CC BY
5
ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ РОБОТОВ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РЫНКА ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАКУПОК
Романов Н.А.
Романов Николай Александрович - аспирант, кафедра менеджмента и бизнес-аналитики, Севастопольский государственный университет, г. Севастополь
Аннотация: в статье рассматриваются перспективы применения программных роботов для осуществления деятельности рынка государственных закупок, а также потенциальные вызовы, с которыми можно столкнуться в ходе цифровизации экономики таким образом. Проводится анализ текущих достижений по применению технологий искусственного интеллекта в сфере экономики, а конкретно в области электронного рынка государственных закупок. Результатами исследования являются рекомендации по применению программных роботов в проблемных областях рынка государственных закупок.
Ключевые слова: программный робот, роботизация, закупка, блокчейн, эффективность, платформа, цифровизация, искусственный интеллект.
PROSPECTS FOR THE USE OF SOFTWARE ROBOTS IN THE ACTIVITIES OF THE PUBLIC PROCUREMENT MARKET Romanov N.A.
Romanov Nikolay Aleksandrovich - graduate student, DEPARTMENT OF MANAGEMENT AND BUSINESS ANALYTICS, SEVASTOPOL STATE UNIVERSITY, SEVASTOPOL
Abstract: the article discusses the prospects of using software robots to carry out the activities of the public procurement market, as well as potential challenges that can be faced during the digitalization of the economy in this way. The analysis of current achievements in the application of artificial intelligence technologies in the field of economics, and specifically in the field of electronic public procurement market, is carried out. The results of the study are recommendations on the use of software robots in problematic areas of the public procurement market.
Keywords: software robot, robotization, procurement, blockchain, efficiency, platform, digitalization, artificial intelligence.
УДК 338.24.01
Введение
На конец 2023 года российская экономика далека от состояния полной цифровизации, и большинство процессов в ней всё ещё не оптимизировано. В сфере государственных закупок существует ряд проблем, связанных с эффективностью осуществления закупочной деятельности.
Соответственно, эффективность закупочной деятельности определяется возможностью и способностью получить наиболее благоприятные для себя условия поставки с минимизацией затрачиваемых средств и ресурсов [1]. Однако, ввиду частичного документооборота, внедрённого на большинстве предприятий, происходит дублирование информации, которое ведёт к повышению времязатрат и, следовательно, к понижению эффективности осуществления закупочной деятельности. Также на эффективность закупочного процесса влияет время на поиск и выбор поставщика. И, несмотря на то, что методика выбора поставщика известна, ей также требуется доработка, а именно, необходима система оценки поставщика по группе показателей [1] для сокращения времени, затрачиваемого на этот процесс.
Часть этих проблем можно решить при помощи искусственного интеллекта, который за последние несколько лет сделал ощутимые шаги вперёд. Сегодня набирают популярность RPA-системы, позволяющие автоматизировать рутинные процессы при помощи использования программных роботов, обеспечивающих имитацию действий человека в таких процессах.
В данной статье будут рассмотрены варианты применения таких роботов в отрасли государственных закупок, и потенциальные вызовы, с которыми они могут столкнуться.
Методы исследования и материалы
Основой данного исследования являются научные наработки по введению искусственного интеллекта в сферу экономики, а также труды по анализу сферы государственных закупок. В статье
анализируются результаты вышеуказанных трудов, а также проводится синтез идей для использования программных роботов в контексте полученных выводов.
После перехода на электронную форму аукционов по государственным закупкам, эта отрасль открыла новые горизонты для внедрения новых технологий, что может привлечь на этот рынок новых клиентов или создать новую нишу, в результате чего компаниям будут открыты новые возможности для роста [2].
Вследствие открывшихся перспектив и появилась возможность для анализа введения искусственного интеллекта в данную сферу. На сегодняшний день подготовлена база для внедрения технологий искусственного интеллекта: определена национальная стратегия развития искусственного интеллекта в России, заложено финансирование на развитие данной сферы, происходит развитие программного обеспечения, в котором используются технологии искусственного интеллекта; повышается доступность и качество данных, необходимых для развития технологий искусственного интеллекта [3].
