Росія схвалила поправки до адміністративного кодексу, які дозволять автоматизовано виносити штрафи на основі даних системи маркування "Чесний Знак", що функціонує подібно до автоматизованого контролю дорожнього руху з боку дорожньої поліції. Урядова комісія з питань законодавчої діяльності схвалила ці зміни, які переведуть виявлення порушень з ручної перевірки на алгоритмічний моніторинг, а штрафи будуть виписуватися електронно та автоматично. Це є значною зміною в тому, як буде здійснюватися моніторинг та контроль за дотриманням правил роздрібної торгівлі на російському ринку.[1]
Система автоматизованих штрафів спочатку буде націлена на продавців тютюнових та нікотиновмісних продуктів, з подальшим розширенням на інші категорії товарів, що підлягають маркуванню. Продавцям, не зареєстрованим у системі маркування, загрожує штраф у розмірі 50 000 рублів, якщо вони продають понад 10 одиниць маркованих тютюнових або нікотинових виробів через одну касу протягом місяця. Додаткові штрафи застосовуються до тих, хто порушує правила мінімальних роздрібних цін на ці продукти: 5 000 рублів за продаж до 100 одиниць на день, 50 000 рублів за 100–1 000 одиниць і 500 000 рублів за продаж понад 1 000 одиниць на день. З 1 березня 2026 року продавці також стикатимуться зі штрафами за прострочені харчові добавки, пиво та слабоалкогольні напої, а штрафи поширяться на всі марковані товари до 1 липня 2026 року. Розмір штрафу за прострочені товари становить 10 000 рублів для фізичних осіб-підприємців та 20 000 рублів для юридичних осіб за одиницю проданого товару.[1]
Еволюція цифрової інфраструктури відповідності вимогам у Росії
Система "Чесний Знак" пройшла значний розвиток з моменту її впровадження у 2019 році, поступово розширюючи сферу застосування та можливості примусового виконання. До квітня 2025 року система охоплювала 27 товарних груп, а ще 13 перебували на добровільному тестуванні.[1] Тільки у 2024 році система заблокувала понад 890 мільйонів незаконних та прострочених товарів на касах роздрібної торгівлі, включаючи 351,5 мільйона одиниць прострочених молочних продуктів, 259 мільйонів упаковок тютюнових виробів та понад 101,5 мільйона літрів пива.[1] Ці цифри демонструють здатність системи функціонувати як механізм контролю якості в точці продажу, запобігаючи попаданню проблемних товарів до споживачів до їх виявлення.
Примітно, що кількість виявлених порушень значно зменшилася у 2024 році — з понад 1,3 мільярда у 2023 році до приблизно 560 мільйонів у 2024 році, що на майже 2,5 рази менше.[1] Це зниження не обов'язково свідчить про покращення відповідності вимогам, а скоріше відображає операційне дозрівання системи та адаптацію продавців до нормативного середовища. Найбільш поширені виявлені порушення включають продаж товарів без належної документації про відповідність вимогам безпеки, використання незареєстрованих кодів маркування, порушення ціноутворення та спроби перепродажу прострочених товарів.
Перехід до автоматизованого забезпечення виконання є логічним наступним кроком у розвитку цієї інфраструктури. Забезпечення виконання на основі ручної перевірки, яке характеризувало попередні етапи, вимагало значних державних ресурсів і за своєю суттю діяло реактивно. Автоматизовані системи, навпаки, уможливлюють виявлення в режимі реального часу на основі інтеграції даних з точок продажу та можуть масштабувати забезпечення виконання вимог на тисячах роздрібних торгових точках одночасно без пропорційного збільшення адміністративного потенціалу.
Наслідки для управління каталогом товарів в e-commerce
Автоматизована модель забезпечення виконання створить новий операційний тиск на платформи e-commerce та роздрібних торговців, які управляють каталогами товарів та стратегіями ціноутворення. Тепер система працює як механізм постійного моніторингу, а не як інструмент періодичного аудиту, що кардинально змінює підхід бізнесу до управління даними про життєвий цикл продукту.
