Macarıstan sazişi: qaz ticarətini AI ilə idarə edin

800 milyon kubmetr qaz — kağız üzərində sadəcə rəqəmdir. Amma əməliyyatda bu rəqəm minlərlə qərar deməkdir: hansı gün nə qədər həcm, hansı marşrut, hansı qiymət formulu, hansı balanslaşdırma xərci, hansı risk limiti. Dekabrın 10-da SOCAR ilə Macarıstanın “MVM ONEnergy” şirkəti arasında imzalanmış və 1 yanvar 2026-cı ildən qüvvəyə minən yeni sazişin (müddəti 2 il) ən böyük tərəfi də elə budur: Azərbaycanın qaz ixracı daha “böyük, çoxşaxəli və müqavilə-intensiv” mərhələyə keçir.

Bu yazı “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” seriyasının kontekstində bir sualı praktik dildə cavablandırır: belə ikitərəfli qaz sazişlərini süni intellektlə necə daha dəqiq planlamaq, daha şəffaf icra etmək və daha sərfəli optimallaşdırmaq olar? Mənim yanaşmam sadədir: ticarət masası, logistika, müqavilə idarəetməsi və risk eyni ekosistemin hissəsidir; AI isə bu ekosistemi “bir ekran, bir model, bir məntiq” altında birləşdirə bilir.

800 milyon kubmetr nəyi dəyişir: əməliyyat mürəkkəbliyi artır

Cavab: Həcm böyüdükcə əsas çətinlik qaz tapmaq deyil, onu hər gün düzgün icra etmək olur.

Mənbə xəbərdən bildiyimiz faktlar qısadır, amma nəticələri böyükdür: Macarıstanın xarici işlər naziri Peter Siyarto ikiillik dövrdə 800 milyon kubmetr həcmində Azərbaycan qazının alınacağını açıqlayıb. Bu, tərəflər üçün sadəcə satış deyil, həm də uzunmüddətli diversifikasiya və enerji təhlükəsizliyi məntiqidir.

Əməliyyat tərəfdən isə bir neçə real məsələ dərhal ortaya çıxır:

• Nominasiyalar və re-nominasiyalar: gündəlik/təqvimlik dəyişikliklər, əlavə həcm istəyi və ya azalma.
• Balanslaşdırma: sistem operatoru tələbləri, qeyri-dəqiqlik cərimələri, intraday tənzimləmə.
• Marşrut və tutum idarəetməsi: müxtəlif boru kəməri seqmentlərində məhdudiyyətlər, planlı təmir pəncərələri.
• Müqavilə maddələri: take-or-pay, delivery point, keyfiyyət göstəriciləri, force majeure, qiymət indeksləri.

Bu mərhələdə “Excel + e-mail” modeli gec-tez divara dəyir. Çünki risk təkcə qiymətdə deyil; icra riskindədir.

Müqavilə idarəetməsi: AI burada ən çox pul itkisinin qarşısını alır

Cavab: Qaz ticarətində ən bahalı səhv çox vaxt yanlış qərar deyil, yanlış sənəd interpretasiyası və ya gecikmiş icra olur.

İkitərəfli qaz alqı-satqısı sazişləri (xüsusən də çoxillik) yüzlərlə bənddən ibarət ola bilər. Ən tipik problemlər:

• Müxtəlif əlavələrdə (annex) yazılan şərtlərin bir-biri ilə uyğunsuzluğu
• Hesab-faktura (invoice) və ölçmə (metering) məlumatlarının gec gəlməsi
• Re-nominasiya pəncərələrinin (cut-off times) unutulması
• “Take-or-pay” və “make-up gas” hesablamalarında səhv

AI ilə “müqavilə naviqatoru” necə işləyir?

Cavab: Müqavilə mətnini axtarmaq yox, ondan qayda çıxarmaq lazımdır.

