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秘鲁_时政|历时两年，秘鲁四人调查团队发布反腐 AI

反腐秘鲁_时政

By 超神经
内容概要：秘鲁数字调查机构 ojo-publico 联合数据科学家、调查采访人员和法律专家 ， 打造了一个针对政府开放数据的贪腐调查 AI ， 揭露了多个违规采购、贪腐行为 。
关键词：数据科学 政务AI 调查新闻
在博尔赫斯的一篇小说《博闻强识的富内斯》中 ， 描写了一个具有超凡观察力和记忆力的天才——富内斯（Funes） 。
年轻的 Funes 在一次坠马意外后 ， 获得了惊人的记忆力和观察力 。 他能够回忆出过往经历的每一个细节 ， 书里的每一个文字 。 甚至能够观察到生活、自然界中如新芽生发、花瓣凋落的细微变化 。
小说里的 Funes 富内斯就像开了天眼 ， 有着观察、记忆、理解、阐释一切的能力 。
贪腐 AI Funes：揪出合同中的违规线索
这篇小说给秘鲁的数字调查机构 ojo-publico 带来了灵感 。 他们认为博尔赫斯笔下 Funes 就像现在的算法 ， 能够发掘出表象下很多潜藏、未知的秘密 。
该机构中的调查采访人员、数据库工程师、算法专家和法律顾问 ， 一共四人通力合作 。 基于秘鲁政府公开的 245000 份政府采购、工程建设、选举捐赠的合同和账务明细 ， 历时两年 ， 训练出了一个用于审查问题合同的 AI 模型 。
秘鲁_时政|历时两年，秘鲁四人调查团队发布反腐 AI
文章插图

