vestreaВестник Российского экономического университета имени Г. В. ПлехановаVestnik of the Plekhanov Russian University of Economics2413-28292587-9251Plekhanov Russian University of Economics10.21686/2413-2829-2026-3-85-98vestrea-2751Research ArticleФИНАНСЫFINANCEФункциональная модель информационного обеспечения контрольно-надзорной деятельности Федерального казначействаFunctional Model of Informational Support of Control and Supervisiory Activites of Federal TreasuryБоевС. Ф.BoevS. F.

Сергей Федотович Боев, доктор экономических наук, доктор технических наук, профессор, вице-президент

125009, Москва, ул. Моховая, д. 13

Sergey F. Boev, Doctor of Economics, Doctor of Technical Sciences, Professor, Vice President

13 Mokhovaya Str., Moscow, 125009

ris@tstu.tver.ruСолянниковаС. П.SolyannikovaS. P.

Светлана Петровна Солянникова, кандидат экономических наук, доцент, профессор кафедры общественных финансов финансового факультета, проректор по научной работе

125167, Москва, Ленинградский проспект, д. 49/2

Svetlana P. Solyannikova, PhD, Associate Professor, Professor of the Department for Public Finance at the Faculty of Finance, Vice-Rector for Research

49/2 Leningradskiy Avenue, Moscow, 125167

SSolyannikova@fa.ruМацеевичС. В.MatseevichS. V.

Сергей Вячеславович Мацеевич, ассистент кафедры искусственного интеллекта факультета информационных технологий и анализа больших данных

125167, Москва, Ленинградский проспект, д. 49/2

Sergey V. Matseevich, Assistant at the Artificial Intelligence Department of the Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

49/2 Leningradskiy Avenue, Moscow, 125167

svmatseevich@fa.ruТимошенкоА. В.TimoshenkoA. V.

Александр Васильевич Тимошенко, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры информационной безопасности факультета информационных технологий и анализа больших данных

125167, Москва, Ленинградский проспект, д. 49/2

Alexander V. Timoshenko, Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Department of Information Security of the Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

49/2 Leningradskiy Avenue, Moscow, 125167

u567ku78@gmail.comАФК «Система»РоссияAFK SistemaRussian FederationФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииРоссияFinancial University under the Government of the Russian FederationRussian Federation202620052026038598Copyright © Боев С.Ф., Солянникова С.П., Мацеевич С.В., Тимошенко А.В., 20262026Боев С.Ф., Солянникова С.П., Мацеевич С.В., Тимошенко А.В.Boev S.F., Solyannikova S.P., Matseevich S.V., Timoshenko A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vest.rea.ru/jour/article/view/2751

Современная система управления общественными финансами требует от Федерального казначейства не только фиксации нарушений, но и их предупреждения и прогнозирования. Однако переход к проактивной рискориентированной модели сдерживается рядом системных проблем: разрозненностью данных, высокой операционной нагрузкой на сотрудников и недостаточной гибкостью традиционных методов контроля. В статье предлагается подход к решению этих проблем через создание интеллектуальной системы информационного обеспечения казначейской деятельности. Проведен комплексный анализ функций Федерального казначейства и предложена развернутая классификация деструктивных факторов, разделенных на внешние (нормативно-правовые пробелы, макроэкономические риски, поведение участников бюджетного процесса) и внутренние (организационно-управленческие, технологические ограничения, кадровые и методологические проблемы). Для количественной оценки совокупного влияния этих факторов разработан интегральный показатель – индекс эффективности казначейского контроля (ИЭКК). Его расчет основан на сигмоидальной функции, что позволяет учесть нелинейный характер управленческих процессов: улучшение проблемного фактора дает больший прирост эффективности, чем совершенствование уже благополучного направления. Ключевым результатом работы стала функциональная модель информационного обеспечения, представленная в виде ориентированного графа. Она описывает движение многоканальных потоков данных от множества внешних источников (истоков) через узлы верификации, анализа и принятия решений к конечным потребителям (стокам). Модель позволяет математически формализовать влияние деструктивных факторов: внешние искажают входные данные (аддитивная погрешность), а внутренние – замедляют обработку в узлах (временные задержки). Для калибровки этих параметров предлагается использовать цифровые двойники контрольных процессов. Предложенные решения имеют прикладную ценность: они закладывают основу для проектирования реальной интеллектуальной информационной системы Казначейства России, способной снизить нагрузку на сотрудников, минимизировать «слепые зоны» контроля и обеспечить переход к управлению бюджетными рисками на основе больших данных и предиктивной аналитики. 

