Библиографическое описание:ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СУДЕБНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ВЫЯВЛЕНИИ И РАССЛЕДОВАНИИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ В СФЕРЕ ПУБЛИЧНЫХ ЗАКУПОК : научное издание / Е. Г. Лапшина. - Текст : непосредственный // Вестник науки. - 2025. - Т.3, №6. - С. 606-616.
Аннотация:в работе исследуется роль судебно-экономической информации в выявлении и расследовании преступлений, связанных с публичными закупками. Анализируются методы сбора и интерпретации экономических данных, включая анализ финансовой документации, трассировку денежных потоков и применение алгоритмов сетевого анализа для выявления картелей. Особое внимание уделяется кейсам из российской практики, таким как манипуляции с ценами, использование подставных компаний и схемы дробления лотов. На примере дел о закупках медицинского оборудования и дорожных материалов демонстрируется, как судебно-бухгалтерская экспертиза позволяет выявлять расхождения в отчётности и оценивать ущерб. Статья подчёркивает необходимость интеграции цифровых технологий (Big Data, машинное обучение) для автоматизации поиска аномалий в данных Единой информационной системы (ЕИС). В заключение предлагаются рекомендации по совершенствованию межведомственного взаимодействия и разработке стандартизированных методик оценки ущерба.
the paper examines the role of forensic economic information in identifying and investigating crimes related to public procurement. It analyzes methods of collecting and interpreting economic data, including financial documentation analysis, cash flow tracing, and the use of network analysis algorithms to identify cartels. Particular attention is paid to cases from Russian practice, such as price manipulation, the use of shell companies, and lot splitting schemes. Using cases of medical equipment and road materials procurement as an example, it is demonstrated how forensic accounting allows identifying discrepancies in reporting and assessing damages. The article emphasizes the need to integrate digital technologies (Big Data, machine learning) to automate the search for anomalies in the Unified Information System (UIS) data. In conclusion, recommendations are offered to improve interdepartmental cooperation and develop standardized methods for assessing damage.
