Интеграция блокчейн-платформ в систему госзакупок, как способа противодействия коррупции

Механизмы осуществления закупочной деятельности в государственном секторе сталкиваются с многочисленными злоупотреблениями и мошенническими действиями. Подобные правонарушения часто связаны с использованием должностными лицами служебного положения для получения незаконных вознаграждений либо содействия определенным контрагентам. Как правило, сотрудники, совершающие нарушения, работают в подразделениях-заказчиках и формируют потребности для последующего удовлетворения через тендерные процедуры, но не входят непосредственно в состав профильных отделов по организации закупок. Поэтому наиболее эффективной является профилактика коррупции до момента завершения контрактных процедур. В данном отношении важно проводить оценку параметров товаров, услуг или работ на соответствие их характеристик рыночной конъюнктуре.

На практике существующие способы контроля проявляют низкую эффективность:

• -    внутренний контроль внутри структур по организации закупочной деятельности чаще всего сводится к формальному подтверждению соответствия документации нормативам и не предусматривает детального изучения сути объектов закупки;

• -    добросовестные поставщики вынуждены воздействовать на ситуацию косвенно — через механизмы разъяснений или обращения в надзорные органы — что существенно снижает вероятность выявления нарушений;

• -    государственный контроль ограничивается проверкой соблюдения нормативных требований либо реагированием на отдельные жалобы участников закупок без глубокого анализа особенностей приобретаемых позиций.

С учетом указанных рисков настоящее исследование направлено на разработку методических подходов и качественный анализ эффективности внедрения децентрализованной платформы на основе блокчейна для нужд государственных заказчиков Российской Федерации;

EDN LEEAPI

Научный руководитель к.с.н., доцент, доцент кафедры экономической безопасности СПбГЭУ Печерица Е.В.

подобная система предполагает автоматизированное выявление признаков коррупции посредством распределенных реестровых записей и использования смарт-контрактов как инструмента прозрачного регулирования ключевых процессов.

Материалы и методы

Одним из эффективных способов снижения коррупционных рисков в закупочной деятельности является внедрение технологии распределенных реестров, в частности - блокчейна. Указанный технологический инструмент способствует формированию прозрачной и защищенной от вмешательств среды, что обеспечивает гарантии для всех добросовестных участников процесса. Блокчейн позволяет надежно фиксировать информацию уже на этапе публикации исходных документов, что благодаря анализу загруженных данных помогает выявлять признаки возможных злоупотреблений как со стороны участников, так и организаторов закупок.

Использование цифровых решений для повышения прозрачности механизмов государственных закупок подробно рассматривается зарубежными исследователями, среди которых можно выделить Virovets D. [10], Alharby M. [1], Singh S.K. [9], Benítez-Martínez F.L. [2], Sanka A.I. [8], Liu F. [3], Santana C. [7], Meirobie I. [4], Plaza C. [6], Mourtzis D. [5].

Анализ литературы подтверждает высокую обоснованность интеграции блокчейна в процедурные схемы государственных закупок, поскольку неизменяемость записей внутри распределенной базы данных эффективно препятствует подделке документов и другим коррупционным действиям.

Авторы также выделяют ряд ключевых индикаторов возможных нарушений:

• -    формулировка критериев оценки заявок и предъявляемые требования к участникам должны иметь объективное обоснование без возможности их произвольного толкования или манипуляций со стороны организаторов процедуры;

• -    максимальная начальная цена может быть искусственно занижена либо завышена;

• -    сроки и условия исполнения контрактов должны соответствовать установленным требованиям и объему поставляемых товаров, выполняемых работ или оказываемых услуг.

