Artificial Intelligence and Public Procurement
Címszavak: mesterséges intelligencia, MI, közbeszerzés, chatGPT, hatékonyság, döntéshozatal, csalás elleni védelem, döntéstámogatás
Absztrakt
Cikkünk a mesterséges intelligencia alkalmazási lehetőségeiről szól a közbeszerzésben. Legfontosabb következtetése, hogy az MI alkalmazása megállíthatatlan, de az MI nem fogja helyettünk kialakítani a folyamatokat, létrehozni a pontos adatokat és nem fogja helyettesíteni a felkészült szakembereket sem.
Abstract
This article is about the potential of artificial intelligence in public procurement. Its main conclusion is that the use of AI is unstoppable, but AI will not design the process chain for us, create the accurate data and will not replace trained professionals.
A mesterséges intelligencia (MI) egyértelműen hatással van és lesz a közbeszerzésre, a kérdés, hogy hogyan fogja megváltoztatni a közbeszerzési folyamatokat. A válasz megadásához a chatGPT-t kérdeztük. Értelmezése szerint az MI alkalmazása a közbeszerzésben számos előnnyel járhat, például hatékonyság- és időmegtakarítással, jobb döntéshozatali folyamatokkal, csökkentett kockázatokkal és a csalások elleni védelemmel. A válaszban a chatGPT az alábbi témakörökre és területekre hívta fel a figyelmünket:
Adatfeldolgozás és elemzés: Az MI képes gyorsan és hatékonyan feldolgozni nagy mennyiségű adatot, amely a közbeszerzési folyamatok során gyakori. Ez segít a döntéshozóknak az információk gyors és pontos értelmezésében, az értékelési és kiválasztási folyamatok automatizálásában.
Előrejelzés és beszerzési tervezés: Az MI lehetővé teszi a beszerzési igények előrejelzését és optimalizálását, ami hozzájárulhat az erőforrások hatékonyabb kihasználásához és a készletek megfelelő szinten tartásához.
Automatizált beszerzési folyamatok: Az MI segítségével a közbeszerzési folyamatokat automatizálni lehet, például az ajánlatok értékelését, a dokumentumok ellenőrzését és a szerződések megkötését. Ez időt takaríthat meg és csökkentheti az adminisztratív terheket.
Kockázatelemzés és csalásérzékelés: Az MI képes azonosítani a kockázatokat és a csalásokat a közbeszerzési folyamatokban. Például a viselkedésalapú elemzések segítségével az MI figyelmeztetéseket generálhat a gyanús tevékenységekre.
Beszállítói értékelés és teljesítménymenedzsment: Az MI hozzájárulhat a beszállítók értékeléséhez és teljesítménymenedzsmentjéhez. Az adatok alapján generált teljesítménymutatók és értékelések segíthetnek a döntéshozóknak a megfelelő beszállítók kiválasztásában és a hosszú távú partnerségek kiépítésében.
Nyelvfeldolgozás és chatbotok: Az MI lehetővé teszi az automatizált kommunikációt a beszerzési folyamatok során. Chatbotok vagy virtuális asszisztensek segítségével a beszerzési szereplők könnyebben kaphatnak információkat és megválaszolhatják kérdéseiket.
Előrejelzés és döntéstámogatás: Az MI a prediktív elemzéseken keresztül segíthet a döntéshozóknak a legjobb döntések meghozatalában, például a beszállítók kiválasztásában vagy az ajánlatok értékelésében.
A rövid összefoglalóban a chatGPT kitér arra is, hogy fontos, hogy az etikai és jogi kérdéseknek is megfeleljenek az MI alkalmazásai a közbeszerzés területén, például a diszkriminációmentesség, a személyes adatvédelem és a nyilvánosság elveinek tiszteletben tartása mellett.
