Pakistan wdraża AI do wykrywania zmów w przetargach publicznych

Pakistańska Komisja ds. Konkurencji jest na zaawansowanym etapie przygotowań do wdrożenia BRDS, czyli systemu opartego na sztucznej inteligencji, który ma automatycznie wykrywać zmowy w przetargach publicznych.

Dlaczego przetargi w Pakistanie wymagają automatycznej kontroli?

Skala zamówień publicznych w Pakistanie jest ogromna. Państwo wydaje na zakupy około 60 mld dolarów rocznie, a same zamówienia publiczne stanowią ok. 15–20% krajowego PKB. Przy tak dużych kwotach nawet niewielki odsetek ustawionych przetargów oznacza poważne straty dla budżetu i uczciwych wykonawców. Ręczne przeglądanie tysięcy ofert nie nadąża za tą skalą, dlatego organ nadzoru sięga po narzędzia analityczne.

Jak działa system BRDS?

BRDS (Bid-Rigging Detection System) analizuje duże zbiory danych o przetargach i oznacza oferty, które wykazują podejrzane wzorce. System zwraca uwagę na trzy zjawiska:

Obszar	Dane z systemu
Wydatki na zakupy publiczne	ok. 60 mld USD rocznie
Udział zamówień publicznych w PKB	ok. 15–20%
Wykrywane praktyki	rotacja zwycięzców, pozornie konkurencyjne oferty, udział powiązanych firm
Organy objęte raportem	30 organów ochrony konkurencji

Każde z wykrywanych zjawisk jest szczególnie trudne do uchwycenia bez analizy komputerowej. Rotacja zwycięzców czy pozorna konkurencja mogą wyglądać w pojedynczym przetargu zupełnie normalnie, dopiero zestawienie setek postępowań ujawnia schemat.

Co utrudnia wdrożenie systemu?

Główną przeszkodą są dane. Informacje o przetargach są rozproszone między różnymi instytucjami, a brakuje ich powiązania z rejestrami właścicieli firm. Bez tych połączeń trudno ustalić, czy dwóch wykonawców należy do tej samej grupy kapitałowej. Aby to zmienić, zawarto porozumienia o integracji danych z Urzędem Regulacji Zamówień Publicznych, prowincjonalnymi organami oraz SECP.

Czy system oznacza, że firmy są już winne?

Nie. Przewodniczący Komisji Farid Ahmad Tarar wyjaśnił, że sygnał generowany przez BRDS jest podstawą do wszczęcia postępowania, a nie dowodem naruszenia. Każdą sprawę weryfikuje się odrębnie, zbiera dowody i ocenia w świetle ustawy o konkurencji z 2010 r. To ważne rozróżnienie, bo algorytm wskazuje wzorce, a o winie decyduje postępowanie prowadzone przez ludzi.

Od reagowania na skargi do stałego monitoringu

Dotychczasowy model opierał się głównie na zgłoszeniach. Nowe podejście zakłada proaktywne monitorowanie zamówień, czyli stałą analizę ofert bez czekania na skargę. Taka zmiana pozwala wcześniej wychwycić nieprawidłowości, zanim wpłyną one na wynik przetargu i wydatki państwa.

Znaczenie międzynarodowe

System został ujęty w piątym raporcie Computational Antitrust Worldwide, przygotowanym przez Stanford Computational Antitrust. Raport obejmuje doświadczenia 30 organów ochrony konkurencji, co pokazuje, że wykorzystanie analizy danych w walce z zmowami staje się globalnym trendem, a nie wyjątkiem.

Co to oznacza dla Ciebie?

Dla czytelnika w Polsce najważniejsza jest sama tendencja. Automatyczne wykrywanie zmów opiera się na połączeniu danych o przetargach z rejestrami firm, więc przejrzystość informacji o właścicielach i powiązaniach kapitałowych staje się kluczowa. Przy orientacyjnym przeliczeniu (1 USD ≈ 4 zł) roczne wydatki Pakistanu na zakupy publiczne to około 240 mld zł, co pokazuje, jak duża stawka stoi za skutecznym nadzorem. Dla wykonawców oznacza to jedno: rośnie prawdopodobieństwo, że nietypowe układy ofert zostaną zauważone, nawet bez skargi konkurenta.