Как находить коррупционные схемы в открытых данных

Коррупция при закупках до сих про остается серьезной проблемой, которую сложно решить из-за ее латентности. Тем не менее, анализ данных помогает повысить шансы на победу в этой борьбе. Помогает как госорганам, так и бизнесу.

Как с помощью открытых данных выявить мошенничество при закупках на примере двух кейсов рассказал ведущий бизнес-аналитик IBA Group Николай Васильев.

Проводить подобные расследования при организации торгов нужно обычно двум сторонам: а) контролирующие и правоохранительные органы для выявления коррупции; б) крупный бизнес с большим количеством тендеров, который хотел бы проверить на честность своих контрагентов и сотрудников.

Одним из способов решения задачи может стать анализ данных из открытых источников и поиск в них скрытых взаимосвязей.

В качестве примера хотелось бы привести два кейса по поиску коррупционной составляющей в закупках. В обоих случаях использовался инструмент поиска взаимосвязей VAS (разработка IBA Group).

Кейс 1. Закупки на реконструкции бомбоубежища

Эта история произошла в Украине. Мы наткнулись на нее просто анализируя данные из открытых источников - украинских госреестрах. После загрузки информации в ПО по одному из тендеров, мы получили такую схему:

Как видим, участвовать в закупке вызвались две компании, объединенные общим учредителем.

Это типичная схема участия в торгах для случаев, когда нужно создать видимость борьбы: одна компания выступает спарринг-партнером для другой, называя слегка завышенную стоимость. Фактически же ни о каком понижении стоимости в ходе тендера речи не идет. Если учесть, что тендер был государственным, то речь скорее всего идет об изначальном завышении стоимости.

К слову, торги закончились победой одной из двух компаний. Она получила деньги на реконструкцию, но проект был завален. Об этом говорят претензии и жалобы со стороны заказчика, которые впоследствии посыпались на исполнителя в различные инстанции.

Кейс 2. Поиск недобросовестных контрагентов

Второй кейс связан с желанием коммерческой структуры проверить чистоплотность своих потенциальных подрядчиков, а также обезопасить себя при проведении процедуры закупки.

Загрузив данные о контрагентах и своих сотрудниках VAS и обогатив их данными из независимых источников, служба экономической безопасности компании выяснила, что у двоих претендентов есть общий учредитель, который, к тому же, внесен в список недобросовестных юрлиц.

Служба безопасности смогла вовремя увидеть проблему еще до ее наступления.

Второй кейс является типичным для сферы крупного бизнеса. И очень часто в подобную схему вовлечены еще и сотрудники компании. Представим, например, что у большой организации есть собственный оздоровительный комплекс с баней. Там постоянно появляется большой объем грязного белья, которое нужно стирать. Часто ответственный за хозяйственную часть регистрирует ИП или прачечную на кого-то из доверенных лиц, а затем отдает стирку белья ей на аутсорс. Обычно такие закупки проходят без тендера, так что часто компании, даже не догадываясь об этом, платят подрядчикам по завышенным ценам.

Кто может проводить визуальные расследования и что для этого нужно

Обычно проведение визуальных расследований интересно как бизнесу, так и контролирующим и правоохранительным органам.

Требуется для этого лишь две вещи:

Во-первых, инструмент для анализа разрозненных данных, способный анализировать большие массивы информации в разных разрезах.

Во-вторых, данные для анализа. Чтобы повысить точность расследований, можно использовать собственные данные (базы данных о сотрудниках, клиентах, контрагентах, данные о транзакциях и так далее) в сочетании с другими источниками. Например, использовать данные из кредитных бюро, открытых государственных баз данных (решения судов, списки недобросовестных налогоплательщиков и так далее). Как правило, получение таких данных облегчают независимые сервисы типа СПАРК в России и YouControl в Украине, агрегирующие информацию.

Правда, не стоит забывать один важный момент: каким бы продвинутым ни был инструмент анализа, решения все-таки должен принимать аналитик. Инструмент лишь помогает навести порядок в разрозненных данных.