Объём торговли фальсифицированными и некачественными лекарствами в мире оценивается в сотни миллиардов долларов в год. По оценке ВОЗ, в странах с низким и средним доходом каждая десятая позиция — некачественная или поддельная. В онлайне доля сомнительных «аптек» традиционно выше среднего: проверки отраслевых ассоциаций показывали, что подавляющее большинство интернет-площадок действует вне правового поля. Для брендов это прямые потери выручки и репутационные риски, для пациентов — угрозы неэффективного лечения и токсических реакций.
Рынок нелегальных лекарств цифровизируется
Онлайн-каналы за последние годы стали основной витриной нелегального ассортимента: социальные сети, маркетплейсы и «серые» сайты позволяют быстро масштабировать предложения, маскировать следы и переезжать между доменами.
Подавляющее большинство интернет-аптек работают с нарушениями, продают рецептурные ЛС без рецепта и маскируют происхождение товара. По данным Национального совета по фармации США (NABP), свыше 95% проверенных площадок не соответствуют требованиям законодательства.
Контекст дополняют макрооценки: контрафакт и пиратская продукция в целом составляют порядка 3,3% мировой торговли — фарма здесь одна из самых прибыльных «целей» из-за высокой маржинальности и спроса. Ежегодные международные операции показывают: только за одну кампанию правоохранители закрывают тысячи нелегальных страниц и изымают партии «лекарств» на миллионы долларов.
Поэтому фармкомпании переводят систему противодействия в цифровой режим — от круглосуточного мониторинга площадок до автоматизированного сбора доказательств для правоприменения.
Российский контекст: маркировка и снижение онлайн рисков
В России нормативно разрешена только дистанционная продажа безрецептурных лекарств лицензированными аптеками, дистанционная реализация рецептурных препаратов по-прежнему под запретом. Это задаёт базовую линию отделения законных онлайн-витрин от нелегальных предложений.
Правоприменение в онлайне наращивается: профильные ведомства регулярно выявляют и блокируют ресурсы с запрещённой информацией о реализации лекарств. По данным отраслевых сводок, в 2024 году Росздравнадзор совместно с Роскомнадзором мониторировал свыше 140 тыс. интернет-ресурсов и инициировал ограничение доступа более чем к 94 тыс. страниц и сайтов, распространявших сведения о незаконной продаже лекарств. Эти меры дополняют точечные операции МВД и партнёров в рамках международной кампании Интерпола «Пангея»: только в последней волне (декабрь 2024 — май 2025) в России проведено свыше 13,8 тыс. мероприятий, возбуждено 177 уголовных дел, заблокировано более 3,4 тыс. интернет-ресурсов, изъята продукция на 405,5 млн рублей.
На стороне законного рынка — инфраструктура прослеживаемости. Система маркировки и мониторинга оборота («Честный ЗНАК» и ГИС МДЛП) обеспечивает серийную идентификацию упаковок и позволяет аптеке, врачу и пациенту проверить легальность по коду с упаковки через мобильное приложение или профессиональные интерфейсы. Это не «панацея» от онлайн-мошенничества, но важный слой доказательств при выявлении несоответствий и выстраивании цепочки поставки.
ИИ по обе стороны
Цифровые каналы упростили маскировку. Если раньше речь шла о грубом копировании упаковки и единичных объявлениях, сегодня используются генеративные модели для правдоподобной графики, нейросети для «накрутки» релевантности в поиске и сетевые «фермы» аккаунтов в соцмедиа. Современные группы, торгующие фальсификатом, используют нейросети, чтобы быстро «клонировать» брендинг, собирать правдоподобные карточки товара и поднимать микросайты. В соцсетях они уходят от фильтров ключевых слов визуальным контентом, переводят общение в приватные мессенджеры и дробят трафик на сеть страниц-«однодневок». В таких условиях классический, поштучный мониторинг бессилен: к моменту, когда модератор находит пост, цепочка продаж уже переместилась.
