CC BY
158Искусственный интеллект в сфере закупок: возможности и перспективы
Сергеева Светлана Александровна,
кандидат экономических наук, соискатель кафедры управления активами Московского государственного института международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации, ugmzmag@yandex.ru
В условиях цифровой трансформации, массовой цифровиза-ции одним из перспективных и востребованных направлений дальнейшего развития всех отраслей экономики является искусственный интеллект. Искусственный интеллект сегодня можно назвать междисциплинарной отраслью моделирования, воссоздания и понимания когнитивных процессов и интеллекта на базе логических, информационных, математических, лингвистических, биологических, психологических и др. принципов. Одной из основных целей развития систем искусственного интеллекта является создание технологий и устройств, которые могут самообучаться, коммуницировать, разумно рассуждать, целенаправленно проводить необходимые манипуляции и др. Благодаря технологиям искусственного интеллекта появляются не только новые возможности для каждого из нас в своем профессиональном становлении, но и новые проблемы, которые оказывают огромное влияние на уже устоявшиеся профессии. Искусственный интеллект в системе закупок для нужд государства может быть очень важным и мощным инструментом, который сможет выполнять ряд функционала, который позволит закупщикам достигать более эффективных результатов каждой закупки. Множественность вариантов апробации систем искусственного интеллекта для эффективной оптимизации процессов закупок для нужд государства даёт возможность для создания эффективной модели, которая будет базироваться на точной алгоритмизации и позволит оптимизировать закупочную деятельность.
Ключевые слова: технологии искусственного интеллекта; государственные закупки; оптимизация.
сч см о см
см
О!
^
н
О Ш
т
X
<
т о х
X
В условиях цифровой трансформации, массовой циф-ровизации одним из перспективных и востребованных направлений дальнейшего развития всех отраслей экономики является искусственный интеллект. Искусственный интеллект сегодня можно назвать междисциплинарной отраслью моделирования, воссоздания и понимания когнитивных процессов и интеллекта на базе логических, информационных, математических, лингвистических, биологических, психологических и др. принципов.
В условиях массовой цифровизации перспективным и востребованным направлением дальнейшего развития всех отраслей экономики является искусственный интеллект[4;6]. Благодаря технологиям искусственного интеллекта появляются не только новые возможности для каждого из нас в своем профессиональном становлении, но и новые проблемы, которые оказывают огромное влияние на уже устоявшиеся профессии[5]. Понимая и принимая идеи искусственного интеллекта как уже действующее направление теории и практики, стремительно развивающееся и требующее особого внимания, многие ученые, эксперты выделяют целый комплекс вопросов. И один из краеугольных - это понимание сущности самого понятия «искусственный интеллект». Анализ научной литературы[3;4;6;8;9] позволил к наиболее распространённым определениям отнести следующие:
• особая технология и наука по созданию интеллектуальных разработок (2020);
• уникальное свойство интеллектуальных систем выполнять креативные функции человека (2020);
• интеллектуальные разработки, основная задача которых заключается в правильном моделировании образовательных, когнитивных и ментальных процессов (2020);
• множественность алгоритмов и программных разработок, которые смогут взять на себя выполнение задач, свойственных специфическим функциям человеческого интеллекта (2018);
• моделирование уникальных интеллектуальных процессов при помощи компьютерных разработок (2019).
Таким образом, искусственный интеллект сегодня можно назвать междисциплинарной отраслью моделирования, воссоздания и понимания когнитивных процессов и интеллекта на базе логических, информационных, математических, лингвистических, биологических и психологических принципов. Основной целью развития систем искусственного интеллекта является создания технологий и устройств, которые могут самообучаться, коммуницировать, разумно рассуждать, целенаправленно проводить необходимые манипуляции и др.
Ряд ученых отмечают, что искусственный интеллект напрямую зависит от умение устройства мыслить как человек, то есть умение познавать, воспринимать, принимать решения разумным и рациональным образом[8;9].
Технологии, которые необходимые для искусственного интеллекта, включают в себя машинное обучение и др[3]
В Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 г., которую приняли на основании указа Президента, разработки в сфере искусственного интеллекта позволяют повысить уровень эффективности прогнозирования, планирования и принятия решений, в том числе, в сфере закупок [1;2].
Эффективное развитие искусственного интеллекта на основании этой стратегии базируется на:
• поддержке разработок;
• поддержке научных исследований;
• разработки правовой базы;
• развитии программного обеспечение;
• доступности технологий;
• обучение высококвалифицированных кадров [6;8].
Государственная стратегия развития искусственного
интеллекта основывается на том, что для реализации основных задач, необходимо активно апробировать системы искусственного интеллекта на базе плотного взаимодействия науки, государства, общества и негосударственных компаний. Цифровая экономическая система, по утверждению Дж. Стиглица, вместе с ростом экономики выявила новые проблемы, главной из которых можно назвать повышение уровня информационной разобщенности, так как в цифровой экономической системе доступ и контроль за потоками информации может приносить огромную прибыль.
