ПІДВИЩЕННЯ ФІНАНСОВОЇ ПРОЗОРОСТІ У ВИКОРИСТАННІ МІЖНАРОДНОЇ ТЕХНІЧНОЇ ДОПОМОГИ В УМОВАХ ВОЄННОГО СТАНУ: ЦИФРОВІ ТА АНАЛІТИЧНІ МОЖЛИВОСТІ PROZORRO
Main Article Content
Анотація
Стаття присвячена дослідженню можливостей підвищення фінансової прозорості та ефективності використання міжнародної технічної допомоги (МТД) в умовах воєнного стану в Україні через удосконалення інструментарію системи публічних закупівель Prozorro. Автори наголошують, що в період повномасштабної війни роль МТД значно зростає, адже вона забезпечує фінансування критичної інфраструктури, гуманітарних потреб та інституційного розвитку. Водночас корупційні ризики та обмеження відкритості закупівель суттєво знижують ефективність розподілу та перерозподілу фінансових ресурсів держави, а також упливають на рівень довіри міжнародних партнерів.
Автори доводять необхідність упровадження автоматизованих цифрових рішень фінансового контролю з метою вдосконалення аналітичні можливості Prozorro та посилення системи аудиту результатів публічних закупівель. Запропоновано використання двох алгоритмів текстового майнінгу – Latent Dirichlet Allocation (LDA) та BERTopic – для аналізу великих масивів тендерної документації, виявлення структурних закономірностей та ідентифікації аномальних тем, які можуть свідчити про нетипові фінансові витрати реципієнтів, аномальне ціноутворення й нецільове використання коштів. Практична апробація на даних Prozorro засвідчує, що LDA формує узагальнені тематичні кластери, які відображають напрями витрачання коштів МТД, водночас BERTopic дозволяє деталізувати субтеми, виявляти нетипові текстові патерни та ідентифікувати закупівлі з підвищеними фінансовими ризиками. Результати дослідження доводять, що інтеграція запропонованих моделей у систему Prozorro може суттєво підсилити антикорупційний і фінансовий контроль, скоротити потенційні втрати бюджету й донорських ресурсів, оптимізувати систему використання МТД й сприяти формуванню вищого рівня довіри між Україною та міжнародними партнерами в процесі воєнного й повоєнного відновлення.
Article Details
Посилання
Basel Institute on Governance. (2024). Safeguarding Ukraine’s restoration: Anti-Corruption Progress and the Path Ahead. https://baselgovernance.org/sites/default/files/2024-03/Safeguarding%20Ukraine’s%20Restoration.pdf
Berge, T. G., & Fauchald, O. K. (2023). International Organizations, Technical Assistance, and Domestic Investment Laws. World Trade Review, 22(1), 147–172. https://doi.org/10.1017/S1474745622000453 DOI: https://doi.org/10.1017/S1474745622000453
Chauhan, U., & Shah, A. (2021). Topic Modeling Using Latent Dirichlet allocation. ACM Computing Surveys, 54(7), 1–35. https://doi.org/10.1145/3462478 DOI: https://doi.org/10.1145/3462478
Ciurlizza, J. (2000). Judicial reform and international legal technical assistance in Latin America. Democratization, 7(2), 211–230. https://doi.org/10.1080/13510340008403666 DOI: https://doi.org/10.1080/13510340008403666
Grootendorst, M. (n.d.). GitHub. https://github.com/MaartenGr
Hordieieva, I. (2023). International technical assistance to Ukraine: status and prospects. Management of Development of Complex Systems, 54, 22–29. https://dx.doi.org10.32347/2412-9933.2023.54.22-29 DOI: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2023.54.22-29
Hosseinzadeh, A. M., & Zanjani, D. M. (2021). A novel regularized asymmetric non-negative matrix factorization for text clustering. Information Processing & Management, 58(6), 102694. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102694 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102694
Huang, A., Cao, C., Zhao, Y., Soselia, G. et al. (2024). External technical assistance and its contribution to donor transition and long-term sustainability: experience from China and Georgia. Health Policy and Planning, 39, 137–144. https://doi.org/10.1093/heapol/czad088 DOI: https://doi.org/10.1093/heapol/czad088
Ivanitskyi, V., & Kroshnyy, І. (2025). Development of an Intelligent System for Detection of Increased Prices Based on the Analysis of Prozorro Tenders. Computer modelling and information technologies. https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/323
Karanam, S. (2021, August 11) Curse of Dimensionality – A “Curse” to Machine Learning. https://towardsdatascience.com/curse-of-dimensionality-a-curse-to-machine-learning-c122ee33bfeb
Keita Z. (2022, January 26). Meet BERTopic – BERT’s Cousin For Advanced Topic Modeling. Medium. https://towardsdatascience.com/meet-bertopic-berts-cousin-for-advanced-topic-modeling-ea5bf0b7faa3/
