГИС ищет картельные сговоры.
«До сих пор, — сказано в работе, — в публичном поле отсутствует полная информация о критериях, которые используются в рамках системы, что затрудняет оценку как точности системы, так и рисков ошибок в правоприменении».
Почему — в общем-то понятно: чтобы мошенники не подстроились под алгоритмы, благодаря которым «Антикартель» их ловит. Однако из-за этой секретности невозможно проверить, насколько хорошо работает программа и не штрафует ли она честный бизнес по ошибке.
Как заподозрить картель?
Впрочем, кое-что о работе ГИС известно. Программы анализируют не только цены, но и поведение компаний. Они ищут странности. Например, в ценах: если несколько фирм достигли неформального соглашения, цены на их продукт перестают колебаться вместе с рынком и становятся подозрительно одинаковыми.
Ещё пример: при проведении аукционов недобросовестные бизнесмены могут поступать так. Одна компания подает специально проигрышную заявку (она называется «прикрывающей ставкой), чтобы создать видимость конкурентной борьбы. Или компании, находящиеся в сговоре, выигрывают контракты по очереди («ротация победителей»).
Признаки картельного сговора можно искать в связях бизнеса. Если группа фирм постоянно торгуют только между собой и никого в свой круг не допускают, ссылаясь на «согласованность» и «эксклюзивность», скорее всего, они договорились.
Подозрения на сговор могут вызвать документы. Нейронные сети изучают заявки разных компаний. Если в них обнаруживаются совпадающие IP-адреса, свойства файлов, одинаковые формулировки или даже опечатки (бывает и такое) — это явный признак того, что документы готовились в одном месте.
Учиться на ошибках
Главная сложность состоит в том, что участники картельных сговоров тоже учатся. Как только они понимают, за какими цифрами следит ИИ антимонопольной службы, они начинают заметать следы.
«Главным ограничением систем скрининга является способность сговора к адаптации, — сказано в работе. — Участники могут специально повышать вариацию ставок, чтобы обходить простые статистические тесты. Это аргумент в поддержку многофакторного анализа: чем больше измерений поведения одновременно отслеживает регулятор... тем сложнее участникам синхронно имитировать конкурентное поведение по всем каналам сразу».
У проблемы, однако, есть и другая сторона. По сути, ГИС работает как «черный ящик»: на входе документы компаний, подозреваемых в сговоре, на выходе подтверждение этого сговора, но как нейросети пришли к подобному выводу, не понятно.
А без подобного объяснения решение ГИС не может быть использовано в суде в качестве доказательства.
Ещё одна проблема: нейронные сети способны к самообучению. Но так как они «натасканы» на поиск сговора, есть опасность того, что ИИ будет воспроизводить собственные удачные решения к месту и не к месту. Но то, что выглядит как ценовой сговор, допустим, в строительстве, не обязательно является таковым в фармацевтике или рыбной отрасли: рынки слишком разные.
Как поправить систему
Что же советуют специалисты Президентской академии? Вот их выводы.
Приоритет многофакторности. Надежность системы ГИС «Антикартель» должна обеспечиваться не одним «лучшим» маркером подозрительного поведения, а комбинацией независимых сигналов (ценовых, аукционных, сетевых и текстовых). Это снижает вероятность случайных ошибок и усложняет для участников сговора возможность обхода скрининга.
Внедрение надежных маркеров поведения. При выявлении картельных сговоров целесообразно ориентироваться на повторяющиеся в их поведении шаблоны. Например, если же в серии торгов наблюдается «вакуум заявок» над ценой победителя, это указывает на картельный сговор.
Развитие объяснимого искусственного интеллекта, при котором логика работы нейросетей и алгоритмов понятна для человека. Результаты работы нейросетей должны сопровождаться аналитическим обоснованием. Для целей правоприменения важно понимать, какие именно признаки поведения сделали закупку подозрительной.
Переход от анализа отдельных закупок к анализу ситуации в целом. Скрининг должен выявлять не просто аномалии в тендере, а устойчивые группы участников, долгое время действующих с высокой степенью согласованности.