Espanja etsii kartelleja sopimusdatasta

Julkiset hankinnat ovat kartelleille houkutteleva markkina, koska ostaja on usein valtio, kunta tai virasto ja sopimukset ovat suuria. Espanjan kilpailuviranomainen CNMC yrittää nyt tehdä valvonnasta järjestelmällistä: se kehittää Atenea-nimistä tekoälyjärjestelmää, joka seuloo julkisia hankintatietoja tarjouskartellien ja muun kilpailunrajoituksen merkkien löytämiseksi (La Vanguardia).

Järjestelmän pohjana on noin kuuden miljoonan sopimuksen tietokanta. Tarkoitus ei ole, että kone toteaisi yrityksiä syyllisiksi. Sen tehtävä on nostaa tutkijoille esiin hankintoja, joissa tarjouskäyttäytyminen poikkeaa normaalista kilpailusta.

Mitä kone etsii

Julkisten hankintojen kartellit jättävät jälkiä. Yritykset voivat vuorotella voittajina. Häviäjät voivat jättää tarjouksia, jotka ovat selvästi liian kalliita ollakseen aitoja. Sama yhtiö voi hävitä kilpailutuksen ja saada myöhemmin alihankintasopimuksen voittajalta. OECD:n tarjouskartelleja koskeva ohjeistus on kuvannut tällaisia merkkejä jo pitkään.

Ongelma ei ole ollut se, ettei valvojilla olisi käsitystä epäilyttävistä kuvioista. Ongelma on ollut mittakaava. Yksittäinen hankintaviranomainen näkee yhden kilpailutuksen. Atenea voi verrata käyttäytymistä ostajien, alueiden, toimialojen ja vuosien yli.

La Vanguardian mukaan järjestelmä toimii useassa vaiheessa. Ensin se yhdistää yrityksiä, jotka esiintyvät eri nimillä, esimerkiksi tytäryhtiöiden kautta. Sen jälkeen se ryhmittelee epäilyttäviä toistuvuuksia: esiintyvätkö samat yritykset jatkuvasti samoissa kilpailutuksissa, ja vaihtuvatko voittajan ja häviäjän roolit tavalla, joka ei näytä sattumalta. Lopuksi se arvioi, käyttäytyykö tietty markkina eri tavoin kuin toimivassa kilpailussa voisi odottaa.

Atenean kerrotaan laajentavan CNMC:n aiempaa, kapeampaa seulontatyökalua. Uutena huolena on myös algoritminen kolluusio. Sillä tarkoitetaan tilannetta, jossa yritysten hinnoitteluohjelmistot oppivat seuraamaan kilpailijoiden liikkeitä niin, että hinnat alkavat yhdenmukaistua ilman suoraa yhteydenpitoa yritysten välillä.

Miksi Espanjalla on kiire

Espanjan tarve ei ole teoreettinen. Maan korkein oikeus vahvisti viime kuussa 13,5 miljoonan euron sakon Indralle, joka osallistui julkisten IT-palveluhankintojen tarjouskartelliin vuosina 2005–2015 (Cinco Días).

Menettelyihin kuului peitetarjouksia, kilpailijoiden poisjäämistä tarjouskilpailuista ja tarjousasiakirjojen ennakkotietoa sisäpiirikontaktien kautta. Indran osuudeksi katsottiin yli 324 miljoonaa euroa sopimuksia, jotka myönnettiin kartellijärjestelyjen piirissä (elDiario.es).

Juuri tällaisia kuvioita koneellinen seulonta voisi havaita aikaisemmin kuin vuosia kestävä tutkinta: samojen yritysten toistuvan esiintymisen yhdessä, voittaja- ja häviäjäroolien vaihtumisen sekä hävinneen tarjoajan palaamisen hankkeeseen alihankkijana.

Vastuun testi

Espanja ei liiku yksin. Euroopassa kilpailuvalvonta ja korruptiontorjunta ovat siirtymässä kohti koneellista seulontaa. Saksassa kilpailulain suunniteltu 12. uudistus mahdollistaisi julkisten hankintojen järjestelmällisen tarkastelun (BBH Blog). Italiassa korruptiontorjuntaviranomainen ANAC julkaisee jo hankintadataa, joka tarjoaa raaka-ainetta vastaavaan analyysiin (ANAC).

Vaikeampi kysymys koskee vastuuta. Mitä tapahtuu, kun algoritmi käytännössä päättää, ketä tutkitaan? Alankomaat sai tästä varoituksen, kun tuomioistuin kumosi SyRI-nimisen julkisen sektorin riskiprofilointityökalun yksityisyydensuojan vastaisena (Rechtspraak). Maan vastaus oli kansallinen algoritmirekisteri, jossa on nyt julkisesti näkyvillä 1 495 algoritmikuvausta 515 organisaatiolta (Algoritmeregister). Periaate on selvä: jos julkisen vallan algoritmi vaikuttaa siihen, kuka joutuu tarkastelun kohteeksi, kansalaisten on tiedettävä sen olemassaolosta.

Tutkimus tukee seulonnan hyötyjä, mutta ei anna lupaa liioitella. CEPR:n tutkimus Ruotsin lääkehuutokaupoista löysi kolluusioon sopivia kuvioita ja korkeampia hintoja, mutta tulokset ovat markkinakohtaisia. Ne eivät todista, että yleispätevä tekoälyilmaisin toimisi kaikkialla.

Väärät hälytykset ovat keskeinen riski. Erikoistuneet sopimukset voivat luonnostaan houkutella vain harvoja tarjoajia. Yhteiset kustannuspaineet voivat liikuttaa hintoja samaan suuntaan. Yhteistarjoukset voivat auttaa pieniä yrityksiä pääsemään sopimuksiin, joita ne eivät yksin pystyisi hoitamaan.

Atenean kerrotaan olevan yhä sisäisessä kehityksessä, ja käyttöönottoa odotetaan lähikuukausina. Julkista teknistä kuvausta ei ole nähty. CNMC ei ole julkaissut järjestelmän arkkitehtuuria, virhetasoja eikä hallintasääntöjä.

Työkalun hyväksyttävyys riippuu lopulta vähemmän algoritmin älykkyydestä kuin sen valvottavuudesta. Hälytysten pitää olla kiistettävissä, logiikan auditoitavissa ja suositusten ohitettavissa. Espanja testaa, voiko kilpailuvalvonta siirtyä aiemmaksi: tunnistaa kartellin ennen ilmiantoa tai vuosikymmenen oikeusprosessia. Jos suojakeinot toimivat, hyötyvät sekä veronmaksajat että rehelliset yritykset. Jos järjestelmä jää mustaksi laatikoksi, siitä voi tulla juuri sellaista algoritmista viranomaisvaltaa, jota eurooppalaiset tuomioistuimet ovat jo muualla torjuneet.