Elemezzük röviden az egyes témaköröket, melyet az MI számunkra megjelölt arra a kérdésre, hogy hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a közbeszerzést:
Az adatfeldolgozásban és elemzésben az elmúlt években nagyon komoly előrelépés, hogy az Európai Unióban már nem csak a TED adatok elemzésére, hanem a teljes közbeszerzési spektrum megismerésére törekednek. Az Európai Közbeszerzési Adattérben összehasonlíthatóak lesznek a közbeszerzési eljárások nem csak értékhatár felett, hanem alatta is. Ma már olyan adatelemző eszközök, szoftverek állnak rendelkezésünkre, melyek ha felkészült statisztikusok használják, képesek segíteni abban, hogy például az egyajánlatos eljárások összefüggéseit felismerjük. Hasonló adatelemzés eredményeként megállapítható, hogy a tárgyalásos eljárás esetében alacsonyabb az egyajánlatos eljárások aránya uniós értékhatár felett. Ez az összefüggés önmagában nem érdekes, ha azonban figyelembe vesszük, hogy az EU támogatott projektek esetében nem javasolt a tárgyalásos eljárások alkalmazása, úgy valójában az egyajánlattevős eljárások növekedésére lehet ezzel a policyval számolni. Az adatelemzés önmagában nem segít abban, hogy a következtetések levonását követően a policy megváltozzon.
Az előrejelzések és a beszerzés tervezés abban az esetben képes hatékonyan működni, amennyiben az ajánlatkérők tisztában vannak költségvetésükkel. Amennyiben nincsenek, vagy nem alkalmaznak hosszú távú beszerzési modelleket (keretmegállapodás, dinamikus beszerzési rendszer), úgy függetlenül attól, hogy optimálisabb készletszintekkel dolgozhatnának, nem fognak tudni hatékonyabban közpénzt költeni. A beszerzéstervezés és készletgazdálkodás kapcsolatát akkor tudja ajánlatkérő megteremteni, amennyiben valóban képes előre tervezni és olyan logisztikai folyamatokat kialakítani, melynek eredményeként például nem egyszerre érkezik a megrendelt termékmennyiség, hanem igény szerint időszakonként vagy megrendelés alapján.
Az automatizált beszerzési folyamatok akkor életképesek, ha egyébként maga a folyamat tökéletesen dokumentált. Van olyan eleme a beszerzés folyamatának, mely bátran automatizálható, például kétszakaszos eljárások esetében a hirdetmény és az eljárási dokumentumok egységes közzététele. Ha azonban a dokumentum nincsen készen, nem áll rendelkezésre, úgy kénytelen ajánlatkérő egyenként feltöltögetni dokumentumait, majd azok módosításait változás követéssel, mely kiiktatja az automatizációt és megzavarja az ajánlattevőket. Az értékelés automatizálása működőképes akkor, ha a felolvasólapon jelölt tartalom automatikusan a bontási jegyzőkönyv részét képezi, majd az összegezésbe is bekerül. Ha azonban változás következhet be, úgy például egy számítási hibajavítás eredményeként automatikusan az új értéket kell a rendszernek értékelnie. Mivel számos ilyen megoldás működik a világban, így elmondható, hogy újdonságot nem tartalmaz, ellenben a nem számszerűsítehető, vagy igen/nem válaszokat, különösen amennyiben szubjektív értékelési szempontról van szó, jellemzően nem automatizált módon értékelik. Az automatizáció ma már természetes a világ elektronikus közbeszerzési rendszereiben, melyek legalább annyit foglalkoznak ma már a szerződés teljesítésének időszakával, mint magával az eljárás támogatásával. Ebben a vonatkozásban az MI már régen jelen van az életünkben, függően attól, hogy egy-egy rendszert hogyan fejlesztenek, milyen automatikus megoldásokat építenek be a hatékonyság, komfort érdekében.
A kockázatelemzés és csalásérzékelés dinamikusan fejlődő terület a közbeszerzésben. Ezek jellemzően alternatív adatbázisok vizsgálatát is szükségessé teszik, például egy olyan piaci szereplő esetében, amely korábban már jogerősen el lett marasztalva kartellben, majd ajánlattételei során olyan mintázat rajzolódik ki, ami alapján megállapítható, hogy a gyakorlott kartellező tovább tökéletesíti képességeit. Ha azonban egy alkalmassági követelmény alapján szeretné az elemző megsaccolni, hogy kire lett kiírva az eljárás, úgy azonos módszertant alkalmazva várhatóan bizonytalan eredményre jut, tekintve, hogy az alkalmasság szűrőszerepe minimális ma már a közbeszerzésekben, sokkal inkább a műszaki tartalom szűkítésével élnek azok a szereplők, akik valamely előre kiválasztott ajánlattevőre írják ki eljárásukat. Azokon a piacokon, ahol eleve alacsony a verseny szintje, egészen más kockázatokkal és elvárásokkal kell szembesülnie egy elemzőnek, mint egy erősen versenyző piacon. A piaci koncentráció vizsgálatok, vagy éppen a piaci szereplők viselkedésének elemzése olyan területek, ahol még nagyon komoly potenciál van az MI alkalmazásában.
