Международный центр конкурентного права и политики БРИКС и Институт права и развития ВШЭ-Сколково совместно с антимонопольным ведомством Греции разрабатывают методологию для новых алгоритмов «вычислительного конкурентного права», основанных на технологиях больших данных и искусственного интеллекта. При использовании этой методологии для мониторинга цен ФАС сможет повысить эффективность правоприменения в 3 раза.
24 мая прошел круглый стол, на котором Международный центр конкурентного права и политики БРИКС презентовал результаты доклада, выполненного совместно с Комиссией по конкуренции Греции «Перспективы вычислительного конкурентного права и экономики». Доклад посвящен новым подходам к антимонопольному правоприменению средствами анализа больших данных и инструментов ИС.
Авторы доклада видят перспективы для существенного повышения эффективности правоприменения, в частности, при выявлении злоупотребления доминирующим положением на различных рынках и других антиконкурентных практик, в том числе касающихся ценового манипулирования. При использовании методологии авторов доклада, алгоритм будет мониторить цены на любые группы товаров, и ФАС сможет сама выявлять признаки злоупотребления доминирующим положением, не дожидаясь жалобы потребителей, и направлять предупреждение. Комиссия по конкуренции Греции уже внедрила подобный механизм.
«Предупреждение является эффективной мерой «мягкого регулирования», которое позволяет добиться восстановления справедливых условий конкуренции на рынке и, что особенно важно, экономит ресурсы ведомства, требующиеся для расследования полноценного дела. А если предупреждение не исполнено, то ФАС уже вправе запускать расследование по собственной инициативе », — говорит Анна Позднякова, научный сотрудник Международного центра конкурентного права и политики БРИКС.
«Доклад дает методологическую базу не для фрагментарного применения в одной узкой взятой сфере картельного скрининга, а позволяет вывести на новый уровень характер правоприменения, тем самым резко повышая эффективность работы регулятора, — говорит Алексей Иванов, директор Международного центра конкурентного права и политики БРИКС, директор Института права и развития ВШЭ-Сколково. – Сейчас индустрия legal tech преимущественно сфокусирована на разработке средств оптимизации работы юристов в судах. А в данном случае инструменты legal tech используются для более эффективной работы регулятора. По сути, мы говорим о цифровой трансформации ведомства, а этот процесс предполагает целый ряд организационных инноваций, изменение моделей правоприменения. Алгоритмизированные механизмы глубоко интегрируются в принятие решений. AI становится системой анализа рынка и выявления правонарушений. Мы надеемся, что наша методология станет платформой для разработки целого потока новых legal tech решений, но уже в правоприменении».
Новые подходы к использованию инструментов вычислительного права и экономики приводят к целому ряду положительных эффектов. Алгоритмы, в числе прочего, позволяют автоматически извлекать данные не только из электронных таблиц, но также из отсканированных бумажных документов. Алгоритмы, используемые при расследовании нарушений в рамках конкурсных процедур, делают возможным анализ данных, которые могут быть сгруппированы в четыре категории:· количество и структура участников торгов, подозрительные модели ценообразования, неконкурирующие заявки, данные истории тендеров.
При использовании алгоритмов будет минимизирована вероятность ошибок, особенно так называемых ошибок первого рода, когда робот или встроенная программой выявляют картель, в действительности не имеющий места. Это обеспечивается новыми подходами к оценке поведения участников конкурентных процедур — точность алгоритмов, основанных на новой методологии, оказывается в разы выше существующих зарубежных аналогов. Мировая практика анализа использует пороги отклонения от нормальных рыночных показателей в 5%-15%, а в новых алгоритмах фиксируются отклонения от конкурентного уровня в диапазоне от 0.1% до 1%. Такое отклонение может относиться и к закупочным ценам, и еще к огромному количеству других параметров — например, ко времени подачи заявок участников на торгах, разнице во времени между заявками, количеству шагов аукциона до заключения контракта по окончательной цене и пр.
Автоматизированные механизмы по поиску нарушений в экономической деятельности уже дали свои результаты в других странах: в 2017 году в Южной Корее благодаря современным технологиям государственные органы обнаружили нарушения при строительстве одной из веток столичного метро. А бразильская цифровая система Cérebro позволила в 2018 году обнаружить крупное нарушение при закупке кардиостимуляторов для пациентов больниц.
В России новые технологии уже успешно применяются в борьбе с картелями. По оценкам ФАС, число дел в отношении картельных сговоров за 2020 год сократилось почти на 40%. При том, что в 2019 году число картельных сговоров росло. Такого результата удалось добиться, в том числе, благодаря использованию нового инструмента — «Большого цифрового кота». Так, в марте 2020 года «цифровой кот» вскрыл картельный сговор, который нанес бюджету ущерб на 500 млн рублей. Это стало одним из 80 таких дел, раскрытых при помощи цифрового инструмента. По оценкам экспертов Антимонопольного центра БРИКС, новые алгоритмы позволят в три раза более эффективно мониторить нарушения такого рода.
https://ild.hse.ru