Применение блокчейн-технологий для повышения прозрачности и автоматизации в сфере государственных закупок подтверждается реальными примерами в ряде российских регионов. Один из наиболее заметных - система на базе Waves Enterprise, реализуемая в Республике

Татарстан для управления государственным имуществом. Указанная платформа построена с учетом базовых антикоррупционных принципов – каждое действие с объектами фиксируется поэтапно в распределенном реестре, что исключает возможность ретроспективного изменения данных и обеспечивает открытый доступ к информации для широкого круга пользователей. Такой подход существенно снижает вероятность возникновения неформальных договоренностей [11]. Внедрение смарт-контрактов позволяет полностью устранить дискреционные решения чиновников на ключевых этапах управления и автоматизировать значимые процедурные действия. Аналогичные инициативы реализуются и в других регионах страны, например, проект «Цифровой Областной» внедряется на территории Свердловской области, что свидетельствует о растущем интересе субъектов Российской Федерации к инновационным инструментам укрепления доверия граждан к деятельности органов власти.

Возможность дальнейшего расширения подобных решений подтверждается успешными экспериментами по интеграции блокчейна в инфраструктуру крупных городских сервисов Москвы - таких как платформа «Активный гражданин» и Единая медицинская информационно-аналитическая система [12]. Подобные прецеденты служат убедительным доказательством осуществимости масштабных блокчейн-платформ для работы с большими массивами данных государственного значения.

Анализ функционирования федеральной Единой информационной системы закупок (zakupki.gov.ru) позволяет не только выявлять узкие места действующей модели, но также становится источником объективной оценки ее защищенности. В материалах Федеральной антимонопольной службы и Счетной палаты Российской Федерации [13] зафиксированы факты угроз манипулирования информацией, риски несанкционированного доступа и наличие критически важных уязвимых точек системы. Данные выводы настоятельно подчеркивают необходимость интеграции блокчейн-технологий -криптографическое подтверждение достоверности, устойчивость к фальсификациям и децентрализованное хранение данных представляют собой необходимые элементы современной архитектуры государственных закупок.

Экспертный анализ перспектив внедрения технологии блокчейн в государственные закупки, направленного на снижение коррупционных рисков, выявляет сложное сочетание оптимистичных оценок и признания ряда ограниче- ний. Представители органов власти подчеркивают значительный потенциал данной технологии для повышения открытости управления -например, согласно материалам Федеральной антимонопольной службы Российской Федерации, блокчейн способен существенно повысить уровень прозрачности при рассмотрении жалоб и мониторинге исполнения контрактных обязательств. Министерство цифрового развития Российской Федерации акцентирует внимание на использовании блокчейна как основы для создания доверенных реестровых платформ, что рассматривается как стратегически важный шаг к формированию защищенной цифровой среды государственного сектора.

В то же время ученые из ведущих образовательных и исследовательских учреждений (РАНХиГС, ВШЭ) отмечают, что главные вызовы связаны прежде всего с институциональной устойчивостью существующей системы -пробелами в нормативно-правовом регулировании, недостатком квалифицированных кадров, ограниченной гибкостью бюрократического аппарата для глубокой трансформации процессов. Подчеркивается низкая результативность региональных локальных проектов - они оказывают заметное влияние лишь при условии масштабного внедрения на уровне всей страны и согласованности с федеральными ведомствами. Остаются нерешенными вопросы юридического статуса информации в распределенных регистрах и процедур правомерного использования смарт-контрактов [14].

Специалисты из сферы информационных технологий - интеграторы государственных систем, разработчики программных продуктов -выделяют проблему признания юридической силы данных в блокчейне наряду с трудностями интеграции новых решений с уже функционирующими государственными ИТ-комплексами [15]. Ключевым достоинством распределенных реестров эксперты считают снижение вероятности централизованных манипуляций данными за счет возможности независимой проверки всех изменений, что позволяет сократить расходы на проведение надзорных мероприятий и урегулирование споров даже при высокой стоимости первоначального внедрения технологии [16].