Beszállítóértékelés területén valójában a kizáró oki adatbázisok automatikus vizsgálata már régen megnyitotta az utat. Ahol a referencia-igazolások elérhetők, vagy éppen a környezetvédelmi tanúsítványok is közvetlen módon ellenőrizhetők, mind alkalmasak arra, hogy a humán erőforrás működésén spóroljanak, de ettől még a kizáró oki és alkalmassági követelmények értelmes meghatározásán el kell gondolkodnia az ajánlatkérőnek. A fejlettebb rendszerek eleve több javaslatot tesznek az eljárás kiírása során, nem kell ajánlatkérőnek a tavalyi felhívást lemásolnia újra, sőt amennyiben a rendszer öntanuló, úgy a megjelent felhívás alapján eleve módosítja a tartalmat, vagy javaslatokat fogalmaz meg egy adott beszerzési tárgy vonatkozásában. Figyelemmel arra, hogy a közbeszerzésben eleve nyilvánosak az eljárást megindító hirdetmények többségükben, így rendelkezésre áll olyan tudásbázis, ami alapján az MI képes ötleteket adni, hogy ajánlatkérő megújíthassa felhívását és követni tudja a piaci gyakorlatot.
A chatbotok nem biztos, hogy minden kérdésre képesek válaszolni, de különösen a közbeszerzési elektronikus rendszerek használata során nagyon sokat segíthetnek. Elképzelhető, hogy nemsokára már a kiegészítő tájékoztatás kérésére is chatbot for reagálni az ajánlattevőnek, de egyelőre a jogszabályi környezet az EU-ban mindezt nem teszi lehetővé. Technikailag azonban olyan segítséget nyújthatnak, mely külföldi ajánlattevő számára segít meghozni a döntést, hogy egyáltalán induljon-e egy eljárásban. Ha például mindenképpen ajánlatot szeretne részvételi szakaszban feltölteni a jelentkező és megkérdezni, hogy ezt lehet-e, úgy a jogszabály értelmezésében alapvető segítséget képes adni az MI. Nem szabad tehát lebecsülni az oktató, támogató szerepét annak ellenére, hogy komplex kérdésekben egyelőre nem érdemes rájuk hagyatkozni.
Döntéstámogatásra ugyanakkor már most kiválóan alkalmas, amennyiben standard riportokat készít ajánlatkérő saját magának, majd az adatokat folyamatosan feldolgozva az ajánlatkérő közbeszerzési stratégiájának kialakítását, módosítását (amennyiben rendelkezik ilyesmivel, vagy gondolkodik azon, hogy legyen) orientálja. De az adattartalmat szükséges akkor is meghatározni, tehát ajánlatkérő amennyiben érdeklődéséből kizárja a korábbi szerződésszerű teljesítések adatait, úgy biztosan szűkebb adattartalom alapján számíthat az MI döntéstámogatására.
A chatGPT véleménye tehát nem alaptalan, hiszen az MI már most szerepet játszik a közbeszerzési eljárásainkban. A közbeszerzők tevékenysége nagy mértékben különbözik ahhoz képest, mint amikor a 2000-es évek elején még kiskocsival tolták be az ajánlatokat az ajánlattevők egy nagyobb becsült értékű eljárás esetében. Ahhoz, hogy az MI többet segíthessen a policy-alkotóknak, ajánlatkérőknek és az ajánlattevőknek, ahhoz minőségi adatokra, felkészült szakemberekre és működő folyamatokra van szükség. Amennyiben ez rendelkezésre áll, semmi nem állíthatja meg az MI terjedését a közbeszerzésben.