Однією з критичних сфер, що зазнають впливу, є ціноутворення та стратегії динамічного ціноутворення. Правила мінімальних роздрібних цін на тютюнові та нікотинові вироби, які тепер підлягають автоматизованому моніторингу та розрахунку штрафів, означають, що помилки в ціноутворенні — будь то навмисні знижки чи помилки при введенні даних — негайно призводять до фінансових санкцій. Платформи e-commerce, які керують тисячами SKU (stock-keeping units), повинні забезпечити точність даних про ціни у всіх каналах продажів у режимі реального часу. Для продавців, які працюють на кількох платформах, що працюють на маркетплейсах, сайтах оголошень та власних веб-сайтах, підтримка єдиності ціноутворення стає не операційною перевагою, а технічною вимогою відповідності.
Якість даних атрибутів продукту безпосередньо визначає результати відповідності в рамках цієї системи. Система маркування "Чесний Знак" вимагає коди DataMatrix, що містять інформацію про конкретний продукт — дати виготовлення, номери партій та терміни придатності. Помилки при переведенні цих даних в атрибути каталогу продуктів створюють аудиторські сліди, які можуть виявити автоматизовані системи. Коли термін придатності продукту в системі маркування не відповідає даним у роздрібному каталозі, система позначає це як порушення. Цей тиск поширюється на робочі процеси управління контентом: системи product information management (PIM) повинні синхронізувати дані з бекендом "Чесного Знаку" в режимі реального часу, що вимагає надійних інтеграцій API та протоколів валідації даних.
Розширення системи штрафів на всі марковані товари до середини 2026 року одночасно поширює цей тиск відповідності на кілька категорій товарів. В даний час зосереджене забезпечення виконання вимог щодо тютюну створює керовану перевірку для калібрування системи. Однак масштабування до молочних продуктів, напоїв, харчових добавок, фармацевтичних препаратів та інших категорій експоненціально збільшить кількість продуктів, що підлягають автоматизованому моніторингу. Роздрібні торговці та оператори платформ повинні будуть впровадити більш складні системи управління запасами, які автоматично запобігатимуть продажу продуктів, термін придатності яких наближається або минув.
Технічні вимоги до інфраструктури та операційна складність
Система автоматизованого забезпечення виконання ґрунтується на безперебійному потоці даних між системами точок продажу, платформами управління запасами та базою даних маркування "Чесний Знак". Ця інтеграція виходить за рамки простого сканування штрих-кодів, вона вимагає перевірки в режимі реального часу кількох точок даних одночасно: стан реєстрації продукту, відповідність цінам, термін придатності та статус реєстрації продавця.
Для малих та середніх продавців, які працюють на маркетплейсах e-commerce, це створює проблему інфраструктури відповідності. Багато продавців на маркетплейсах покладаються на спрощені процеси онбордингу та інвентар, керований вручну. Перехід до автоматизованого забезпечення виконання заохочує — або вимагає — міграцію до більш складних систем, які можуть інтегруватися з бекендом баз даних маркування. Платформи, як-от Wildberries, Ozon та Yandex Market, зіткнуться з тиском, щоб покращити свої інструменти для продавців та потенційно встановити більш суворі стандарти управління даними, оскільки відповідальність за порушення може поширюватися на операторів платформ, які сприяють невідповідним операціям.
Терміни реалізації важливі. Замість негайної активації системи, поетапний підхід — 1 березня 2026 року для деяких категорій, 1 липня 2026 року для універсального застосування — передбачає перехідний період. Однак ці стислі терміни для мільйонів продавців у різних категоріях товарів свідчать про потенційні проблеми з реалізацією. Оператор системи "Чесний Знак", Центр розвитку перспективних технологій (ЦРПТ), раніше вказував на можливості інтеграції даних, але перехід до автоматизованого винесення штрафів представляє якісно іншу операційну модель.
