Как технологии экономят государственные деньги

10600

Помните, как было в сказке – иголка в яйце, яйцо в утке, утка в сундуке, сундук на дереве. Сегодняшние схемы мошенничества фактически представляют собой сказочные сюжеты. О решениях, позволяющих выявлять и предотвращать случаи мошенничества, рассказала архитектор бизнес-решений для госсектора Мадина Нурматова

Фото: stavebniny-pezinok.sk

Эффективность всегда является одной из ключевых целей, а в период кризиса становится важнейшей ценностью и для бизнеса, и для государства. Большинство государств с преимущественно сырьевой экономикой сегодня столкнулись с проблемой снижения поступлений в государственный бюджет. Правительства этих стран принимают меры для стабилизации ситуации, в том числе, отпускают в свободное плавание валюту, но вывод один – все переходят к новой модели обеспечения финансовой безопасности. И если в докризисные времена мы откладывали деньги в Национальный Фонд, то сейчас решение задачи обеспечения финансовой безопасности лежит в области повышения контроля расходов, а также в их оптимизации. И речь идет не просто о сокращении расходных статей бюджета, а о повышении эффективности расходов - выявлении на раннем этапе случаев потенциальных правонарушений и их своевременном предотвращении. Решение таких задач без применения современных технологий практически невозможно.

Развитие информационных систем определяется задачами, которые стоят перед бизнесом. В развитых странах, где вопросы автоматизации бухгалтерского учета, а также других транзакционных систем уже давно не стоят, перед информационными технологиями ставится задача по работе с большими данными (Big Data). С ростом присутствия технологий в каждодневной жизни объем генерируемых данных растет с огромной скоростью. Аналитики прогнозируют их увеличение в 6-7 раз к 2020 году. Но до тех пор, пока они являются просто данными, они представляют собой небольшую ценность. Только глубокий интеллектуальный анализ (Data mining) позволяет получить из множества данных информацию, полезную для принятия решения руководителями.

Казахстан в рамках развития электронного правительства давно перешел к электронным закупкам товаров и услуг. Ежегодный объем государственных закупок, проходящий через портал электронных торгов, составляет более 3 трлн тенге. Автоматизация коснулась и квазигосударственного сектора: так в группе «Самрук-Казына» для процедур закупок тоже используется электронно-торговая площадка. К слову, есть компании, которые не являются государственным учреждением, но тоже используют электронный ресурс Министерства финансов Республики Казахстан для проведения конкурсов. Таким образом, объем накопленных данных на сегодняшний день является достаточным для анализа и выявления скрытых закономерностей. 

Существующие системы управления рисками, как правило, позволяют осуществлять проверки в большей степени форматно-логические. Например, системы проверяют перед публикацией тендерную документацию на предмет упоминания конкретного производителя продукта в нарушение закона о конкуренции. Или проверяют, не включен ли поставщик в список недобросовестных, соответствует ли график платежей срокам договора и пр. Подобные меры, безусловно, способствуют повышению эффективности процесса закупок, исключая такие нарушения на этапе публикации тендера. Но что, если речь идет о сложных проверках? Как, например, выявить сговор поставщиков? Ведь на практике имеют место случаи, когда поставщики договариваются заранее о ценовых предложениях на лоты и фактически разыгрывают между собой конкурс. Такие случаи мошенничества идентифицируются, как правило, постфактум и далеко не все, ведь для их выявления необходимо провести ретроспективный анализ данных, чтобы определить наиболее часто встречающиеся комбинации поставщиков, участвовавших в предыдущие годы в конкурсах. Сегодня ответственные специалисты профильных учреждений проводят анализ выборочно, ориентируясь на сумму конкурса, как на основной критерий отбора конкурса для мониторинга. Ведь чем больше сумма конкурса, тем больший эффект может быть получен от их проверки. Однако применение информационных систем показало, что суммарный эффект от нарушений по конкурсам с небольшой суммой может в разы превышать суммы крупнейших конкурсов.