Первые попытки внедрения распределенного реестра в ряде субъектов Российской Федерации, включая Москву, Свердловскую область, Татарстан, подтвердили техническую возможность применения данной технологии в государственных процессах. Использование блок- чейн-технологий способствует реализации ключевых принципов снижения коррупционных рисков. Вместе с тем недостатки действующей Единой информационной системы закупок указывают на острую необходимость технологической модернизации соответствующей сферы [17].

Экспертные оценки подчеркивают следующее - для полного раскрытия потенциала распределенных реестров в области повышения прозрачности требуется устранить значительные структурные барьеры и адаптировать нормативную базу [18–20]. На данный момент эмпирические данные о снижении коррупции благодаря блокчейну носят фрагментарный характер; необходимы дополнительные исследования по мере дальнейшего распространения инновационных решений.

Результаты и обсуждение

Внедрение блокчейна положительно сказывается на конкурентной среде - участники рынка получают автоматические уведомления о предстоящих закупках, что расширяет круг потенциальных поставщиков. Такая открытость приводит к увеличению числа заявок и позволяет заключать контракты на более выгодных условиях за счет оптимизации расходов.

Типовая схема такой системы включает следующие элементы:

• -    внутренние панели управления для работы сотрудников заказчика внутри защищенного корпоративного сегмента передачи данных;

• -    отдельная нода децентрализованной сети на площадке оператора;

• -    инфраструктурные серверы бизнес-ло-гики и дополнительные сетевые узлы заказчика;

• -    веб-клиент для персонализированного доступа участников через интернет;

• -    сервер прикладного уровня с вспомогательными хранилищами данных.

Для более детальной иллюстрации процесса рекомендуется ознакомиться с последовательностью размещения государственной закупки (рисунок 1).

Изначально система разворачивается путем инсталляции основных компонентов - пользовательского интерфейса, сервера бизнес-ло-гики и ядра распределенного реестра - на стороне администратора платформы. Затем формируется исходный блок цепи, обеспечивающий запуск всех последующих операций системы.

Рисунок 1 – Структура платформы с использованием блокчейна при организации отбора участников государственных закупок (составлено автором)

В обязанности оператора входит создание и поддержание перечня надежных участников закупочных процедур; среди юридических лиц и индивидуальных предпринимателей проводится тщательный отбор. Оператор регулярно обновляет реестр, чтобы обеспечивать его актуальность.

Отбор в указанный реестр осуществляется на основании следующих критериев:

• -    наличие положительных решений по вопросам исполнения договоров, фиксируемых в открытом доступе арбитражными судами и подтвержденных размещением данных на официальных интернет-порталах судебной системы;

• -    надлежащее исполнение контрактных обязательств по поставкам, выполнению работ или оказанию услуг в установленные сроки без применения штрафных санкций либо неустоек, при наличии сведений о ходе исполнения во внешних источниках - на электронных торговых

площадках и специализированных государственных информационных системах по закупкам.

Кроме того, оператор формирует развернутую атрибутивную базу данных о проверенных участниках. В ее составе информация о полученных лицензиях для осуществления регулируемых видов деятельности; сведения о сферах деятельности и предлагаемых продуктах с учетом успешно реализованных контрактов; контактные данные ответственных лиц.

Для сбора необходимой информации оператор интегрирует систему с государственными цифровыми ресурсами - федеральными порталами государственных закупок (включая torgi.gov.ru и zakupki.gov.ru), базой Единого государственного реестра юридических лиц (egrul.nalog.ru), системой учета арбитражного судопроизводства (kad.arbitr.ru), электронными торговыми площадками (например, ЭТП).

Также реализован сервис автоматических уведомлений для добросовестных поставщиков - благодаря ему они получают приглашения принять участие в экспертизе конкурсной документации, своевременно информируются о новых тендерных возможностях или изменениях в анонсированных закупках.

Юридические лица и индивидуальные предприниматели, прошедшие проверку на благонадежность, регистрируются через личный кабинет на интернет-портале оператора. Для аутентификации применяется квалифицированная идентификация пользователя, чаще всего с использованием квалифицированной электронной подписи; доступ возможен с различных устройств - смартфонов, стационарных компьютеров, планшетов, ноутбуков с выходом в сеть.