Конкурентна динаміка та адаптація ринку
Система автоматизованого забезпечення виконання створює диференційований вплив на різні сегменти ринку. Великі роздрібні мережі зі стабільною інфраструктурою відповідності та складними системами управління запасами можуть відносно швидко впровадити необхідні інтеграції. Малі продавці, особливо ті, які покладаються на спрощені інтерфейси маркетплейсів, стикаються з вищими витратами на технічну та операційну адаптацію.
Ця модель забезпечення виконання може прискорити консолідацію в певних секторах, оскільки дрібніші оператори, які не мають технічних можливостей для дотримання вимог автоматизованого моніторингу, або покинуть ринок, або об'єднаються з більшими організаціями, що пропонують кращу інфраструктуру відповідності. І навпаки, система створює можливості для постачальників технологій відповідності, які розробляють спеціалізовані рішення для інтеграції з системою маркування, управління запасами та автоматизованої звітності.
Механізм забезпечення мінімальної ціни має особливе значення для ринків тютюну, де несанкціоноване дисконтування історично було поширеною практикою. Автоматизоване виявлення усуває інформаційну асиметрію, яка дозволяла продавцям знижувати офіційні ціни, уникаючи виявлення. Це може змінити конкурентну динаміку в роздрібній торгівлі тютюном, потенційно стабілізуючи ціни, одночасно зменшуючи можливості для цінової конкуренції на ці продукти.
Ширші наслідки для інфраструктури регулювання, керованої даними
Перехід до автоматизованого забезпечення виконання на основі даних системи маркування представляє ширшу тенденцію в російській регуляторній практиці до алгоритмічного прийняття рішень та моніторингу відповідності вимогам на основі даних. Подібні моделі з'являються в інших секторах — нещодавні ініціативи Росії щодо маркування ювелірних виробів через Державну інформаційну систему маркування та відстеження ювелірних виробів (ДІС ДМДК) також передбачають автоматизовані механізми моніторингу та блокування.[3]
Ця тенденція має наслідки для того, як роздрібні підприємства підходять до управління даними. Відповідність нормативним вимогам все більше залежить від точності даних та інтеграції систем, а не від дотримання процедур та періодичних аудитів. Компанії повинні ставитися до даних про продукти — ціни, терміни придатності, статус реєстрації — як до основної інфраструктури відповідності, а не операційних накладних витрат.
Інтеграція даних системи маркування з державними правоохоронними органами, як це передбачено в запропонованих поправках, також встановлює модель державного доступу до потоків бізнес-даних. Генеральна прокуратура та Міністерство внутрішніх справ отримають доступ до баз даних, що дозволить координувати перевірки та моніторинг відповідності вимогам. Це являє собою структурний зсув у регуляторній видимості операцій роздрібної торгівлі, з наслідками, що виходять за рамки безпосередніх проблем відповідності до ширших питань про доступ до даних, конфіденційність та державний нагляд за комерційною діяльністю.
NotPIM Perspective: Перехід до автоматизованого забезпечення виконання в роздрібному секторі Росії означає критичний поворот до відповідності вимогам, керованої даними. Цей зсув підкреслює зростаючу важливість надійного управління даними про продукти, особливо для операторів e-commerce. Точна та синхронізація атрибутів product card у режимі реального часу в усіх каналах продажів є обов'язковою. NotPIM надає рішення для підприємств, які прагнуть оптимізувати свої дані про продукти, забезпечуючи відповідність нормативним вимогам, що розвиваються, та зменшуючи ризики, пов'язані з автоматизованими системами штрафів. Щоб отримати більше інформації про забезпечення точності даних, перегляньте наш блог про Product feed. Якість даних атрибутів продукту безпосередньо визначає результати відповідності в рамках цієї системи, що важливо для належного управління product feed. Готуючись до цих змін, розуміння того, як управляти product cards, стає більш важливим, ніж будь-коли. Автоматизована модель забезпечення виконання створить новий операційний тиск на платформи e-commerce та роздрібних торговців, які управляють каталогами товарів та стратегіями ціноутворення. Дизайн поточної системи призведе до посилення контролю за якістю даних, що вже є основною темою в контексті інтеграції даних.