Функциональная модель информационного обеспечения контрольно-надзорной деятельности Федерального казначейства

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. 

1. Асатрян Г. Л. Анализ показателей оценки эффективности деятельности органов государственного финансового контроля // Управленческий учет. – 2024. – № 8. – C. 161–166.

2. Боев С. Ф. Управление рисками проектирования и создания радиолокационных станций дальнего обнаружения. – М. : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2017.

3. Даниленко Н. И. Казначейские риски в современных условиях: теория, методология, практика // Финансы и кредит. – 2012. – № 41 (521). – C. 32–37.

4. Интеллектуальные системы поддержки принятия решения для аналитических и ситуационных центров / под ред. С. П. Солянниковой. – М. : Инфра-М, 2026.

5. 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.

6. Лукашов А. И. Теоретические и прикладные аспекты казначейского финансового контроля в контексте повышения финансовой дисциплины // Финансовый журнал. – 2025. – Т. 17. – № 3. – С. 90–107.

7. 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.

8. 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.

9. Прокофьев С. Е. Новации в сфере государственного финансового контроля, осуществляемого Федеральным казначейством // Финансы и кредит. – 2015. – № 10 (634). – С. 2–11.

10. 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.

11. Солянникова С. П. Факторы, влияющие на результативность государственных расходов // Экономика. Налоги. Право. – 2013. – № 5. – С. 26–32.

12. Управление созданием и эксплуатацией радиолокационных систем дальнего обнаружения / под ред. С. Ф. Боева. – М. : Научная книга, 2019.

13. Черемисин С. С. Бюджетный мониторинг в системе казначейских платежей и перспективы его развития // Журнал «Бюджет». – 2024. – № 10. – C. 32–35.

14. Янина С. В. Разработка комплексного критерия оценки эффективности функционирования казначейской системы исполнения федерального бюджета РФ : дис. … канд. экон. наук. – Владикавказ, 2005.

15. Kullback S. Information Theory and Statistics. – New York : John Wiley & Sons, 1959.

16. Kullback S., Leibler R. A. On Information and Sufficiency // The Annals of Mathematical Statistics. – 1951. – Vol. 22. – N 1. – P. 79–86.