Если посмотреть на уровень проникновения цифровых технологий в контрактную систему, то регуляторам есть, чем гордиться. Подавляющее большинство закупок давно проводится в электронной форме. Да и в целом документооборот на всех ключевых стадиях закупочного цикла от планирования будущей закупки до приёмки продукции, поставленной по итогам состоявшейся закупки, проводится в электронной форме.
Единая информационная система в сфере закупок стала огромной базой данных, содержащих не только невообразимый объём документов и сведений, но и целый ряд электронных инструментов, призванных оптимизировать работу с документами и снизить нагрузку на контрактного управляющего.
И здесь самое время сказать несколько слов о сущности этих инструментов. Понимание этой сущности позволит оперативно уяснить пределы их эффективного применения.
Цифровизация и автоматизация
Цифровизация в самом общем виде – это перевод в цифровую среду. В цифровую среду могут быть переведены, например, бизнес-процессы и электронный документооборот. В том числе в рамках контрактной системы.
После перевода в цифровую среду такой документооборот проводится без использования бумажных носителей, без собственноручных подписей и оттисков синих печатей. Однако важно понимать то, что это остаётся тот же самый документооборот. Просто реализуется он с использованием новых, цифровых инструментов. И в новой, цифровой среде.
Для отношений в рамках контрактной системы такой цифровой средой служат ведомственные и региональные порталы, государственные электронные площадки и, разумеется, Единая информационная система. Каждый из этих порталов призван упростить работу заказчика и поставщика. Но на практике цифровизация содержит лишь потенциал оптимизации трудозатрат, однако вовсе не гарантирует их оптимизацию. Более того, при переходе в цифровую среду трудозатраты могут даже возрасти: причиной тому становится непродуманный интерфейс, перегруженная функциональность и целый ряд других причин, включая банальные перебои с работоспособностью того или иного портала.
Разумеется, смысл цифровизации не ограничивается лишь отказом от бумажных носителей. Так, в частности, цифровизация закупочных бизнес-процессов призвана повысить их прозрачность. Доступность цифровой среды должна послужить вовлечению в закупочные процессы большего числе потенциальных поставщиков. Однако все эти резоны не означают отказа от оптимизации трудозатрат как одной из важнейших целей цифровизации.
Однако как можно эти трудозатраты оптимизировать? Очевидно, чтобы можно не выполнять какую-то работу, нужно сперва исключить её из бизнес-процесса.
Добиться этого можно двумя путями. Во-первых, можно оптимизировать сам бизнес-процесс. И для такой оптимизации, кстати говоря, тоже могут пригодиться электронные инструменты. Например, если функциональность электронного портала позволяет автоматически присваивать документу номер и фиксировать дату его подписания, то из процедуры документооборота можно исключить стадию классической регистрации документа в канцелярии.
Этот же пример подводит нас к куда более перспективному направлению оптимизации закупочных процессов – а именно, к их автоматизации. Ведь в нашем примере отказ от канцелярской регистрации стал возможен ровно потому, что необходимые реквизиты проставляются автоматически. Иными словами, работу регистратора выполняет программно-аппаратный комплекс.
Важно понимать, что автоматизация – это не просто работа в цифровой среде, а именно снижение трудозатрат человека за счёт выполнения части его рутинной работы программно-аппаратным комплексом. Таким образом, цифровизация создаёт условия для автоматизации. Но далеко не всякая цифровизация означает подлинную автоматизацию.
Автоматизация, в свою очередь, реализуется посредством нескольких инструментов. Например, это может быть наследование данных, которое уже сегодня внедряется в целый ряд процессов контрактной системе. При наследовании данных ключевые сведения о закупки – будь то предмет закупки, её идентификационный номер или начальная (максимальная) цена – не нужно заполнять каждый раз заново при создании каждого очередного документа. Они автоматически «подтягиваются» из документов, сформированных ранее для той же закупки.
Это лишь самый простой пример. Да и инструментарий автоматизации не ограничивается лишь наследованием данных. Например, набирающая популярность малая электронная закупка в порядке ч. 12 ст. 93 Закона № 44-ФЗ по сути представляет собой именно реализацию идеи автоматизации сбора и обработки предложений о поставке. И эта автоматизация позволяет при сохранении конкурентной сути закупки экономить целые недели на её проведение.
Представляется, что потенциал автоматизации для развития контрактной системы ещё только предстоит раскрыть. Сейчас, например, одним из самых актуальных инструментов автоматизации является использование искусственного интеллекта – иными словами, программно-аппаратного комплекса, способного формировать решение на основании обработки большого объёма релевантных данных.