Результаты
На основе проведённого исследования можно рассмотреть такую проблему электронных аукционов, как асимметрия информации. Она заключается в разном количестве данных, доступных для анализа и принятия того или иного решения сторонами, участвующими в закупочной деятельности. Отсюда проистекает такая проблема, как поиск порядочного поставщика. На текущий момент есть базы данных и реестры порядочных поставщиков, что с одной стороны упрощает выбор поставщика необходимой услуги, а с другой стороны ограничивает новые инновационные компании без должной репутации в участии в закупках. А.С. Корецкий в своём исследовании «Стратегические приоритеты развития системы государственных закупок в условиях цифровизации экономики» предлагает модель порядка подготовки и проведения государственных закупок, в которой предлагает задействовать искусственный интеллект и технологию блокчейна, которые позволят эффективно и безопасно осуществлять «умные» закупки. Автор отмечает: «Поддержка принятия решений в этом случае должна осуществляться при помощи искусственного интеллекта, обладающего определённой независимостью. Подобная практика поможет не только устранить имеющиеся недостатки, но создать новые, дополнительные цифровые сервисы» [4]. На текущий момент RPA-системы активно развиваются в части интеграции в свои процессы работу нейросетей, и это может существенно дополнить и облегчить работу алгоритма подготовки и проведения государственных закупок, предлагаемого автором исследования. Такая система сможет на основе данных, получаемых с разных ведомств, а также анализа информации о компании с других ресурсов, свести к минимуму затраты времени и ресурсов при определении подходящего поставщика.
В своей статье «Problems of Procurement Organization under Sanctions» авторы О. Воронова, Ю. Семёнова, Е. Петрова рассуждают на тему изменений в поставщиках и заказчиках, обусловленных санкциями. Они отмечают, что «чтобы достичь результатов в условиях санкций, адаптироваться должны не только поставщики, но и заказчики» [5]. Ввиду закрытия поддержки большинства иностранных продуктов, компании активно переходят на отечественные RPA-системы. Ярким примером можно выделить компанию PIX RPA обеспечивающую безопасный и налаженный переход с UiPath -зарубежной RPA-платформы, а также обеспечивающую подготовку и переподготовку кадров, для работы с собственным продуктом. Это является отличным примером импортозамещения. Более того, в ходе подготовки кадров затрагиваются инновационные технологии, которые постепенно хотят использовать для усовершенствования программных роботов. В ряд таких технологий входят и алгоритмы работы с нейросетями. Однако ввиду относительной новизны технологии, и ограничений на базу данных нейросети, отсюда следует вызов: насколько будет компетентна нейросеть в осуществлении своих функций в составе программного робота. При грамотном обслуживании нейросети (корректной базе данных для взаимодействия, соответствующих запросах к нейросети) проблемы должны сводиться к минимуму, однако полностью исключить ошибки пока не представляется возможным. При текущих темпах исследования нейросетей можно утверждать, что в течение нескольких лет при достаточном темпе разработок нейросети смогут получить активное применение в бизнес-процессах и экономике, а также возможно и в ряде других областей.
Также явной проблемой рынка государственных закупок является отсутствие достаточно качественной и эффективной методики оценки государственных закупок. Так, автор Г. Соколова в своей статье указывает на то, что существующие методические рекомендации основываются на статистических показателях с применением абсолютных и относительных показателей, на сравнении отдельно взятой закупки с аналогичными ранее выставленными закупками [6]. Из чего следует проблема с инновационными продуктами, так как они не имеют аналогов на рынке, и анализировать качество предоставляемого товара не представляется возможным. Однако, если удастся разработать такую методику оценки, которая сможет опираться не на сравнительный анализ, а, например, на данные о компании производителе, её достижениях в той или иной сфере, и данных из сети Интернет, то в таком случае возможно будет обсуждать перспективу задействования программного робота, который будет грамотно взаимодействовать с данной методикой и грамотно применять её в разрезе нужд компании-заказчика при поиске надёжного поставщика.
Также важным пунктом при рассмотрении RPA-систем и программных роботов является оценка эффективности их внедрения в компанию. Н. Шапиро в своей статье «Проблемные вопросы разработки и внедрения RPA-систем» указывает на то, что «распространённая причина неэффективности внедрения программных роботов - отсутствие предварительной оптимизации бизнес-процессов» [7]. Это на данный момент очень распространённая проблема среди государственных учреждений и многих компаний. Цифровизация производства на текущий день всё ещё продолжается, однако многие компании застряли на промежуточном этапе, где наряду с электронным документооборотом используется также и бумажный вариант. Таким образом, менеджеры вынуждены тратить больше времени на выполнение рутинной работы. В таких компаниях вместо увеличения эффективности работы, происходит снижение таковой в два раза, и, следовательно, из этого исходят сомнения в необходимости внедрения RPA-систем в работу предприятия. Однако, в компаниях, где цифровая трансформация уже завершена, активно внедряются RPA-системы и используются программные роботы, так как вопрос об их эффективности не возникает.
