Как строительный сектор использует ИИ для борьбы с мошенничеством

Эксперты, вовлечённые в строительную отрасль по всему миру, всегда боролись с неэффективностью и расточительством. Это довольно непростая задача, ведь рынок сильно раздроблен, обычно работает в сложной нормативно-правовой среде, имеет низкий уровень цифровизации, а также страдает от нехватки рабочей силы и плохого планирования на протяжении всей цепочки создания стоимости. Данные проблемы, в свою очередь, возникают из-за несогласованных требований стейкхолдеров, недостаточной прозрачности процессов, неполной информации и непоследовательности в соблюдении правил и стандартов. Многие из этих аспектов проявляются ещё до начала стройки.

Одним из инструментов борьбы с этим становится внедрение технологий на основе искусственного интеллекта (ИИ) в процесс закупок, где они могут значительно повлиять как на финансовые, так и на этические результаты. ИИ может улучшить планирование, помочь обнаружить случаи мошенничества, а также улучшить процесс принятия решений подрядчиками. Однако растущее использование инновации создает и новые проблемы для отрасли: хотя её можно использовать для экономии бюджета, она в том числе применяется для снижения прозрачности и устранения конкурентов.

Руководители, вовлечённые в строительную отрасль, должны учитывать как положительные, так и отрицательные стороны. Им следует чётко понимать не только как ИИ позволяет повысить качество проекта, улучшить отбор подрядчиков, выявить сговор и расточительство, но и как технология способствует манипулированию тендерами. В этой статье мы рассмотрим преимущества технологии и сопутствующие риски, опираясь на реальные примеры и проверенные на практике инструменты.

Как руководители могут использовать ИИ

Представьте, что вы планируете сложный и дорогостоящий строительный проект: автомагистраль, больницу или инфраструктуру для крупного спортивного объекта, например стадиона. Чиновники в Министерствах строительства, специалисты по закупкам, технические консультанты и руководители строительных компаний должны сбалансировать потребности множества стейкхолдеров, обеспечив при этом безопасность и долговечность объекта, а также соответствие экологическим нормам и долговечность. В таких ситуациях даже незначительные просчёты могут привести к задержкам и перерасходу средств. А негативные факторы вроде ненадёжности подрядчиков, скачков цен на материалы, противодействия местных властей и мошенничества в сфере государственных закупок ещё больше усложняют процесс.

Искусственный интеллекс может значительно помочь в решении вышеописанных проблем. Так, для проведения Чемпионата мира по горнолыжному спорту 2021 года в Кортина-д'Ампеццо в Италии, местные власти совместно с Microsoft разработали платформу OpenCortina Platform — цифровую систему управления проектами, призванную оптимизировать выполнение строительства. Решение OpenCortina служило средой общих данных для обмена информацией и сотрудничества между различными участниками команд, включая государственные учреждения, подрядчиков и консультантов. Оно способствовало сбору, анализу и распространению структурированных цифровых сведений, связанных со строительством и реконструкцией мест проведения соревнований, модернизацией инфраструктуры и пр. Благодаря интеграции технологии информационного моделирования (BIM) и облачных ресурсов платформа позволяет отслеживать и управлять сроками реализации и ресурсами проектов режиме в реального времени, а также соблюдать нормативные требования.

В итоге использование OpenCortina привело к заметным улучшениям: была повышена прозрачность процессов, а стейкхолдеры были обеспечены актуальной информацией, что способствовало укреплению одобрения граждан. Платформа также способствовала повышению эффективности принятия решений, сокращению задержек и обеспечению соблюдения сроков реализации проектов до начала чемпионата. И хотя конкретные количественные данные не раскрываются, в целом отзывы свидетельствуют о положительном влиянии решения на качество управления и взаимодействие участников.

Закупщики также используют искусственный интеллект для более грамотной оценки и выбора подрядчиков. Например, Агентство оборонной логистики США (DLA) использует технологии на основе ИИ для автоматизации выявления поставщиков, которые могут завышать цены, анализируя их поведение и опыт работы. Другой случай — Коммерческая королевская служба Великобритании (CCS), которая сама не использует ИИ, но предоставляет необходимые инструменты и устанавливает рамки для государственных организаций, чтобы эффективно оценивать поставщиков.

Кроме того, финансирующие проекты банки развития заставляют специалистов по закупкам внедрять механизмы отбора подрядчиков, пригодность которых во многом обосновывается результатами недавних исследований с использованием искусственного интеллекта. Европейский банк реконструкции и развития и немецкий KfW пытались способствовать росту здоровой конкуренции на этапах тендеров, отсеивая перегруженных подрядчиков и проводя предквалификационный отбор только тех кандидатов, чьи текущие финансовые обязательства в 1-2 раза меньше их годового оборота. Эффективность этой методики подтверждается исследованием, согласно которому конкурентоспособность подрядчиков увеличивается в среднем на 24% по мере снижения их загруженности с 1,2 до 0,7 раз от годового оборота.