Сегодня все упомянутые выше инструменты зачастую объединяют родовым термином диджитализация. Способна ли она послужить развитию контрактной системы?
Проблемы и решения
Очевидно, что диджитализация не может и не должна внедряться в контрактную систему лишь как дань моде. Цифровые технологии уместны лишь там, где с их помощью можно решить существующие проблемы. Причём решение с использованием цифровых технологий будет очевидно более эффективным, чем все альтернативные решения.
В связи с этим из всего спектра проблем контрактной системы можно выделить лишь ограниченный круг вопросов, потенциально подлежащих решению с помощью инструментов диджитализации. Так, например, не стоит искать в цифровых технологиях решение проблемы определения предмета закупки – при всей свой актуальности и при всё пространстве для потенциальных злоупотреблений со стороны недобросовестных участников контрактной системы, мы не можем передать этот вопрос искусственному интеллекту. Здесь самое время вспомнить о важном правиле: актуальность передачи решения искусственному интеллекту обратно пропорциональна цене ошибки. Иными словами, чем выше цена ошибки – тем большая осмотрительность требуется при использовании искусственного интеллекта в данном вопросе.
Зато искусственный интеллект можно было бы в перспективе использовать, для обоснования начальной (максимальной) цены. Практика обработки больших данных для этих целей уже сейчас тестируется некоторыми электронными площадками. Это избавило бы заказчика от пресловутых запросов ценовых предложений – при должной работе сервиса автоматизации достаточно было бы корректно указать наименование продукции, требования к ней, а также место и период поставки. Уже сегодня технологические возможности нейросетей позволяют обобщить данные о поставке в этом регионе, учесть фактор сезонности, спрогнозировать рост цен и даже включить в расчёт дополнительные издержки, связанные с обеспечением и исполнением договора.
Здесь важно подчеркнуть: нейросеть, при всём своём удобстве, должна оставаться инструментом, а не императивом для заказчика. Иными словами, даже когда нейросеть будет предлагать расчёт Н(М)Ц, у заказчика должно оставаться право и технологическая возможность внести обоснованную корректировку в такой расчёт.
На таких же принципах может сроиться формирование извещения о закупке, описания продукции и проекта контракта с использованием искусственного интеллекта. В данном случае нейросеть в качестве исходных данных будет использовать уже не экономические показатели рынка, а нормы контрактной системы и документы самого заказчика и схожих заказчиков из той же отрасли. Причём в алгоритме нейросети важно предусмотреть то, что релевантными могут считаться лишь документы, отражающие уже успешно проведённую закупку и не вызвавшие нарекания контролёров.
Но и в этом случае нейросеть будет предлагать лишь проекты. Утверждение проектов, в т.ч. с правом их корректировки, остаётся прерогативой контрактного управляющего.
Если мы говорим о подготовке проекта контракта, то помимо наследования данных плана-графика и извещения о закупке, перспективной представляется технология модульного формирования документа. Проще говоря, ключевые условия контракта сформулированы в виде типовых модулей. Каждый из этих модулей уже проверен юристами на предмет юридической техники и соответствия действующему законодательству. А коль скоро текст каждого конкретного контракта состоит из этих модулей, то можно освободить юристов от вычитки каждого проекта контракта.
Как же набор модулей становится контрактом? Контрактный управляющий в экранной форме отмечает условия будущей поставки (удобству пользователя при этому послужат выпадающие перечни, чекбоксы и иные давно известные инструменты). Каждому отмеченному условию соответствует определённая норма, которая в виде нового модуля включается в текст проекта контракта. Наконец, когда все модули на месте, в специальных полях указываются переменные – например, срок поставки. А такие переменные, как реквизиты поставщика, средства индивидуализации и цена поставки, будут заполнены уже по итогам закупки.
Самоочевидной является идея автоматизированного заполнения проекта контракта данными итогового протокола. По сути, это разновидность упомянутого выше наследования данных. Для внедрения этого инструмента в Единую информационную систему уже сделано немало.
Развитием этой идеи мог бы стать автоматизированный контроль исполнения контракта. Речь идёт не только о контроле этапов и о формировании проектов закрывающих документов на принципах всё того же наследования данных. Речь идёт о формулировке нейросетью ключевых точек исполнения контракта с формированием своеобразного чеклиста для каждой из такой точек. С помощью этой информации контрактный управляющий сможет на наглядном дашборде быстро и своевременно увидеть потенциальные риски неисполнения или несвоевременного исполнения контракта – а значит и принять меры для того, чтобы эти риски не реализовались.