Funes 官网 https://ojo-publico.com/especiales/funes/
这个 AI 模型能够判断合同中的腐败、违规的风险 。 调查团队认为这个算法有着观察、审核所有细节的超能力 ， 致敬了博尔赫斯的经典小说 ， 便将模型命名为 Funes 。
截至目前 ， 基于 Funes 细致的核查工作 ， 共核查出了 110000 份问题合同（共 245000 份合同） ， 金额为 570 亿新索尔（约为 1009 亿人民币） 。
基于这些问题合同的线索 ， 采访人员团队进行了更深入的调查和求证 ， 揭露了多项秘鲁政府腐败、违规的政府采购行为 ， 涉及到秘鲁多家大型企业 ， 涉案金额近千亿欧元 。
采购中的猫腻 ， AI 目光如炬
其中牵扯出了几起秘鲁近年的腐败行为的大案要案 ， 包括：
秘鲁国有的石油精炼加工公司 Petroperú ， 在四年时间里通过参与多个州、省的公开招标 ， 获得了近 24 亿人民币的政府采购项目 。
其中 90% 的项目 ， Petroperú 都是作为唯一参与投标企业获得的 ， 这严重违反了秘鲁政府采购的法规 ， 也影响了市场正常竞争 。
Funes 还从 24 万份政府采购合同与数据中发现 ， 有数千万元的财政支出支付给了成立不到 20 天的公司 。
比如 ， 餐饮公司 Melcesca 注册于 2015 年10 月 23 日 ， 成立两周不到的时间 ， 就获得了秘鲁圣安东尼奥阿巴德·库斯科国立大学（Unsaac）举行了一项公开招标 ， 成为了该校食堂的供应商 。 （该项采购招标共有 16 个投标方）
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部分由 Funes 揭露的案件已经进入侦查、公诉阶段在秘鲁国内引发了巨大的舆论关注
与此类似的违规操作和风险合同 ， Funes 发现了十一万份 。 Funes 敏锐的洞察力和极高的判断力 ， 来源于成熟的商业调查和成熟的算法支持 。
在公共政策与社会学的研究领域 ， 有不少学者致力于政府信息公开和贪腐问题的研究 。 Funes 的算法也是基于一位资深学者 Mihaly Fazekas 的研究成果之上的 。
Mihaly Fazekas 是剑桥大学人类、社会和政治科学的博士研究员 ， 在他的研究中 ， 有一套针对政府采购合同、账目流水的贪腐检测算法 。
他发现 ， 有几类明显特征的合同 ， 是违规、贪腐案件的突破口 。 只要抓住这些特征 ， 就可以从海量文书中 ， 找到这些合同和与其相关联的资料 。
这些特征包括：
非公开的招投标；
招投标信息的公示时间明显较短；
竞标者中 ， 规模、实力明显悬殊；
采购合同包含大量修改；
中标决策时间过短或过长的 。
他依据这些判断设计了一个评估模型 ， 将 CRI （Corruption Risk Index）定义为腐败风险指数
其中 CRIi 代表合同 i 的腐败风险指数 ，
CIji 代表合同 i 招标中观察到的第 j 个基本腐败指标 ，
wj 代表第 j 个基本腐败指标的权重 。
CRI=0 表示最低腐败风险 ，
CRI=1 表示观察到的最大腐败风险 。
其中 ， 如果第i个合同只有一个投标人 ， 则单个投标人等于1 ， 如果有更多的投标人 ， 则等于0；
Zi 代表合同为单标合同的对数；
β0为回归的常数 。
Rij 为第 i 个合同的 j 个腐败矩阵 ， 如公示期的长度 。
Cim 代表第 i 个合同的 m 个控制变量的矩阵 ， 如公示期长短；
Cim 代表第 i 个合同的 m 个控制变量的矩阵 。
市场上的竞争者；εi 为误差项；
β1j、β4m 代表系数的向量 ， 解释变量和控制变量 。
基于 Mihaly Fazekas 的算法 ， 团队中的算法工程师 Gianfranco Rossi 还针对海量数据进行数据库优化、西班牙语合同的文字识别的改进、以及针对秘鲁国情的风险指标调整 ， 极大地提升了 Funes 的运行效率和效果 。
数据公开 ， 实现透明 ， 推动创新
开放政府数据 ， 引导公众监督 ， 有利于提高政府透明度 ， 也有利于促进经济发展和社会创新 。 这方面 ， 目前欧盟和英国正走在最前列 。
清华大学公共管理学院的三位学者 ， 曾经在研究《政府数据开放与腐败防治:英国的实践与启示》指出：开放数据可以促进社会监督 ， 公众通过开放的数据可以发现腐败行为 。
报告显示 ， 揭露腐败行为最多的是执法部门(34%)， 然后依次是调查采访人员(25%) 、信息公开请求(14%) ， 举报(13%) ， 开放数据(7%) 。
虽然目前通过开放数据揭露的腐败行为只占到 7% ， 但如果某些关键数据及早公开的话 ， 大量腐败行为可以更早地被发现和侦测 ， 开放政府数据有潜力成为反腐败的重要工具 。
即使政府信息公开 ， 也提高了复杂合同和海量交易数据的处理门槛 。 在 2009年 ， 英国议员滥用公款报销个人账单丑闻接连被媒体曝光 。 英国三大政党、300 余名议员卷入其中 。 面对议员们浩如烟海的报销凭证、申请文书 ， 《每日电讯报》、《卫报》等媒体在互联网上公开了大量数据 ， 并邀请英国民众“众包式”地参与调查 。
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除《卫报》的众包式调查 ， 《每日电讯报》也将调查程序设计成游戏形式
民众在数据中发现疑点 ， 可以将对应数据在网站上进行标注 ， 调查团队将继续跟进 。 但众包之下 ， 也问题重重 ， 没有受过调查训练的民众并不能高效、准确地完成这些任务 。
Funes 的出现 ， 就实现了政府公开数据揭露腐败行为的突破和最佳实践 ， 以数据科学家、调查采访人员、法律专家组成的四人团队 ， 有力的展现了人+ AI 的强大调查能力 。
Funes 依然在行动
截至目前 ， Funes 仍作为一项开放、准确的调查工具 ， 活跃在秘鲁新闻调查的前线 。
并从去年开始 ， 打造 Funes 的数字调查机构ojo-publico 已经在用 Funes 核查新冠疫情期间的政府采购项目 。
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内容参考：
Funes 官网 https://ojo-publico.com/especiales/funes/
journalismAI Festival 2020 项目
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