А теперь давайте рассмотрим другой аспект – если выявленные поставщики являются дочерними компаниями одного холдинга. На практике информационные системы позволяли выявлять и такие случаи, когда конкурсы были разыграны двумя компаниями, а руководителем в них был один и тот же человек. Безусловно, признак аффилированности является одним из ключевых при анализе данных не только конкурсных процедур, но и, скажем, при выплате пособий или государственных грантов. Ведь при наличии данных государственных реестров физических и юридических лиц современные системы в состоянии построить сложные графы и выявить скрытые взаимосвязи между поставщиком, получателем гранта или пособия и членами государственной комиссии, принимающими решение.

Здесь мы переходим от понятия внешнего сговора к примерам внутреннего мошенничества. С внедрением информационных систем в корне меняется понятие безопасности. Если раньше конкурсные заявки поставщиков подавались в запечатанном конверте и, можно представить себе ситуацию, когда их отпаривали над кипящим чайником, чтобы узнать, какую же цену заявил  конкурентный поставщик, то сейчас статус «запечатанности» электронного конкурсного предложения является достаточно условным. Поэтому современные системы должны предоставлять возможность многомерного анализа данных, а именно, обнаружив факт изменения ценового предложения поставщиком за несколько минут до завершения конкурса, проверить системные данные по просмотру всех ценовых предложений сотрудниками самого оператора и в случае обнаружения таких фактов, дополнительно проверить возможность аффилированности между оператором и поставщиком. И если две из трех указанных проверок вернулись с положительным результатом, то необходимо поставить на «ожидание» данный конкурс и сигнализировать об этом заинтересованным лицам. Таких проверок, объединенных в стратегии, может быть сколько угодно много, и с появлением новых государственных информационных систем могут разрабатываться новые стратегии, требующие перекрестных проверок.

А теперь немного статистики. В Казахстане, где курс на бизнес-трансформацию принят на государственном уровне, любые сэкономленные средства — вклад в общую копилку страны. По данным Министерства финансов РК, за 10 месяцев 2014 было охвачено проверками 20% расходной части бюджета и выявлено нарушений на сумму более 300 млрд тенге, и только 2 млрд тенге удалось вернуть в бюджет и 86 млрд тенге восстановить в виде товаров и услуг. Согласно отчету за 2014 международной Ассоциации специалистов по расследованию хищений/мошенничества, организации ежегодно теряют порядка 5% от выручки по причине мошенничества. От момента совершения мошеннических операций до факта выявления проходит в среднем 18 месяцев. При этом, затратив немалые усилия и ресурсы на выявление мошенничества и получение возмещения, только 14% компаний добиваются полного возмещения ущерба, а 58% компаний не получают ничего. А вот проактивный мониторинг и анализ данных позволил компаниям сократить в среднем ущерб от мошенничества на 60%, а время выявления нарушения вдвое, что еще раз доказывает, что все проверки должны осуществляться превентивно, то есть в ходе рассмотрения конкурсных заявок или заявок на гранты и пособия, а не после того, как были потрачены средства из государственного бюджета. Ведь предотвратить растрату гораздо эффективнее, чем пытаться вернуть деньги в бюджет.

И такой подход, безусловно, повышает рейтинг государства в мировом сообществе: ведь, как и в бизнесе, государствам важно доверие и прозрачность в вопросах сотрудничества. Борьба с корпоративным мошенничеством — признак зрелой экономики, и первым шагом Казахстана на этом пути является принятие нового закона о госаудите и финансовом контроле, предполагающему переход от санкционного контроля к превентивному аудиту, а вот что из этого получится, как говорится, поживем – увидим. 

   Если вы обнаружили ошибку или опечатку, выделите фрагмент текста с ошибкой и нажмите CTRL+Enter

Орфографическая ошибка в тексте:

Отмена Отправить