По мнению к.п.н., доцента Кафедры математики и анализа данных Финансового университета Магомедова Рамазана Магомедовича, цифровая трансформация на основе искусственного интеллекта (ИИ) стала стратегическим императивом для государственного управления. Внедрение интеллектуальных систем в сферу государственных услуг преследует двойную цель: повышение качества обслуживания граждан и достижение существенной экономической эффективности. Под последней понимается комплексный результат, включающий оптимизацию бюджетных расходов, снижение транзакционных издержек, рост производительности труда в госаппарате и повышение общественной ценности услуг. Актуальность исследования обусловлена переходом от декларации потенциала ИИ к необходимости оценки его реального экономического воздействия.
Теоретической базой служит эволюция от «электронного» к «цифровому» правительству, где ИИ выступает драйвером перехода от автоматизации процессов к их интеллектуальной трансформации. ИИ обеспечивает три ключевых сдвига: интеллектуальная автоматизация сложных задач (анализ документов, проверка данных), переход к проактивной модели услуг (инициация сервиса до обращения гражданина) и усиление аналитико-прогнозного потенциала государства.
Экономическая эффективность реализуется через конкретные каналы: сокращение операционных издержек: автоматизация рутинных операций (обработка заявлений, проверка) снижает трудозатраты (по оценкам, внедрение ИИ может повысить производительность труда в госуправлении на 30-40%); оптимизация бюджетных расходов: алгоритмы ИИ позволяют реализовать принцип прецизионной социальной политики, точно идентифицируя адресатов поддержки и минимизируя ошибки выплат, что ведет к прямой экономии бюджетных средств; снижение издержек контроля: системы мониторинга на основе ИИ анализируют транзакции (налоги, госзакупки) в режиме, близком к реальному времени, что эффективнее и дешевле выборочных проверок; эффект масштаба: после первоначальных инвестиций предельная стоимость обработки каждого нового запроса стремится к нулю, создавая экономию, недостижимую при ручном труде.
К 2025 году применение ИИ в России вышло за рамки пилотных проектов и стало системным элементом государственного управления, фокусируясь на повышении экономической эффективности и качества услуг.
Интеллектуальные платформы госуслуг и предиктивный сервис. Портал «Госуслуги» трансформировался в проактивную экосистему. На основе анализа данных (например, даты рождения ребенка в семьях, получающих пособие) система автоматически формирует и направляет родителям персональное предложение о оформлении услуги «Запись в детский сад» или «Получение сертификата на материнский капитал». Гражданин подтверждает действие в два клика, экономя время на поиск услуги и заполнение форм. Это снижает операционные издержки ведомств за счет сокращения ручной обработки заявлений и повышает удовлетворенность граждан.
Межведомственный «интеллектуальный конвейер». Система межведомственного электронного взаимодействия, усиленная ИИ, работает как единый логистический центр данных. При подаче заявления на субсидию алгоритм в автоматическом режиме, без запросов от сотрудника, проверяет и сопоставляет информацию из 5-7 источников: ФНС (доходы), Росреестр (недвижимость), ГИБДД (транспорт), банки (при наличии согласия). Срок принятия решения сократился с 30 до 3-5 дней, а нагрузка на сотрудников соцзащиты снизилась, что позволило перераспределить ресурсы на индивидуальную работу.
Цифровые двойники в бюджетном процессе. Минфин и региональные казначейства внедрили пилотные проекты «цифровых двойников» для ключевых государственных программ (например, «Развитие транспортной инфраструктуры»). Виртуальная модель на основе ИИ симулирует выполнение программы при различных сценариях. Это позволило в 2024 году скорректировать бюджетные ассигнования на этапе планирования, предотвратив потенциальный перерасход средств в 15-20% по ряду проектов, и оптимизировать графики закупок.
Предиктивная аналитика в правоохранительной и контрольно-надзорной деятельности. МВД РФ активно использует систему «Конъюнктура» для прогнозирования правонарушений. Алгоритмы анализируют исторические данные, погоду, события в городе и социальную активность, чтобы спрогнозировать районы с повышенными рисками и оптимизировать маршруты патрулирования. В налоговой службе ИИ-системы анализируют цепочки контрагентов и финансовые потоки, автоматически выявляя схемы с признаками недобросовестности, что повысило эффективность контрольных мероприятий при сокращении трудозатрат аудиторов.
Практическая апробация данной методики показала, что в 2019 году потенциальный объем сэкономленных средств государственных и муниципальных органов только по указанным статьям мог составить в среднем 4 млрд рублей. Этот подход особенно важен для оценки проектов массовой автоматизации рутинных операций, таких как обработка обращений граждан или документооборот.