Оператор платформы обеспечивает включение каждого участника в систему закупок - ему предоставляется комплект установочных файлов необходимых компонентов. В данный набор входят блокчейн-нода, веб-интерфейс для работы через браузер, сервер бизнес-логики. Также предоставляются файлы конфигурации со смарт-контрактом; данный контракт содержит алгоритм формирования списка аккредитованных участников рынка для экспертного рассмотрения закупочной документации. Кроме того, смарт-контракт определяет допустимые значения оценок на основе заданных критериев и действующих нормативных шкал либо классификаторов.

Поставщик или заказчик размещает полученные программные компоненты на собственной IT-инфраструктуре и подключает ноду к общей сети блокчейна через интернет. Сотрудники организации-заказчика регистрируются внутри корпоративной инфраструктуры; доступ к системе осуществляется через защищенный личный кабинет на внутреннем сервере компании с применением служебных идентификаторов, например, корпоративной электронной почты. При необходимости модуль бизнес-логики может интегрироваться с персональным аккаунтом пользователя в единую систему для автоматизации передачи данных из ноды во внутренние системы организации.

После завершения установки программного обеспечения и подключения всех участников - как покупателей, так и проверенных поставщиков - система функционирует следующим образом - если один из заказчиков публикует новую или обновленную информацию о проводимой закупке на стороннем электронном торговом ресурсе, автоматически запускаются процедуры проверки данных. Соответствующая последовательность обеспечивает повышение прозрачности закупочных процессов и гарантирует корректность обрабатываемой информации.

В данной системе интеграционные сервисы осуществляют циклический обмен информацией с внешними электронными торговыми площадками, отправляя запросы для получения данных о новых закупочных процедурах. В распределенной блокчейн-сети оператора функционирует специализированный смарт-контракт, связанный с одной из узловых точек, который отвечает за формирование списка экспертов для последующей проверки тендерной документации. Создание перечня экспертов основано на случайном отборе среди пользователей, включенных в реестр надежных участников; параметры такого выбора могут быть адаптированы под требования конкретного заказчика при его подключении к платформе и впоследствии изменяются исключительно по решению оператора.

Пример алгоритма формирования экспертного пула представлен следующим образом - система случайным образом отбирает тысячу зарегистрированных специалистов. Затем пятьсот из них выбираются на основании критериев, связанных с тематикой тендера - направления деятельности участника, наличия соответствующих лицензий и разрешений, успешного выполнения контрактов на сумму не ниже установленного процента от максимальной стоимости закупки. Дополнительно анализируется релевантный практический опыт в сопоставимых проектах - по объему либо характеру предоставляемых услуг и товаров. Оставшиеся пятьсот кандидатов включаются в процесс без учета перечисленных параметров.

Система автоматически направляет приглашения пользователям, включенным в соответствующий перечень, при этом в тексте приглашения содержатся ключевые сведения о закупочной процедуре - точное наименование мероприятия, ссылка на публикацию на официальных электронных торговых площадках или специализированных государственных порталах по государственным закупкам, а также четко обозначенные сроки предоставления экспертных заключений. Получившие уведомление участники изучают подготовленную документацию и руководствуются утвержденными оценочными шкалами или классификационными справочниками для формирования собственных критериев экспертной оценки. Итоговая экспертиза представляет собой всестороннее обоснованное заключение по таким важнейшим параметрам, как соблюдение установленных сроков, условий исполнения договора и соответствие плановым объемам работ (услуг либо поставок); объективность установленной начальной максимальной цены контракта; корректность применяемых показателей оценки заявок; обоснованность требований к потенциальным участникам.

