Институциональные аспекты мониторинга цен с применением искусственного интеллекта в системе социально-экономической безопасности

Введение. Актуальность темы исследования заключается в том, что ценовой мониторинг в системе социально-экономической безопасности становится важной стратегией, поскольку новые условия продовольственного и непродовольственного рынков, а также предоставления жилищно-коммунальных услуг создают широкий спектр дисбалансов как в социальной, так и бизнес среде.

Мониторинг цен и отслеживание цен часто используются взаимозаменяемо, поскольку оба включают процесс наблюдения и сбора данных о ценах из различных источников и статистических баз данных. Несмотря на схожесть, между этими двумя терминами имеются различия:

– мониторинг цен является более комплексным и включает анализ;

– отслеживание цен ориентировано в первую очередь на сбор данных.

Однако на практике эти различия часто не имеют существенного значения, так как термины используются для описания непосредственной деятельности по получению информации о ценовых стратегиях, оптимизации цен, инфляции и стимулировании (повышения или снижения) экономического роста [15].

Мониторинг цен может осуществляться с помощью ручных процессов или автоматизированных инструментов. Ручной мониторинг цен предполагает регулярное посещение веб-сайтов, торговых площадок или обычных магазинов для сбора данных о ценах. В тоже время, ручной мониторинг цен подвержен многочисленным ошибкам и является трудоемким. Автоматизированный мониторинг цен использует программное обеспечение или автоматизированные инструменты, для сбора информации о ценах из различных источников и ее организованного представления для последующего анализа. Из чего следует, что одной из основных задач, а также и проблемой мониторинга цен является обеспечение достоверности и надежности собранных данных. Неверная информация о ценах может привести к ошибочным решениям органов власти и потенциальным рискам в системе социально-экономической безопасности. С вязи с чем, информационное обеспечение мониторинга цен требует фундаментального пересмотра.

В условиях цифровизации и быстрого развития технологий появляются альтернативные возможности оптимизировать процесс мониторинга цен, в том числе его информационное обеспечение, наиболее из потенциальных выступает – применение методов и моделей искусственного интеллекта (ИИ). Мониторинг цен на основе ИИ включает в себя обучение моделей ИИ, чтобы они могли учиться на исторических данных о ценах и выявлять закономерности и тенденции. Эти модели затем можно использовать для мониторинга будущих движений цен с учетом рыночных условий, социально-экономических показателей и других факторов, которые могут повлиять на цены.

Цель исследования – выявить современные тенденции и направления движения цен и тарифов на различных рынках: продовольственных, непродовольственных, услуг жилищно-коммунального хозяйства в системе социально-экономической безопасности, и обосновать создание единой автоматизированной системы мониторинга цен на базе ИИ, направленной на решение задач комплексного обеспечения социально-экономической безопасности.

Задачи исследования:

– проанализировать институциональные аспекты действующего мониторинга цен;

– обосновать применение технологий, методов и моделей ИИ в мониторинге цен;

– предложить создание единой автоматизированной системы мониторинга цен на базе ИИ.

Научной гипотезой исследования является предположение о том, что трансформация деятельности Росстата на базе формирования единой автоматизированной системы мониторинга цен с помощью технологий ИИ позволит обеспечить социально-экономическую безопасность государства на более высоком уровне.

Научная новизна результатов исследования заключается в улучшении процессов мониторинга цен, связанных с применением технологий ИИ в системе социально-экономической безопасности государства.

Практическая значимость. Результаты и выводы исследования могут быть применены Росстатом и другими статистическими службами в рамках реализации их функций в целях повышения эффективности их деятельности в условиях активного развития технологий на базе ИИ.

Институциональные аспекты действующего мониторинга цен. Правила мониторинга инфляции в России регламентируются «Официальной статистической методологией наблюдения за потребительскими ценами на товары и услуги и расчеты индексов потребительских цен» (Приказ Росстата) [10]. Согласно Приложению № 1 – Приказа Росстата, наблюдение за ценами и тарифами на товары и платные услуги на потребительском рынке и расчет индекса потребительских цен включают в себя следующие этапы работы:

– отбор населенных пунктов;

– отбор базовых предприятий торговли и сферы услуг;

– определение товаров-представителей или услуг-представителей;

– регистрацию цен и тарифов;

– формирование системы весов для расчета индекса потребительских цен;

– расчет средних цен (тарифов) на товары и услуги;

– расчет индекса потребительских цен.