Praktik model belə görünür:

1. Müqavilələr, əlavələr, e-poçt təsdiqləri və protokollar vahid anbara toplanır.
2. NLP (tə自然 dil emalı) ilə bəndlər etiketlənir: həcm, qiymət formulu, cərimə, vaxt pəncərəsi, keyfiyyət.
3. Sistem hər gün əməliyyat komandasına “bu gün riskli bənd” xəbərdarlıqları verir.

Məsələn, sistem “re-nominasiya üçün son saat”ı tanıyırsa, həmin gün ticarət və dispetçer qrupuna avtomatik bildiriş göndərir. Bu, kiçik görünür, amma real həyatda belə xırda gecikmələr böyük cərimələrə çevrilir.

Daha yaxşısı: öhdəliklərin avtomatik yoxlanması

Cavab: AI müqavilənin “şərtini” əməliyyatın “faktı” ilə tutuşduranda dəyər yaradır.

• Nominasiyaların faktiki çatdırılma ilə fərqi
• Keyfiyyət parametrlərinin limitlərə uyğunluğu
• Take-or-pay üzrə yığım (accumulation) və make-up hüquqlarının izlənməsi

Bunlar “avtomatik compliance” kimi işlədikdə, komanda yanğını söndürmür, sistemi idarə edir.

Qaz ticarəti və optimallaşdırma: AI ilə planlama daha sərt olur

Cavab: AI planlama prosesində intuisiya ilə modelləşdirmə arasında körpü yaradır.

800 milyon kubmetr iki ilə bölünəndə orta göstərici alınır, amma real tədarük heç vaxt düz xətt deyil. Qış pikləri, yay düşüşləri, sənaye tələbi, qiymət fərqləri, saxlancların (storage) rolu — hamısı planı dəyişir.

AI əsaslı optimallaşdırma burada üç şeyi daha yaxşı edir:

1. Tələb proqnozu: Macarıstan bazarında istehlak, hava, sənaye ritmi, bayram/istehsal dayanmaları kimi amilləri modelə daxil edir.
2. Ssenari planlama: “boru seqmentində təmir”, “qiymət indeksi sıçrayışı”, “tutum məhdudiyyəti” kimi hadisələrə qarşı əvvəlcədən plan qurur.
3. Portfel optimallaşdırması: müxtəlif müqavilələrin həcm və risk balansını bir yerdə hesablayır.

Burada mən bir mövqedə israrlıyam: enerji ticarətində yaxşı AI = yaxşı data intizamı. Ölçmə məlumatları gecikirsə, master data qarışıqdırsa, AI yalnız “gözəl qrafik” verir.

Nümunə iş axını (sadə, amma effektli)

Cavab: Ən tez nəticə verən yol “az sahə, yüksək təsir” pilotudur.

• 8–12 həftəlik pilot: yalnız nominasiyalar + balanslaşdırma xərcləri
• Model çıxışı: ertəsi gün üçün optimal həcm planı və risk bayraqları
• KPI: re-nominasiya sayı, balanslaşdırma xərci, icra dəqiqliyi (%), cərimə hadisələri

Bu KPI-lar rəhbərliyə “AI layihəsi” yox, əməliyyat nəticəsi göstərir.

Tərəfdaşlıq şəbəkəsi böyüyür: əlaqələri AI ilə “oxumaq” lazımdır

Cavab: Müasir qaz ixracı tək müqavilə deyil, qarşılıqlı paylar, operatorlar, tənzimləmə və logistika şəbəkəsidir.

Xəbərdə vacib bir detal var: “MVM Group” Şahdəniz layihəsində 5%, “South Caucasus Pipeline Company”də isə 4% paya malikdir. Bu, tədarük münasibətini daha dərin edir: tərəflər həm alıcı-satıcı, həm də müəyyən səviyyədə eyni dəyər zəncirinin iştirakçılarıdır.

