Фискальная разведка

Государственные расходы высоки, не скоординированы, раздроблены и не достигают желаемых результатов. Искусственный интеллект (ИИ) позволяет нам проникнуть в сердце инородного тела, которое растрачивает государственные деньги и не способно должным образом позаботиться о детях, улучшить жилищные условия или поддержать малый бизнес. Траты, которые теряются в "черной дыре". Необходимо вкладывать больше средств в жилье, раннее детство, обучение, научные исследования и разработки (НИОКР) и безопасность. В то же время необходимо исходить из того, что финансовая ситуация требует, чтобы каждое новое увеличение расходов сопровождалось сокращением других расходов. Остается только улучшить распределение расходов, что очень сложно, но возможно. Это не делается путем срезания жира, а требует микрохирургии: многие страны делают это с помощью профессионального процесса постоянного пересмотра расходов. Первый шаг - обратить внимание на институциональную фрагментацию в государстве, например, на агентства со схожей компетенцией в одной и той же области. Если есть фрагментация, то естественно, что возникают дублирование задач. Фрагментация приводит к неэффективному распределению ресурсов, может вызвать политико-бюрократические конфликты, снижает эффективность обучения и даже может привести к несоответствиям и противоречиям. Это также затрудняет определение обязанностей. Фрагментированные, пересекающиеся или дублирующиеся задачи не дают хороших результатов. В компании Ceres мы проанализировали фрагментацию внутри государства с помощью новейших инструментов искусственного интеллекта и поняли, что до этого необходимо было провести археологические раскопки, чтобы собрать информацию, разбросанную по всему государству. Чтобы применить ИИ, необходимо иметь под рукой исходные данные, знать задачи каждой организации, расходующей ресурсы, а это непросто, поскольку они не централизованы в бюджете: существует 55 государственных органов, не относящихся к бюджету, но выполняющих государственные функции (автономные органы, децентрализованные службы и негосударственные публичные лица). Собрав все имеющиеся данные, мы смогли проанализировать 832 задачи, распределенные по 331 организации (без учета ведомственных органов власти). За основу мы взяли подразделения-исполнители, так как это наиболее дезагрегированный уровень бюджетной классификации, что подразумевает включение задач подразделений с более низким иерархическим уровнем в задачи, определенные соответствующим подразделением-исполнителем. Кроме того, в бюджете есть два больших раздела - "разные ассигнования" и "гранты и субсидии", которые включают в себя все понемногу. Такой недостаток информации ограничивает возможности для анализа и отражает проблемы планирования. Как только базовая информация, связанная с государственными расходами, была собрана в элементарном виде, мы смогли двигаться вперед с помощью технологий. Мы разработали инновационную методику с использованием модели AI Transformer, которая позволила нам в режиме реального времени обрабатывать весь этот объем информации, чтобы выявить фрагментацию расходов. AI Transformer - это тип архитектуры нейронной сети, которая преобразует последовательность слов с содержанием в числовую последовательность, обрабатываемую в режиме реального времени. Она способна интерпретировать человеческий язык так, как никогда раньше. Именно так нам удалось автоматизировать обработку текстов и выявить схожие задачи во всем центральном государственном аппарате. Результаты можно увидеть, например, в "Жилищном хозяйстве", "Раннем детстве" и "МСП". В сфере жилищного строительства оказалось 13 организаций (10 исполнительных подразделений по 5 статьям бюджета и 3 внебюджетных органа), которые выполняют одинаковые задачи, в которых работают 1786 человек, а расходы составляют 470 миллионов долларов США. Для поддержки МСП было создано 11 организаций (7 исполнительных подразделений по 4 бюджетным статьям и 4 внебюджетных органа) с аналогичными задачами, в которых работает 1 165 человек, а расходы составляют 106 миллионов долларов США. В рамках направления "Раннее детство" появилось 5 подразделений-исполнителей в 4 бюджетных статьях с соответствующими задачами, в которых работает 1 786 человек, а расходы составили около 470 миллионов долларов США. Этот инструмент искусственного интеллекта, который мы создали и предлагаем всем желающим, позволяет нам анализировать фрагментацию и дублирование в любой области, которую мы хотим исследовать. Это все, что мы можем сделать: настоящая игра ведется на другом поле и может быть выиграна только при наличии сильной политической воли к изменению статус-кво. Уругваю необходим план преобразования расходов, основанный на результатах. Таким образом можно не только сэкономить на укреплении важнейших областей, но и повысить эффективность всех государственных расходов. А это приблизит нас к первому миру.