После расчета средних цен и индекса инфляции, данные используются для определения других показателей официальной статистики, межрегиональных сопоставлений и других задач.

В процессе мониторинга цен населенные пункты, как правило, выбираются из двух-четырех городов или населенных пунктов, соответствующих следующим критериям:

– города (поселки) должны располагаться в разных частях региона и отражать его географические особенности;

– в выборку не включаются города, расположенные в непосредственной близости друг от друга и от территориального центра;

– потребительский рынок в городах (локациях) должен стабильно наполняться единообразными товарами и услугами;

– общая численность населения в выбранных населенных пунктах должна составлять не менее 35% городского населения региона.

Следующий этап – выбор основных предприятий торговли и услуг, на которых будет проводиться мониторинг цен. В соответствии с официальной методикой – мониторинг цен и тарифов осуществляется на товары и услуги в следующих объектах:

– торговых предприятиях розничной торговли;

– вещевых, смешанных и продовольственных рынках;

– передвижных торговых точках (палатки, киоски и т.п.).

В выборку должны быть включены предприятия и организации всех организационно-правовых форм и форм собственности примерно одного ценового сегмента, а также индивидуальные предприниматели, ведущие деятельность в розничной торговле. Также выборка формируется по данным статистического учета, информации налоговых и других органов. Однако из официальной методологии невозможно определить, насколько репрезентативными оказываются итоговые выборки, а между тем от количества организаций, представленных в выборке, зависит достоверность итогового результата.

Определение конкретных репрезентативных продуктов для каждой группы возлагается на территориальные органы Росстата, которые решают, какие продукты питания действительно имеют наибольшее распространение в регионе. Регистрация цен и тарифов осуществляется путем обычного похода в магазин, только без права совершения покупки. Во время такой туристической поездки специалисты записывают реальную стоимость товара согласно ценникам, причем так, чтобы не привлекать внимание продавцов магазина. После сбора всех данных они агрегируются и взвешиваются посредством расчетов для получения индекса потребительских цен и среднего уровня цен для каждого продукта. Веса для получения индекса потребительских цен определяются на основе данных о доле товаров в потребительских расходах населения. Информация о таких расходах получена на основе ежегодных данных, в ходе обследований бюджетов домохозяйств. Метод достаточно распространен, но в российских условиях не совсем надежен, так как для определения доли отдельных товаров в потребительском составе используются экспертные оценки, а также дополнительная информация: данные о структуре розничного товарооборота, объемах производства, отдельных видов продукции. Весовые расчеты для получения средних цен на отдельные товары и услуги проводятся исходя из доли населения, проживающего в соответствующем населенном пункте. Этот метод предполагает, что все жители города потребляют тот или иной продукт примерно одинаково, что, конечно, не совсем правильно. Первоначально определяются среднеарифметические средневзвешенные цены для региона, а затем для города. Результатом этого длительного процесса являются средние цены на товары и услуги и индексы потребительских цен, рассчитываемые как среднее арифметическое, средневзвешенное по региону и городу.

Федеральный закон от 3 декабря 2012 г. N 227-ФЗ «О потребительской корзине в целом по РФ» [3] был подготовлен на основании Федерального закона от 24 октября 1997 года № 134-ФЗ «О прожиточном минимуме в РФ», согласно которому прожиточный минимум определяется на основе стоимостной оценки потребительской корзины, пересматриваемой не реже одного раза в пять лет.

