Бриф

Argus — продукт бизнес-группы, в которую входит Marketing MIX, так что этот кейс о нашей собственной работе. Данные о публичном финансировании в Канаде открыты, но разбросаны по отдельным наборам: федеральные контракты, федеральные гранты и взносы, провинциальные контракты и гранты, налоговые отчёты благотворительных организаций и реестр лоббистов. В каждом свои названия и форматы для одних и тех же организаций. Аналитику, который хочет увидеть, где один получатель появляется сразу в нескольких потоках или где деньги ходят по кругу, сначала приходится сводить эти файлы вручную.

Бриф — рабочее место, которое само делает это сведение и первый проход проверок на паттерны, ранжирует то, что заслуживает внимания человека, и держит каждый сигнал привязанным к исходным записям, с ясным предупреждением: сигнал — это повод посмотреть, и только.

Что мы сделали

Метод

Argus загружает контракты, гранты, отчёты благотворительных организаций и записи реестра лоббистов в PostgreSQL, сопоставляет записи между наборами данных и запускает набор проверок. Каждая проверка — отдельный раздел рабочего места:

  • Концентрация: ведомства, где один поставщик получает доминирующую долю.
  • Единственный поставщик: неконкурентные контракты и паттерны повторных изменений к ним.
  • Финансовые петли: круговые потоки между благотворительными и другими организациями, найденные графовым анализом.
  • Дублирующее финансирование: организации, которые получают деньги сразу из двух и более программ, например контракты с единственным поставщиком, провинциальные контракты и гранты и федеральные гранты.
  • Рост: изменения финансирования по ведомствам год к году, где большой скачок или падение может указывать на новую программу, экстренные расходы или паттерн, достойный проверки.

Результаты складываются в оценку для каждой организации. Оценки от 90 и выше помечены как критические, от 75 до 89 — как высокий приоритет. У каждой позиции в списке простыми словами указан ключевой сигнал, например доля в расходах ведомства или число потоков финансирования, в которых встречается организация, и она открывается в страницу организации с доказательствами.

Рабочее место

Argus — приложение на Next.js 15 и TypeScript с Tailwind, с API-маршрутами для дашборда, списка позиций, каждого типа проверки, поиска, экспорта и окна ассистента. Оно читает живую базу через материализованные представления и умеет переключаться на сохранённый снимок, так что интерфейс работает, даже когда база недоступна. Дашборд показывает распределение оценок, потоки финансирования, концентрацию поставщиков, наблюдение за контрактами с единственным поставщиком, финансовые петли и главные позиции. Обозреватель данных выполняет живые запросы примерно по 1,5 миллиона строк, поиск находит любую организацию, а экспорт выгружает выборку для дальнейшей работы.

Страница методологии

Инструмент, который ранжирует получателей по названию, обязан ясно объяснять, что значат его оценки. Страница методологии описывает платформу тремя глаголами (найти, проанализировать, проверить), перечисляет источники данных и конвейер и формулирует правило, которое проходит через весь продукт: Argus выдаёт ранжированные поводы для проверки, понятные объяснения и цепочки доказательств, опирающиеся на источники, и никого ни в чём не обвиняет. То же примечание стоит под списком позиций на дашборде.

Где проект сейчас

На 8 ноября 2026 года рабочее место отвечает на forensi.ca на английском языке, в карте сайта 10 адресов: дашборд, методология, обозреватель данных, поиск, финансовые петли, единственный поставщик, концентрация, рост, дублирующее финансирование и список позиций. Работа над кодом шла с апреля по октябрь 2026 года.

Ссылки

Веб-приложения для организаций: корпоративные сайты. Ещё один продукт нашей группы: Huginai.

Ведущий проекта: Marketing MIX. Продукт: Argus, аналитическое рабочее место нашей бизнес-группы для данных о публичном финансировании. Год: 2026.