Функционирующий на платформе системы смарт-контракт обеспечивает запись в распределенный реестр гомоморфно зашифрованных сведений поставщиков посредством применения закрытого ключа оператора системы. По завершении этапа оценивания данный смарт-контракт автоматически инициирует процесс гомоморфного агрегирования защищенных баллов и формирует сводные показатели по каждому основному критерию процедуры закупки. Затем с помощью закрытого ключа происходит расшифровка агрегированных оценочных данных без раскрытия индивидуальных результатов экспертов. Заключительная сводная информация протоколируется в структуре блокчейна для обеспечения прозрачности и неизменности записей.

Для заказчика, участвующего в процедуре закупок, устанавливается специализированная нода, связанная с уникальным смарт-контрактом. Указанная нода осуществляет выборку обобщенных данных из распределенной информационной системы. В случае выявления несоответствия агрегированных показателей установленным лимитам система автоматически информирует заказчика через интерфейс персонального кабинета. Благодаря указанному сотрудники организации получают возможность своевременно ознакомиться с результатами аналитики по проведенной конкурсной процедуре, принять меры по устранению выявленных нарушений, скорректировать сопутствующую конкурсную документацию в соответствии с изменившимися сроками закупки и инициировать внутренний аудит с целью выявления возможных коррупционных проявлений со стороны ответственных лиц. Иллюстративное описание функционирования данного механизма представлено на рисунке 2.

Система также предусматривает ряд автоматизированных функций:

• -    автоматическое обновление сводных агрегированных оценок после внесения изменений или дополнений в конкурсную документацию на основе ранее определенных комплексных рейтингов;

• -    построение интегрального рейтинга результативности для всех участников в разрезе каждого отдельного критерия;

• -    расчет индивидуального рейтинга эффективности выставленной оценки по каждому критерию для всех добросовестных участников.

  

  Рисунок 2 – Алгоритм оценки эффективности конкурсных про цедур (составлено автором)

  
  

В качестве метода вычисления рейтинга результативности каждой из оценок, производимой ответственным участником закупочной процедуры по заданному критерию, целесообразно применить оценку дисперсии случайной величины.

В системе противодействия коррупционным практикам в сфере государственных закупок данный метод приобретает особое значение для стандартизированного выявления оценок, заметно отличающихся от коллективных результатов. Такие отклонения часто указывают на возможную предвзятость или недостаточную квалификацию экспертов, поэтому требуют дополнительного анализа и подтверждения. Внедрение данного метода в инфраструктуру на базе технологии блокчейн значительно расширяет его возможности - распределенный реестр гарантирует неизменность данных, полную прозрачность и дает каждому участнику возможность проверить достоверность всех ранее выставленных оценок. Указанные свойства имеют критическое значение для корректной работы автоматизированных механизмов формирования сводных показателей и адаптации системы при поступлении новых данных. Техническая невозможность изменения информации после ее регистрации полностью исключает манипуляции результатами анализа.

Кроме того, использование вариационных показателей при расчете рейтинговых значений участников создает стимулы к честности и взвешенности суждений - низкое расхождение между отдельными оценками и их усредненным значением укрепляет репутацию участника системы, что может привести к получению дополнительных преимуществ - например, повышенного коэффициента голосования или иных бонусов доверия. В итоге формируется саморегули-руемый механизм обеспечения качества экспертной работы и существенно снижается риск коррупционных нарушений.

Методологически ключевым элементом является вычисление математического ожидания квадрата разницы между конкретной оценкой и ее агрегированным аналогом - отдельная оценка рассматривается как случайная величина, а сводное значение - как ее среднее (математическое ожидание). Таким образом точность оценки определяется обратной величиной дисперсии; следовательно, чем меньше дисперсия, тем выше степень соответствия оценки коллективному мнению.

Для минимизации искажений, возникающих из-за экстремально низких значений эффективности, а также для повышения устойчивости итоговых показателей рейтинга применяется предварительное логарифмирование исходных данных с последующим приведением всех результатов, находящихся ниже установленного порога (единицы), к данному пороговому значению. Такая процедура способствует снижению чрезмерного влияния единичных низких оценок на интегральные показатели результативности.