Приказом Минтруда России от 25.06.2020 N 372н [9] положение «О потребительской корзине в целом по РФ» было признано утратившим силу. В конце 2020 г. в России был введен новый порядок установления величины прожиточного минимума (табл. 1) и минимального размера оплаты труда. Из чего последовало, что с 1 января 2021 г. прожиточный минимум и минимальный размер оплаты труда стали рассчитываться исходя не из потребительской корзины, а на основе медианной зарплаты и медианного дохода населения. Расчет медианного размера теперь зависит от уровня доходов большинства граждан, и по новому закону будет повышаться по мере «роста доходов населения» [4]. Разумеется, если роста доходов не будет, то и изменений, соответственно, тоже не будет. При этом, МРОТ будут рассчитывать с учетом медианной зарплаты, и результат не должен быть ниже прожиточного минимума трудоспособного населения. Региональный прожиточный минимум будет устанавливаться исходя из федерального, при этом коэффициенты соотношения будут определяться Правительством РФ.

В основе расчета медианного дохода теоретически рассматривался уровень, который составляют доходы у 50% российского населения, соответственно у второй половины населения, наоборот, ниже. Фактически же уровень определен в размере 44,2% [4]. Для сравнения, в зарубежных странах, использующих медианный доход, расчет предполагает доход около 60% [20].

Применение в расчете медианного дохода в замере 44,2% позволило без повышения прожиточного минимального уровня вывести большую часть населения из категории бедных. Таким образом, мониторинг цен необходим также для увязки прожиточного уровня по всем децильным группам в соотношении спроса и предложения, уровня потребительского предпочтения при приобретении товаров на различных рынках с учетом роста инфляции и курса валют. В условиях мобилизационного сценария развития экономики правильность проведения мониторинга цен имеет существенное значение, особенно для определения влияния доли граждан с денежными доходами ниже величины прожиточного уровня [21; 24, с. 25].

Рассмотрим величину прожиточного минимума на душу населения по основным социально-демографическим группам населения (табл. 1).

Таблица 1. Величина прожиточного минимума на душу населения по основным социально-демографическим группам населения в целом по РФ

Источники: составлено автором по нормативно-правовым документам [27].

Из таблицы 1 видно, что соотношение величины прожиточного минимума в целом по России за период 2014-2020 гг. различался по категориям: на душу населения; для трудоспособного населения; для пенсионеров; для детей. Так, в 2014-2015 гг. величина прожиточного уровня на душу населения составляла – 25,16%, 3,89%; для трудоспособного населения – 25,6%, 4,2%; для пенсионеров – 25,49, 4,46%; для детей – 27,33%, 4,95%. В 2018 г. разница в соотношение немного сократилась, но в 2020 г. существенно отличалась, а именно в 2018-2020 гг. величина прожиточного уровня на душу населения составляла – 8,0%, 7,47%; для трудоспособного населения – 8,2%, 8,29%; для пенсионеров – 8,16%, 12,05%; для детей – 7,65%, 5,43%. С 2021 по 2024 гг. соотношение величины прожиточного минимума по категориям стало одинаковым, составив: – 8,59%, 10,0%; 3,28%,7,5%; для трудоспособного населения, для пенсионеров, для детей соответственно в таком же процентном соотношении, а именно: 8,59%, 10,0%; 3,28%,7,5%.

Рассмотрим влияние роста инфляции и прожиточного минимума в России, представленный в таблице 2.

Таблица 2. Динамика роста инфляции, курса доллара

и прироста прожиточного минимума в России, %

* в дроби, показатель, рассчитанный автором на основании роста потребительских цен по итогам 1/2 полугода;

** на 01.04. 2024;

*** прогнозный показатель, рассчитанный автором на основании роста потребительских цен по итогам 1 квартала.

Источник: составлено автором по данным Федеральной службы государственной статистики [28].

Из представленных данных в таблице 2 следует:

– если в 2022 г. беспокойство вызывает фактический прожиточный уровень, который в попытке догнать инфляцию отставал от нее на 20-30%%, то уже в 2023 году отставание увеличилось почти в два раза, то есть рост инфляции составлял 7,4%, уровень прожиточного уровня – 3,28%;

– в 2024 г. по прогнозным показателям уровень прожиточного минимума несколько опережает темп инфляции и составляет на 0,1% выше. Остается надеяться на то, что тарифы на коммунальные услуги, которые непременно пойдут в рост не испортят сложившийся паритет;

