Бюджетный разум: AI помогает управлять госфинансами

Часть бюджетных процессов, носящих рутинный и стандартизированный характер, может быть оптимизирована с помощью искусственного интеллекта - уверены в Министерстве финансов РФ. И это не просто слова. AI-агент уже помогает сотрудникам Минфина проверять заявки на новые расходы от федеральных органов исполнительной власти. О том, как реализовывался смелый проект, журнал «Платформа» поговорил с Ириной Андреевной Окладниковой, первым заместителем министра финансов Российской Федерации.

- Ирина Андреевна, чуть больше года назад Минфин России совместно со Сбером разработали AI-агент в госуправлении для оптимизации бюджетного процесса. Это первый опыт использования ИИ в управлении госфинансами? Что стало толчком к началу эксперимента с искусственным интеллектом?

- Да, это наш первый опыт. Начался он с инициативы Антона Германовича Силуанова, которого вдохновил опыт Сбербанка по использованию искусственного интеллекта. Министр загорелся идеей внедрить искусственный интеллект в процесс управления государственными финансами.

Поначалу отнеслись довольно скептически к этой идее: у нас много закрытой информации, документов ДСП, разного рода ограничений - где тут место искусственному интеллекту? Но Министр настроил нас на то, что Минфин России должен стать драйвером современных технологий, а не просто наблюдателем.

- AI-агент помогает в сопоставлении кодов бюджетной классификации (обозначают статьи расходов казны) в заявках от федеральных органов власти и привязанных к ним мероприятий. Почему было выбрано именно это направление?

- Для внедрения AI-агента нам нужно было определить направление, которое бы подходило под критерии, озвученные коллегами из Сбера. Выбор пал на проверку заявок на финансирование от федеральных органов исполнительной власти, сопоставление кодов бюджетной классификации с планируемыми мероприятиями. Это рутинная операция, отнимающая у сотрудников Министерства много времени в периоды повышенной нагрузки, но вместе с тем четко стандартизированная, имеющая очевидный результат, основанная на открытой базе данных. Информация о кодах бюджетной классификации доступна всем. Сотрудник в системе «Электронный бюджет» проверяет поступившую заявку и принимает решение принять ее или отклонить. Никаким субъективным факторам и рассуждениям здесь места нет. Все шаги понятны, правила определены, база данных сформирована.

- Расскажите, как AI-агент работает на практике?

- Начну с того, как процесс подачи заявок осуществлялся ранее. Сотрудник федерального органа исполнительной власти в системе «Электронный бюджет» заполнял заявку. При этом нередко из-за невнимательности или отсутствия опыта в документе допускались различные ошибки. Далее заявка поступала в Минфин России и начиналась ее проверка в ручном режиме. Специалист мог отклонить заявку, если находил неточность. Проверка занимала много времени, особенно в пиковые периоды, когда приходило до 400 заявок в день.

Сейчас мы внедрили два ключевых кейса на основе искусственного интеллекта. Первый, когда специалист ФОИВ начинает заполнять заявку, система сообщает ему, что, по мнению ИИ некорректно в части выбора кода, его соотношения с мероприятием и т.д. То есть уже на этапе подготовки снижается риск допущения ошибок. Второй - когда заполненная заявка несмотря на предупреждения ИИ направляется в Минфин, система автоматически маркирует выявленные ею проблемы уже на нашей стороне. Сотрудники Минфина, проверяя заявку, в первую очередь, фокусируют внимание на тех документах, которые отметила система. Заявки, где система не нашла нарушений, проходят проверку быстрее - риск ошибки здесь минимален.

В итоге мы сократили время обработки, снизили количество возвратов и помогли специалистам ФОИВ избегать ошибок еще до отправки документа. Процесс стал и надежнее, и быстрее.

- Насколько быстрее?

- Раньше проверка заявки занимала в среднем до трех дней, а теперь весь процесс успеваем пройти за один. Даже с учетом сложных кейсов, спорных ситуаций и необходимых этапов успешно укладываемся в этот срок. В будущем планируем ускоряться и активнее внедрять автоматизацию.

- Ирина Андреевна, а как преодолевали скепсис сотрудников в отношении внедрения в бюджетный процесс ИИ?

