ИИ-помощники минфина: в Самарской области автоматизируют бюджетные процессы
Министерство финансов Самарской области внедряет искусственный интеллект для проверки платёжных документов и анализа отчётности подведомственных учреждений.
Через информационную систему регионального минфина ежегодно проходит больше 3 млн платежей и около 30 тысяч бюджетных обязательств. До недавнего времени значительная часть проверок финансовых документов выполнялась вручную, что требовало большого штата специалистов и времени. Автоматизация позволила оптимизировать использование ресурсов.
«Для этой работы мы попробовали внедрить и запустили в пилотном режиме программу искусственного интеллекта, которая обрабатывает эти платежи. Если раньше один документ и подтверждающие материалы к нему обрабатывались пять-семь минут, то сегодня даже самый тяжёлый документ обрабатывается до одной минуты», – рассказала министр финансов Самарской области Ольга Собещанская.
При этом количество возвращаемых на исправление документов за четыре месяца реализации проекта существенно уменьшилось. Благодаря автоматизации появилась возможность сократить штат – за год это позволит сэкономить около 76 млн бюджетных рублей.
Сейчас в региональном минфине готовятся запустить второй ИИ-проект – автоматизировать анализ отчётности 900 подведомственных учреждений. Это должно в разы ускорить процесс – предполагается, что на подготовку аналитических материалов вместо нескольких дней будет уходить 15 минут. Автоматизация этого направления позволит ежегодно экономить еще около 30 млн рублей.
Стимул для регионов
Результаты внедрения новых технологий предполагается оценивать по экономии средств, ускорению процессов и качеству межведомственного взаимодействия. Успех самарского проекта может стать стимулом для внедрения аналогичных решений в других регионах. В первую очередь будут автоматизироваться однотипные операции в финансовых ведомствах: проверка платёжных документов, подготовка отчётности, контроль бюджетных обязательств. Для этих задач можно использовать технологии машинного обучения, обработки естественного языка и программной роботизации. В перспективе ИИ сможет прогнозировать потребности в финансировании и помогать формировать бюджетные планы.
К региональной специфике будут адаптироваться и федеральные наработки. Министерство финансов России с 2024 года применяет искусственный интеллект в бюджетном процессе, постепенно расширяя круг его задач. Развивается государственная информационная система «Электронный бюджет», необходимость взаимодействия с которой служит мощным стимулом для дальнейшей цифровизации региональных минфинов и подведомственных им организаций.
Цифровой финансист
Искусственному интеллекту в государственном финансовом управлении России постепенно доверяют все более сложные задачи. В 2023 году Счётная палата внедрила цифровые инструменты для выявления рисков нарушений при распределении бюджетных средств и реализации госзаданий. ИИ выявлял нарушения в госконтрактах на портале закупок. В июне 2024 года Минфин России начал внедрять в систему «Электронный бюджет» ИИ-агента на базе GigaChat для проверки заявок на финансирование.
«Сейчас мы фиксируем, что ИИ-агентом заявки рассматриваются меньше чем за минуту, а доля верных решений – 87%», – отметил в феврале текущего года заместитель министра финансов РФ Николай Бегчин. Ранее же на проверку заявки у специалиста уходило три-четыре часа. В ведомстве уже начали использовать ИИ для прогнозирования бюджетных поступлений и анализа финансовых данных.
От ЭДО к интеллектуальному бюджету
Российские органы власти системно переходят от обычного электронного документооборота к использованию искусственного интеллекта для автоматизации бюджетных процессов. Технологии спускаются с федерального уровня на региональный – это подтверждает и внедрение ИИ в министерстве финансов Самарской области.
В течение пары лет применение ИИ в финансовых ведомствах и бюджетных организациях станет нормой, освободив специалистов от рутинных операций. В первую очередь будут автоматизироваться анализ расходов, отчётности и прогнозирование бюджетных показателей. В долгосрочной перспективе ИИ-системы, накопив достаточно данных о региональных расходах и финансовых потоках, смогут выявлять скрытые резервы, прогнозировать последствия управленческих решений и предлагать оптимальные сценарии.