Нынешний стек противодействия строится на сочетании компьютерного зрения, обработки естественного языка, поведенческой аналитики и графовых алгоритмов. Модели сравнивают упаковку и макеты, ловят аномальные паттерны текста в объявлениях, связывают аккаунты по следам поведения и идентификаторов, а затем строят «карты» взаимосвязей. На практике одна «подозрительная» точка часто раскрывает целый кластер продавцов, объединённых продуктовой категорией или терапевтической областью — скажем, дорогостоящие онкопрепараты и средства для редких заболеваний. Такой подход позволяет ранжировать риски и приоритизировать правоприменение там, где потенциальный вред и репутационные потери максимальны.
Преимущество ИИ здесь не только в скорости. Это переход от реактивной тактики «закрывать обнаруженное» к проактивной: система предсказывает, где появятся новые витрины, и инициирует блокировки и претензии до того, как товар дойдёт до покупателя. На крупных проектах модели параллельно сканируют сотни маркетплейсов и соцсетей, автоматически формируют досье нарушений и помогают юристам запускать массовые процедуры снятия контента и «отвязки» платёжных инструментов.
Сами по себе алгоритмы мало что решают, если не встроены в процесс. Лучшие результаты у тех, кто объединяет ИИ-мониторинг с чёткими маршрутами эскалации: от нотификации площадок и провайдеров платежей до обращения к регуляторам и правоохранительным органам. Эта связка работает уже сегодня — и подтверждается результатами международных рейдов: тысячи ссылок удаляются, сотни расследований открываются, склады и точки консолидации «выгорают» быстрее.
Важно и «внутреннее» взаимодействие: безопасность бренда должна быть не отдельной функцией, а интегрированной — от коммерции и маркетинга до логистики и комплаенса. Тогда триггеры из ИИ-систем (например, всплеск поискового спроса на конкретный препарат в нестандартном регионе) оперативно подхватываются командами и закрываются действиями.
Как фармкомпании защищаются от подделок
Фарма усиливает несколько направлений одновременно. Во-первых, масштабный мониторинг площадок электронной коммерции, соцсетей и мессенджеров с опорой на ИИ-инструменты — от CV-моделей для «микродефектов» полиграфии до NLP-фильтров для объявлений с заведомо незаконными обещаниями («без рецепта», «оригинал со скидкой» и т. п.). Во-вторых, графовый анализ связей, который агрегирует сигналы (реквизиты, телефоны, домены, IP, шаблоны описаний) в сеть и подсвечивает кластеры, куда стоит направлять юридические и PR-усилия в первую очередь. В-третьих, потребительские механики аутентификации — «умные» метки, серийные штрих-коды, понятные инструкции по проверке, встроенные в карточки товаров и коммуникации поддержки.
Наконец, критично важен обмен обезличенными данными между законными площадками, регуляторами и правообладателями: нелегальный оборот работает сетями, и закрыть «окна» можно только сетевым взаимодействием.
У ИИ есть пределы. Модели могут ошибаться на редких языках, а компьютерному зрению сложно с низкокачественными фото. Нужны валидация наборов данных, человек в контуре для разметки сложных кейсов и понятные метрики качества для разных каналов. Отдельный блок — правовые и этические рамки: защита персональных данных, разграничение открытых и закрытых источников, юрисдикционные различия и риск ложноположительных срабатываний, которые могут затронуть добросовестных продавцов. Эти вопросы нельзя «делегировать» модели — их нужно проектировать процессно.
Рынок нелегальных и фальсифицированных лекарств стремительно «умнеет» — и использует те же технологии, что и легальный бизнес. Но ИИ даёт фарме инструменты, которые масштабируются быстрее людей: видеть больше, раньше и точнее, чем это возможно вручную. При грамотной интеграции в юридические и операционные контуры это превращается в реальное снижение рисков для пациентов и в защиту стоимости бренда — не в теории, а в ежедневной практике.