Qlik помог сэкономить деньги налогоплательщиков Казахстана
Команда Datanomix.pro, партнер Qlik в Казахстане, разработала систему для аудиторов, проверяющих прозрачность госзакупок в стране.
Команда Datanomix.pro выяснила, как мировые специалисты оценивают финансовые риски. Эксперты изучили данные правоохранительных органов и выявили 43 риска, которые могут возникнуть на этапе от планирования до исполнения контракта.
Эти методы она адаптировала к системе госзакупок Казахстана и разработала систему автоматической проверки рисков на основе Qlik Sense. Аналитический инструмент фокусирует внимание аудиторов на наиболее рисковых закупках, повышая эффективность проверок.
Предпосылки проекта
Ежегодно 18 тысяч организаций заключают более 1,5 миллионов договоров о государственных закупках в Казахстане. Раньше процесс мониторинга госзакупок осуществляли специалисты Комитета внутреннего государственного аудита вручную. В результате большая доля неконкурентных закупок по завышенным ценам оставалась без внимания аудиторов.
Ежегодные потери бюджета Казахстана составляли $470 млн, поэтому мониторинг госзакупок решили автоматизировать.
Выбирая подрядчика для проекта, Комитет искал опыт и понимание предметной области. У команды Datanomix.pro уже был двенадцатилетний опыт анализа данных для выявления экономических и коррупционных рисков. А также портфолио выполненных проектов в этой сфере: для Финансовой полиции, Генеральной прокуратуры, Антикоррупционной службы, Службы экономических расследований и Подразделения финансовой разведки – все в Республике Казахстан.
В качестве платформы будущего инструмента команда проекта выбрала Qlik Sense. На решение повлияли высокая скорость разработки, возможность подключения множества разрозненных источников, и гибкость в изучении данных для конечных пользователей. Последнее особенно важно – только аудитор принимает конечное решение по каждому индикатору риска, так что инструмент должен был обладать свободой исследования данных.
Реализация проекта
Аудиторы предъявляли высокие требования к автоматизации процесса мониторинга государственных закупок.
Проект создания «ОКО» состоял из нескольких этапов:
- Адаптация методики оценки рисков для целей и задач аудиторов.
- Проведение оценки потребностей. Соответствующие государственные служащие предоставили информацию о своих сценариях использования.
- Разработка интерактивных информационных панелей на базе Qlik, которые покрывают потребности аудитора для проведения функции предварительного контроля.
- Разработка учебных материалов и чек-листов, а также проведение обучения. Около 40 государственных служащих прошли тренинги по использованию сервиса.
Разработанная система на основе Qlik Sense анализирует все этапы процесса государственных закупок, включая 3 миллиона позиций планов закупок, 1,5 миллиона контрактов и 700 000 лотов. «ОКО» выявляет рискованные процессы планирования, тендеры и контракты, сужая выборку для аудиторов. Она фокусирует их внимание с 3 миллионов позиций до 130 000 – с наибольшими рисками неэффективного расходования средств.
Аналитическая система также интегрирована с казначейством, реестром юридических лиц, реестром государственных предприятий, базой данных по сертификатам происхождения товаров и другими реестрами для расширения документальной базы.
Методология оценки риска и источники данных
«ОКО» использует несколько источников данных, которые обновляются ежедневно и содержат более 100 миллионов строк. Ниже – некоторые риски, которые выявляются по определенным источникам данных.
1. Данные о государственных закупках: элементы плана, тендеры, контракты, клиенты, поставщики и т. д.
- Планы закупок помогают на стадии раннего выявления рисков, когда есть возможность вмешаться и предотвратить их. Сюда входит поиск признаков необоснованного ограничения конкуренции (например, закупки только из одного источника), неконкурентные закупки товаров по завышенной цене или слишком короткие сроки выполнения работ, которые искусственно ограничивают конкуренцию.
- Один из возможных сценариев риска: завышение цен при закупках у единственного источника. Алгоритмы «ОКО» анализируют медианную цену на каждый конкретный продукт в течение года и выявляют ценовые аномалии. Затем аудиторы анализируют эти аномалии и, при необходимости, предпринимают действия по корректировке цены и изменению метода закупки на конкурентный.
- Алгоритм использует данные тендеров для выявления «красных флагов» необоснованного ограничения конкуренции. Например, указание в лоте конкретной торговой марки или объединение в одном лоте несвязанных между собой товаров. «ОКО» также выявляет «красные флаги» возможного сговора поставщиков и выявляет риски потенциальной коррупции между заказчиком и поставщиком.
2. Налоговые данные юридических лиц. Система использует данные о налогах, уплаченных юридическими лицами, чтобы проверить надежность поставщиков и найти признаки подставных компаний.
