Кримінальний процес та криміналістика; судова експертиза; оперативно-розшукова діяльність Українською Відкритий доступ
Застосування штучного інтелекту в розслідуванні злочинів у сфері публічних закупівель
Анотація
Вступ. Сфера публічних закупівель є однією з найбільш чутливих до корупційних ризиків, оскільки оперує значними обсягами державних коштів. Зловживання у цій сфері включають змови між учасниками, фаворитизм, підставні компанії, завищення цін та інші деструктивні практики. Виявлення таких правопорушень ускладнено обсягами даних, маскуванням злочинної активності та браком людських ресурсів у правоохоронних органах. На цьому тлі штучний інтелект (ШІ) розглядається як інструмент, здатний підвищити ефективність криміналістичної роботи за рахунок автоматизованого аналізу даних, виявлення аномалій, побудови моделей змов тощо. Мета. Метою є дослідження можливостей, меж та переваг застосування інструментів ШІ для розслідування корупційних правопорушень у сфері публічних закупівель, а також визначити, які методи найбільш релевантні до сучасних українських умов. Матеріали і методи. Методологічну базу дослідження становить компаративний аналіз зарубіжних і вітчизняних прикладів застосування AI-інструментів (Alice, GRAS, ProZorro, Dozorro, CMA AI-tool), а також контент-аналіз наукових публікацій, нормативних документів та результатів експертного моделювання. Використано загальнонаукові та спеціальні методи: системний підхід, дедукція, моделювання типових слідчих ситуацій, елементи правового аналізу. Результати. Стаття розкриває низку можливих сценаріїв використання ШІ в антикорупційному розслідуванні: аналіз тендерних аномалій, побудова графів зв'язків, застосування NLP для аналізу текстів закупівельної документації, виявлення синхронності дій учасників. Обґрунтовано доцільність використання explainable AI для забезпечення правового захисту та прозорості роботи алгоритмів. Визначено бар’єри для впровадження ШІ в Україні: фрагментованість даних, необхідність нормативного закріплення AI-висновків інституційної спроможності. У у статті доказовій базі, проаналізовано брак ефект запровадження ШІ-систем на прикладі Dozorro та Alice – зокрема, скорочення часу аналізу даних та підвищення точності виявлення злочинів. Перспективи. У подальших дослідженнях слід зосередити увагу на створенні нормативної бази для використання AI-доказів у кримінальному процесі, адаптації AI-моделей до національного контексту, формуванні системи навчання слідчих щодо роботи з AI, а також міжвідомчій інтеграції державних даних у форматі, придатному для машинного аналізу.
Ключові слова: публічні закупівлі; корупція; штучний інтелект; кримінальне розслідування; машинне навчання; виявлення змов; аналіз даних
English
Application of artificial intelligence in investigating crimes in public procurement
Abstract. Introduction. The public procurement sector is among the most vulnerable to corruption risks, especially in countries where significant portions of state budgets are allocated through tenders. Malpractices such as bid-rigging, favoritism, shell companies, and price inflation often remain undetected due to data complexity, hidden schemes, and limited investigative capacity. Against this background, artificial intelligence (AI) is increasingly regarded as a promising tool for enhancing forensic work through automated data analysis, anomaly detection, and modeling of collusive behavior. Purpose. This study aims to explore the potential, limitations, and advantages of using AI-based tools in investigating procurement-related crimes, and to identify which AI methods are most applicable to current conditions in Ukraine. Materials and Methods. The research is based on a comparative analysis of international and Ukrainian case studies involving AI implementation (e.g., Alice, GRAS, ProZorro, Dozorro, CMA AI-tool), a review of scholarly publications and legal documents, and expert-based scenario modeling. It applies general scientific methods such as system analysis, deduction, legal analysis, and simulation of typical investigative scenarios. Results. The article outlines several scenarios for using AI in anticorruption investigations: tender anomaly detection, graph analysis of connections between actors, natural language processing (NLP) for document review, and behavioral pattern analysis. It emphasizes the importance of explainable AI (XAI) to ensure transparency and legal defensibility of algorithmic outputs. Key implementation challenges in Ukraine are identified: fragmented data systems, lack of legal frameworks for using AI-generated evidence, and limited institutional capacity. Practical outcomes from tools like Dozorro and Alice are analyzed, showing significant gains in efficiency and accuracy of corruption detection. Perspectives. Future research should focus on creating a legal framework for using AI-based evidence in criminal procedures, adapting AI models to local legal and contextual specifics, training investigators in AI tool usage, and developing national data integration strategies to support machinereadable formats for public procurement monitoring.
Keywords: public procurement; corruption; artificial intelligence; criminal investigation; machine learning; collusion detection; data analytics
Як цитувати
Виноградов В. І. Застосування штучного інтелекту в розслідуванні злочинів у сфері публічних закупівель // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука". Серія: "Юридичні науки". – 2025. – № 4. https://doi.org/10.25313/2520-2308-2025-4-10902
@article{internauka10902,
author = {Виноградов, Вадим Ігорович},
title = {Застосування штучного інтелекту в розслідуванні злочинів у сфері публічних закупівель},
journal = {Науковий журнал «Сучасна доктрина права»},
year = {2025},
number = {4},
doi = {10.25313/2520-2308-2025-4-10902},
url = {https://www.inter-nauka.com/issues/law2025/4/10902}
}
TY - JOUR AU - Виноградов, Вадим Ігорович TI - Застосування штучного інтелекту в розслідуванні злочинів у сфері публічних закупівель JO - Науковий журнал «Сучасна доктрина права» PY - 2025 IS - 4 SN - 2520-2308 DO - 10.25313/2520-2308-2025-4-10902 UR - https://www.inter-nauka.com/issues/law2025/4/10902 LA - uk ER -