Также, если рассматривать электронные средства обеспечения закупочной деятельности организаций, хоть и содержат большой объём информации и данных, однако не имеют механизмов для прогнозирования, что влечёт за собой другие проблемы. Д. Созаева в своей статье отмечает следующие проблемы:
- возможный в будущем дефицит отдельных товаров (учитывая текущий спрос и текущее предложение, а также реальный объем производства товара на территории России, если учесть отток иностранных компаний с рынка);
- спекулятивные ценовые всплески из-за нехватки или недостоверности информации о конъюнктуре рынка;
- установление заказчиками нецелесообразных цен на закупаемые объекты;
- прогнозировать вероятность «незакрытия торгов» из-за непривлекательных условий закупки, установленных заказчиками. [8]
Этих проблем можно избежать разработав программного робота, который на основе больших данных (Big Data) будет анализировать рынок на предмет вышеописанных проблем и предоставлять статистику и прогноз того или иного сегмента рынка. Такого робота можно использовать в рамках компании, в которой установлена RPA-система или отдельно как внешний коммерческий проект по предоставлению необходимых сведений для заказчиков.
Выводы
По результатам анализа можно утверждать, что перспективы развития и использования программных роботов с каждым годом расширяются, так как развиваются новые технологии, направленные на повышение эффективности деятельности предприятий, и эти технологии активно внедряются в программных роботов. О. Сосновский в статье «Программные роботы как инструмент цифровой трансформации экономики» указывает на то, что «если раньше была возможность роботизировать только простые процессы, то сейчас некоторые платформы RPA используют машинное обучение и ИИ для автоматизации сложных проектов» [9]. При учёте темпов развития технологий на данный момент, можно утверждать, что сложность выполняемых программными роботами задач значительно выросла по сравнению с предыдущими годами, и продолжает увеличиваться. В рамках национальной стратегии развития искусственного интеллекта в России и цифровизации экономики, развитие RPA-систем и применение в них передовых технологий должно позитивно сказаться на состоянии экономического сектора нашей страны. Машинное обучение и искусственный интеллект в виде нейросетей обладают огромным потенциалом для упрощения деятельности человека в обеспечении эффективной работы предприятия. Л. Геращенко в своём труде утверждает, что роботизация благотворно влияет на финансовые и производственные показатели предприятия, а машинное обучение помогает усовершенствовать автоматизацию и добиться более высоких результатов [10]. И с этим утверждением трудно спорить.
Список литературы /References
1. Лакин А.А. Эффективность государственной закупочной деятельности в РФ // Горизонты экономики.
2022. № 2(68). С. 19-24.
2. Харченко Д.В. Перспективы развития рынка аукционов по государственным закупкам в электронной
форме / Д.В. Харченко, И.А. Свистула, Ю.Ю. Бакланова // Экономика. Менеджмент. Сервис. Туризм.
Культура (ЭМСТК-2022): Сборник статей XXII Международной научно-практической конференции,
Барнаул, 20-21 октября 2022 года. Барнаул: Алтайский государственный технический университет
им. И.И. Ползунова, 2022. С. 61-65.
3. Михеева А.А. Применение технологий искусственного интеллекта в сфере государственных закупок //
Интерэкспо Гео-Сибирь. 2022. Т. 7, № 2. С. 126-130.
4. Корецкий А.С. Стратегические приоритеты развития системы государственных закупок в условиях цифровизации // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2022. № 1. С. 172-192.
5. Voronkova O.V.Problems of Procurement Organization under Sanctions / O.V. Voronkova, Yu.E. Semenova, E.E. Petrova // Components of Scientific and Technological Progress. 2022. No. 3(69). P. 27-30.
6. Соколова Г.Н. Риски организаций в сфере исполнения государственных и муниципальных контрактов // Oeconomia et Jus. 2022. № 3. С. 31-39.
7. Шапиро Н.М. Проблемные вопросы разработки и внедрения RPA-систем / Н.М. Шапиро, З.Л. Симакова // Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли: сборник трудов, всероссийской научно-практической и учебно-методической конференции, Санкт-Петербург, 30 мая - 02 2022 года. Том Часть 3. Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2022. С. 62-67.
8. Созаева Д.А. Обеспечение устойчивости электронных государственных закупок // Социальные и экономические системы. 2023. № 6-2(50). С. 168-183.
9. Сосновский О.А. Программные роботы как инструмент цифровой трансформации экономики / О.А. Сосновский, С.Н. Генрихсен, А.М. Зеневич // Вестник Белорусского государственного экономического университета. 2023. № 4(159). С. 46-54.
10. Геращенко Л.А. Машинное обучение как сфера искусственного интеллекта и ее взаимодействие с технологией программной роботизации RPA / Л.А. Геращенко, М.А. Полячкова // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2021. Т. 1. С. 32-35.