При вычислении сводного рейтинга по отдельным критериям для каждого участника закупочной деятельности целесообразно использовать модель взвешенного среднеарифметического значения с учетом временной приоритетности - более свежие оценки получают больший вес по сравнению с устаревшими[21]. Для автоматизации присвоения динамических весовых коэффициентов применяется логарифмическая функция от отношения заранее определенной константы к числу прошедших месяцев с момента выставления оценки; если полученный коэффициент оказывается отрицательным - соответствующая оценка признается устаревшей и далее в расчетах не учитывается.

Анализ качества закупочной документации по каждому направлению при создании новых или обновлении существующих документов предлагается проводить на основе метода взвешенного среднего. Веса в данном случае рассчитываются исходя из агрегированных показателей прошлой результативности всех добросовестных участников по выбранному критерию анализа. Такой подход обеспечивает регулярную актуализацию обобщенных характеристик и достоверное отражение состояния документации посредством согласованной реакции представителей рынка на изменения внутри системы государственных закупок.

Следует подчеркнуть возможность интеграции федеральных надзорно-контрольных структур в единую платформу (рисунок 3). С 2014 года данная функция возложена на Федеральную антимонопольную службу Российской Федерации в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации от 26.08.2013 №728.

В инфраструктуре Федеральной антимонопольной службы разворачивается автономная подсистема, включающая сервер-ноду децентрализованной блокчейн-сети и специализированный сервер бизнес-логики. Для сотрудников ведомства предусмотрен отдельный личный кабинет для взаимодействия с сервисами системы. В рамках работы смарт-контракта, функционирующего на сервере-ноде, осуществляется автоматизированная сверка сведений о сводных результатах всех закупок, зарегистрированных в блокчейне. При обнаружении признаков возможного нарушения - например, если итоговая оценка по закупке выходит за установленные пределы и в течение определенного времени со стороны контрольных подразделений заказчика не поступает соответствующая реакция - система самостоятельно формирует уведомление о вероятном несоблюдении нормативных требований и направляет его ответственным сотрудникам ФАС через их персональный кабинет. Сотрудники антимонопольного органа получают доступ к аналитическим данным по каждой закупке, могут при необходимости инициировать дополнительную проверку и формируют предписания либо предупреждения заказчику о необходимости устранения выявленных нарушений. Допускается альтернативное архитектурное решение - интеграционный сервис способен заменить отдельные модули бизнес-логики и личного кабинета за счет передачи необходимых данных непосредственно от блокчейна во внутреннюю корпоративную систему документооборота Федеральной антимонопольной службы России.

Рисунок 3. Архитектура блокчейн-платформы с включением государственных органов контроля и надзора (составлено автором)

С накоплением значительного объема оценочных данных от участников рынка открываются возможности применения методов машинного обучения с использованием нейронных сетей для автоматизированной экспертизы отдельных аспектов при обработке новых или измененных документов закупок. Для работы с естественно-языковыми текстами (например, анализа смыслового содержания документации к процедурам закупки), их классификации по категориям и вычисления ключевых характеристик рекомендуется использовать модели архитектуры LSTM - Long Short-Term Memory - разновидность рекуррентных нейросетей. Практическую реализацию таких моделей целесообразно основывать на программных платформах с открытым исходным кодом -PyTorch, Keras,

Theano, TensorFlow, которые являются наиболее подходящими решениями для подобных задач.

Обучение нейросетевых моделей проводится на тщательно подготовленных наборах данных, включающих не только тексты закупочной документации, но и сопутствующие параметры экспертных оценок. Значимым фактором является учет агрегированных рейтингов достоверности, присвоенных квалифицированными и ответственными участниками системы. Оптимизация параметров моделей на исторических данных преимущественно осуществляется с помощью алгоритма градиентного спуска, что способствует существенному снижению ошибок прогнозирования.