Today’s system of managing public finance demands from the Federal Treasury not only to register violations but also to prevent and forecast them. However, transit to pro-active risk-oriented model is hindered by a number of systemic problems: uncoordinated data, high operational load on employees and insufficient flexibility of control methods. The article put forward an approach to resolving these problems through elaboration of intellectual system of informational support of treasury work. Complex analysis of Federal Treasury functions were carried out and expanded classification of destructive factors was proposed, which was split into external (regulatory and legal problems, micro-economic risks and behavior of budget process participants) and internal ones (organization – managerial, technological restrictions, personnel and methodological problems). To appraise the total impact of these factors the integral indicators – index of treasury control (IEKK) was worked out. Its estimation is based on sigmoidal function, which allows us to take into account nonlinear nature of managerial process: improvement of problematic factor provides a bigger growth in efficiency than upgrading of favorable trend. The key result of the research was a functional model of informational support presented as an oriented graph. It describes the movement of multi-channel data flows from the multitude of external sources through nodes of verification, analysis and decision-making to end customers. The model helps mathematically formalize the impact of destructive factors: external ones distort the in-put data (additive error) and internal ones slow down treatment in nodes (temporary delays). To calibrate these parameters it was proposed to use digital double of control processes. These solutions offer applied value: they form the foundation for projecting the real intellectual informational system of the Treasury of Russia that could cut the load on employees, minimize ‘blind zones’ in control and provide transition to controlled budget risks on the basis of big data and predictive analysis.

