2025. aasta juunis uuendas OECD oma suuniseid pakkumuste manipuleerimise vastu voitlemiseks riigihangetes. Dokument sisaldab tuvastamise kontrollnimekirja - mustrite loend, mis peaks tekitama punaseid lippe koigile, kes vaatavad ule hankeandmeid.
Selle lugemine on ebamugav. Mitte seetottu, et mustrid on eksootilised, vaid seetottu, et need on tuttavad. Kui olete hangetes piisavalt kaua toootanud, olete naenud vahemalt monda neist ja toenaoliselt eeldanud, et tegemist oli juhusega.
Pakkumuste manipuleerimise neli vormi
Enne tuvastamise juurde asumist aitab moista, mida otsite. Pakkumuste manipuleerimine toimub uldiselt neljas vormis:
Kattepakkumused. Ettevotted esitavad pakkumused, mis on loodud kaotama. Nad pakuvad liiga korget hinda voi lisavad tingimusi, mis neid diskvalifitseerivad. Eesmark on luua konkurentsi naivus, tagades samal ajal maaratud voitja. See on levinuim vorm, sest seda on koige raskem toendada - pakkumised on toeliised, need lihtsalt ei olnud moistud voitmiseks.
Pakkumuste rotatsioon. Ettevotted voitavad kordamooda. Ettevote A voitab esimese hanke, ettevote B teise, ettevote C kolmanda. Mitmeaastase perioodi jooksul saab iga ettevote umbes voirdse osa. Muster muutub naahtavaks ainult siis, kui vaatate paljusid hankeid korraga.
Pakkumuste mahasurumine. Uks voi mitu ettevotet lepivad kokku mitte pakkuda voi vootta oma pakkumus parast esitamist tagasi. See vahendab konkurentsi eelvalitud voitja jaoks. Kui ettevote, mis regulaarselt osaleb teatud tuupi toodell, ahtaakkii kaob, voib see olla ariotsus. Voi voib see olla kokkulepe.
Turu jaotamine. Konkurendid loikavad turu geograafiliselt voi sektori jargi ja lepivad kokku mitte tungida uksteise territooriumile. "Sina votad Tallinna, mina Tartu, tema Paarnu." Iga ettevote paistab kohaliku spetsialistina. Tegelikult on nad kaardi ara jaganud.
Punased lipud, mida keegi ei taha naha
OECD kontrollnimekiri tuvastab konkreetsed mustrid. Siin on need, mida peame koige olulisemaks:
Hinnastamismustrid, mis ei ole loogilised. Kui koik pakkumused koonduvad kahtlaselt liihedalt kokku voi kui kaotavad pakkumused on alati tapselt 5-10% voitjast koirgemal. Konkurentsitiurgudel peaks hinnastamine peegeldama erinevaid kulustruktuure, erinevaid lahenemisi, erinevaid marginaale. Uhtsed hinnavahed viitavad koordineerimisele.
Sama ettevote voitab alati konkreetses kategoorias voi piirkonnas. Konkurents peaks tootma mitmekesisust. Kui sama ettevote voitab iga IT-hanke konkreetses linnas viis aastat jarjest ja turul on teisi voimekaid ettevotteid, on kusimus, miks.
Ebaharlikud alltoodtlise mustrid. Kaotav pakkuja muutub voitva pakkuja alltoodtjaks. See voib olla legiitiimne - hangete maailm on vaike. Kuid kui see juhtub korduvalt mitme hanke jooksul, hakkab see naaagema valja nagu huovitus tahtliku kaotamise eest.
Identsed vead voi vormindamine. Kui mitmed pakkumused sisaldavad sama ebaharlikku vormindamist, samu trukivigu voi viiteid samadele sisedokumentide numbritele, viitab see, et need koostati koos voi sama inimese poolt. Oleme naenud seda dokumentides, mida analuusime - sarnased sonavaliku mustrid, mis ulatavad kaugemale toostusharu standardkeelest.
Pakkumuste tagasivoitmised, mis on ajastatud konkreetse konkurendi kasuks. Ettevote esitab pakkumuse, siis vootab selle viimasel hetkel tagasi. Jaareljaanud konkurent voitab vaikimisi. Uks kord on olukord. Kaks korda on muster.
Mis tuvastamises praegu toimub
Mitmed riigid rakendavad spetsiifiliselt tehisintellekti pakkumuste manipuleerimise tuvastamiseks ja tulemused on markimisvaiarsed.