3. База данных сертификатов происхождения товаров. Согласно правилам государственных закупок в Казахстане, по некоторым группам товаров существуют преференции для местных производителей. Однако недобросовестные поставщики часто подделывают такие сертификаты. Поэтому по каждому договору “ОКО” автоматически проверяет, был ли у поставщика действующий сертификат на момент заключения договора.
4. Реестр недобросовестных поставщиков. Некоторые поставщики не допускаются к заключению контрактов в рамках государственных закупок. Система автоматически проверяет, находится ли поставщик в списке недобросовестных поставщиков.
Результаты проекта
Комитет внутреннего государственного аудита Республики Казахстан сообщил, что уже выявил финансовые нарушения на сумму 93 миллионов долларов США. Почти 70% «красных флажков» выявили на стадии планирования и предотвратили.
В общей сложности к дисциплинарной ответственности привлекли 1 685 сотрудников отдела закупок. По результатам аудиторских мероприятий 190 дел передали в правоохранительные органы.
Комитетом проведена работа по усовершенствованию системы управления рисками. В 2021 году совместно с компанией Datanomix.pro была разработана аналитическая система оценки и выявления рисков в системе госзакупок. Данная система была презентована главе государства на форуме Digital Bridge и получила престижную международную премию, конкурировав в финале с компанией Shell и службой госзакупок правительства Великобритании.
Автоматизация выявления рисков в государственных закупках доказала свою эффективность, поэтому Министерство финансов одобрило финансирование проекта «ОКО» и в 2022 году.
Проект «ОКО» уже удостоился международного признания на конкурсе World Commerce & Contracting Innovation & Excellence Awards 2021, стал победителем в номинации «Операционные улучшения». Номинация отмечает проекты, которые принесли значимую ценность для бизнеса благодаря инновациям в процессах по управлению договорами. В финале с проектом «ОКО» конкурировали Shell, Служба госзакупок Великобритании, Почта Канады, Baxter International, Aramco Americas и другие.
Наша система представляет собой симбиоз человека и компьютера: она обозначает риски, показывает так называемые «красные флажки», обращает на них внимание проверяющих, но не навешивает ярлыков, ведь зачастую причиной правонарушений становится не злой умысел, а человеческий фактор – ошибка, невнимательность или элементарная лень.
Перспективы: открытый процесс аудита
С момента начала проекта в марте 2021 года по 24 сентября 2021 года аналитическая система автоматически проанализировала 2 115 344 позиции планов закупок и 1 159 639 контрактов на сумму более 14 млрд долларов США. В результате было выявлено 132 929 позиций с факторами риска.
Для повышения внимания к проблемам государственных закупок в стране необходимо открыть процесс аудита и мониторинга, предоставив НПО и журналистам доступ к аналитическому инструменту «ОКО» на основе Qlik, разработанному Datanomix.pro.
Datanomix.pro усовершенствует аналитический инструмент с помощью CRM-системы, чтобы НПО могли анализировать рискованные закупки и автоматически генерировать письма в закупочные организации и контролирующие органы для соблюдения надлежащего процесса. Уже есть 10 казахстанских НПО, готовых создать платформу заинтересованных сторон в Казахстане. Есть договоренность поделиться доступом к инструменту и провести тренинг для гражданских наблюдателей.
Где опубликован прайс-лист с расценками на исключение из "красного списка". На этом же построена окупаемость проекта?
Подробно показывать решение будут на вебинаре - приходите посмотреть и задавать вопросы: https://dataliteracy.ru/qliksense-government
Казахская коррупция это что то. Не из за объёмов а из за своей глупости и беспощадности.
Про##ать миллион для того что бы украсть тысячу, это для них норма.
Реальная история- нефтяная компания Казахский аналог Транснефти
Начальник ИТ по имени Алимжан захотел увеличить откат с интернет провайдеров в результате весь день в центральном офисе не работает интернет.
Ни почты ни обмена данными ничего. Все пересылают снимки экранов на вотсапп.
Все в курсе причины, но ни кто не наказан.
Вот это типичная казахская коррупционная схема.
И чем ваш скрипт в этом случае поможет?
Повысит вероятность, что к Алимжану придут люди в форме с неудобными вопросами
Ни как не изменит. Он чейто друг или родственник - лицо неприкасаемое.
У нас 2 премьера сидят и племянник первого президента. Их тоже все неприкасаемыми считали в свое время
Какая прекрасная система. Больше такого.
Чиновникам начинает мерещиться тот самый shell-скрипт... )
Кто проверяет «красные флажки» ?
НПО, аудиторы, прокуроры, аналитики
Процесс проработки идеи, разработки, тестирования, верификации "красных флажков" получился достаточно децентрализованным. В нем участвуют неправительственные организации, Генеральная прокуратура, Комитет внутреннего гос.аудита, Служба экономических расследований.
Возможно ли построить аналогичную систему на основе power bi ?