В Российской Федерации парадигма активной циф-ровизации системы закупок для нужд государства впервые появилась при публикации целевой программы «Цифровая Россия». На основании этой программы был разработан интернет портал, на котором публиковались данные о государственных закупок. Изначально портал подразумевал информационные функции, на базе которых возможные участники могли получить открытую информации о проведении государственных закупок. Для участия в закупке необходима была заявка, но необходимо помнить о том, что в то время не было законодательной базы для участия в закупках на основании электронной заявки[7;10].
После принятия Федерального закона № 94-ФЗ, в первой редакции которого также не было информации по поводу электронных заявок, вопрос приобрел особую остроту. Единственное упоминание цифрового пространство было в 16 статье, которая закрепила обязательства по публикации информации о государственных закупках в Интернете. В 2009 г. было принято ряд поправок к этому закону, которые узаконили электронные заявки для участия в закупках. Следующим этапом было принятие Федерального закона № 44-ФЗ, который на законодательном уровне установил создание единой информационной системы для закупок. Создание этой системы позволило объединить в одном месте множество муниципальных, региональных и федеральных закупочных площадок. Общепринято мнение, что глобальная цифровизация российской экономической системы началась в 2017 г. В главные направления цифровой трансформации вошли государственные закупки, в результате чего было принято ряд поправок в законодательную базу. Основным направлением поправок был процесс интеграции множества площадок в одну, формализация и стандартизация закупочных процедур для более высокой эффективности и определённости. Тем
не менее, главное изменение, которое было вызвано экономической реформой, основывалось на постепенном переходе закупочных торгов в цифровой пространство. С 2019 г. закупки для нужд государства стали проходить на базе единой информационной системы. Появились новые требования для участников закупок. К процедурам закупок начали допускать только зарегистрированные в единой информационной системе орга-низации[10;11].
Если рассматривать основные проблемы, характерные для системы закупок для нужд государства, то эффективным было бы использование искусственного интеллектом. позволяющее достичь:
• эффективной проверки подрядчиков на их соответствие требованиям законодательной базы, которая основывается на алгоритме сравнения известных характеристику подрядчика с установленными критериями закупок для государства;
• качественного контрактного управления, которое основывается на автоматизированном контроле и сопровождении на всех этапах подписания и выполнения контрактных обязательств на основании работы автоматизированных алгоритмических цепочек;
• когнитивной поддержки принятия решений, которая основывается на множественности классов решений, отвечающих за выполнения процесса в автоматическом режиме, корректную поддержку при выборе оптимальных решений;
• грамотной перспективной и предиктивной аналитики в закупках, которая основывается на методики множественного анализа поступаемых данных с автоматической интерпретацией, дающей возможность на базе имеющейся информации выявлять актуальные данные об исследуемых параметрах и составлять прогнозную сетку будущих событий;
• заключения контрактных обязательств на базе блок-чейн разработок;
• развития виртуальные помощники в виде интерактивных ботов.
Опрос (октябрь, 2022) контрактных управляющих и специалистов в сфере закупок (125 респондентов) позволяет утверждать, что практики закупок среди достоинств использования искусственного интеллекта в закупках для нужд государства выделяют:
• высокий уровень прозрачности;
• экономия времени;
• высокий уровень контролируемости процессов;
• экономия физических ресурсов;
• экономия трудовых ресурсов
Из основных минусов внедрения искусственного интеллекта опрашиваемые выделили следующие:
• недостаточная квалификация сотрудников;
• большие затраты на разработку;
• большие затраты на внедрение;
• большой срок перехода на цифровую закупочную систему.
Абсолютно все опрошенные считают, что искусственный интеллект должен заменить рутинные процессы: сбор, фильтрацию и классификацию данных о расходах, после чего в автоматизированном режиме определяются признаки нерациональных трат. Аналитика, в первую очередь, базируется на информации об уже проведённых закупках. В результате, использование технологий искусственного интеллекта при автома-
X X
о
го А с.
X
го т
о
м о м м
см см о см
о ш т
X
<
т О X X
тизации закупочной деятельности значительно расширит программные возможности по направлениям автоматизированного мониторинга цен, сравнения закупаемых товаров, что позволит выбрать наиболее оптимального подрядчика.
Анализ отечественного и зарубежного опыта разработки и использования технологий искусственного интеллекта позволяет утверждать, что появляется возможность решать вопросы, возникающие при управлении закупочными процессами в новых условиях - условиях цифровой трансформации. Определение наиболее подходящего инструментария из технологий искусственного интеллекта для конкретной закупочной задачи и степень его эффективности подразумевает необходимость глубокого анализа функциональных особенностей каждого инструмента.