Как отмечают исследователи, ключевым эффектом внедрения интеллектуальных технологий становится улучшение качества принимаемых решений за счет использования данных и аналитики, а также повышение производительности административных процессов. Международные организации, такие как ОЭСР, для оценки цифровизации используют показатель доли граждан, использующих интернет для отправки заполненных форм через сайты государственных органов, что отражает степень цифровизации в сфере оказания госуслуг. Катанандов С.Л. и Ковалев А.А. подчеркивают, что эффект от цифровой трансформации проявляется в повышении эффективности государственных процессов, качестве предоставляемых услуг и автоматизации рутинных бюрократических процедур.
Отдельное направление оценки связано с определением вклада ИИ в экономический рост. Согласно исследованиям, представленным в работе Рязанцевой М.В., эффект от внедрения ИИ в отечественную экономику уже оценивается в 1 трлн рублей, а к 2030 году может достигнуть 10 трлн рублей. Глобальные оценки, на которые ссылается Брычеев А.С., показывают, что применение технологий ИИ в государственном управлении может привести к экономии бюджетных средств на уровне 1-1,2 трлн долларов в год на глобальном уровне к 2030 году. Эти оценки основаны на прогнозной аналитике и учитывают такие факторы, как автоматизация рутинных операций, снижение временных и финансовых издержек на выполнение административных процессов.
Несмотря на прогресс, сохраняются и системные барьеры: инфраструктурная зависимость: например, нехватка графических ускорителей замедляет развитие сложных ИИ-моделей (импортозамещение идет, но не покрывает весь спрос); правовые и этические лакуны: отсутствие четкого регулирования ответственности за решения, принятые с участием ИИ; цифровое неравенство: качество ИИ-сервисов в регионах напрямую зависит от развития телекоммуникационной инфраструктуры и цифровых компетенций местных управленцев.
Системные ограничения требуют целенаправленных мер. Анализ текущей ситуации позволяет выделить приоритетные направления работы на период 2026-2030 годов. Формирование отечественной технологической экосистемы. Стратегия преодоления включает: создание специализированных государственно-частных фондов для финансирования НИОКР в области разработки отечественных графических процессоров и систем хранения данных (пилотный проект по созданию российской платформы для обучения больших языковых моделей уже получил бюджетное финансирование в 2025 году); развитие «регуляторной песочницы» для ИИ-оборудования ускоренная сертификация и внедрение отечественных решений в государственных органах, даже при их начальном отставании по производительности, с обязательным параллельным циклом доработок. Преодоление кадрового дефицита через трансформацию системы подготовки. Необходимы: внедрение системы «цифровых стажировок» для студентов технических вузов на базе ведущих госорганов, использующих ИИ (уже в 2025 году запущен пилот, где студенты-математики участвуют в дообучении моделей для анализа законодательных инициатив в Государственной Думе); создание сети межведомственных центров компетенций по ИИ, которые будут аккумулировать лучшие практики, разрабатывать типовые решения и оказывать методическую поддержку регионам, нивелируя цифровое неравенство. Стимулирование экономической эффективности через новые модели финансирования: переход от финансирования проектов к финансированию результатов (бюджетные ассигнования на цифровизацию будут все чаще увязываться с достижением конкретных метрик экономической эффективности (процент снижения издержек, объем сэкономленных средств), а не с фактом внедрения технологии); развитие механизмов ГЧП (государственно-частного партнерства) в сфере ИИ, где частный инвестор финансирует разработку и внедрение решения, а возврат инвестиций происходит за счет доли в достигнутой бюджетной экономии в течение 5-7 лет.
Стратегия преодоления барьеров носит комплексный характер, сочетая технологическую политику, трансформацию образования, развитие регулирования и инновационные финансовые механизмы. Успех дальнейшей цифровой трансформации будет зависеть от скоординированной реализации этих мер, что позволит перейти от фрагментарного использования ИИ к построению целостной, устойчивой и экономически эффективной системы цифрового государственного управления.
Таким образом, к 2025 году искусственный интеллект в России перешел из стадии экспериментов в фазу практической экономической эксплуатации в государственном управлении. Основной фокус сместился на получение измеримой эффективности: снижение издержек, повышение скорости и точности услуг, оптимизацию бюджета. Ключевыми драйверами стали проактивные сервисы, интеллектуальная межведомственная интеграция и предиктивная аналитика. Однако для устойчивого эффекта необходимо ускорить преодоление инфраструктурных и кадровых ограничений, а также сформировать полноценную правовую и этическую основу для доверенного и ответственного использования ИИ. Дальнейший прогресс будет зависеть от способности государства выстраивать не отдельные технологические решения, а целостные, экономически обоснованные экосистемы цифрового управления.