– обращает внимание несколько отличный прирост прожиточного минимума для трудового населения и пенсионеров. Если в 2017 г. прожиточный минимум для пенсионеров был несколько выше, чем для трудоспособного населения, то в 2018-2020 гг. он стал ниже, но уже в 2021 г. определен в два раза выше. Но особо скачущие показатели по графе – дети, для которых в 2017, 2019 годах установили показатель прожиточного минимума меньше, чем для пенсионеров в этих же годах, а в 2021 г. в 2 раза ниже. В 2022-2024 гг. показатели прожиточного минимума выровнялись для всех групп населения и составили в 2022 г. – 10.0%, в 2023 г. – 3,28%, в 2024 г. – 7,5%. Тем не менее, выправленный минимальный прожиточный уровень в прогнозируемом 2024 г. не учтен, в том, что в 2023 г. он не до рос до уровня инфляции, и таким образом не компенсирует потери в доходах 2023 г.;

– инфляция за анализируемый период, исходя из кумулятивного эффекта или прогрессивного темпа инфляции, увеличилась на 118,21%, при этом курс доллара за тот же период увеличился в 2,46 раза. За десять лет темпы роста тарифов на услуги естественных монополий вдвое превышали темпы роста среднего индекса цен на потребительские и промышленные группы товаров. Прогнозы правительства предполагали, что все тарифы до 2015 г. будут примерно вдвое превышать уровень инфляции. Если бы тарифы на газ повышались не в два раза по сравнению с уровнем инфляции, а на уровне инфляции, то страна могла бы не повышать тарифы на жилищно-коммунальные услуги в течение шести лет;

– рост курса доллара в 2024 г. сократился на 3,5% по сравнению с предыдущим 2023 г., но по сравнению с 2022 г. составил 33,6%, что безусловно отразилось на ценах потребительского рынка.

Формирование официальной статистической информации о социальных, экономических данных осуществляет Росстат, который в соответствии с Положением о Федеральной службе государственной статистики [5] находится в ведении Минэкономразвития РФ. Однако до настоящего времени какой-либо контроль по достоверности, представляемой официальной статистической информации отсутствует, в виду того, что и в Законе об официальном статистическом учете, и в Положение о Федеральной службе государственной статистики отсутствует норма, согласно которой контрольные функции в сфере государственной статистической деятельности осуществляются только Росстатом в порядке и случаях, установленных законодательством РФ [2]. Международные организации исключены из рассмотрения такого мероприятия, хотя Всемирный банк, МВФ и ОЭСР регулярно публикуют статистику цен на основе данных национальных статистических служб и самостоятельно не собирают первичные данные [30].

Между тем, помимо официально уполномоченного органа, за ценами наблюдают, проводят ценовой мониторинг, и используют собранную информацию для анализа и прогнозирования следующие службы:

– маркетинговые агентства;

– частные и некоммерческие организации;

– министерства и ведомства;

– статистика отдельных ведомств по отраслям [18].

Казалось бы, статистика цен должна размещаться на официальных сайтах большинства министерств. Однако анализ электронных ресурсов Правительства РФ показал обратное. Лишь немногие из министерств и ведомств публикуют данные мониторинга цен и тарифов, и, более того, подавляющая часть публикуемой информации представляется со ссылкой на Росстат.

Так, согласно Правилам, мониторинг цен на отдельные виды товаров, выработанных из нефти осуществляется в целях определения средней цены на сжиженные углеводородные газы Министерством экономического развития РФ путем наблюдения и регистрации ежедневных цен (покупка/продажа) на сжиженные углеводородные газы [7]. При этом, в качестве базы мониторинга, при отсутствии собственной базы, используется «мониторинг средней цены на нефть марки «Юралс» на средиземноморском и роттердамском рынках нефтяного сырья», который осуществляется по данным международного ценового агентства «Argus Media Ltd» [14].

В соответствии с Постановлением Правительства РФ от 16.04.2012 N 323 (в ред. 17.08.2019) «О реализации природного газа на организованных торгах …» по вопросам государственного регулирования цен на газ и доступа к газотранспортной системе ПАО «Газпром», п. 3 «Министерству энергетики РФ совместно с Министерством экономического развития РФ и Федеральной антимонопольной службой разрешено проводить мониторинг цен на природный газ, по которым осуществляются торги на организованных торгах» [6].

