Министерство финансов впервые использовало инструменты искусственного интеллекта в бюджетном процессе. Нейросеть, запущенная в сотрудничестве со Сбером, помогает автоматизировать процесс сопоставления данных и другие рутинные задачи. Точность моделей – на уровне 80%.
Пилотный проект
В этом году Минфин совместно со Сбером запустили пилотный проект по использованию искусственного интеллекта (ИИ) в бюджетном процессе, рассказала «Известиям» первый замминистра финансов Ирина Окладникова. Нейросеть позволяет автоматизировать процесс сопоставления кодов бюджетной классификации, которые опознают статьи доходов и расходов и привязанных к ним результатов.
Примером использования ИИ может стать случай согласования расходов ведомства. Так, Минздрав заявляет отдельную категорию расходов, необходимых для лечения граждан с некоторой болезнью. Сотрудники министерства заходят в специальную систему, ищут подходящую под запрос программу финансирования и подписывают необходимые документы.
Далее документы отправляются на согласование в Минфин, где сотрудники министерства проводят проверки на соответствие заявленных расходных обязательств всем собранным факторам. Теперь этот процесс, по словам Ирины Окладниковой, поручен ИИ-агенту. Однако человеческий контроль сохраняется.
По принципу доверенных ИИ-систем
Искусственный интеллект полезен там, где необходимо обрабатывать большие объемы информации. По словам члена комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Антона Немкина, «финансы как раз одна из таких сфер. Нейросети уже активно применяются в банковском секторе как для автоматизации работы, так и для моделирования прогнозных значений. Конечно, технология должна постепенно внедряться и в сферу государственных финансов. Это позволит повысить эффективность бюджетных процессов, прежде всего, за счет снижения числа рутинных задач. Но в целом в финансовой сфере нейросети могут оказаться особенно полезными в части экономического прогнозирования».
При этом использование ИИ сопряжено с риском. «Например, нейросеть может ошибиться в предсказании из-за неверно выбранной модели. Данные, на которых обучалась нейросеть, могли быть неполными. Вариантов, на самом деле, много. Но это не значит, что технологию не нужно развивать. Думаю, что снизить риски может активное внедрение принципов «доверенных ИИ-систем». ИИ должен быть прозрачным, а его механизмы должны быть понятны не только разработчикам, но и непосредственно пользователю. Поэтому крайне важно повышать цифровые компетенции сотрудников. Но в любом случае внедрение искусственного интеллекта в государственный сектор должно проходить под пристальным контролем человека. Цена ошибки может оказаться слишком высокой», – подчеркнул депутат.
