Андрей Черногоров, Председатель правления Ассоциации директоров по закупкам, генеральный директор Cognitive Technologies, рассказал о будущем российского и мирового рынка закупок.

Что будет в ближайшее время определять развитие российского рынка закупок?

Есть несколько основных трендов, среди них для России можно выделить автоматизацию и импортозамещение. Можно говорить о последовательном снижении влияния западных поставщиков на фоне укрепления отечественных разработок. За 2016 год удалось потеснить в этой нише основного мирового производителя комплексных решений управления предприятиями, компанию SAP.

По данным рынка на начало 2016 и 2017 года, соответственно*:

2016: SAP – 55%; E1 Закупки – 21%; 1С – 12%; Другое – 12%
2017: SAP – 46%; E1 Закупки – 31%; 1C – 11%; Другое – 12%
*Данные справедливы при совокупном объеме российского рынка систем управления закупками на уровне 30 млрд. рублей на конец 2016 года, Cognitive Technologies.

Что касается автоматизации: управление лотами, а не позициями означает отсутствие контроля над закупками. На текущий момент можно говорить о недостаточной автоматизации нормативных схем, связанных с осуществлением закупочной деятельности. Собственно определение поставщика в закупке это - 1/6 в формировании цепочки стоимости, поэтому не удается добиться желаемой прозрачности, даже с учетом автоматизации процесса торгов остальная часть цепочки пока остаётся «на бумаге».
Автоматизация здесь подразумевает внедрение локальных решений, и мы способны это делать, потому что не идём на поводу у навязываемых западными коллегами решений, но выращиваем «топовых» отечественных игроков. Есть решения мирового уровня, способные путём эволюционного развития и масштабирования покрыть потребности глобального рынка.

Где сейчас находится Россия в на мировом рынке закупок?

Глобально я бы выделил для России группу, схожую по экономическому и политическому контексту, и назвал бы её ITBVR. Это Индонезия, Турция, Бразилия, Вьетнам и Россия, страны с ослабленным влиянием США и двузначными темпами роста основных показателей. Предполагаемые лидеры - США и Англия - относятся к английской системе права, поэтому там подобные тренды выделять было бы неуместно. В России же применяется континентальная система права, смещающая основное внимание на этап до торгов.
В обозначенной группе положение, безусловно, лидирующее, российские решения задают тон. Связано это с успешно реализованными структурными проектами последних 5-7 лет.
Во-первых, это проникновение интернета в сегменте b2b и госорганов, - покрытие и стоимость интернета в России на уровне ТОП-5 в мировом рейтинге.
Во-вторых, разработан государственный стандарт электронной подписи. Обращаю внимание: это единственный в мире прецедент массового внедрения подобного единого стандарта, где можно говорить о масштабируемости и корректной работе. В отраслевой практике других стран сосуществуют десятки корпоративных стандартов, которые не позволяют обеспечить государственную гарантию юридической значимости сделок. В России же создано единое пространство доверия, ежегодно заключается более 10 миллионов (!) электронных контрактов. Ничего похожего совершенно точно нет нигде в мире.
И, наконец, на законодательном уровне реализовано требование по размещению определенных типов закупок в электронном виде (ФЗ №№ 44 и 223).

Какие инновационные продукты можно выделить на российском рынке, За счёт чего «национальные чемпионы» могут бросить вызов мировым лидерам отрасли?

Как и во многих других отраслях, за счёт частичной роботизации. Закупки - рынок, остро нуждающийся в автоматизации. Где-то процесс уже оптимизирован, яркий пример - системы электронных аукционов, здесь можно минимизировать расходы и снизить затраты на организацию закупок благодаря линейности самого процесса. Поставщик допускается по ряду объективных критериев, выигрывает предложивший наименьшую цену, прозрачность на каждом этапе удовлетворительная.
Конкурсная модель, в отличие от аукционной, слабо защищена от рисков, связанных с деятельностью закупочной комиссии. Речь идёт о принятии решений по закупкам на основании субъективных преференций, подобная структура провоцирует реализацию коррупционных схем. Нейронные сети могут решить большую часть проблемы.
Глубокое машинное обучение на основе нейронных сетей позволяет достигать впечатляющих показателей прогностической надежности, при этом не возникает проблем с обработкой, калибровкой и изменением больших массивов разнородных данных. В процессе обучения нейросеть повышает точность обработки пропорционально росту объема усвоенной информации, и создаёт собственные логические конструкции, основанные на выявлении и анализе неочевидных зависимостей, что позволяет более эффективно решать поставленные задачи.

Что конкретно искусственный интеллект может предложить рынку закупок?

Глубокое машинное обучение при работе с закупками позволяет делегировать ИИ комплекс задач, значительно повышающих прозрачность и предсказуемость взаимодействия заказчика и поставщиков. Нужно помнить, что торговая площадка – высоконагруженная система с максимальной системой критичности. В отличие от общепринятой практики, где тендер является только началом диалога, в России созданы условия для миграции процесса согласования и заключения контрактов полностью в онлайн. Это широкий фронт работ для искусственного интеллекта. Структурированные и неструктурированные данные о поставщиках суммируются и загружаются в интерфейс самообучающегося алгоритма, который на основании полученных данных выдаёт прогностическую и стратегическую информацию, например, вероятность успешного выполнения контракта и альтернативные варианты работы с другими поставщиками. Большим преимуществом deep learning является анализ, учитывающий разные группы факторов (геополитические, временные, финансовые, и т.п.). Чем больше данных, тем точнее будет итоговый прогноз.
Нейронная сеть универсальна и беспристрастна, её можно обучить должным образом оценивать лоты; искусственный интеллект невозможно подкупить или ввести в заблуждение. Резюмируя, как-либо повлиять на работу правильно настроенной, откалиброванной и «законодательно одобренной» нейросети очень сложно.
Существуют категории закупок, неохотно поддающихся роботизации, например, сложно найти объективные условия оценки комплексных услуг. Однако, можно автоматизировать целый спектр закупок, от простых – воды, канцелярских принадлежностей, ГСМ, - до более сложных, решение по которым принимается по итогам мульти-факторной оценки и ранжирования критериев лота. Комиссия при этом подписывает протокол, но непосредственно процессом отбора занимается робот.

Что препятствует развитию подобных технологических решений?

Например, законодательное регулирование. Мы отстаем всего на полгода, но в условиях опережающего технологического развития отставание достаточно серьезное. Хотелось бы отметить инициативу Вячеслава Володина по созданию Совета по законодательному обеспечению развития цифровой экономики, который займется законопроектами, регулирующими взаимоотношения робота и человека. Это только начало пути, но очень правильное. Правовой вакуум мешает коммерческому освоению cutting-edge технологий в отраслях, связанных с искусственным интеллектом, ведь он может принимать часть решений самостоятельно. Алгоритмы AI должны быть сертифицированы.
Никто не доверит искусственному интеллекту серьезные задачи, пока не будет установлена и законодательно закреплена его полная объективность. Нейронные сети в закупках имеют потенциал в течение 3-5 лет превзойти человека в эффективности и прозрачности принимаемых решений, необходима активная поддержка со стороны государства, способствующая быстрому внедрению и адаптации новых технологий.



** «Ведомости» 04.10.16. «Российский рынок закупок в 2016 году