Мониторинг цен, также предусмотрен «Договором о Евразийском экономическом союзе» – «Основные направления согласованной (скоординированной) агропромышленной политики и меры государственной поддержки сельского хозяйства» п. 7, 5) «ценовой мониторинг и анализ конкурентоспособности производимой продукции по согласованной государствами-членами номенклатуре» [11; 26].

В Минсельхозе предусмотрен собственный ведомственный мониторинг цен на сельскохозяйственную продукцию и продукты питания. Он отслеживает не только потребительские цены, но и фиксирует подробности сделок по договорам купли-продаж сырья, материалов, оптовых цен производителей, розничных цен сельскохозяйственных продуктов, при реализации в торговых сетях. Необходимость в мониторинге цен вызвано функциональными обязанностями служб министерства отслеживать ситуацию на продовольственном рынке в целях проведения, когда это потребуется интервенций при обнаружении превышения спроса над предложением и росте цен и поддержке сельхозпроизводителей. Сбор информации по оптовым и розничным ценам осуществляется по рекомендованным методическим указаниям статистических органов.

«В Минстрое РФ мониторинг цен проводится по своей утвержденной методике, используя информационную сеть, в которой фиксируется процесс формирования сметных цен на строительные ресурсы» [13], включая:

– отпускные цены строительных материалов, изделий, конструкций, оборудования, машин и механизмов, произведенных на территории РФ и ввезенных из- за рубеж;

– тарифы на услуги по перевозке строительных материалов, изделий, конструкций, оборудования, машин и механизмов всеми видами транспорта;

– тарифы на перевозку строительных материалов, изделий, конструкций, оборудования, машин и механизмов железнодорожным транспортом и арендованными грузовыми вагонами.

Основным показателем, отражающим уровень тарифов, в статистике Минстроя является величина возмещения стоимости производства жилищно-коммунальных услуг (далее ЖКХ) за счет платежей населения. Это стоимость стандартного набора ЖКХ – содержания и ремонта жилья, включая капитальный ремонт, теплоснабжение, водоснабжение, канализацию, газоснабжение, электроснабжение, с учетом нормативов потребления и установленного уровня оплаты ЖКХ. К несомненному достоинству этого показателя относится то, что он реагирует не только на изменения тарифов на ЖКХ, но и на изменения нормативов их потребления, которые также влияют на суммарные коммунальные платежи.

Рассмотрев некоторые службы, задействованные в мониторинге цен, можно сделать следующий вывод: данные Росстата, и результаты исследований Минсельхоза и Минстроя – это официальная информация, при этом Росстат выделяется тем, что это крупнейший статистический орган, работающий по мировым стандартам статистических исследований. Кроме того, в контексте методологической обеспеченности показателей, и объёма выборки конкурентов у Росстата не существует. Однако есть аргументы не в его пользу. Причиной является отраслевая специализация других ведомств, позволяющая более детализированный сбор и обработку соответствующей статистической информации. Условно говоря, перечень товаров, по которым собирает статистику специалист Минсельхоза, гораздо уже, чем аналогичный перечень для специалиста из Росстата.

Не в пользу Росстата говорит и то, что его данные «под прицелом» из-за необходимости выполнения прогноза по снижению инфляции. Прогнозы социально-экономического развития и так отличаются низким качеством (первоначальные плановые цифры уточняются по нескольку раз) [25]. Однако в условиях, когда уже уточнённый прогноз оказывается катастрофически далеким от реальной картины, велик соблазн слегка скорректировать статистику.

Более того, если для Росстата статистика цен и тарифов – это прямая обязанность, то для отраслевых ведомств это прежде всего необходимость. Понятно, что во втором случае причин для максимально объективной оценки отслеживаемых ценовых тенденций гораздо больше. Но, если взять за основу не цифры Росстата, а альтернативную статистику цен, то следует ожидать иного, отличного от официального показателя роста потребительских цен. К мониторингу цен подключена и Федеральная налоговая служба (ФНС), которая осуществляет наблюдения за ценами другим образом, при котором уровень средневзвешенных цен проводится по данным контрольно-кассовой техники и определяется путем деления стоимости всех покупок, совершаемых в магазинах в определенной категории товара, различных ценовых диапазонов на объем реализованного товара [23]. Использование различных методик расчета средней цены находит свое отражение в конечном результате – цене. Так, отмечается большой разрыв в проводимом мониторинге цен на соль Росстата, Мосстата и ФНС. Проводя выборку цен служба статистики выбирает дешевый ассортимент продуктов для расчета потребительской корзины, в отличие от ФНС, который беспристрастно выбирает цены по кассовым чекам, получая в итоге более высокую среднею цену [22].

