Инструменты аналитики данных — возможности для финконтроля
Использование в своей деятельности SQL-запросов, искусственного интеллекта, аналитических платформ и других технологий для контрольно-счетных органов становится необходимым элементом в работе по повышению эффективности внешнего финансового контроля. Об опыте использования инструментов аналитики данных в работе Контрольно-счетной палаты Воронежской области рассказывает ее председатель Игорь Викторович Селютин.
Внедрение новых технологий происходит с огромной скоростью, и органы государственного внешнего финансового контроля, чтобы оставаться эффективными при исполнении своих полномочий, должны учитывать происходящие изменения.
Информационные системы не всесильны
В настоящее время контрольно-счетные органы (КСО) подключаются к федеральным и региональным информационным системам, участвуют в создании своих. В работе по данному направлению существуют определенные трудности, но процесс запущен и активно развивается.
Вместе с тем другой стороной цифровизации является использование инструментов аналитики данных в деятельности КСО. И речь сегодня пойдет именно об этом аспекте цифровизации — обработке полученной информации, ее преобразовании в необходимые для работы данные. Рассмотрим примеры использования инструментов аналитики данных в работе Контрольно-счетной палаты Воронежской области.
Разноплановость и комплексность внешнего государственного финансового контроля требует наличия гибких инструментов анализа. Не всегда функционал существующих информационных систем способен решить поставленные задачи оперативно. Применение инструментов аналитики данных, предоставляющих широкие возможности для самостоятельного оперативного решения задач, может значительно сократить временные и трудовые затраты ресурсов КСО.
В КСП Воронежской области данные задачи мы решаем с помощью SQL-запросов, возможностей надстройки Ехсеl — Power Query, технологии искусственного интеллекта. Мы приступили к изучению и применению аналитических механизмов российской аналитической платформы PolyAnalyst, с помощью которой создаем собственные сценарии аналитики данных.
В программном комплексе, который мы используем для учета результатов своей деятельности, предусмотрена выгрузка определенных отчетов, но зачастую нам требуются дополнительные срезы информации. С помощью SQL-запросов и надстройки Power Query выгружаем, например:
— реестры требований, предложений, принятых мер;
— таблицы, связывающие нарушения и недостатки с требованиями и предложениями;
— требования и предложения с принятыми мерами.
Информация может быть выгружена по нескольким или сразу по всем мероприятиям. Это позволяет видеть всю картину работы Контрольно-счетной палаты с необходимой детализацией, осуществлять контроль за реализацией результатов и оперативно принимать меры при выявлении каких-то проблем.
Вот так, например, выглядит созданная таблица, связывающая требования, предложения и принятые по ним меры. Представлена полная информация о планируемых и фактических сроках исполнения документов.
Таблица, связывающая требования (предложения) и принятые меры
Таблица может быть преобразована в сводную таблицу, где видны общие результаты деятельности в разрезе инспекций. Каждое интересующее значение может быть разложено на составляющие с подробными данными о нарушениях.
ИИ в помощь контролерам
Освоение технологий искусственного интеллекта оптимизирует выполнение задач. Широкие возможности данной технологии позволяют сотрудникам, не имеющим навыков программирования, создавать скрипты на языке Python. Одним из полезных навыков здесь становится умение писать промпты — последовательность действий для нейросети. Основные условия для написания работающего промпта — это четкое видение конечного результата анализа, способность логического построения запроса, и, конечно же, критический анализ полученного результата после обработки ИИ (для валидации ответа — сопоставления ответа с заданными требованиями, ожиданиями и целями, проверка корректности).
Например
Сотрудники КСП написали промпт для анализа исполнения расходов национальных проектов в части мероприятий, реализуемых на территориях муниципальных образований. Соответствующие формы бюджетной отчетности
Применение инструментов аналитики данных при анализе реализации национальных проектов муниципальными образованиями
Из основной таблицы можно создать сводные таблицы с необходимой структурой и составом информации — по региональным проектам, муниципальным образованиям, кодам бюджетной классификации.
Другой пример — промпт с обозначением факторов риска для анализа сведений о вложениях в объекты недвижимого имущества и объектах незавершенного строительства. Данные для анализа содержатся в форме бюджетной отчетности 0503190, где определен перечень объектов, их статус, сметная стоимость, расходы на реализацию в отчетном году и другие показатели.
Если анализируемый период касается одного года, то можно ограничиться возможностями excel, однако расширение области исследования до нескольких лет требует использования дополнительных инструментов. Наша задача состояла в формировании единой таблицы с данными за
С помощью искусственного интеллекта мы создали скрипт, данные сведены в одну таблицу, заданными цветами автоматически выделены рисковые точки. Эту же задачу также сделали пилотным проектом, реализуемым на платформе PolyAnalyst. В данный момент сотрудники проходят обучение для работы с этим инструментом и одновременно развивают уже наработанные алгоритмы.
Использование информационно-аналитической платформы PolyAnalyst
Для создания проекта «Анализ капитальных вложений и незавершенного строительства» на информационно-аналитической платформе PolyAnalyst создана схема узлов, позволяющая загрузить информацию, произвести ее обработку и проанализировать рисковые точки без применения программирования.
Схема узлов, созданная на платформе PolyAnalyst по проекту «Анализ капитальных вложений и незавершенного строительства за
Все отчеты визуализированы, созданы интерактивные дашборды. В проекте расширен перечень факторов риска, к фактору риска «Изменение сметной стоимости» добавлен фактор риска «Неиспользование проектно-сметной документации более трех лет».
Визуализация отчета по факту риска «Изменение сметной стоимости объекта»
В PolyAnalyst построены диаграммы, отражающие долю и количество объектов с изменившейся стоимостью, а также структуру объектов в зависимости от величины изменения. Информация диаграмм раскладывается в таблицы с конкретным перечнем объектов, попадающих в ту или иную группу. Изменение стоимости может свидетельствовать о невыполнении или несвоевременном выполнении обязательств по контрактам.
Другим фактором риска выбрано нахождение объекта в статусе проектно-сметной документации более трех лет.
Визуализация отчета по факту риска «Неиспользование ПСД
более трех лет»
Возможные последствия нахождения объекта в статусе проектно-сметной документации более трех лет — невостребованность документации, необходимость ее доработки, потеря государственных ресурсов.
Также с помощью возможностей PolyAnalyst проанализированы структура и изменение объемов незавершенного строительства в Воронежской области. Данный анализ ежегодно проводится в рамках подготовки заключения на отчет об исполнении областного бюджета.
Структура и изменение объемов незавершенного строительства по состоянию на 1 января 2024 года и 1 января 2025 года
Автоматизация процесса сокращает время проведения анализа и сводит к минимуму риски ошибок. Разработанный цифровой продукт для анализа капитальных вложений автоматизирует рутинные процессы и допускает многократное применение, требуется только загрузка актуальных данных.
Результаты анализа позволяют применять рискориентированный подход при планировании мероприятий и выборе объектов для проверок. Работа в КСП Воронежской области по внедрению инструментов аналитики данных продолжается.
Цифровизация — это реальная необходимость, позволяющая органам внешнего государственного финансового контроля оперативно реагировать на изменения, улучшать качество своей работы и принимать обоснованные решения.