ИИ в роли конкурентного преимущества для подрядчиков

По другую сторону процесса закупок использование искусственного интеллекта проходит не менее интересно. Например, подрядчики могут использовать эту технологию для прогнозирования поведения конкурентов и сбора информации, которая может стать ключом к победе в тендере.

Инструменты на основе ИИ помогают в оценке сложности тендеров за счёт включения таких переменных, как отставание других участников, региональную статистику побед, специализацию по типу проекта и отношения между партнёрами. В результате точность оценки результатов достигает вплоть до 96%. В целом, использование ИИ может повысить эффективность работы подрядчиков в трёх ключевых аспектах:

• Участие в тендерах

Прогнозируя вероятность победы, соревнующиеся могут сэкономить время и деньги, отказавшись от участия там, где выигрыш маловероятен. В то же время они получают шанс избежать упущенных возможностей, участвуя в тех тендерах, которые они с высокой вероятностью выиграют.

• Повышение шансов на победу

Подрядчики могут определить ключевые факторы, которые приблизят победу, и направить своё время, деньги и усилия в нужное русло (включая вступление в альянсы с другими подрядчиками).

• Установка наценки

Анализируя характеристики конкурентов и прогнозируя их поведение, подрядчики обретают способность точно настроить свое предложение, не снижая при этом свои шансы на успех.

Проект строительства консульства в пакистанском городе Карачи стал прекрасным примером использования ИИ в принятии решений подрядчиками. Эмрах Эргелен из Arge Construction of Türkiye вспоминает, что, несмотря на первоначальное нежелание участвовать в тендере, его компания приняла другое решение. Причиной тому стало предсказание от программы на основе ИИ, разработанной канадской компанией Frux Consulting. В нем говорилось, что шансы на победу значительно возрастут, если организация будет сотрудничать с испанской фирмой, имеющей опыт реализации подобных проектов с тем же заказчиком. После использования механизмов для точной настройки степени наценки альянсу удалось продать самое низкое предложение на тендере.

Применение ИИ среди подрядчиков не ограничивается стратегиями участия в тендерах. Они также используют его для составления точных смет. А большие языковые модели (LLM) стали ценным подспорьем для международных подрядчиков, участвующих в тендерах, которые проводятся на нескольких языках. Выполняя перевод и анализ документов с помощью искусственного интеллекта, компании могут быстрее и точнее интерпретировать тендерную документацию, технические спецификации и юридические требования. Важно отметить, что эти инструменты обычно используются внутри фирмы для подготовки тендерных предложений, а не для создания и подачи окончательных заявок. Юридические и технические специалисты по-прежнему проверяют все решения, чтобы убедиться в их точности и уместности для целевой аудитории.

Как ИИ может помешать конкуренции и прозрачности

Несмотря на свою многообещающую роль в повышении эффективности строительных процессов как для закупщиков, так и для подрядчиков, искусственный интеллект имеет и более тёмную сторону. Те самые инструменты, которые способствуют достижению справедливости и эффективности, могут также использоваться для манипулирования предложениями и избавления от конкурентов, особенно в случае серийных тендеров с одинаковой структурой. ИИ помогает участникам, вступившим в сговор, разработать стратегии ротации побед, использовать подставные компании для подачи заявок, создавая видимость конкурентного процесса.

И это далеко не все возможные риски: чрезмерная зависимость от цифровых систем может привести к непрозрачному принятию решений, снижению конкуренции и появлению барьеров для небольших компаний, не имеющих доступа к инструментам на основе ИИ. Снижение стоимости технологии позволит сделать их более доступными для подобных участников рынка.

Заключение

Политики, руководители предприятий и сотрудники, занимающиеся тендерными торгами, должны стремиться к балансу между инновациями, эффективностью и честностью. Искусственный интеллект — это не просто удобный инструмент для сортировки кандидатов и предложений, а технология, которая меняет правила взаимодействия в сфере закупок для строительства в самых важных аспектах. При разумном подходе технология может способствовать значительному развитию сектора, но если её не контролировать, то вы снова встретитесь со старыми проблемами.

Поэтому ключ к безопасному и честному использованию потенциала ИИ для строительных тендеров лежит в частной ответственности и надёжном надзоре. Нормативно-правовая база должна обеспечивать такие условия, чтобы решения о закупках в конечном итоге проверялись человеком. Регулирующим органам никогда не следует проводить карательные меры только на основе статистики.