Belə şəbəkələrdə ən çətin iş “kimin hansı qərarı nə vaxt verməsi”ni koordinasiya etməkdir. AI burada iki istiqamətdə işə yarayır:

1) “Single source of truth” – vahid operativ tablo

Cavab: Müxtəlif komandalar eyni həqiqətlə işləməyəndə, ən bahalı şey vaxtdır.

• Ticarət (contract/price)
• Dispetçerlik (flow/capacity)
• Maliyyə (invoice/settlement)
• Hüquq (terms/claims)

Hamısının bir dashboard-da eyni məlumatı görməsi mübahisəni azaldır, qərarı sürətləndirir.

2) Anomaliya aşkarlanması

Cavab: “Normaldan fərqli” hadisəni tez görmək həm texniki, həm kommersiya riski azaldır.

• Metering-də gözlənilməz düşüş
• Planla fakt arasındakı ardıcıl fərq
• Müəyyən günlərdə balanslaşdırma xərclərinin sıçraması

AI burada klassik qaydalarla yox, davranış nümunələri ilə işləyir.

SOCAR üçün praktik yol xəritəsi: 2026-nı “AI ilə nizam” ili edin

Cavab: Qaz ticarətində AI tətbiqi üçün ən düzgün başlanğıc müqavilə-icra zənciridir.

Əgər məqsəd həm əməliyyat keyfiyyətini qaldırmaq, həm də yeni ixrac həcmlərinə hazır olmaqdırsa, bu ardıcıllıq işləyir:

1. Data təməli: ölçmə, nominasiyalar, invoice, tutum və plan məlumatları üçün master data qaydaları.
2. Müqavilə analitikası (NLP): bəndlərin avtomatik çıxarılması, risk bəndlərinin etiketlənməsi.
3. Nominasiyanın optimallaşdırılması: tələb proqnozu + ssenarilər + balanslaşdırma xərci minimallaşdırması.
4. Risk və compliance: take-or-pay, re-nominasiya vaxtları, cərimə risklərinin avtomatik monitorinqi.
5. İnsan-in-the-loop: son qərar insanda qalır, amma AI qərarı “daha məlumatlı” edir.

Bu yanaşma bir şeyi təmin edir: AI komandaların yerini tutmur, komandaları daha intizamlı edir.

“AI qaz ticarətində nəyi dəyişmir?” sualına qısa cavab

Cavab: AI etibarlı infrastruktur, stabil tərəfdaşlıq və düzgün müqavilə strategiyasını əvəz etmir.

Boru kəməri tutumu yoxdursa, tənzimləmə riski yüksəkdirsə və ya müqavilə şərtləri zəif bağlanıbsa, AI “xilas” etmir. Amma yaxşı qurulmuş dəyər zəncirində AI iki sahədə dərhal nəticə verir: icra intizamı və xərc optimallaşdırması.

Növbəti addım: bu sazişi AI üçün “pilot meydançası” edin

Macarıstanla 2 illik, 800 milyon kubmetrlik sazişin real dəyəri təkcə satış deyil. Bu tip müqavilələr Azərbaycanda qaz ticarətinin idarə edilməsini daha da peşəkarlaşdırır — və məncə, burada süni intellektdən istifadə etməyən şirkətlər sadəcə geridə qalacaq.

Əgər siz SOCAR ekosistemində, podratçı şirkətdə, enerji ticarəti komandasında və ya rəqəmsallaşma proqramında işləyirsinizsə, ən düzgün sual budur: 2026-da nominasiyaları, müqavilə öhdəliklərini və riskləri hələ də manual izləmək istəyirsiniz, yoxsa AI ilə real vaxt idarəetməyə keçmək vaxtıdır?

İstəsəniz, növbəti yazıda bu mövzunu daha da praktiklşdirim: qaz ticarəti üçün “minimum işlək AI sistemi”nin (MVP) arxitekturasını və 10 KPI-lıq ölçmə çərçivəsini bölüşüm.