sfsСибирская финансовая школаSiberian Financial School1993-4386Novosibirsk State University of Economics and Management "NINH" (NGUEU)10.34020/1993-4386-2024-1-73-80sfs-469Research ArticleФИНАНСЫFINANCEМетодические и практические аспекты применения технологий искусственного интеллекта в системе государственного финансового контроляMethodological and practical aspects of the application of artificial intelligence technologies in the system of state financial controlhttps://orcid.org/0000-0003-0139-1317ВыжитовичА. М.VyzhitovichA. M.

Выжитович Александр Михайлович  –  кандидат экономических  наук,  доцент; 

Новосибирск

Aleksandr  M.  Vyzhitovich  –  Candidate  of   Economic Sciences,  Associate  Professor

Novosibirsk

vam_70@mail.ruБоровскихД. В.BorovskikhD. V.

Боровских Диана Владимировна  – студент

Новосибирск

Diana V. Borovskikh – student

Novosibirsk

d.zzaharo@gmail.comКраеваВ. Ю.KraevaV. Yu.

Краева Валерия Юрьевна – студент

Новосибирск

Valeriya Yu. Kraeva – student

Novosibirsk

Lera_Kraeva2200@mail.ruСибирский институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации; Новосибирский государственный университет экономики и управления; Институт экономики и организации промышленного производства СО РАНРоссияSiberian Institute of Management – branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation; Novosibirsk State University of Economics and Management; Institute of Economics and Industrial Production Organization SB RASRussian FederationСибирский институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской ФедерацииРоссияSiberian Institute of Management – branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian FederationRussian Federation202431052024017380Copyright © Выжитович А.М., Боровских Д.В., Краева В.Ю., 20242024Выжитович А.М., Боровских Д.В., Краева В.Ю.Vyzhitovich A.M., Borovskikh D.V., Kraeva V.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sfs.elpub.ru/jour/article/view/469

В статье авторами рассматриваются направления развития и   применения искусственного интеллекта, в   частности его использование в   системе государственного финансового контроля, проводится анализ применения технологий искусственного интеллекта в  данной сфере, подчеркивается важность эффективности их применения в   целях повышения экономической безопасности страны. Авторы считают, что применение искусственного интеллекта позволит сократить сроки выполнения контрольных мероприятий, а   в   дальнейшем – интенсифицировать  деятельность  органов  государственного  финансового  контроля. Научная новизна статьи состоит в  разработке авторского подхода к  мониторингу развития применения технологий искусственного интеллекта в   системе государственного финансового контроля на   основе дорожной карты решения актуальных проблем, а   также в  применении авторами метода SWOT-анализа.

The article analyzes the   use of   artificial intelligence technologies in   the   system of  state financial control. The authors present the  main directions for the  development of  artificial intelligence, in   particular its application in   the   system of   government control. Also, the   possibilities of  expanding the  areas of   application of  artificial intelligence in   state financial control are being considered in  order to increase the   efficiency of  the   country’s economic security. The authors believe that the use of  artificial intelligence will speed up inspections, and  in  the  future there will be an intensification of   the   activities of  state financial control bodies. The scientific novelty of  the   article lies in   the   fact that it examines the  need to use artificial intelligence technology in  the   system of  state financial control, and  also analyzes the  trend in   the   development of  artificial intelligence in  order to effectively ensure the   economic security of  the   Russian Federation through state control bodies.

