ПРАВОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИНТЕТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ОРГАНАМИ ПУБЛИЧНОЙ ВЛАСТИ В СФЕРЕ ФИНАНСОВ |
| 4 | |
| 2025 |
| научная статья | 342.9 | ||
| 57-64 | синтетические данные, искусственный интеллект, финансы, финансовая деятельность государства, органы публичной власти, финансовое прогнозирование |
| На основе анализа современных тенденций использования технологий генеративного искусственного интеллекта в статье обоснована необходимость правового регулирования использования синтетических данных в сфере финансов. Рассмотрен зарубежный опыт использования синтетических данных органами публичной власти в сфере финансов. Отмечается, что действующие документы стратегического планирования не отвечают современным вызовам по вопросам использования синтетических данных. Авторы обосновывают вывод о необходимости установления правовых принципов использования синтетических данных органами публичной власти в сфере финансов. |
 |
| 1 . Попков С.Ю. Принципы и методы планирования и прогнозирования доходов бюджета // Проблемы экономики и юридической практики. 2011. № 6. С. 215-217. 2 . Сонина О.В. Методы прогнозирования национальной экономики в условиях рынка // Дискурс-Пи. 2014. № 4. С. 140-145. 3 . Чебуханова Л.В. Искусственный интеллект и его влияние на трансформацию финансовых инструментов // Вестник Академии знаний. 2024. № 5 (64). С. 486-491. 4 . Першина А.А., Арутюнян А.Г., Косников С.Н. Применение нейросетей в прогнозировании экономических тенденций // Региональная и отраслевая экономика. 2023. № 5. С. 164-171. 5 . Esclanda-Lo С. et al. Research for all: exploring machine learning applications in generating synthetic datasets [paper was prepared for the IFC-Bank of Italy Workshop on «Data science in central banking: enhancing the access to and sharing of data», 17-19 October 2023]. Режим доступа: https://www.bis.org/ifc/publ/ifcb64.pdf 6 . Jordon J., Szpruch L., Houssiau F. et al. Synthetic Data - what, why and how? 2022. https://doi.org/10. 48550/arXiv.2205.03257. 7 . Lu Y., & Wang H., & Wie W. Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review. 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.04062. 8 . Kokosi T., De Stavola B., Mitra R. et al. An overview of synthetic administrative data for research // Int. J. Popul. Data Sci. 2022. May 23. 7 (1). https://doi.org/ 10.23889/ijpds.v7i1.1727. 9 . Zheng S., Trott A., Srinivasa S., et al. The AI Economist: Taxation Policy Design via Two-Level Deep Multiagent Reinforcement Learning // Science Advances. May 4, 2022. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abk2607. 10 . Beebe J. AI and Taxes - A Work in Progress: Part 2 / Center for Tax and Budget Policy; Rice University’s Baker Institute for Public Policy. Issue Brief. August 24, 2023. https://doi.org/10.25613/VZGT-7H93. 11 . Минцифры предложило провести эксперимент по применению ИИ в госуправлении [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.kom mersant.ru/doc/7923089 (дата обращения: 01.09.2025). 12 . Проект Минцифры РФ № 158629 «О проведении эксперимента по использованию генеративного искусственного интеллекта в государственном управлении» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://regulation.gov.ru/projects/158629 (дата обращения: 01.09.2025). 13 . Лютова О.И. Актуальные вопросы правового регулирования налоговых отношений в условиях применения технологии искусственного интеллекта // Актуальные проблемы российского права. 2023. № 7. С. 62-70. 14 . Мороз В.В., Яковлева Е.Е. Искусственный интеллект налоговых органов после цифровизации // Проблемы экономики и юридической практики. 2024. № 4. С. 236-242. 