Интервью Антона Тесленко журналу «Конкуренция и право»

Начальник Контрольно-финансового управления ФАС России Антон Викторович Тесленко рассказал в интервью «Конкуренции и праву», что уже умеет «Большой цифровой кот» и как помогает выявлять киберсговоры, а также какие планы у антимонопольной службы по развитию ее антикартельных диджиталинструментов.

— Антимонопольное ведомство работает над проектом «Большой цифровой кот» с 2018 года. Антон Викторович, что послужило причиной создания проекта и какие задачи он решает?

— Прежде всего отмечу, что цифровизация нашей деятельности в части борьбы с картелями вот уже несколько лет в числе приоритетных направлений работы. Еще в 2018 году мы создали специализированный отдел цифровых расследований, одна из основных функций которого выявление и пресечение картелей, совершенных с применением разных цифровых инструментов.

При этом с 2018 по 2021 год антимонопольной службой вынесено уже более 15 решений по делам о так называемых цифровых картелях. Речь идет в том числе о таких делах, где ответчики использовали программные продукты, которые обладают заведомо вредоносным функционалом, направленным исключительно на то, чтобы устранить конкуренцию.

Отмеченные факторы, а также то, что участники рынка все чаще используют различные программные продукты в целях сокрытия следов совершаемых правонарушений, послужили причиной создания диджитал-проекта, который мы запустили в 2019 году и назвали «Большой цифровой кот».

Концептуально он включает несколько направлений. В первую очередь это, конечно, создание скринингового сервиса «Антикартель», который должен позволить нам в онлайн-режиме выявлять признаки заключения антиконкурентных соглашений на торгах благодаря автоматизированному анализу больших данных.

Вместе с тем крайне важно, на мой взгляд, не забывать и о других направлениях: поиске диджитал-инструментов для исследования товарных рынков, обучении и методологической поддержке сотрудников ФАС России, а также о расширении перечня новых цифровых доказательств.

— Что представляет собой скрининговый сервис, какие данные он анализирует?

— На сегодня сервис включает три самостоятельных модуля, каждый из которых решает свои задачи. При этом они полностью интегрированы друг с другом, что позволяет проводить комплексный анализ данных.

Первый модуль предназначен для анализа больших данных, которые содержатся в Единой информационной системе в сфере закупок, с целью выявления подозрительной активности компаний, участвующих в торгах. В нем используются определенные поведенческие паттерны, сигнализирующие о возможных признаках картельных соглашений. Например, паттерны, позволяющие устанавливать признаки широко известной схемы «таран», и другие.

Сразу оговорюсь: ничего из того, что этот модуль помогает нам обнаружить, само по себе не свидетельствует о сговоре. С его помощью мы лишь выявляем подозрительные торги, с которыми впоследствии работаем, подкрепляя или опровергая гипотезу о наличии антиконкурентного соглашения. Программа только собирает и оцифровывает информацию, а выводы делают уже сотрудники ФАС России на основе анализа всех собранных сведений.

Второй модуль — для поиска связей между хозяйствующими субъектами. Он предназначен назначен для выявления корпоративных отношений между компаниями с целью обнаружения признаков соглашения, ограничивающего конкуренцию. Достаточно указать номер налогоплательщика в специальном поле, и система автоматически найдет корпоративные связи указанной компании, включая ретроспективные. Подобные продукты предлагаются многими коммерческими структурами, но для нас было принципиально важно разработать собственную систему такого поиска.

Третий модуль аналитический. Он позволяет на основе статистических данных изучать торги, визуализировать выкладки по ним с разбивкой по заказчикам или поставщикам и выявлять подозрительную закупочную деятельность.

Нам хорошо известен целый ряд схем и методов, например, подачи заявок, которые зачастую идут вразрез с принципами конкурентного рынка (поведения) и могут быть индикаторами возможных нарушений на торгах. Модуль помогает визуализировать в формате дашбордов результаты закупочной деятельности, чтобы подобные индикаторы легче было отслеживать — в частности, по процентам снижения НМЦК, срокам существования компаний — участников торгов, количеству побед и так далее.

— Как планируете развивать скрининговый сервис?

— Мы ясно понимаем, что без элементов искусственного интеллекта нам не обойтись. В этом отличие нашего проекта от других подобных сервисов, разработкой которых занимаются коллеги из антимонопольных ведомств, например, Бразилии и Кореи.

Одна из самых сложных наших задач — построение и внедрение в работу так называемой скоринговой системы, которая позволила бы в процентном выражении оценивать вероятность заключения антиконкурентного соглашения исходя из всех обнаруженных системой в автоматическом режиме признаков.

Первые результаты работы в этом направлении показывают: из тех признаков, что может выявлять система автоматически, информативны более десяти признаков, вместе с тем в зависимости от отрасли их процентная оценка очевидно должна различаться. На сегодня мы продолжаем работу.

— Поиск цифровых инструментов для анализа товарных рынков. Как идет работа ведомства в этом направлении в рамках проекта «Большой цифровой кот»?