Среди технологий искусственного интеллекта, которые уже сегодня актуальны для системы государственных закупок и за которыми и ближайшее будущее, и более далекие перспективы, можно выделить:
• Нейронные сети, которые позволяют рассматривать каждую задачу как множественность исходящей и входящей информации, функций и переменных разной степени важности, которые связывают эту информацию.
• Машинное обучения, являющееся одной из популярных форм искусственного интеллекта, которая заключается в автоматизированным сравнении базовых моделей с поступаемой информацией и автоматизированного обучения при помощи актуализации и получения новой информации.
• Работа с естественным языком, подразумевающая анализ текста, распознавании речи, генерация текста, перевод и другие языковые задачи.
• Глубокое обучение, позволяющее классифицировать и прогнозировать результаты на базе парадигмы обратного распространения ошибки.
• Эволюционное моделирование, которое является генетической алгоритмикой и мультиагентным моделированием.
• Экспертные системы правил, которые используют методику нечёткой логики, позволяющей качественно оценивать происходящие процессы и принятые решения.
• Роботизированная автоматизация, позволяющая в автоматическом режиме выполнять множественность структурированных задач в цифровом пространстве.
В государственной закупочной деятельности одним из очень важных, но слабоформализуемых можно назвать управление процессом взаимодействия с подрядчиками. Как правило, этот процесс подразумевает проведение многофакторной экспертной оценки подрядчика, что может привести к смещению результата из-за множества субъективных факторов и содержит в себе риски, которые вызваны человеческим фактором. Если подрядчик работает на рынке продолжительное время и имеет устоявшуюся репутацию, парадигма выбора на основании оценок экспертов может использоваться. Если компания открылась недавно, то устоявшейся репутации у неё ещё нет и информации об этой компании не хватает для проведения экспертной оценки. В этом случае провести оценку подрядчика на основании работающей модели невозможно, так как данных о нём не хватает. Именно для таких задач отлично подойдёт машинное обучение. После анализа данных модель может
отнести к конкретному классу любую изучаемую компанию, у которой ещё нет приобретённого класса. Для предложений от возможных подрядчиков, которые поступают в графическом и бумажном формате, подойдут алгоритмы распознавания образов и обработки естественного языка.
Технология роботизированной автоматизации процесса может в автоматизированном режиме получать информацию о подрядчике не только из закупочной документации, но и из всех открытых источников в глобальной сети, что позволяет ей эффективно проводить базовую обработку информации, в том числе очистку, нормализацию, удаление дубликатов, выявление аномалий и др.
Таким образом, искусственный интеллект в системе закупок для нужд государства может быть очень важным и мощным инструментом, который сможет выполнять ряд функционала, который позволит закупщикам достигать более эффективных результатов каждой закупки. Множественность вариантов апробации систем искусственного интеллекта для эффективной оптимизации процессов закупок для нужд государства даёт возможность для создания эффективной модели, которая будет базироваться на точной алгоритмизации и позволит оптимизировать закупочную деятельность.
Литература
1. Постановлении Правительства РФ от 27.01.2022 № 60 « О мерах по информационному обеспечению контрактной системы в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд, по организации в ней документооборота, о внесении изменений в некоторые акты Правительства Российской Федерации и признании утратившими силу актов и отдельных положений актов Правительства Российской Федерации" (с изменениями и дополнениями). -. [Электронный ресурс]. - Режим доступа Консультант-Плюс
2. Указ Президента РФ от 09.05.2017 № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы». - [Электронный ресурс]. - Режим доступа КонсультантПлюс
3. Баклушинский В.В. Машинное обучение как инструмент корпорации для выбора поставщиков // Вестник ГУУ. - 2019. - №9. - С. 48-53.
4. Буряк В. В. Социальные последствия цифровиза-ции экономики России: актуализация искусственного интеллекта / В. В. Буряк, О. А. Габриелян // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. - 2018. - № 3 (44). - С. 118-122.
5. Гладилина И.П. Соответствие компетенций выпускников вузов и потребностей рынка труда в условиях цифровой трансформации// Современное педагогическое образование. 2022. № 1. С. 10-14.
6. Исследование проблем восприятия искусственного интеллекта в современном обществе [Н. Р. Коро, С. В. Карпова [и др.] // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2018. - № 4. - С. 260-271
7. Дорошенко, Т. Г. Электронный прокьюремент в России: цифровизация отдельных процессов / Т. Г. Дорошенко, И. А. Суханова, И. В. Ямщикова // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. - 2022. - Т. 12. - № 2(41). - С. 150-159.
