Decision-Making in the Public Sector Using Artificial Intelligence

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

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.

About the authors

A. V. 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

References

  1. Brycheev A. S. Application of Artificial Intelligence in Government Bodies, Challenges and Prospects. The Eurasian Scientific Journal, 2024, vol. 16, no. s6. Available at: https://esj.today/PDF/11FAVN624.pdf (accessed: 16.02.2025). (In Russ.).
  2. Gataullin A. R. Artificial Intelligence in Public Administration. International Journal of Humanities and Natural Sciences, 2024, no. 3-2, pp. 22-27. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-gosudarstvennom-upravlenii (accessed: 16.02.2025). (In Russ.).
  3. Gorodnova N. V. Application of Artificial Intelligence in the Business Sphere: Current State and Prospects. Issues of Innovative Economics, 2021, no. 4, pp. 1473-1492. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-biznessfere-sovremennoe-sostoyanie-i-perspektivy (accessed: 20.11.2024). (In Russ.).
  4. Zub A. T., Petrova K. S. Artificial Intelligence in Corporate Governance: Perspectives and Boundaries of Use. Public Administration. Electronic Bulletin, 2022, no. 94, pp. 173-187. doi: 10.24412/2070-1381-2022-94-173-187. (In Russ.).
  5. Kuznechenko I. M. Risks of Organizing and Implementing the Decision-Making Process Based on Big Data Analytics and Artificial Intelligence. Public Administration. Electronic Bulletin, 2024, no. 104, pp. 162-180. (In Russ.).
  6. Lopatin I. N. Multilevel Systems of Quality Data Based on Artificial Intelligence Models: Problems and Solutions. Information and Economic Aspects of Standardization and Technical Regulation, 2025, no. 1, pp. 70-75. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/mnogourovnevye-sistemy-kachestvennyh-dannyh-na-osnove-modeley-iskusstvennogo-intellekta-problemy-i-resheniya (accessed: 10.02.2025). (In Russ.).
  7. Menshikova Z. A. Artificial Intelligence and its Significance for the Development of the Technological Potential of an Enterprise. Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law, 2024, no. 11 (3), pp. 389-399. (In Russ.).
  8. Romashchenko T. D., Gersonskaya I. V. A Systems Approach to the Study of the Public Sector of the Economy. Proceedings of Voronezh State University. Series: Economics and Management, 2023, no. 1, pp. 5-19. doi: 10.17308/econ.2023.1/10927. (In Russ.).
  9. Sadykova R., Kochkonov B. T., Khasanova D. I. Typology and classification of management decisions. Bulletin of Science and Practice, 2024, no. 7, pp. 409-415. doi: 10.33619/2414-2948/104/45. (In Russ.).
  10. Sakharov A. G., Shelepov A. V. Regulation of Digital Platforms in Russia. International Organizations Research Journal, 2024, vol. 19, no. 2, pp. 145-160. doi: 10.17323/1996-7845-2024-02-08. (In Russ.).
  11. Digital Technologies and Cybersecurity in the Context of the Spread of COVID-19: Digest of the Department of International and Regional Cooperation of the Accounts Chamber of the Russian Federation. Moscow: Accounts Chamber of the Russian Federation. Available at: https://ach.gov.ru/upload/pdf/Covid-19-digital.pdf (accessed: 10.02.2025). (In Russ.).
  12. Sheikin A. G. Principles of Legislative Regulation of Artificial Intelligence in the USA and its Impact on the Development of the Technology Sector. Prologue: Law Journal, 2024, no. 2, pp. 28-38. doi: 10.21639/2313-6715.2024.2.3. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


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».