ШІ-система раннього виявлення аномалій та ризик-сигналів у відкритих даних державних закупівель без участі людини

Abstract

Актуальність теми зумовлена тим, що публічні закупівлі є сферою підвищеного корупційного ризику, а наявні інструменти моніторингу потребують ручної ініціативи й не формують автоматично пояснюваних сигналів для контролюючих органів. Метою роботи є розроблення прототипу програмної системи, яка автоматично отримує дані з Prozorro Open Procurement API, аналізує закупівлі за детермінованими правилами ризику, формує evidence JSON і готує чернетки повідомлень для подальшого розгляду. У першому розділі проаналізовано предметну область, типові корупційні ризик-сигнали, існуючі платформи моніторингу (Dozorro, Clarity Project, BI Prozorro, 007) та AI/ML-підходи; сформовано вимоги до ШІ-системи й сценарії взаємодії користувачів. У другому розділі спроєктовано AI-native архітектуру (TypeScript monorepo, tRPC), deterministic risk rule engine, risk index та інтеграцію LLM (Vercel AI SDK + DeepSeek); реалізовано сканер Prozorro API, правила ризику, evidence JSON і LLM-пояснення; проведено тестування й оцінку ефективності, розглянуто безпеку, етику та обмеження системи.