Альтернативная оценка совокупного индекса роста потребительских цен рассчитывается на основе ряда ключевых (но не всех) показателей. Сводный индекс потребительских цен в отчетном периоде по сравнению с базисным периодом цен Росстат рассчитывает с учетом цены товара (услуги) в отчетном и базисном периодах и расходов на приобретение товара (услуги) в общих потребительских расходах населения базисного периода. Из этого следует, что сводный индекс цен представляет собой взвешенную сумму индексов цен товаров-представителей, где в качестве весов выступает доля расходов на указанный товар в общем объеме расходов потребителя.

Следует отметить еще один источник мониторинга цен, если говорить о продуктах питания, то это журналисты в СМИ при сравнении цен в различных продуктовых сетях. Само собой разумеется, такая выборка не имеет ни­чего общего с научным подходом. Но население больше доверяет такому прогнозу и обращается к нему чаще, чем к официальной статистике или уполномоченным органам. Может быть дело не в доверии к СМИ, а в том качестве информации, которую они представляют, «и кому и для каких целей это информация представляется, и что с ней проис­ходит» [17].

Применение искусственного интеллекта в мониторинге цен. Оперативная и объективная информация по ценам (тарифам) в современных условиях является безусловной потребностью органов государственной власти, местного самоуправления, а также экономических субъектов. В связи с чем, в достоверной информации о ценах при принятии решений, перечисленные субъекты используют систему мониторинга цен Росстата по следующим основным направлениям:

– оптово-отпускные и розничные цены;

– цены на отдельные виды промышленной продукции;

– цены на отдельные виды топлива, сырья;

– тарифы на электроэнергию;

– цены на отдельные виды лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения;

– закупочные, оптово-отпускные и розничные цены на основные виды сельскохозяйственной продукции и продовольственные товары и др.

Ряд органов исполнительной власти и других организаций собирают и формируют собственные ценовые статистические базы по курируемым направлениям. Из чего следует, что накопление ценовой информации осуществляется децентрализовано. Накопленная информация используется, как правило, неэффективно, в узко локальных целях, доступ других органов государственной власти к большинству массивов данных ограничен.

При этом существуют заинтересованность и потребность в официальной, достоверной, оперативной информации о ценах (тарифах) Министерства РФ (в том числе налоговой службы), Торгово-промышленной палаты, Контрольно-счетной палаты, Банка России, Пенсионного фонда России и других министерств, ведомств.

Очевидно, что для вышеназванных органов информация о ценах (тарифах), предоставляемая официальными статистическими органами, не является достаточной по номенклатуре, качеству и оперативности. Основной причиной, по которой использование официальной статистической информации о ценах (тарифах) как для государственных, так и для частных нужд является неприемлемой – это её ориентация на макроэкономические показатели, а не на конкретные нужды в целях решения социально-экономических задач. Дополнительными факторами выступают:

– недостаточная полнота информации;

– усредненная номенклатура товаров-представителей;

– расхождение статистических данных и данных, полученных в результате мониторинга;

– недостаточная оперативность предоставления информации, в ряде случаев потеря актуальности;

– расхождение месячных, квартальных и годовых данных;

– различный отраслевой разрез показателей в отчетах о ценовой динамике;

– рассогласованность в методологических подходах и несопоставимость данных за предыдущие периоды.

Недостаточная или ошибочная информация о ценах (тарифах) при принятии решений порождает множественность проблем, самой важной из которых выступает негативное влияние на процессы формирования и исполнения бюджетов разных уровней. Попытки решения информационной проблемы отдельными органами исполнительной власти самостоятельно не приводят к желаемым результатам. Масштабы и комплексность проблемы требуют системного подхода к ее решению.