— Наш опыт расследований на таких рынках показывает, что анализировать их нужно иначе, чем торги. Это подтверждается и практикой, в частности рассмотрением дел по координации, в том числе в отношении крупных производителей смартфонов, а также подтверждается делами о картелях на товарных рынках. Тот скрининговый сервис, который хорошо анализирует закупочную деятельность, с учетом наличия соответствующих баз, данных совершенно неприменим для анализа товарных рынков. 2021 год особенно показателен: число мер реагирования ФАС России на подобных рынках выросло. И тенденция сохраняется. Сейчас мы изучаем разного рода цифровые механизмы, данные информационноаналитических систем, которые бы позволили нам анализировать деятельность хозяйствующих субъектов на товарных рынках, в первую очередь на социально значимых рынках. Это большая задача, требующая методологического подхода, времени и серьезной проработки.

— Какие модули скринингового сервиса внедрены в работу сотрудников территориальных управлений ФАС России и как проходят обучение, и методологическая поддержка?

— В настоящее время в структуру ФАС России входят 84 территориальных органа, и в каждом из них есть сотрудники, которые специализируются на выявлении и расследовании антиконкурентных соглашений. Бессмысленно создавать какиелибо программы и сервисы, позволяющие находить признаки антиконкурентных соглашений, без дальнейшего формирования единообразной практики их применения, обучения сотрудников тому, как осуществлять судебную поддержку решений, которые мы принимаем на основе доказательств в «цифре». Поэтому, говоря о проекте «Большой цифровой кот», мы всегда отмечали, что не меньшее, а возможно, и большее значение для нас имеют обучение и методологическая поддержка специалистов, занимающихся выявлением антиконкурентных соглашений.

Мы разработали и внедрили уже несколько пошаговых методик выявления и расследования картелей, в том числе цифровых сговоров, а также ежегодно проводим большой курс повышения квалификации на базе нашего учебного центра в Казани. Кроме того, Управление по борьбе с картелями в постоянном режиме ведет работу как по поиску новых источников данных, которые могут служить доказательствами заключения и реализации антиконкурентных соглашений, так и по изучению и анализу правоприменительной практики, а также зарубежного опыта.

Отдельно отмечу, что целый ряд территориальных органов специализируется на антикартельных вопросах и зачастую обнаружение новых доказательств или формирование положительной судебной практики — это заслуга наших коллег из регионов. В таких случаях наша задача — транслировать подобные практики во все территориальные органы. Для этого и нужны ежегодный курс повышения квалификации и постоянные региональные семинары-совещания.

— Еще одно направление проекта «Большой цифровой кот» — расширение перечня доказательств. Расскажите, пожалуйста, о нем подробнее.

— Сегодня в качестве достаточно распространенных доказательств используются и поддерживаются судами обозначенные еще в разъяснениях Президиума ФАС России 2016 года доказательства1: IP-адреса, свойства файлов, фактическое расположение участников соглашения по одному и тому же адресу, оформление сертификатов электронных цифровых подписей на одно и то же физическое лицо и другие. Еще несколько лет назад трудно было себе представить использование, например, MAC-адресов или снимков со спутниковых карт в качестве доказательств антиконкурентных соглашений, а сегодня эти доказательства уже активно применяются в нашей практике.

Гораздо чаще мы стали обращаться и к открытым данным из социальных сетей, есть уже несколько решений, в которых в качестве доказательств использовалась такая информация. Эти наши решения поддержали судебные инстанции. Мы также анализируем открытые данные различных сервисов. Более того, в прошлом году у нас даже было расследование, начавшееся с ролика на одном из видеохостингов. При этом, выявляя новые источники данных, имеющих значение для всестороннего расследования с учетом требований об относимости, допустимости и достоверности доказательств, сотрудники Управления по борьбе с картелями обмениваются соответствующей информацией с коллегами из территориальных органов в формате разъяснений, консультаций и постоянного взаимодействия.

— Сможет ли бизнес воспользоваться программными разработками скринингового сервиса для предупреждения антимонопольных нарушений?

— Проект находится в разработке, видоизменяется и совершенствуется, и сегодня трудно однозначно ответить на этот вопрос. Однако с учетом активного развития института антимонопольного комплаенса мы действительно обсуждаем идею создания некоего цифрового инструмента для самоанализа компаний. Безусловно, речь не идет о предоставлении возможности использовать скрининговый сервис или о раскрытии тех алгоритмов, на базе которых он функционирует.

Вместе с тем, когда работа над основными сервисами будет завершена, было бы полезным попробовать создать комплаенс-модуль, позволяющий компаниям определить собственные зоны риска. Условно говоря, генеральный директор мог бы указать ИНН своей фирмы и посмотреть, имеются ли признаки участия в картельном соглашении. Если топ-менеджмент не знал о сговоре, а признаки есть, доступ к такому модулю мог бы быть полезным для своевременного обращения в антимонопольные органы с заявлением в порядке, предусмотренном статьей 14.32 КоАП РФ.