Analytika pomáha Pôdohospodárskej platobnej agentúre hľadať neoprávnených žiadateľov o eurodotácie

Výber na základe analýzy dát v softvéri SAS je o 60 % efektívnejší ako výber kontrolnej vzorky náhodným výberom

Keď chcú slovenskí poľnohospodári dostať pri pestovaní plodín alebo pri chove zvierat európske dotácie, nevyhnutne prichádzajú do kontaktu s Pôdohospodárskou platobnou agentúrou (PPA). PPA zabezpečuje kompletnú administratívnu kontrolu každej žiadosti o vyplácanie podpôr, ale aj cielenú kontrolu na mieste, pri ktorej overuje priamo v teréne, či príjemcovia sú oprávnení získať dotácie. Napríklad:  či farmár skutočne chová dobytok, alebo či obrába pozemky a výmeru, ktoré deklaroval v žiadosti o platbu, a či má každý kus dobytka a každý pozemok správne opatrený aj označený.

Predpísaný spôsob výberu

Vykonať kontrolu na mieste naraz pre tisícky príjemcov európskych platieb nie je možné. Napríklad pri tzv. priamych podporách by sa jednalo o skontrolovanie až 16 000 žiadateľov. Európska komisia vyžaduje, aby kontrolou na mieste bolo overených minimálne 5 percent príjemcov priamych podpôr. Väčšina žiadateľov vybraných na túto kontrolu (75 až 80 percent) nesmie byť vybraná náhodne, ale na základe rizikovej analýzy. PPA spočiatku vyberala rizikovú vzorku expertným odhadom, čiže na základe subjektívneho intuitívneho odhadu pracovníkov agentúry. „Audity však ukázali, že tento postup nie je dostatočne efektívny z pohľadu splnenia požiadaviek Európskej komisie,“ vysvetľuje Lenka Vagnerová, riaditeľka odboru rizikovej analýzy PPA. „Preto sme sa rozhodli robiť rizikovú analýzu sofistikovanejšími metódami viacrozmernej štatistickej analýzy dát s využitím softvéru SAS,“ dodáva.

Cielené kontroly

Pri výbere vzorky pre kontrolu na mieste dnes nezohrávajú rolu iba parametre ako veľkosť obhospodarovanej plochy, počet chovaných zvierat, prípadne medziročná zmena týchto parametrov, ktoré sa v prvom priblížení ponúkajú a v skutočnosti nemusia byť pre určenie rizikovosti relevantné. Pomocou metód viacrozmernej štatistickej analýzy softvér postupne zo zbieraných dát identifikoval desiatky nových kritérií, na ktoré by podľa názoru L. Vagnerovej v agentúre nikdy sami neprišli. Po štyroch rokoch zberu a analýzy dát, ktoré sa týkajú vyplácania priamych podpôr, má PPA pri výbere žiadateľov na kontrolu na mieste približne 1,6 vyššiu úspešnosť ako pri náhodnom výbere. V PPA už dosiahli stav, keď pri 75 % kontrolovaných zvierat a 45 % kontrolovaných pozemkov vybraných rizikovou analýzou sa skutočne našla nezrovnalosť.

Vlastnoručné modelovanie

PPA si po zaškolení konzultantmi spoločnosti SAS v súčasnosti vytvára rizikové modely sama. Z praktických aj ekonomických dôvodov sa tento prístup pre potreby PPA ukazuje výhodnejší, ako využitie služieb externého dodávateľa. Po prvé preto, lebo modely nie sú fixné, ale je ich potrebné pravidelne aktualizovať podľa toho, ako sa obohacuje báza dát a mení sa správanie žiadateľov.
„Každý rok kontrolujeme ďalších žiadateľov a získavame nové informácie, na základe ktorých prediktívne modely upravujeme,“ vysvetľuje L. Vagnerová.
Druhá výhoda sebestačnosti pri vytváraní modelov spočíva v tom, že pri auditoch z Európskej komisie v PPA nie je problém presne argumentovať,  uviesť dôvody, na základe ktorých bola riziková vzorka vybraná. Navyše, s know-how vo vlastnej kuchyni môže PPA vytvárať ľubovoľné množstvo rizikových modelov. V súčasnosti ich má agentúra päť pre rôzne kategórie podpôr. V budúcnosti by mali pribudnúť aj ďalšie modely, pre ktoré zatiaľ nie je k dispozícii dostatok dát.

Široké využitie analytiky

PPA využíva analytiku nielen na tvorbu modelov pre výber subjektov, ktoré budú kontrolované na mieste, ale aj pri výbere plôch, snímaných pomocou satelitov. Veľkosť plochy, ktorú poľnohospodár deklaruje v žiadosti o podporu, sa zvyčajne zisťuje pri klasickej kontrole na mieste meraním plochy pomocou prístrojov GPS. Druhým spôsobom kontroly na mieste je takzvaný diaľkový prieskum Zeme (DPZ), keď si agentúra objedná satelitné snímky. Pre obmedzený rozpočet takúto kontrolu môže robiť iba v limitovanom rozsahu, preto je dôležité, aby takzvané okná, čiže oblasti stanovené pre diaľkový prieskum Zeme, v ktorých budú plochy snímkované, pokrývali čo najviac rizikových žiadateľov.
„Sme jedna z mála krajín, ktoré výber okien pre DPZ robia na základe analytiky,“ dopĺňa L. Vagnerová.
Potenciál dát je veľký, preto sa už v súčasnosti odbor rizikovej analýzy PPA rozhodol využívať štatistické analýzy aj pre odhaľovanie interných chýb, prípadne súvislostí medzi zrejmými chybami a systematickými chybami. V budúcnosti by v PPA chceli rozšíriť predpovedanie rizikovosti a výber vzorky na kontrolu na mieste metódou viacrozmernej štatistickej analýzy aj pre iné typy žiadostí, najmä pre žiadosti o projektové podpory.

Nič nie je nemožné

Štátna správa vo všeobecnosti trpí nedostatkom odborníkov z rôznych oblastí, nielen z IT. Preto sa štátne organizácie pri mnohých úlohách spoliehajú na externých dodávateľov, alebo sa do niektorých projektov ani neodvážia pustiť. Príklad PPA ukazuje, že aj v štátnej správe sa dajú aplikovať projekty, ktoré v komerčnom sektore, napríklad v poisťovníctve, fungujú a prinášajú výsledky už dávno. „Všetko je o ľuďoch, o ich odvahe a presvedčení,“ hovorí L. Vagnerová, a dodáva, že podobný postup, akým PPA vyberá rizikových prijímateľov európskych dotácií, by bolo možné odporučiť napríklad pri výbere firiem pre daňové kontroly.