15 . Приказ ФНС России от 10 февраля 2017 года № ММВ-7-15/176@ «О вводе в промышленную эксплуатацию программного обеспечения, реализующего автоматизацию перекрестных проверок по функциям камеральной налоговой проверки налоговых деклараций по НДС на основе сведений из книг покупок, книг продаж и журналов учета выставленных и полученных счетов-фактур» // СПС «Консультант- Плюс». 16 . Андрианова Н.Г. Искусственный интеллект в налоговом контроле: проблемы и перспективы правового регулирования // Налоги и налогообложение. 2025. № 3. С. 22-32. 17 . Skymantics partners with IRS to protect taxpayer information with AI-generated synthetic data [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://skymantics.com/skymantics-partners-with-irs-protect-taxpayer-information-ai-synthetic-data/ (дата обращения: 01.09.2025). 18 . Alrasheedi M.A., Ijaz S., Alrashdi A.M., Lee S.-W. Advanced Tax Fraud Detection: A Soft-Voting Ensemble Based on GAN and Encoder Architecture // Mathematics. 2025. 13. № 4. Р. 642. https://doi.org/10.3390/math13040642. 19 . Козырева С.Е., Яковлева Н.В. Развитие и использование искусственного интеллекта в сфере налогообложения // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 6-2 (100). С. 14-16. 20 . G?r Y.E., Yildiz A., ?nal E. Advanced AI Models for Future Forecasting of Budget Expenditures via Machine Learning and Deep Learning // Panoeconomicus. August 2025. https://doi.org/10.2298/PAN240929025G. 21 . Valle-Cruz D., Fernandez V., Lopez-Chau A., Rojas-Hern?ndez R. Public Budget Simulations with Machine Learning and Synthetic Data: Some Challenges and Lessons from the Mexican Case // In book: Electronic Governance with Emerging Technologies. First International Conferense EGETC 2022, Tampico, Mexico, September 12-14, 2022. Revised Selected Papers. P. 141-160. DOI:10.1007/978-3-031-22950-3_12. 22 . Paul A.L. Smart Public Finance: Leveraging AI to Optimize Government Expenditures and Investments. June 2025. Режим доступа: https://www.researchgate.net/publi cations/392705944_Smart_Public_Finance_Leveraging_AI _to_Optimize_Government_Expenditures_and_Investments 23 . Электронный бюджет: как устроена гигантская ИТ-система России. Инфографика [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.cnews.ru/ articles/2025-07-09_bez_bumagi_i_s_ii_kak_formiruetsya (дата обращения: 01.09.2025). 24 . Постановление Правительства РФ от 30.06.2015 № 658 (ред. от 07.04.2025) «О государственной интегрированной информационной системе управления общественными финансами "Электронный бюджет"» // СЗ РФ. 2015. № 28. Ст. 4228. 25 . Лев М.Ю., Болонин А.И., Туруев И.Б., Лещенко Ю.Г. Концепция искусственного интеллекта в деятельности центральных банков: институциональные возможности // Экономическая безопасность. 2024. Т. 7. № 4. С. 781-808. 26 . Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ (ред. от 31.07.2025) «О Центральном банке Российской Федерации» // СЗ РФ. 2002. № 28. Ст. 2790. 27 . Arora R., Du H., Kazmi R.A., Le D.-P. Privacy- Enhancing Technologies for CBDC Solutions / Bank of Canada. Staff Discussion Paper. https://doi.org/10.34989 /sdp-2025-1. 28 . Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 (ред. от 15.02.2024) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» // СЗ РФ. 2019. № 41. Ст. 5700. 29 . Проект концепции развития регулирования ИИ до 2030 года: анализ ключевых положений и потенциальных рисков [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://pravo.hse.ru/religionandlaw/news/1079313649.html (дата обращения: 01.09.2025). 30 . В России появится закон о регулировании искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://dalekayaokraina.ru/news/novostipartnyerov/v-rossii-poyavitsya-zakon-o-regulirovanii-iskusstvennogo-intellekta/ (дата обращения: 01.09.2025). 31 . Алексеева Д.Г. Искусственный интеллект: применять нельзя регулировать // Вестник Университета им. О.Е. Кутафина. 2024. № 9 (121). С. 123-131. |