Klymak, M., & Vlandas, T. (2024). Governance in times of war: Public procurement in Ukraine. PLoS ONE, 19(6), e0305344. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0305344 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0305344
Kondeti, B., Joythirani, S. A, & Haragopal, V. V. (2022). Keyword Extraction – Comparison of Latent Dirichlet Allocation and Latent Semantic Analysis. European Journal of Mathematics and Statistics, 3(3), 40–47. https://doi.org/10.24018/ejmath.2022.3.3.119 DOI: https://doi.org/10.24018/ejmath.2022.3.3.119
Ma, L., Chen, R., Ge, W., Rogers, P., Lyn-Cook, B., Hong, H., Tong, W., Wu, N., & Zou, W. (2025). AI-powered topic modeling: comparing LDA and BERTopic in analyzing opioid-related cardiovascular risks in women. Experimental Biology and Medicine, 250. https://doi.org/10.3389/ebm.2025.10389 DOI: https://doi.org/10.3389/ebm.2025.10389
Martynovych, N., Boichenko, E., & Dielini, M. (2023). Rebuilding of Ukraine After War. International Review for Spatial Planning and Sustainable Development, 11(4), 54–70. https://doi.org/10.14246/irspsd.11.4_54 DOI: https://doi.org/10.14246/irspsd.11.4_54
Medvid, V. (2017). The Main Phases of Ukraine’s Cooperation with International Donors in the Field of International Technical Assistance Projects Implementation (1992-2014). European Historical Studies, 8, 221–230. https://doi.org/10.17721/2524-048x.2017.08.221-230 DOI: https://doi.org/10.17721/2524-048X.2017.08.221-230
Ministry of Economy, Environment and Agriculture of Ukraine. (2023). Report containing an analysis of the functioning of the public procurement system and summary information on the results of procurement control for 2023. https://me.gov.ua/view/3e234385-f1ba-4fcf-87df-672def8cde21
Ministry of Economy, Environment and Agriculture of Ukraine. (2025). The volume of competitive procurement in Ukraine increased from 616.8 billion UAH in 2023 to 841 billion UAH in 2024. https://me.gov.ua/News/Detail/b5e7fddf-e074-432d-9da9-61a5487ec5ff
Ministry of Finance of Ukraine. (2025a). Monitoring of international technical assistance projects https://mof.gov.ua/uk/monitoring_of_international_technical_assistance_projects-422
Ministry of Finance of Ukraine. (2025b). In 2025, Ukraine expects to attract €30.6 billion in budget support from the EU. Sergii Marchenko addressed the EU ECOFIN Council meeting in Brussels. https://mof.gov.ua/en/news/in_2025_ukraine_expects_to_attract_306_billion_in_budget_support_from_the_eu_sergii_marchenko_addressed_the_eu_ecofin_council_meeting_in_brussels-4993
Nadtoka, М. (2024). Analysis of the Current State of Public Procurement in Ukraine and Prospects for Implementing European Experience. Scientific notes of V.I. Vernadsky Taurida National University. Series: Public administration, 35(74), 49-53. https://doi.org/10.32782/TNU-2663-6468/2024.6/09 DOI: https://doi.org/10.32782/TNU-2663-6468/2024.6/09
OECD. (2023). Public procurement in the post-war reconstruction of Ukraine: main challenges. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/c427b561-en DOI: https://doi.org/10.1787/c427b561-en
Our world in data. (2025). Foreign aid received. https://ourworldindata.org/grapher/foreign-aid-received-net?tab=marimekko&time=2021&country=UKR~SSD&mapSelect=~UKR
Pakhachuk, Ya., & Volkov, Ye. (2025). Implementation of Artificial Intelligence in Risk Management in Procurement for the Defense Needs of Ukraine. Achievements of the Economy: Prospects and Innovations, 15. https://doi.org/10.5281/zenodo.14954617
Pan, X., & Xu, Y. (2023). Advancements of Artificial Intelligence Techniques in the Realm About Library and Information Subject—A Case Survey of Latent Dirichlet Allocation Method. IEEE Access, 11, 132627–132640. https://doi.org/10.1109/access.2023.3334619 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3334619
Pavliuk, T., Polusmiak, Y., Polovynkina, R., & Davidenko, O. (2025). Anti-corruption mechanisms in the public procurement system: prevention of abuse at the tender stage. Management and Entrepreneurship: Trends of Development, 1(31), 125-138. https://doi.org/https://doi.org/10.26661/2522-1566/2025-1/31-11 DOI: https://doi.org/10.26661/2522-1566/2025-1/31-11
Prozorro has developed a procurement procedure in accordance with international donor rules. (2023, August). Prozorro. https://prozorro.gov.ua/uk/news/prozorro-rozrobylo-proceduru-zakupivel-za-pravylamy-mizhnarodnyh-donoriv
Julanta, Leela Rachel J, Bhuvaneswari, A., & Kumudha, M. (2024). Topic Modeling Based Clustering of Disaster Tweets Using BERTopic. In 2024 MIT Art, Design and Technology School of Computing International Conference (MITADTSoCiCon) (pp. 1–6). 2024 MIT Art, Design and Technology School of Computing International Conference (MITADTSoCiCon). IEEE. https://doi.org/10.1109/mitadtsocicon60330.2024.10575555 DOI: https://doi.org/10.1109/MITADTSoCiCon60330.2024.10575555
