«Цифровой бюджет»: итоги внедрения технологий Big Data и AI в бюджетном процессе
https://doi.org/10.37493/2307-907X.2026.3.4
Аннотация
Введение. Концепция цифрового бюджета стала ключевым элементом трансформации госуправления. Внедрение технологий Big Data и искусственного интеллекта открывает новые возможности для повышения эффективности, прозрачности и качества бюджетного процесса.
Цель. Проанализировать результаты и перспективы интеграции искусственного интеллекта и Big Data в бюджетную систему России, а также их влияние на ключевые показатели эффективности управления государственными финансами.
Материалы и методы. Исследование основано на системном подходе, анализе нормативно-правовых актов и отчётных данных Минфина России, Федерального казначейства и других ведомств. Для оценки прогресса и определения ведущих направлений цифровизации использовались методы сравнительного и статистического анализа, синтез и обобщение информации.
Результаты и обсуждение. Исследование выявило ключевые этапы цифровизации российской бюджетной системы и проанализировало результаты внедрения «Электронного бюджета». На примерах использования ИИ и Big Data показан значимый эффект от этих решений: сокращение сроков документооборота, рост налоговых сборов и снижение числа ошибок. В заключение представлена информация о текущем уровне интеграции технологий ИИ в работу основных госведомств.
Заключение. Внедрение Big Data и искусственного интеллекта в бюджетный процесс приносит ощутимые результаты, повышая операционную эффективность, прозрачность и качество управленческих решений. Дальнейшее развитие, включая запуск «Электронного бюджета 2.0» и формирование межведомственных планов, нацелено на переход к прогнозно-аналитическому управлению финансами.
Об авторах
И. О. АлимоваРоссия
Инна Олеговна Алимова – кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры финансов и кредита института экономики и управления
Scopus ID: 57093777100, Researcher ID: LXV-2741-2024
д. 1, ул. Пушкина, Ставрополь, 355017, Российская Федерация
В. П. Акинина
Россия
Валентина Петровна Акинина – доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры финансов и кредита института экономики и управления
Scopus ID: 57094193300, Researcher ID: О-6351-2015
д. 1, ул. Пушкина, Ставрополь, 355017, Российская Федерация
Е. Е. Кузнецова
Россия
Елизавета Евгеньевна Кузнецова – студент 4 курса, группы ЭКМ-б-о-22-4, 38.03.01 Экономика
Researcher ID: PKG-6888-2026
д. 1, ул. Пушкина, Ставрополь, 355017, Российская Федерация
А. С. Фролова
Россия
Алина Сергеевна Фролова – студент 4 курса, группы ЭКМ-б-о-22-4, 38.03.01 Экономика
Researcher ID: PKG-6782-2026
д. 1, ул. Пушкина, Ставрополь, 355017, Российская Федерация
М. А. Кривощекова
Россия
Мария Андреевна Кривощекова – студент 4 курса, группы ЭКМ-б-о-22-4, 38.03.01 Экономика
Researcher ID: PKG-6709-2026
д. 1, ул. Пушкина, Ставрополь, 355017, Российская Федерация
Список литературы
1. О Концепции создания и развития государственной интегрированной информационной системы управления общественными финансами «Электронный бюджет»: Распоряжение Правительства РФ от 20.04.2011 № 1275-р. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_117479/7190b5cfc648ce7e3d29977ad22af1b2ce812f4a/
2. Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Информационное общество»: Постановление Правительства РФ от 15.04.2014 № 313 (ред. от 30.12.2023). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_162184/
3. О федеральном бюджете на 2025 год и на плановый период 2026 и 2027 годов: Проект федерального закона № 1234567-8, внесенный в Государственную Думу 01.10.2024. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_491969/
4. Силуанов А. Г. Цифровая трансформация бюджетного процесса: вызовы и перспективы // Финансы. 2023. № 5. С. 3–9. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-byudzhetnogo-protsessa-v-rossii?ysclid=mixi-4tazhe807817976
5. Отчет о реализации подпрограммы «Цифровой бюджет» государственной программы «Управление государственными финансами и регулирование финансовых рынков» за 2023 год. М.: Минфин России, 2024. 87 с. URL: https://1economic.ru/lib/112336?ysclid=mixi5mpg29334846228
6. Внедрение технологий искусственного интеллекта в деятельность органов государственной власти: аналитический обзор / под ред. И. И. Петрова. М.: НИУ ВШЭ, 2024. 145 с. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vnedrenieiskusstvennogo-intellekta-v-upravlenie-gosudarstvennymi-finansami-i-biznesom-kak-faktor-ustoychivogo-razvitiyaterritoriy?ysclid=mixi69xt5y124239266
7. Смирнов А. В., Федорова Е. К., Иванов М. П. Большие данные в государственном управлении: опыт и практика применения. СПб.: Питер, 2022. 256 с. URL: https://ac.gov.ru/files/content/10087/sorokin-kruglyj-stol-issledovaniepdf.pdf?ysclid=mixi6t2msa115710515
8. «Электронный бюджет» как инструмент повышения прозрачности государственных финансов // Вопросы государственного и муниципального управления. 2022. № 4. С. 78–95. URL: https://kaznacheyskoe-soprovozhdenie.ru/news/gis-%C2%ABelektronnyij-byudzhet%C2%BB-novyie-gorizontyi-dlya-upravleniya-finan?ysclid=mixi7eq1e158438800
9. Официальный сайт государственной интегрированной информационной системы управления общественными финансами «Электронный бюджет». URL: https://budget.gov.ru/%D0%93% %86%D0%B0?regionId=45000000
10. Отчет Федерального казначейства об итогах работы за 2023 год и основных направлениях деятельности на 2024–2026 годы. М.: Федеральное казначейство, 2024. 112 с. URL: https://legalacts.ru/doc/plan-dejatelnosti-federalnogokaznacheistva-na-2023-god-i-planovyi/?ysclid=mixi8npnn9102349120
Рецензия
Для цитирования:
Алимова И.О., Акинина В.П., Кузнецова Е.Е., Фролова А.С., Кривощекова М.А. «Цифровой бюджет»: итоги внедрения технологий Big Data и AI в бюджетном процессе. Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2026;(3):36–44. https://doi.org/10.37493/2307-907X.2026.3.4
For citation:
Alimova I.O., Akinina V.P., Kuznetsova E.E., Frolova A.S., Krivoshchekova M.A. Digital Budget: Results of the Implementation of Big Data and AI Technologies in the Budget Process. Newsletter of North-Caucasus Federal University. 2026;(3):36–44. (In Russ.) https://doi.org/10.37493/2307-907X.2026.3.4
JATS XML






















