Подопытный «Газпром»
Институт системного анализа РАН по заказу Газпромбанка разрабатывает систему рейтингования поставщиков в сфере госзакупок. Ее прототип уже заинтересовал «Газпром». Запуск промышленного варианта системы запланирован на начало 2014 года.
Почти каждый заказчик сталкивается с проблемой выбора надежного поставщика, рассказывает гендиректор Электронной торговой площадки (ЭТП) Газпромбанка Андрей Черногоров: «Выберешь не того — будешь мучиться с ним полтора года, пока в результате изнурительной судебной процедуры не расторгнешь контракт». Сейчас заявки от поставщиков обычно рассматривает специальная комиссия заказчика, в ее состав входят от трех до 20 человек. Их оценки того, какие факторы принимать во внимание при выборе подходящей компании, всегда субъективны.
«Поэтому мы задумались о том, чтобы как-то задействовать механизмы поддержки принятия решений, то есть стандартизировать и упростить процедуры привлечения поставщиков, — вспоминает собеседник РБК daily. — В России сложилась качественная научная школа по решению такого рода задач. Мы предложили ИСА РАН совместный проект по созданию системы, в которой наработанные методики могут применяться в сфере закупок».
Для решения этой задачи в институте был создан временный трудовой коллектив из представителей разных областей знания. Возглавил его заведующий лабораторией дискретных методов в управлении ИСА РАН Олег Славин. Работа над проектом началась в декабре 2012 года.
«Если закупаются карандаши, выбор поставщика не столь принципиален, — излагает суть проблемы г-н Славин, — объемы закупок в этом случае небольшие, товар неэксклюзивный, и даже если поставка по какой-то причине сорвется, можно легко перезаключить контракт с другой компанией — конкурентом первой. Совсем иначе обстоят дела с уникальными контрактами — большими, дорогостоящими, сложными». К выбору поставщика в этом случае необходимо подходить с особой тщательностью, учитывая максимальное количество угроз, которые могут поставить под вопрос исполнение контракта.
В основе разрабатываемой системы лежит технология интеллектуального поиска. Метапоисковая машина собирает информацию о поставщиках через другие поисковики в Интернете и во внутренних источниках компаний. Из полученных результатов удаляются дубликаты, а оставшаяся информация классифицируется. Затем к ней применяется метод сентимент-анализа. Иными словами, каждому найденному факту о компании присваивается эмоциональная оценка: позитивная, негативная или нейтральная.
Всего система анализирует угрозы срыва контрактов по 30 различным критериям: природно-климатические и политические условия, внутренние финансовые и кадровые ресурсы и т.д. «Если система обнаружила, что глава компании-поставщика интересуется автоспортом, скорее всего, этому факту будет дана нейтральная оценка, — описывает принцип работы системы Андрей Черногоров. — А вот то, что часть предприятий этой компании находится в регионе с повышенным риском наводнений или землетрясений, будет дополнительным поводом отказаться от ее услуг».
В России аналогов этой системы нет. В мире чаще всего пользуются единой квалификационной системой Achilles, основанной в Норвегии в 1990 году. Она тоже оценивает наличие трудовых ресурсов, систему менеджмента качества и др. и выдает общий рейтинг, аналогичный кредитному от рейтинговых агентств, рассказывает глава ЭТП Газпромбанка. Некоторые крупные заказчики создают свои системы квалификации поставщиков. Например, Shell использует SQS (Supplier Qualification System), разработанную совместно с Achilles.
«Но в Achilles рейтинг присваивается на основании профиля поставщика, который известен, структурирован и находится в базе данных, эта информация основана на обширной статистике», — указывает на основное отличие от конкурента Олег Славин. Но если компания новая, располагаемой о ней информации может оказаться недостаточно для правильного решения. «Фирма может быть очень маленькой и малоизвестной, но при этом очень хорошей как поставщик», — соглашается Андрей Черногоров.
Сейчас по методике ИСА РАН анализируются 5 тыс. контрактов, а «для тонкой настройки» нужно около 20 тыс., продолжает он. Прототип системы обошелся Газпромбанку в несколько миллионов рублей. Вывод продукта на массовый рынок будет стоить миллионы долларов. «Основная их часть пойдет на покупку информации», — уточняет собеседник газеты.