искусственный интеллектгосударственный финансовый контрольконтрольная деятельностьэкономическая безопасностьartificial intelligencestate financial controlcontrol activitieseconomic securityReferencesЛукичев К. Е. К вопросу об использовании искусственного интеллекта при проведении государственного (муниципального) финансового контроля // Финансовое право. 2022. № 9. С. 21–25.Lukichev K. E. On the issue of the use of artificial intelligence in conducting state (municipal) financial control, Finansovoe parvo, 2022, No. 9, pp. 21–25.Щербаков М. Г. Проблемы правового регулирования трансформации правового статуса искусственного интеллекта: постановка проблемы // Ученые записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. Юридические науки. 2019. № 3. С. 73–81.Shcherbakov M. G. Problems of legal regulation of the transformation of the legal status of artificial intelligence: problem statement, Uchenye zapiski Krymskogo federal'nogo universiteta imeni V. I. Vernadskogo, Yuridicheskie nauki, 2019, No. 3, pp. 73–81.Антонов А. А. Искусственный интеллект: вопросы правосубъектности // Юрист. 2023. № 9. С. 23–28. DOI: 10.18572/1812-3929-2023-9-23-28.Antonov A. A. Artificial intelligence: issues of legal personality, Yurist, 2023, No. 9, pp. 23–28. DOI: 10.18572/1812-3929-2023-9-23-28.Морхат П. М. Искусственный интеллект: правовой взгляд: монография. – М.: КТ «Буки- Веди» (Магнитогорск), 2017. – 257 с.Morkhat P. M. Iskusstvennyi intellekt: pravovoi vzglyad: monografiya [Artificial intelligence: a legal view: monograph], Moscow: Buki-Vedi CT (Magnitogorsk), 2017, pp. 257.Прошунин М. М. Финансовый мониторинг и цифровая экономика: вызовы и пути их решения // Финансовое право. 2018. № 8. С. 3–7.Proshunin M. M. Financial monitoring and the digital economy: challenges and solutions, Finansovoe parvo, 2018, No. 8, pp. 3-7.Цирин А. М., Артеменко Е. А. Цифровые технологии и искусственный интеллект как средства профилактики проявлений коррупции в контрольной (надзорной) деятельности: отечественный и зарубежный опыт // Журнал российского права. 2023. Т. 27, № 3. С. 126–142. DOI: 10.12737/jrp.2023.034.Tsirin A. M., Artemenko E. A. Digital technologies and artificial intelligence as a means of preventing corruption in control (supervisory) activities: domestic and foreign experience, Zhurnal rossiiskogo prava, 2023, Vol. 27, No. 3, pp. 126–142. DOI: 10.12737/jrp.2023.034.Цифровая экономика: актуальные направления правового регулирования: научно-практическое пособие / М. О. Дьяконова, А. А. Ефремов, О. А. Зайцев и др.; под ред. И. И. Кучерова, С. А. Синицына. – М.: ИзиСП, «НОРМА», 2022. – 376 с. DOI: 10.12737/1839690.D'yakonova M. O., Efremov A. A., Zaitsev O. A. et al. Tsifrovaya ekonomika: aktual'nye napravleniya pravovogo regulirovaniya: nauchno-prakticheskoe posobie [Digital economy: current directions of legal regulation: a scientific and practical guide], Moscow: IziSP, «NORMA», 2022, 376 p. DOI: 10.12737/1839690.Хоружая Л. П., Лысоченко А. А. Перспективы стратегического развития системы управления общественными финансами в современных экономических условиях // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2023. № 4-4 (79). С. 216–219. DOI: 10.24412/2500-1000-2023-4-4-216-219.Khoruzhaya L. P., Lysochenko A. A. Prospects for the strategic development of the public finance management system in modern economic conditions, Mezhdunarodnyi zhurnal gumanitarnykh i estestvennykh nauk, 2023, No. 4-4 (79), pp. 216-219. DOI: 10.24412/2500-1000-2023-4-4-216-219.Островский А. С. Государственное регулирование использования искусственного интеллекта в государственном управлении // Аллея науки. 2022.Т. 1, № 2 (65). С. 75–86.Ostrovskii A. S. State regulation of the use of artificial intelligence in public administration, Alleya nauki, 2022, Vol. 1, No. 2(65), pp. 75–86.Dubovitski A. A., Klimentova E. A., Rogov M. A. Applicability of machine learning models using a neural network for predicting the parameters of the development of food markets // Journal of Process Management and New Technologies. 2022. Vol. 10, No. 3-4. РР. 93–105. DOI: 10.5937/jpmnt10-41317.Dubovitski A, Klimentova E, Rogov M. Applica­bility of machine learning models using a neural network for predicting the parameters of the development of food markets. Journal of Process Management and New Technologies. 2022;10(3-4):93-105. DOI: 10.5937/jouproman2203093DPlant species identification using color learning resources, shape, texture, through machine learning and artificial neural networks / D. Bambil, F. M. Alves, I. M. Bortolotto [et al.] // Environment Systems & Decisions. 2020. Vol. 40, No. 4. РР. 480–484. DOI: 10.1007/s10669-020-09769-w.Bambil, D., Pistori, H., Bao, F. et al. Plant species identification using color learning resources, shape, texture, through machine learning and artificial neural networks. Environ Syst Decis 40, 480–484 (2020). https://doi.org/10.1007/s10669-020-09769-w

The authors declare that there are no conflicts of interest present.