К новостям
AI
ОбычнаяНовостьAI

Карта дел ФАС: открытый реестр решений в структурированном виде

Исследователь создал публичную карту решений ФАС, превратив неструктурированный реестр в удобный инструмент для анализа согласий на рекламу.

4 августа 2026 г.Habr AI

В статье на Habr AI автор делится опытом создания общедоступной карты дел Федеральной антимонопольной службы (ФАС). Оказалось, что реестр решений ФАС, содержащий более 5 000 записей о спорах, связанных с рекламными согласиями, публикуется в виде простых HTML‑страниц без какой‑либо структуры. Для исследователя, желающего анализировать тенденции и формировать датасет, такой формат – почти непреодолимая преграда.

Автор разработал скрипт‑парсер на Python, использующий BeautifulSoup для извлечения текста из страниц реестра, а затем применил крупную языковую модель (GPT‑4) через API OpenAI для распознавания ключевых сущностей: название компании, тип нарушения, дату решения и итоговую санкцию. Выделенные данные сохраняются в PostgreSQL, после чего они визуализируются в веб‑приложении, построенном на React и Leaflet, где каждый случай отображается как интерактивный маркер на карте России.

Сервис доступен по адресу https://fasmap.example.com (условный). Пользователи могут фильтровать решения по региону, отрасли, дате и типу нарушения, а также экспортировать результаты в CSV для дальнейшего анализа. Автор также опубликовал открытый репозиторий с кодом парсинга и инструкциями по развёртыванию, что позволяет другим исследователям быстро адаптировать процесс под свои нужды.

Проект уже привлек внимание специалистов по комплаенсу и маркетологов, которым важно отслеживать изменения в практике согласий на рекламные сообщения. Ожидается, что открытая карта упростит работу над автоматизированными системами проверки рекламных кампаний и станет ценным источником данных для академических исследований в области регулирования рекламных практик.

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для AI‑разработчиков и студентов такой открытый датасет – отличная возможность отработать навыки парсинга, NER и построения аналитических дашбордов. Кроме того, он открывает путь к автоматизации compliance‑проверок рекламных сообщений, но требует внимательного отношения к юридическим ограничениям при повторном использовании данных.

Похожие новости