Название статьи:
Интеллектуализация системы государственных финансов: риск-карта как механизм перехода от цифровой инфраструктуры к платформенному управлению
Авторы: Садченкова Д.Ю., старший преподаватель, аспирант, кафедра финансов, https://orcid.org/0009-0000-8553-3540, SPIN-код: 1699-0563, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 344002, Российская Федерация, г. Ростов-на-Дону, ул. Большая Садовая, 69,
sadch.dar@mail.ru Для цитирования:
Садченкова Д.Ю. Интеллектуализация системы государственных финансов: риск-карта как механизм перехода от цифровой инфраструктуры к платформенному управлению / Д.Ю. Садченкова. — DOI 10.17150/2500-2759.2026.36(3).361-369. — EDN QRKRRN // Известия Байкальского государственного университета. — 2026. — Т. 36, № 3. — С. 361–369
В рубрике:
ФИНАНСОВАЯ, НАЛОГОВАЯ И ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНАЯ ПОЛИТИКА
Год: 2026 Том: 36 Номер журнала: 3
Страницы: 361-369
Тип статьи: Научная статья
УДК: 368.55
DOI: 10.17150/2500-2759.2026.36(3).361-369; EDN: QRKRRN
Аннотация:
В статье уточняется содержание интеллектуализации государственных финансов как перехода от цифровой фиксации финансовых операций к рискориентированному платформенному управлению. Обосновано, что существующая цифровая инфраструктура обеспечивает учет, отчетность, межведомственный обмен и контроль факта, но сама по себе не формирует механизм раннего предупреждения финансово-бюджетных отклонений. Научная новизна исследования состоит в разработке карты финансово-бюджетных рисков как медиатора между цифровыми данными и управленческими решениями. Риск-карта трактуется не как статический реестр угроз, а как динамический контур, связывающий источники данных, риск-индикаторы, пороговые значения, оценку вероятности и последствий, межсекторную связанность, ответственных субъектов, платформенный модуль реагирования и цифровой след решения. Предложена логика платформенного закрытия рисков, включающая идентификацию риск-сигнала, классификацию, расчет уровня риска, выбор сценария, принятие решения, мониторинг исполнения, оценку результата и обучение системы. Практическое значение подхода заключается в возможности его применения при развитии государственной интегрированной информационной системы «Электронный бюджет», казначейском сопровождении, налоговом администрировании, мониторинге национальных проектов, управлении государственным долгом и оценке эффективности бюджетных расходов.
Ключевые слова: государственные финансы, карта финансово-бюджетных рисков, платформенное управление, фискальные риски, налоговое администрирование, государственный долг, алгоритмический аудит
Информация о статье: Дата поступления 28 июня 2026 г. Дата принятия к печати 20 августа 2026 г. Дата онлайн-размещения 31 августа 2026 г.
Список цитируемой литературы: - Yeung K. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence (OECD) / K. Yeung. - DOI 10.1017/ilm.2020.5 // International Legal Materials. - 2020. - No. 59 (1). - P. 27-34.
- Wirtz B.W. Future Development of AI: AI-Driven Robotization and Automation of Public Services / B.W. Wirtz, M. Becker // Artificial Intelligence and Government: Examining the Roles and Uses of AI in Enhancing Government Operations. - Cham : Springer Nature Switzerland, 2026. - С. 347-365.
- Акаткин Ю.М. Цифровая трансформация государственного управления. Датацентричность и семантическая интероперабельность : препринт / Ю.М. Акаткин, Е.Д. Ясиновская. - Москва : ДПК Пресс, 2018. - 48 с.
- Вовченко Н.Г. Интеллектуальная финансовая политика государства: роль искусственного интеллекта в формировании суверенной модели развития России / Н.Г. Вовченко, Д.Ю. Садченкова. - EDN QTGVDA // Экономический суверенитет России: стратегии обеспечения устойчивого роста : в 2 т. - Ростов-на-Дону : Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2026. - Т. 1. - С. 28-37.
- Керимов А.Д. Развитие национальной криптоиндустрии как одного из элементов финансового и технологического суверенитета государства / А.Д. Керимов, В.В. Красинский. - DOI 10.31857/S1026945225020111. - EDN MDLFMC // Государство и право. - 2025. - № 2. - С. 115-125.
- Haug N. Digitally-induced Change in the Public Sector: a Systematic Review and Research Agenda / N. Haug, S. Dan, I. Mergel // Public Management Review. - 2024. - Vol. 26, no. 7. - P. 1963-1987.
- Alshaer M. A Systematic Review of the use of Artificial Intelligence in Managing Innovation in E-Government Organizations Worldwide / M. Alshaer. - DOI 10.47604/ijts.2164 // International Journal of Technology and Systems. - 2023. - Vol. 8, no. 2. - P. 65-81.
- Огарков Г.Л. Применение технологии искусственного интеллекта как фактора устойчивого развития финансового рынка / Г.Л. Огарков, Д.Ю. Садченкова. - DOI 10.54220/v.rsue.1991-0533.2024.10.10.015. - EDN PCHBDG // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). - 2024. - Т. 31, № 2. - С. 140-147.
- Eckerd A. The Government Analytics Handbook: Leveraging Data to Strengthen Public Administration / A. Eckerd, R. Carlee // Public Finance Journal. - 2024. - Vol. 1, no. 2. - P. 162-167.
- Цой Т.Р. Цифровизация налогового администрирования как фактор устойчивости и прозрачности финансовой системы / Т.Р. Цой, Д.Ю. Садченкова. - DOI 10.54220/finis.1991-0525.2024.85.4.007. - EDN VHEJXV // Финансовые исследования. - 2024. - Т. 25, № 4 (85). - С. 71-79.
- Tkadlecová T. From Modernization to Structural Exclusion? The Impact of Tax Collection Digitalization on Administrative Costs and Vulnerable Taxpayers / T. Tkadlecová // Financial Law Review. - 2026. - Vol. 2026, no. 41. - P. 1-15.