- На самом деле, как такового скепсиса не было. По крайней мере сотрудники, на которых лежит самая большая нагрузка по рассмотрению заявок, восприняли эту идею с энтузиазмом с учетом перспективы оптимизации своей работы. Необходимо отметить, что рассмотрение заявок ни у кого из специалистов Минфина не является основным или единственным направлением работы.

Создание AI-агента предваряла большая работа по подготовке базы данных. За историю своего существования бюджетная система претерпела большие изменения. Менялись подходы и методологии, коды бюджетной классификации, использовались различные системы. Нужно было провести колоссальную работу по сборке разрозненных данных, отличающихся по своей сути, структуре и даже визуальному формату. Нам пришлось выгружать данные из разных систем, типизировать их и сопоставлять, по сути, создавать единое информационное поле.

Проводили так называемые внутренние воркшопы - не формальные, а живые. Делились знаниями, обсуждали задачу, спорили.

После подготовки базы данных начали прописывать алгоритмы обработки заявок. Для этой работы привлекли IT-специалистов, методологов и реальных специалистов, осуществляющих непосредственное рассмотрение заявок. Тех, кто каждый день вручную просматривает и обрабатывает сотни предложений. Вовлечение практиков помогло нам сделать алгоритмы действительно рабочими и близкими к реальности.

Далее алгоритм и базу данных передали Сберу. Готовый продукт начали тестировать своими силами: сотрудники заполняли заявки, смотрели как работает AI-агент.

На первом этапе, конечно, были ошибки, приходилось доучивать и наполнять систему. Когда мы достигли попадания более 50 процентов, в периоды пиковой нагрузки мы ощутили реальную пользу от внедряемого нами ИИ-помощника, что придало только дополнительный заряд мотивации в части реализации данного проекта.

Так, мы усовершенствовали алгоритмы, установили минимальное количество проверок, которые должны были пройти все заявки, и начали глубже разбирать работу системы. В процессе поняли, чего не хватает в текущей автоматизации. Чтобы заполнить этот пробел, передали часть задач специалистам с просьбой вручную, но уже с новым подходом, принимать или отклонять заявки. То есть не просто поставить статус, а добавить мотивированную позицию, пояснить, почему принято именно это решение.

- Что было самым сложным на этапе подготовки баз данных?

- Госпрограммы и нацпроекты постоянно трансформируются: меняются названия, структура, бюджетные коды, базы данных. Чтобы отслеживать все изменения, мы использовали сопоставительные таблицы, своего рода «переводчики» между старыми и новыми кодами. Для внедрения AI-агента пришлось все таблицы выгрузить в базу данных, выверить между собой.

Это оказалось непросто: более 10 тысяч уникальных кодов, вложенные уровни, разделы, подразделы, классификации. Каждый новый финансовый год приносил обновления: одни госпрограммы заканчивались, другие перетекали в новые нацпроекты.

Потребовалось около трех месяцев, чтобы выстроить сквозную логику - четко сопоставить, какой старый код соответствует новому. Это был кропотливый процесс: проверка, сверка, согласование. Особенно когда субсидия, по сути, остается той же, но «переезжает», например, из одной госпрограммы в федеральный проект внутри нового нацпроекта.

Так было с нацпроектом «Малое и среднее предпринимательство». Он завершился, но его цели и задачи включены в федеральный проект в составе нацпроекта «Эффективная экономика». Субсидии остались, задачи те же, а коды и название уже другие.

В итоге появилась единая сквозная база сопоставлений, своего рода «хронология изменений». Сейчас мы ее постоянно обновляем и расширяем и, соответственно, постоянно «доучиваем» систему.

Это трудоемко, но критически важно: только так можно понимать, куда ушли деньги, какие задачи реализуются - без потерь и разрывов в истории.

- В начале реализации проекта AI-агент показывал уровень точности в 84 процента, а спустя год какой результат ожидаете?

- Сегодня бюджетный процесс в самом разгаре. Однако уже сейчас видно, что входные показатели не уступают прошлогодним. Более того, мы продолжаем обучать систему: добавляем в нее новые коды, данные, это напрямую влияет на рост качества работы. К завершению бюджетного цикла, ориентировочно в декабре, сможем увидеть точную статистику. Уверена, что результат будет не хуже прошлого года.

- Внедрение искусственного интеллекта меняет ландшафт кибербезопасности?