Для повышения активности и мотивации добросовестных участников рынка особое внимание уделяется разработке системы стимулирования. Помимо нематериальных факторов -таких как обеспечение прозрачной и честной конкурентной среды - применяются финансовые поощрения, формируемые за счет средств заказчиков платформы в пользу ее оператора. В рамках механизма распределения вознаграждений рассматриваются несколько вариантов:

• -    выплата через банковские структуры -реализуется посредством внедрения операторской блокчейн-ноды с последующей сервисной интеграцией в автоматизированную банковскую систему соответствующего банка;

• -    использование зарубежных или сторонних цифровых валют крупных кредитно-финансовых учреждений - требует интеграции с системами данных организаций;

• -    предоставление собственных цифровых токенов оператора платформы - наиболее прямолинейный способ, не требующий внешних интеграций.

Во всех перечисленных случаях управление выплатами осуществляется через смарт-контракты непосредственно в рамках блокчейн-ноды оператора платформы. По завершении подсчета итоговых баллов по каждому критерию экспертной оценки в сфере закупок смарт-контракт инициирует перевод заранее установленного объема токенов или денежных средств из ресурсов оператора (или его адреса в децентрализованном реестре) на счета либо электронные кошельки пользователей с наивысшими итоговыми рейтингами экспертизы. Таким образом, Y наиболее точных экспертов получают материальное вознаграждение в размере X условных единиц как признание их профессионального вклада согласно результатам сопоставления рейтингов эффективности.

В результате формируется механизм, позволяющий привлекать к анализу закупочных процедур независимых экспертов - компетентных представителей бизнес-сообщества, способных своевременно выявлять возможные нарушения до завершения конкурентных процедур и передавать релевантную информацию в органы внутреннего контроля заказчиков и Федеральную антимонопольную службу. Выявленные несоответствия подлежат устранению, а ответственные должностные лица - привлечению к ответственности, что способствует повышению прозрачности и формированию справедли- вой конкурентной среды при проведении закупок. Ключевым условием дальнейшего развития системы остается поиск заказчиков, заинтересованных во внедрении механизма и готовых открыто предоставлять сведения о своих процедурах для общественного контроля.

Практически возможно проводить аналогичные проверки без официального участия заказчика посредством мониторинга информации на электронных торговых площадках с последующим направлением заявлений о нарушениях в Федеральную антимонопольную службу Российской Федерации. Однако такой подход лишен двух принципиальных преимуществ - исключается возможность быстрого реагирования со стороны внутренних контрольных структур самого заказчика, а также отсутствует финансовая поддержка оператора системы, ответственного за ее функционирование и стимулирование активности добросовестных участников рынка. Участие структур заказчика позволяет эффективно предупреждать повторные нарушения в дальнейшем, оперативно корректировать выявленные нарушения без значительного замедления закупочного процесса, инициировать служебное расследование с последующим наказанием виновного лица.

Выводы

В результате проведенного исследования подтверждена принципиальная возможность интеграции блокчейн-платформ в систему государственных закупок Российской Федерации, как стратегической основы для повышения прозрачности и верификации данных на каждом из этапов закупочного процесса в государственном секторе. Предложенная структура архитектуры блокчейн-платформы с использованием принципов смарт-контракта позволяет исключить ретроспективное изменение информации, что позволяет кратно сократить риски манипуляций со стороны организаторов закупки, при этом автоматизировать контроль соблюдения нормативно-правовых требований и обеспечить мгновенный доступ надзорных органов к верифицированным данным, ускоряя процессы выявления нарушений.

Таким образом, интеграция блокчейн-платформ не только соответствует заявленной цели повышения прозрачности и верификации, но и создает основу для формирования саморе-гулируемой закупочной экосистемы с минимальным уровнем коррупционных рисков.