информационные потокиинтеллектуальные системыподдержка принятия решенияиндекс эффективности казначейского контроляinformational flowsintellectual systemsdecision –making supportindex of treasury control efficiencyReferencesАсатрян Г. Л. Анализ показателей оценки эффективности деятельности органов государственного финансового контроля // Управленческий учет. – 2024. – № 8. – C. 161–166.Asatryan G. L. Analiz pokazateley otsenki effektivnosti deyatelnosti organov gosudarstvennogo finansovogo kontrolya [Analysis of Performance Indicators of State Financial Control Bodies]. Upravlencheskiy uchet [Management Accounting], 2024, No. 8, pp. 161–166. (In Russ.).Боев С. Ф. Управление рисками проектирования и создания радиолокационных станций дальнего обнаружения. – М. : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2017.Boev S. F. Upravlenie riskami proektirovaniya i sozdaniya radiolokatsionnykh stantsiy dalnego obnaruzheniya [Risk Management in the Design and Creation of Early Warning Radar Stations]. Moscow, Bauman MSTU, 2017. (In Russ.).Даниленко Н. И. Казначейские риски в современных условиях: теория, методология, практика // Финансы и кредит. – 2012. – № 41 (521). – C. 32–37.Danilenko N. I. Kaznacheyskie riski v sovremennykh usloviyakh: teoriya, metodologiya, praktika [Treasury Risks in Modern Conditions: Theory, Methodology, Practice]. Finansy i kredit [Finance and Credit], 2012, No. 41 (521), pp. 32–37. (In Russ.).Интеллектуальные системы поддержки принятия решения для аналитических и ситуационных центров / под ред. С. П. Солянниковой. – М. : Инфра-М, 2026.Intellektualnye sistemy podderzhki prinyatiya resheniya dlya analiticheskikh i situatsionnykh tsentrov [Intelligent Decision Support Systems for Analytical and Situation Centers], edited by S. P. Solyannikova. Moscow, Infra-M, 2026. (In Russ.).Лепихин А. М., Махутов Н. А., Шокин Ю. И., Юрченко А. В. Концепция риск-анализа технических систем с использованием цифровых двойников // Вычислительные технологии. – 2020. – № 25 (4). – С. 99–113.Lepikhin A. M., Makhutov N. A., Shokin Yu. I., Yurchenko A. V. Kontseptsiya riskanaliza tekhnicheskikh sistem s ispolzovaniem tsifrovykh dvoynikov [The Concept of Risk Analysis of Technical Systems Using Digital Twins]. Vychislitelnye tekhnologii [Computational Technologies], 2020, No. 25 (4), pp. 99–113. (In Russ.).Лукашов А. И. Теоретические и прикладные аспекты казначейского финансового контроля в контексте повышения финансовой дисциплины // Финансовый журнал. – 2025. – Т. 17. – № 3. – С. 90–107.Lukashov A. I. Teoreticheskie i prikladnye aspekty kaznacheyskogo finansovogo kontrolya v kontekste povysheniya finansovoy distsipliny [Theoretical and Applied Aspects of Treasury Financial Control in the Context of Improving Financial Discipline]. Finansoviy zhurnal [Financial Journal], 2025, Vol. 17, No. 3, pp. 90–107. (In Russ.).Мануйленко В. В., Кацуба П. В. Регулирование финансовых рисков в информационной системе Федерального казначейства: теория, практика, методика : монография / под науч. ред. В. В. Мануйленко. – М. : Финансы и статистика, 2025.Manuylenko V. V., Katsuba P. V. Regulirovanie finansovykh riskov v informatsionnoy sisteme Federalnogo kaznacheystva: teoriya, praktika, metodika: monografiya [Regulation of Financial Risks in the Information System of the Federal Treasury: Theory, Practice, Methodology: monograph], edited by V. V. Manuylenko. Moscow, Finansy i statistika, 2025. (In Russ.).Маркина С. А., Новикова А. О., Чефранова С. А. Стабильность функционирования казначейской системы как результат управления казначейскими рисками // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. – 2024. – № 14 (5). – C. 35–48.Markina S. A., Novikova A. O., Chefranova S. A. Stabilnost funktsionirovaniya kaznacheyskoy sistemy kak rezultat upravleniya kaznacheyskimi riskami [Stability of the Treasury System Functioning as a Result of Treasury Risk Management]. Izvestiya YugoZapadnogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika. Sotsiologiya. Menedzhment [Proceedings of the Southwest State University. Series: Economics, Sociology and Management], 2024, No. 14 (5), pp. 35–48. (In Russ.).Прокофьев С. Е. Новации в сфере государственного финансового контроля, осуществляемого Федеральным казначейством // Финансы и кредит. – 2015. – № 10 (634). – С. 2–11.Prokofev S. E. Novatsii v sfere gosudarstvennogo finansovogo kontrolya, osushchestvlyaemogo Federalnym kaznacheystvom [Innovations in the Sphere of State Financial Control Exercised by the Federal Treasury]. Finansy i kredit [Finance and Credit], 2015, No. 10 (634), pp. 2–11. (In Russ.).Прусова В. И., Жидкова М. А., Усману Б. М. Интегрированная модель управления рисками (ERM) и ее адаптация к современным условиям деятельности хозяйствующих субъектов // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2024. – № 3-2 (109). – С. 70–72.Prusova V. I., Zhidkova M. A., Usmanu B. M. Integrirovannaya model upravleniya riskami (ERM) i ee adaptatsiya k sovremennym usloviyam deyatelnosti khozyaystvuyushchikh subektov [Integrated Risk Management Model (ERM) and Its Adaptation to Modern Operating Conditions of Economic Entities]. Ekonomika i biznes: teoriya i praktika [Journal of Economy and Business], 2024, No. 3-2 (109), pp. 70–72. (In Russ.).Солянникова С. П. Факторы, влияющие на результативность государственных расходов // Экономика. Налоги. Право. – 2013. – № 5. – С. 26–32.Solyannikova S. P. Faktory, vliyayushchie na rezultativnost gosudarstvennykh raskhodov [Factors Influencing the Effectiveness of Public Expenditure]. Ekonomika. Nalogi. Pravo [Economics, Taxes & Law], 2013, No. 5, pp. 26–32. (In Russ.).Управление созданием и эксплуатацией радиолокационных систем дальнего обнаружения / под ред. С. Ф. Боева. – М. : Научная книга, 2019.Upravlenie sozdaniem i ekspluatatsiey radiolokatsionnykh sistem dalnego obnaruzheniya [Managing the Creation and Operation of Early Warning Radar Systems], edited by S. F. Boev. Moscow, Nauchnaya kniga, 2019. (In Russ.).Черемисин С. С. Бюджетный мониторинг в системе казначейских платежей и перспективы его развития // Журнал «Бюджет». – 2024. – № 10. – C. 32–35.Cheremisin S. S. Byudzhetniy monitoring v sisteme kaznacheyskikh platezhey i perspektivy ego razvitiya [Budget Monitoring in the Treasury Payment System and Prospects for its Development]. Zhurnal «Byudzhet» [Budget Journal], 2024, No. 10, pp. 32–35. (In Russ.).Янина С. В. Разработка комплексного критерия оценки эффективности функционирования казначейской системы исполнения федерального бюджета РФ : дис. … канд. экон. наук. – Владикавказ, 2005.Yanina S. V. Razrabotka kompleksnogo kriteriya otsenki effektivnosti funktsionirovaniya kaznacheyskoy sistemy ispolneniya federalnogo byudzheta RF. Diss. kand. ekon. nauk [Development of a Comprehensive Criterion for Evaluating the Efficiency of the Treasury System for Executing the Federal Budget of the Russian Federation. PhD econ. sci. diss.]. Vladikavkaz, 2005. (In Russ.).Kullback S. Information Theory and Statistics. – New York : John Wiley & Sons, 1959.Kullback S. Information Theory and Statistics. New York, John Wiley & Sons, 1959.Kullback S., Leibler R. A. On Information and Sufficiency // The Annals of Mathematical Statistics. – 1951. – Vol. 22. – N 1. – P. 79–86.Kullback S., Leibler R. A. On Information and Sufficiency. The Annals of Mathematical Statistics, 1951, Vol. 22, No. 1, pp. 79–86.

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