Аннотация: Предметом исследования статьи является оценка рисков выполнения государственных контрактов. Объектом исследования является процесс анализа и оценки выполнения государственных контрактов. Исследование направлено на разработку методики, определяющей важность и значимость признаков, влияющих на риск невыполнения государственных контрактов. Применялись методы исследования: анализ данных, для обнаружения связей и зависимостей между различными признаками и риском невыполнения государственных контрактов; статистический анализ, для получения оценки влияния каждого признака на риск невыполнения контрактов и ранжирования их по степени важности; машинное обучение, для прогнозирования риска невыполнения государственных контрактов; экспертные оценки, для учета контекстуальных факторов и особенностей, их влияния на важность признаков. Основными выводами проведенного исследования являются представленные методики оценки важности признаков при анализе выполнения государственных контрактов, путем использования данных из различных источников, включая реестр государственных закупок единой информационной системы (ЕИС), реестр недобросовестных поставщиков (РНП) ЕИС и информационную систему СПАРК. Авторам удалось достичь высокой точности предсказаний (более 97%) и осуществить анализ наиболее важных и значимых признаков. Научная новизна заключается в том, что полученные результаты позволяют выявить и проанализировать факторы из трех информационных систем, оказывающие влияние на риски невыполнения государственных контрактов. Таким образом, данное исследование является ценным и важным в своей области, что способствует разработке более эффективных методов управления рисками и повышению эффективности реализации государственных контрактов. Полученные результаты позволяют выделить факторы, оказывающие наибольшее влияние на риски невыполнения контрактов, что делает исследование ценным и важным в данной области.

Abstract: The subject of the research is assessing the risks of performing government contracts. The object of the study is the process of analysis and evaluation of the implementation of government contracts. The study is aimed at developing a methodology that determines the importance and significance of signs that influence the risk of non-fulfillment of government contracts. Research methods were used: data analysis to detect connections and dependencies between various characteristics and the risk of non-fulfillment of government contracts; statistical analysis to obtain an assessment of the impact of each characteristic on the risk of non-fulfillment of contracts and ranking them in order of importance; machine learning to predict the risk of non-fulfillment of government contracts; expert assessments to take into account contextual factors and features, their impact on the importance of features. The main conclusions of the study are the presented methods for assessing the importance of features when analyzing the implementation of government contracts, by using data from various sources, including the register of public procurement of the unified information system (UIS), the register of unscrupulous suppliers (RNP) of the EIS and the SPARK information system. The authors managed to achieve high prediction accuracy (more than 97%) and analyze the most important and significant features. The scientific novelty lies in the fact that the results obtained make it possible to identify and analyze factors from three information systems that influence the risks of non-fulfillment of government contracts. Thus, this study is valuable and important in its field, which contributes to the development of more effective risk management methods and increased efficiency in the implementation of government contracts. The results obtained allow us to identify the factors that have the greatest impact on the risks of non-fulfillment of contracts, which makes the study valuable and important in this area.

Аннотация: Предметом исследования является разработка программного комплекса для интеллектуального прогнозирования выполнения государственных контрактов с использованием методов машинного обучения и анализа неструктурированной информации.
Объектом исследования является процесс контроля и принятия решений в области государственных закупок, включая выбор подрядчиков, выполнение контрактов и оценку сроков и стоимости их реализации.
Особое внимание в исследовании уделяется разработке и применению интерпретируемых методов машинного обучения для решения задач оценки рисков выбора недобросовестного подрядчика, рисков невыполнения контракта в срок и прогнозирования вероятных сроков и стоимости реализации контракта.
Авторы подробно рассматривают такие аспекты, как уникальный набор данных, который был собран из различных информационных систем. Они также разработали автоматизированные системы сбора и обновления данных, которые могут быть установлены на серверах заказчиков. В работе применялись методы машинного обучения, анализа неструктурированной информации и интерпретируемых методов. Были построены интерпретируемые модели машинного обучения для оценки риска выбора недобросовестного подрядчика, оценки риска невыполнения контракта в срок, а также оценки вероятных сроков и стоимости реализации контракта. В работе был собран уникальный набор данных, включающий более 83 тысяч данных по более чем 190 признакам с различных систем, таких как Реестр государственных закупок Единой информационной системы (ЕИС), Реестр недобросовестных поставщиков (РНП) ЕИС и Информационная система СПАРК. Разработаны автоматизированные системы сбора и обновления данных, которые могут быть развернуты на серверах заказчиков.
В ходе исследования были разработаны программные комплексы для интеллектуального прогнозирования выполнения государственных контрактов, которые предоставляют возможность проведения более точного анализа рисков с использованием методов анализа неструктурированной информации, моделей машинного обучения и интерпретируемых методов. Это позволяет повысить эффективность контроля выполнения государственных контрактов и снизить вероятность коррупции и нарушений. Исследование демонстрирует значимость и применимость методов и моделей машинного обучения в области государственных контрактов и предоставляет новые возможности для улучшения процессов контроля и принятия решений в сфере государственного закупочного дела.

Abstract: The subject of the research is the development of a software package for intelligent forecasting of the execution of government contracts using machine learning methods and analysis of unstructured information.
The object of the study is the process of control and decision-making in the field of public procurement, including the selection of contractors, the execution of contracts and the assessment of the timing and cost of their implementation.
Special attention in the study is paid to the development and application of interpreted machine learning methods to solve the problems of assessing the risks of choosing an unscrupulous contractor, the risks of non-fulfillment of the contract on time and forecasting the likely timing and cost of contract implementation.
The authors consider in detail such aspects as a unique set of data that was collected from various information systems. They have also developed automated data collection and update systems that can be installed on customers' servers. The methods of machine learning, analysis of unstructured information and interpreted methods were used in the work. Interpreted machine learning models were built to assess the risk of choosing an unscrupulous contractor, assess the risk of non-fulfillment of the contract on time, as well as assess the likely timing and cost of contract implementation. A unique set of data was collected in the work, including more than 83 thousand data on more than 190 features from various systems, such as the Unified Information System (UIS) Public Procurement Register, the Register of Unscrupulous Suppliers (RNP) EIS and SPARK Information System. Automated data collection and updating systems have been developed that can be deployed on customer servers.
In the course of the study, software packages were developed for intelligent forecasting of the execution of government contracts, which provide an opportunity to conduct a more accurate risk analysis using unstructured information analysis methods, machine learning models and interpreted methods. This makes it possible to increase the effectiveness of monitoring the implementation of government contracts and reduce the likelihood of corruption and violations. The study demonstrates the importance and applicability of machine learning methods and models in the field of public contracts and provides new opportunities for improving control and decision-making processes in the field of public procurement.