Decision-Making in the Public Sector Using Artificial Intelligence

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

This article investigates the application of artificial intelligence (AI) technologies to enhance the effectiveness of management decision-making in the public sector. Faced with increasing data volumes and the growing complexity of socio-economic processes, government agencies are compelled to adopt innovative tools for information analysis, forecasting, and decision-making. The study examines key AI technologies, such as machine learning, natural language processing, and expert systems, and their application in public administration. Particular attention is given to the use of AI for optimizing budget planning, improving the quality of public service delivery, forecasting socio-economic trends, and managing crisis situations. Furthermore, the article raises questions concerning the nature of management decisions and the essence of a managerial decision when it is wholly or partially formed with the aid of artificial intelligence.

Sobre autores

A. Kopeykin

Moscow Metropolitan Governance Yury Luzhkov University

Email: kopeykin11@mail.ru
1st year postgraduate student with the Chair of Financial Management and Financial Law Moscow

Bibliografia

  1. Брычеев А. С. Применение искусственного интеллекта в органах государственной власти: вызовы и перспективы // Вестник Евразийской науки. 2024. Т. 16. No s6. URL: https://esj.today/PDF/11FAVN624.pdf (дата обращения: 16.02.2025).
  2. Гатауллин А. Р. Искусственный интеллект в государственном управлении // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. No 3-2. С. 22-27. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-gosudarstvennom-upravlenii (дата обращения: 16.02.2025).
  3. Городнова Н. В. Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы // Вопросы инновационной экономики. 2021. No 4. C. 1473-1492. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogointellekta-v-biznes-sfere-sovremennoe-sostoyanie-i-perspektivy (дата обращения: 20.11.2024).
  4. Зуб А. Т., Петрова К. С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. No 94. С. 173-187. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyyintellekt-v-korporativnom-upravlenii-vozmozhnosti-i-granitsy-primeneniya (дата обращения: 30.05.2025). doi: 10.24412/2070-13812022-94-173-187.
  5. Кузнеченко И. М. Риски организации и реализации процесса принятия решений на основании аналитики больших данных и искусственного интеллекта // Государственное управление. Электронный вестник. 2024. No 104. С. 162-180.
  6. Лопатин И. Н. Многоуровневые системы качественных данных на основе моделей искусственного интеллекта: проблемы и решения // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2025. No 1. С. 70-75. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mnogourovnevye-sistemy-kachestvennyh-dannyh-na-osnove-modeley-iskusstvennogo-intellektaproblemy-i-resheniya (дата обращения: 10.02.2025).
  7. Меньшикова М. А. Искусственный интеллект и его значение для развития технологического потенциала предприятия / М. А. Меньшикова, Г. П. Бутко, А. В. Романцов, Л. А. Раменская // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. No 11-3. С. 389-399.
  8. Ромащенко Т. Д., Герсонская И. В. Системный подход к исследованию государственного сектора экономики // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2023. No 1. С. 5-19. doi: 10.17308/econ.2023.1/10927 (дата обращения: 10.02.2025).
  9. Садыкова Р., Кочконов Б. Т., Хасанова Д. И. Типология и классификация управленческих решений // Бюллетень науки и практики. 2024. No 7. С. 409-415. doi: 10.33619/2414-2948/104/45.
  10. Сахаров А. Г., Шелепов А. В. Политика Китайской Народной Республики в сфере регулирования цифровых платформ // Вестник международных организаций. 2024. Т. 19. No 2. С. 145-160. doi: 10.17323/1996-7845-2024-02-08.
  11. Цифровые технологии и кибербезопасность в контексте распространения COVID-19: дайджест Департамента международного и регионального сотрудничества СП РФ. М.: Счетная палата Российской Федерации. URL: https://ach.gov.ru/upload/pdf/Covid-19-digital.pdf (дата обращения: 10.02.2025).
  12. Шейкин А. Г. Принципы законодательного регулирования искусственного интеллекта в США и их влияние на развитие технологического сектора // Пролог: журнал о праве. 2024. No 2. С. 28-38. doi: 10.21639/2313-6715.2024.2.3.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».