Инструмент, а не панацея
Потенциал использования искусственного интеллекта для обработки больших данных в контрактной системе вовсе не ограничивается описанными выше примерами. Так, при максимальном развитии инструментов автоматизации заслуживающим обсуждения является вопрос о выборе способа закупки на основании обработки больших данных.
Если в данной местности для данной продукции объективно не существует конкурентного рынка, то проведение аукциона будет означать не сокращение, а увеличение издержек заказчика. Ведь если итогом аукциона в любом случае станет закупка у единственного поставщика, то минимизации издержек послужит использование именно этого способа. А может быть ситуация такова, что она допускает использование бывшей в употреблении техники – и в этом случае минимизации расходов заказчика послужит приобретение такой техники на торгах по реализации имущества должника. При этом вполне очевидный и не нуждающийся в пространных комментариях риск субъективизма при выборе единственного поставщика может быть до известной степени минимизирован тем, что выбор такого поставщика опять же можно поручить искусственному интеллекту.
На самом деле, онтологически инструмент определения контрагента с использованием искусственного интеллекта заслуживает того, чтобы стать ещё одним конкурентным способом выбора поставщика (подрядчика, исполнителя). Ведь для определения конкретного подрядчика нейросеть с неизбежностью будет анализировать данные о целом ряде конкурирующих фирм. И в этом анализе могут учитываться в т.ч. те важные факторы, которые не могу быть обработаны человеком или по меньшей мере требуют для обработки неоправданных временных затрат, да к тому же содержат повышенный риск субъективизма. Это такие факторы, как репутация исполнителя, уровень применяемых им технологий, экологичность этих технологий, надёжность результата исполнения подряда, стоимость его ремонта и т.п. Сегодня в силу формулировки действующих норм контрактной системы эти факторы либо не учитываются вовсе, либо в минимальной степени влияют на выбор победителя. А ведь по сути каждый из них в существенной мере определяет подлинное качество государственной или муниципальной закупки.
В связи с этим очевидным и в высшей степени важным представляется ещё один важнейший аспект: внедрение инструментов автоматизации невозможно без продуманного правового регулирования. В отличие от цифровизации, подлинную автоматизацию невозможно вместить в рамки существующих норм контрактной системы. Проще говоря, невозможно добиться автоматизации лишь путём сокращения сроков проведения электронного аукциона и наследования данных в сопряжённых с ним документах. Потребуется и новый понятийный аппарат, и новые инструменты, и новое распределение прав и обязанностей.
Все эти новеллы, сопряжённые с автоматизацией, в свою очередь невозможны без повышения уровня доверия регулятора к заказчику и поставщику. Использование искусственного интеллекта даёт шанс для такого доверия без повышения риска злоупотреблений. Ведь диджитализация означает не только ускорение и упрощение процессов, но и повышение их прозрачности как для перспективного, так и для ретроспективного контроля. Это означает, что контролёр не обязан верить на слово – более того, именно в рамках диджитализации он получает удобный инструмент риск-мониторинга для оперативного пресечения и даже для профилактики злоупотреблений. Само же пространство для злоупотреблений с подключением к закупкам искусственного интеллекта если и не исчезает вовсе, то по крайней мере естественным образом существенно сокращается.
И всё же сколь бы обширен не был позитивный потенциал применения цифровых технологий в государственных и муниципальных закупках, не стоит рассматривать их как панацею. Да, на определённом этапе развития искусственный интеллект может стать важнейшей мерой в комплексе мер. Но сам по себе даже он не способен решить всех проблем.
Контрактная система, объединяющая интересы миллионов субъектов, может рассматриваться как живая система. А значит и развитие её подобно эволюции живого организма. Невозможно вывести её на новый уровень лишь одной мерой. Наряду с внедрением технологий диджитализации требуется и упомянутая выше оптимизация правового регулирования, и упрощение бизнес-процессов, и преодоление правового нигилизма, и поэтапное снятие ограничений на доступ к участию в закупках (или по крайней мере прекращение расширения таких ограничений), и возникновение новых производств, и многие другие условия, часто лежащие далеко за границами собственно контрактной системы.
Но осознание сложности комбинаторики этих факторов не должно становиться оправданием для отказа от развития контрактной системы, в т.ч. её фундаментальных принципов и привычных институтов. Тот же искусственный интеллект не может стать решением всех проблем. Но отказ от его рационального использования в перспективе может стать отказом о развития закупочных отношений.
Megagroup.ru