8. Михеева А.А. Применение технологий искусственного интеллекта в сфере государственных закупок. // Журнал Интерэкспо Гео-Сибирь. - 2022. - С. 126 - 130.
9. Пепенко М.Д., Калайдин Е.Н. Обзор технологий искусственного интеллекта и потенциал их применения для управления неформализуемыми или слабоформа-лизуемыми процессами закупочной деятельности // Экономика и бизнес: теория и практика. 2021. №9-2.
10. Родионова О.М. Цифровизация устойчивых публичных закупок: перспективы правового регулирования. // Вестник Саратовской государственной юридической академии. - 2022. - № 3. - С. 108 - 111.
11. Тачкова И.А., Бацылева М.В. Цифровые платформы в сфере закупок для обеспечения государственных нужд. // Экономика. Социология. Право. - 2022. - № 1. - С. 37 - 43.
Artificial intelligence in the field of procurement: opportunities and
prospects Sergeeva S.A.
Moscow State Institute of International Relations (MGIMO)
JEL classification: D20, E22, E44, L10, L13, L16, L19, M20, O11, O12, Q10,
Q16, R10, R38, R40, Z21, Z32_
In the context of digital transformation, mass digitalization, artificial intelligence is one of the promising and popular areas for further development of all sectors of the economy. Artificial intelligence today can be called an interdisciplinary branch of modeling, recreating and understanding cognitive processes and intelligence based on logical, informational, mathematical, linguistic, biological, psychological, and other principles. One of the main goals of the development of artificial intelligence systems is the creation of technologies and devices that can self-learn, communicate, reason intelligently, purposefully carry out the necessary manipulations, etc. Thanks to artificial intelligence technologies, there are not only new opportunities for each of us in our professional development, but also new problems that have a huge impact on already established professions. Artificial intelligence in the procurement system for the needs of the state can be a very important and powerful tool that can perform a number of functions that will allow buyers to achieve more effective results of each purchase. The multiplicity of options for testing artificial intelligence systems for effective optimization of procurement processes for the needs of the state makes it possible to create an effective model that will be based on accurate algorithmization and will optimize procurement activities.
Keywords: artificial intelligence technologies; public procurement; optimization.
References
1. Decree of the Government of the Russian Federation of January 27, 2022
No. 60 "On measures for information support of the contract system in the field of procurement of goods, works, services to meet state and municipal needs, on the organization of document circulation in it, on amendments to some acts of the Government of the Russian Federation and declaring invalid acts and certain provisions of acts of the Government of the Russian Federation" (with amendments and additions). -. [Electronic resource]. - Access mode ConsultantPlus
2. Decree of the President of the Russian Federation of May 9, 2017 No. 203
"On the Strategy for the Development of the Information Society in the Russian Federation for 2017-2030". - [Electronic resource]. - Access mode ConsultantPlus
3. Baklushinsky V.V. Machine learning as a corporation's tool for selecting
suppliers // Bulletin of the State University of Management. - 2019. - No. 9.-S. 48-53.
4. Buryak V. V. Social consequences of digitalization of the Russian economy:
actualization of artificial intelligence / V. V. Buryak, O. A. Gabrielyan // Scientific Bulletin: Finance, Banks, Investments. - 2018. - No. 3 (44). - S. 118-122.
5. Gladilina I .P. Correspondence of the Competences of University Graduates
and the Needs of the Labor Market in the Conditions of Digital Transformation // Modern Pedagogical Education. 2022. No. 1. S. 10-14.
6. Study of the problems of perception of artificial intelligence in modern
society [N. R. Koro, S. V. Karpova [and others] // Marketing and Marketing Research. - 2018. - No. 4. - S. 260-271
7. Doroshenko, T. G. Electronic Procurement in Russia: Digitalization of
Individual Processes / T. G. Doroshenko, I. A. Sukhanova, I. V. Yamshchikova // Izvestiya vuzov. Investments. Construction. Real estate. - 2022. - T. 12. - No. 2 (41). - P. 150-159.
8. Mikheeva A.A. Application of artificial intelligence technologies in the field
of public procurement. // Journal of Interexpo Geo-Siberia. - 2022. - S. 126 - 130.
9. Pepenko M.D., Kalaidin E.N. Review of artificial intelligence technologies
and the potential of their application for managing non-formalizable or weakly formalized procurement processes // Economics and Business: Theory and Practice. 2021. No. 9-2.
10. Rodionova O.M. Digitalization of sustainable public procurement: prospects for legal regulation. // Bulletin of the Saratov State Law Academy. - 2022. - No. 3. - P. 108 - 111.
11. Tachkova I.A., Batsyleva M.V. Digital platforms in the field of procurement for public needs. // Economy. Sociology. Right. - 2022. - No. 1. - S. 37 -43.
X X
о го А с.
X
го m
о
to о м м
