УДК 334.7
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.05.13.020
Авторы
Алексей Владимирович Орищенко,
ООО «Бико», Москва, Россия
Елена Ивановна Воеводина,
Ярославский государственный технический университет, Ярославль, Россия
Аннотация
В статье обоснована необходимость перехода от реактивного мониторинга закупочного цикла к проактивному управлению на основе предиктивных моделей. Авторы систематизируют широкий спектр методик — от экспертно-сценарных процедур до гибридных ансамблей ARIMA-LSTM и алгоритмов с подкреплением — и демонстрируют их прикладные возможности для прогнозирования цены, уровня конкуренции, сроков исполнения и риска оспаривания результатов. Представлен комплексный анализ барьеров внедрения, включающий технические дефициты данных, организационную фрагментацию информационных потоков, правовые ограничения обработки конфиденциальной информации и высокие капитальные и операционные издержки. Направления развития данной области лежат в стандартизации машиночитаемых форматов, расширении облачных вычислительных мощностей, интеграции реестров и формировании единого информационно-аналитического пространства. Полученные выводы подтверждают, что внедрение прогнозной аналитики способно повысить экономическую эффективность закупок и их прозрачность, но требует комплексной институциональной поддержки и механизмов объяснимости моделей.
Ключевые слова
цифровая платформа, интеллектуальная цифровая платформа, прогнозная аналитика, предиктивные модели, искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная аналитика, тендерные закупки, государственные закупки, цифровая трансформация закупок
