В этом году Минфин впервые использовал искусственный интеллект (ИИ) в бюджетном процессе, рассказала «Известиям» первый замминистра финансов Ирина Окладникова. Запущенная совместно со «Сбером» нейросеть пока помогает автоматизировать сопоставление данных и прочие рутинные процессы — точность попадания уже выше 80%. В будущем технология позволит повысить эффективность и прозрачность управления госфинансами. Впрочем, полностью автоматизировать все процессы не получится — в вопросах государственной важности нужен человеческий контроль. Как можно минимизировать риски киберугроз и просчетов при внедрении ИИ в бюджетный процесс — в материале «Известий».
Для чего применяют ИИ в бюджетном процессе
В этом году Минфин совместно со Сбербанком запустили пилотный проект по использованию искусственного интеллекта в бюджетном процессе, рассказала «Известиям» первый замминистра финансов Ирина Окладникова на полях Московского финансового форума (МФФ). По ее словам, технология помогает в сопоставлении кодов бюджетной классификации (обозначают статьи доходов и расходов казны) и привязанных к ним результатов.
— Минфин подготовил базу данных, и мы на ее основе обучили систему. В итоге уже сейчас наш AI-агент (Artificial Intelligence — искусственный интеллект — «Известия») работает на уровне 84% точности, а будет еще точнее. И тогда основную часть рутинной работы можно будет отправить на машинную обработку, чтобы люди сосредоточились на действительно сложных, важных, творческих и интересных задачах, — сказал первый зампредседателя правления Сбербанка Александр Ведяхин на полях МФФ.
«Известия» направили запрос в «Сбер» с просьбой рассказать о проекте подробнее.
Представитель Минфина привела пример работы технологии: предположим, Минздрав хочет заявить расходы на лечение людей с определенной болезнью. Сотрудники ведомства заходят в специальную систему, начинают искать подходящие под запрос госпрограмму или федпроект, и после некоторых процедур подписывают необходимые документы.
Далее это все попадает к работникам Минфина, и они начинают анализировать соответствие заявленных расходных обязательств всем тем факторам, которые собраны. По словам Ирины Окладниковой, теперь весь этот процесс поручен AI-агенту, однако весь персональный контроль сохраняется, пока проект находится на стадии пилота. Впоследствии, подчеркнула она, область применения ИИ будет расширяться.
— Большинство этапов бюджетного процесса может быть со временем автоматизировано, и часть операций — полностью переведена на искусственный интеллект. Это будет зависеть только от того, насколько у нас получится стандартизировать наши процедуры, — считает замминистра финансов.
Не выйдет перевести на ИИ те процессы, которые касаются особых отдельных решений президента и правительства, каких-либо нестандартных ситуаций, отметила она. В остальном технология позволит существенно упростить работу с бюджетом и повысить ее эффективность. В частности, в межведомственном взаимодействии оно станет менее субъективным.
У ИИ также есть потенциал в прогнозировании, когда накопится достаточно «исторических данных» и ситуаций для этого, полагает Ирина Окладникова. В далекой перспективе технология также позволит оценивать влияние бюджетных расходов и решений правительства на благосостояние граждан и экономики.
Справка «Известий»
В конце сентября правительство внесло в Госдуму проект о федеральном бюджете на 2025−2027 годы. Документ сверстан на основе прогноза социально-экономического развития Минэка. Финансовый план предполагает дефицит казны на следующую трехлетку в 1,2 трлн рублей (0,5% ВВП), 2,2 трлн (0,9% ВВП) и 2,8 трлн (1,1% от ВВП) соответственно.
Как ИИ поможет в бюджетном контроле
Подготовка бюджета всегда связана с необходимостью обработки огромных массивов данных для прогноза будущих доходов и расходов, отметила ведущий аналитик Freedom Finance Global Наталья Мильчакова. По ее словам, вполне логично, что часть этих функций власти хотят «поручить» ИИ.
— Новые сверхмощные чипы позволяют нейросетям обрабатывать большие массивы данных, производить некоторые (преимущественно пока арифметические) вычисления и делать (пока) несложные выводы на их основе. Нейросети выполняют такую работу гораздо быстрее, чем ранее применявшееся программное обеспечение, и очень облегчают труд сотрудников, в то же время подстраховывая от ошибок, которые могут быть неизбежны в связи с человеческим фактором, — отметила эксперт.
Это значит, что бюджетный процесс может ускориться, продолжила Наталья Мильчакова. Например, доработать статьи расходов или доходов после обсуждения в Госдуме нейросети могут гораздо быстрее, чем целый коллектив даже очень высоко квалифицированных специалистов.
Особенно ИИ может пригодиться в финансировании госпрограмм, где важна привязка этапов расходов и сроков выполнения проектов, добавил профессор факультета налогов, аудита и бизнес-анализа Финансового университета при правительстве РФ Валерий Хоружий. Технология позволит в этом процессе не только контролировать заложенные параметры в бюджете, но и оценивать их эффективность в реальном времени.
— Одно из направлений развития нейросетей — генерация образов, альтернативных сценариев. В будущем ИИ также сможет предлагать новые прорывные стратегии и выявлять определенные риски, — уверен профессор РЭУ им. Г. В. Плеханова Павел Терелянский.
Вполне возможно, что ИИ также будет использоваться и для прогнозирования бюджетных параметров, полагает руководитель Центра-ОЭСР ИПЭИ Президентской академии Антонина Левашенко. По ее словам, ЦБ еще в 2020-м сообщал о разработке алгоритма для оперативного выявления манипуляций на финансовых рынках. Также нейросети уже используются в работе госорганов Великобритании и Канады, добавила эксперт.
ИИ может помочь и в управлении дефицитом бюджета, выявляя, какие расходы в прошлом не принесли желаемого результата, а какие направления экономики и социальной политики, наоборот, недофинансированы и потенциально способны принести отдачу казне в виде роста налоговых доходов, считает Наталья Мильчакова из Freedom Finance Global.
Риски использования ИИ при управлении госфинансами
— Несомненно, использование ИИ в федеральном бюджете несет определенные риски, связанные с погрешностями в расчетах, анализе, определении проблем и принятии решений, — отметил Валерий Хоружий из Финансового университета.
В частности, есть риск в непрозрачности алгоритмов, добавила Антонина Левашенко из Президентской академии. По ее словам, при внедрении ИИ в бюджетный процесс решения могут приниматься на основе «черных ящиков» — моделей, внутренние механизмы которых сложно понять даже разработчикам.
Кроме того, есть риск систематических ошибок или предвзятости, продолжила эксперт. Если алгоритмы нейросети обучены на исторических данных, содержащих недочеты или искажения, это может привести к воспроизведению существующих диспропорций и неравенства в распределении бюджетных средств.
— Еще один важный фактор — кибербезопасность. Системы должны быть устойчивы к внешним угрозам, поскольку любое нарушение может привести к утечке чувствительной информации или к манипуляции с бюджетными прогнозами, — отметила Антонина Левашенко.
Минимизировать риски таких ошибок можно, только если постоянно совершенствовать вычислительные алгоритмы и верифицировать входные данные, подчеркнул Павел Терелянский из РЭУ им. Г. В. Плеханова. Кроме того, как считает Наталья Мильчакова из Freedom Finance Global, когда нейросеть участвует в подготовке решений государственной важности — человеческий контроль обязателен.