Reaves, B. (2022, July 15). What is BERTopic? Metabob’s AI team is testing another topic modeling technique. https://medium.com/metabob/what-is-bertopic-metabobs-ai-team-is-testing-another-topic-modeling-technique-e78d242f472b
Schmidt, C. (2024). Aid in Conflict: Determinants of International Aid Allocation to Ukraine During the 2022 Russian Invasion. Economists’ Voice, 21(1), 133–158. https://doi.org/10.1515/ev-2023-0049 DOI: https://doi.org/10.1515/ev-2023-0049
Sentence Transformers Documentation. (n.d.). GitHub. https://github.com/huggingface/sentence-transformers
Sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2. (n.d.) Huggin Face. https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
Shkurat, I., Sydorenko, N., Astrashenok, Y., Serenok, A., & Pokotylo, T. (2022). Socio-Economic Impact of International Technical Assistance Programs on the State of Public and Administrative Services in the Amalgamated Hromadas of Ukraine. Review of Economics and Finance, 20(1), 294–299. https://doi.org/10.55365/1923.x2022.20.36 DOI: https://doi.org/10.55365/1923.x2022.20.36
Shu, X., & Ye, Y. (2023). Knowledge Discovery: Methods from data mining and machine learning. Social Science Research, 110, 102817. https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2022.102817 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2022.102817
Shvaiko, M. (2024). Transformation of the public procurement and finance system in the digitalization context: what are the risks and opportunities for Ukraine’s economic recovery during wartime? Pressing Problems of Public Administration, 2(65), 165-186. https://doi.org/10.26565/1684-8489-2024-2-09 DOI: https://doi.org/10.26565/1684-8489-2024-2-09
Smentyna, N., & Fialkovska, A. (2023). Public Procurement for the Renovation of Ukraine’s Infrastructure: Risks of State Regulation and Opportunities for Foreign Business. Economic Innovations, 25(3(88), 213-221. https://doi.org/10.31520/ei.2023.25.3(88).213-221 DOI: https://doi.org/10.31520/ei.2023.25.3(88).213-221
Sysoenko, I., & Karliuka, D. (2022). The Analysis оf the Main Indicators оf International Technical Assistance оf Ukraine. Market Infrastructure, 66. https://doi.org/10.32843/infrastruct66-5 DOI: https://doi.org/10.32843/infrastruct66-5
Lazar, Teodora Nicoleta (Plesa), & Popescu, Constanta. (2024). Artificial Intelligence in External Public Audit and its Role in the Management of Risk Areas in the Public Sector. Risk in Contemporary Economy, 23, 387–394. https://doi.org/10.35219/rce20670532179 DOI: https://doi.org/10.35219/rce20670532179
Tkach, M., Slobodianyk, S., & Makoshenets, P. (2024). Financial and technical assistance to Ukraine from partner countries in 2022 - first half of 2024. Journal of Scientific Papers Social development & Security, 14, 145-162. https://doi.org/10.33445/sds.2024.14.4.12 DOI: https://doi.org/10.33445/sds.2024.14.4.12
Tkachuk, N., & Deіneka, K. (2023). Peculіarіtіes and Problems of the Prozorro Publіc Procurement System Durіng Martіal Law. Mechanism of an Economic Regulation, 3(101), 69-72. https://doi.org/10.32782/mer.2023.101.10 DOI: https://doi.org/10.32782/mer.2023.101.10
Transparency International Ukraine. (2022). War and Prozorro: Public Procurement in the Six Months of the Full-Scale Invasion. https://ti-ukraine.org/wp-content/uploads/2022/11/War-and-Prozorro_eng.pdf
Vatamaniuk-Zelinska, U., & Bund, Z. (2023). Analytical Assessment of the Volume of International Financial Assistance for Ukraine During the War Period. Economics. Finances. Law, 5, 52-57. https://doi.org/10.37634/efp.2023.5.11 DOI: https://doi.org/10.37634/efp.2023.5.11
Watanabe, K. (2020). Latent Semantic Scaling: A Semisupervised Text Analysis Technique for New Domains and Languages. Communication Methods and Measures, 15(2), 81–102. https://doi.org/10.1080/19312458.2020.1832976 DOI: https://doi.org/10.1080/19312458.2020.1832976
World Bank. (2023). Ukraine procurement system enhancement project (P180126). https://documents1.worldbank.org/curated/en/099210502092310651/pdf/P1801260cf71a208082c0081a69939ad85.pdf
Zangari, A., Marcuzzo, M., Rizzo, M., Giudice, L., Albarelli, A., & Gasparetto, A. (2024). Hierarchical Text Classification and Its Foundations: A Review of Current Research. Electronics, 13(7), 1199. https://doi.org/10.3390/electronics13071199 DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13071199