- Система «Электронный бюджет» является аттестованной и соответствует высоким требованиям информационной безопасности. Поэтому все изменения, включая интеграцию искусственного интеллекта, вносятся строго в рамках установленных норм. Более того, мы не только соблюдаем стандарты, но и опережаем их, закладывая дополнительный запас устойчивости с учетом текущей ситуации.

Это, конечно, не ускоряет процессы внедрения ИИ, можно было бы действовать смелее, но безопасность для нас - приоритет. Поэтому каждый новый агент, новая система, новая задача на нашей платформе - все проходит жесткую проверку.

При этом у нас амбициозные планы: уверены, что развитие с ИИ возможно и в таких условиях. Сейчас мы создаем полностью импортозамещенную мультимодальную платформу. В нее войдут все ранее разработанные модули, унифицированные и адаптированные. В каждый из них мы будем внедрять элементы искусственного интеллекта, чтобы ускорить и упростить рабочие процессы. Это не просто замена технологий - это шаг к новому уровню эффективности.

- Расскажите, как планируете расширять область применения ИИ в бюджетный процесс?

- Бюджетный процесс выходит за рамки полномочий Минфина России. Например, в настоящее время Казначейство России уже частично внедрило технологии ИИ при санкционировании платежей и анализе кассовых планов. Значительный прогресс в этой области достигнут также в Федеральной налоговой службе - реализовано множество решений на основе ИИ, а амбициозные планы на ближайшее будущее свидетельствуют о системном подходе к цифровизации. Федеральная таможенная служба также последовательно движется в этом направлении.

У нас есть поручение Министра сформировать единый межведомственный план внедрения искусственного интеллекта, объединяющий усилия всех ключевых участников - ФНС, ФТС, Росимущества, Росалкогольтабакконтроля и т.д.

На сегодняшний день каждое ведомство самостоятельно определило от трех до пяти приоритетных задач, где применение ИИ наиболее эффективно. Эти задачи уже интегрированы в единый стратегический план, который ляжет в основу работы на ближайшую трехлетку.

Для реализации задуманного, принято решение о масштабной доработке существующих информационных систем, поскольку большинство из них потребует модернизации для интеграции с ИИ-решениями.

Уверены, что значительная часть бюджетных процессов, носящих рутинный и стандартизированный характер, может быть оптимизирована с помощью ИИ. При этом ИИ не будет принимать финальные решения, а выступит в роли предварительного фильтра или аналитического инструмента. Это позволит разгрузить сотрудников, дать возможность специалистам сосредоточиться на принятии ключевых решений, а не на рутинной проработке операций.

Такой подход повысит эффективность, сократит время обработки и снизит вероятность ошибок, сохранив при этом контроль за процессами на уровне квалифицированных кадров.

- Сейчас активно готовится новая версия системы «Электронного бюджета» 2.0. В ней предусмотрена возможность использования ИИ?

- Мы уже запустили один из ключевых модулей «Электронного бюджета» 2.0 и бюджет на 2026-2028 годы формируем на новой платформе. Подготовка к этому шла длительное время, были переживания и, конечно, первые ошибки, требующие доработок. Тем не менее, переход состоялся. Весь бюджетный цикл трехлетней перспективы - от планирования до исполнения - будем реализовывать в новой системе.

Особенность новой платформы состоит в том, что предусмотрена возможность интеграции ИИ непосредственно в бизнес-процессы. Мы не просто повторили существующие процедуры, как это было при реализации со Сбером, а изначально заложили возможность использовать ИИ в ядре системы.

Например, при формировании любой заявки на ассигнования пользователю сразу становится доступен встроенный AI-агент. Он сопровождает процесс формирования заявки с самого начала, помогая заполнить данные, проверить корректность и избежать типичных ошибок.

Сейчас мы сосредоточены на анализе обоснований расходов, особенно в таких направлениях как закупки госорганов, содержание центральных аппаратов и т.п. Здесь мы объединяем несколько баз данных, чтобы система могла выявлять аномалии, всплески расходов или несоответствия в заявках.

В перспективе - масштабирование ИИ-поддержки на все модули. Цель - высвободить человеческие ресурсы от рутинных операций и направить их на более сложные, стратегические задачи. Мы продолжаем анализировать возможности системы и последовательно продвигаемся к полной цифровой трансформации бюджетного процесса.

• Бюджет
• Интервью