Hispaania konkurentsiasutus kaivitas 2024. aastal BRAVA - masinoppe susteemi, mis klassifitseerib pakkumused potentsiaalselt kokkumangu- voi konkurentsipohiseks, tuginedes riikliku hankeandmebaasi mustritele. See toodleb tuhandeid hankeid ja margistab statistilisi anomaaliaid, mida ukski inimanaluuatik ei suudaks sellises mahus tabada.
Uhendkuningriigi Konkurentsi- ja Tururjaarelevalveamet (CMA) alustas 2025. aasta jaanuaris tehisintellekti kokkumangu tuvastamise tooriista katsetamist. Isegi pilootprojekt uhe valitsusasutusega andis tegevustulemusi.
Brasiilia ALICE susteem on peatanud 9,7 miljardit Brasiilia reaal kahtlaseid hanketehinguid. Ukraina Dozorro - toootades sojatingimustes - saavutas 298% tousu kokkumangu tuvastamises ule 3000+ igapaevase hanke.
Ja 2024. aasta septembris kaivitas OECD ELi rahastatud projekti, et aidata kuut liikmesriiki parandada pakkumuste manipuleerimise tuvastamist. 2025. aastal kaivitus teine projekt, mis katab veel kuut riiki - sealhulgas Latit. See, et Lati on selles grupis, annab marku nii probleemi tunnistamisest kui ka puhendumisest selle lahendamisele.
Andmed on koik olemas
Siin on see, mis mind selles valdkonnas huvitab: andmed pakkumuste manipuleerimise tuvastamiseks on juba olemas. Riiklikud hankeandmebaasid sisaldavad aastate pakkumiste ajalugu - kes pakkus, mis hinnaga, kes voiitis, kes oli alltoodtja.
Mustrid on andmetes. Probleem oli alati analuusivoimekus. Inimanaluutik, kes vaatab uiksikuid hankeid, naeb uksikuid hankeid. Susteem, mis analuusib tuhandeid hankeid samaaegselt, naeb mustreid, mis ilmnevad ainult suurel maaral - rotatsioonitsukklid, geograafilised jaotused, kahtlaselt uhtsed hinnaerinevused.
See ei ole uiksikute korrumpeerunud ametnike tabamine (kuigi seda juhtub). See on struktuuriliste mustrite tuvastamine, mis moonutavad konkurentsi ja raiskavad avalikku raha.
Kus hindamine kohtub tuvastamisega
Meie fookus on pakkumuste hindamisel, mitte pettuste tuvastamisel. Erinev probleem, erinevad tooriistad. Kuid on ulekate, mida tasub marrkida.
Kui tehisintellekti agent loeb iga pakkumuse pohjalikult ja dokumenteerib iga leiu toenditega, loob see andmejaalje, mis muudab hindamise labipaiistavamaks. Pakkumuste manipuleerimine toootab pimeduses - lungas selle vahel, mis on dokumentides, ja selle vahel, mida ule vaadatakse. Kui midagi ei jaa lugemata, see luunk kahaneb.
Kattepakkumus - tahtlikult mittekonkurentsivoimeline - sisaldab siiski signaale. Ebamaarane keelekasutus seal, kus teised pakkumused on konkreetsed. Puuduvad detailid, mida toosine pakkuja sisaldaks. Hinnastamine, mis ei vastaa pakutud ulatusele. Tehisintellekt, mis loeb ja vordleb koiki pakkumusi vorrdselt, maarikab need erinevused, isegi kui ei tea, et need on tahtlikud.
Me ei vaida, et meie tooriist tuvastab pakkumuste manipuleerimist. Utleme, et pohjalik, vordne, dokumenteeritud hindamine koigist pakkumustest loob labipaistuvuse kihi, mis muudab manipuleerimise varjamise raskemaks.
Ebamugav matemaatika
Pakkumuste manipuleerimine moodustas 2023. aastal 44% koigist kartellirikkumise otsustest ELis. Hinnanguline korruptsiooniriski kulu ELi hangetes aastatel 2016-2021 oli 29,6 miljardit eurot.
Kontekstiks: 29,6 miljardit eurot on umbes koigi kolme Balti riigi aastane hankekulutus kokku. Sellest piisaks mitme uue haigla ehitamiseks voi Lati kogu haridussusteemi rahastamiseks aastateks.
Iga euro, mis laaeb kaotsi pakkumuste manipuleerimise tottu, on euro, mida ei kulutata avalikele teenustele. Tuvastamistooriistad on olemas. Andmed on olemas. Kusimus on, kas poliitiline tahe nende susteemmaatiliseks kasutamiseks on olemas.
Sellest, mida naeme - OECD projektide, riiklike tehisintellekti tooriistade ja ELi tahelepanuga hangete terviklikkusele - nihkub vastus "jah" suunas. Aeglaselt, kuid moodetavalt.