В связи с быстрым продвижением и внедрением ИИ в различные сферы экономики, автором предлагается рассмотреть его тренды развития, и обосновать применение отдельных технологии ИИ в мониторинге цен.

«ИИ – это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека, и при выполнении конкретных задач получать результаты, сопоставимые с его интеллектуальной деятельностью» [1]. Комплекс технологических решений включает в себя – программное обеспечение, информационно-коммуникационную инфраструктуру, процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.

«ИИ – это системы и сервисы, в основе которых лежат модели машинного обучения (МО); в свою очередь, МО – системы, которые самостоятельно формулируют правила принятия решений в процессе обучения на данных, заданных человеком архитектуры такой системы» [8].

Для того, чтобы эффективнее воспользоваться технологиями ИИ в мониторинге цен, сформируем представление о трендах развития ИИ, отразив его ключевые направления в таблице 3.

Таблица 3. Ключевые направления трендов развития ИИ

Как видно из таблицы 3, тренды развития ИИ представлены по следующим направлениям: стратегии, типы ИИ, технологии, методы и модели, в которых заложены определённые институционально-функциональные возможности для совершенствования, улучшения процессов экономической деятельности на различных уровнях.

Согласно теме исследования, и учитывая, что основные процессы ценового мониторинга должны осуществляться в уполномоченном органе (Росстат), рассмотрим возможность разработки адаптивной системы автоматизации мониторинга цен на основе технологий ИИ в системе социально-экономической безопасности (табл. 4).

Таблица 4. Адаптивная система автоматизации мониторинга цен

на основе технологий ИИ в системе социально-экономической безопасности

Авторская разработка – адаптивной системы автоматизации мониторинга цен на основе технологий ИИ в системе социально-экономической безопасности предлагается на трёх уровнях:

– I уровень – Росстат, в обязанности которого входит: сбор, обработка, хранение, в том числе переданной информации со II и III уровней, публикация и предоставление информации для заинтересованных сторон, экономический и финансовый анализ с применением технологий ИИ, перечисленных в таблице 3;

– II уровень – Федеральные министерства и подведомственные им службы (региональные отделения), в обязанности которых входят: сбор, обработка, передача информации на I уровень мониторинг, контроль и надзор за соответствующими системами, обеспечение социально-экономической безопасности с применением технологий ИИ, перечисленных в таблице 3;

– III уровень – Федеральные службы и агентства (региональные отделения), в обязанности которых входят: сбор, обработка, передача информации на II уровень, мониторинг, контроль и надзор за соответствующими системами с применением технологий ИИ, перечисленных в таблице 3.

В перспективе предлагается расширить систему автоматизации мониторинга цен на основе технологий ИИ за счёт взаимодействия с Межгосударственным статистическим комитетом Содружества Независимых Государств (Статкомитет СНГ), статистическими службами стран БРИКС, Консультативного комитета по статистике (ККС) Евразийского Экономического Союза (ЕАЭС), Союзного государства Беларуси и России.

Предложенная адаптивная система автоматизации мониторинга цен на основе технологий ИИ в системе социально-экономической безопасности позволит решить многие проблемы. Обоснуем данный тезис, рассмотрев отдельные практические примеры:

1. В условиях нестабильности экономической среды и мобилизационного сценария российской экономики – насущной проблемой для мониторинга цен является эффективное извлечение информации из широкого спектра источников данных. Так, ярким примером служат – нейронные сети [8], которые могут разделить инфляцию товаров и услуг на различные компоненты, показывая, насколько она была вызвана предыдущим ростом цен, инфляционными ожиданиями или другими тенденциями. Преимуществом нейронных сетей является способность отражать сложные нелинейности данных о ценах, что может помочь разработчикам моделей лучше отслеживать эти нелинейности в контексте информации. Ценовые аналитические модели на базе ИИ могут обрабатывать больше входных переменных, чем традиционные эконометрические модели, что позволит Росстату использовать более детализированные наборы данных о ценах вместо агрегированных данных.

2. Другим примером использования инструментов ИИ является – оценка инфляционных ожиданий в реальном времени. Например, одна ветвь древовидной модели (модель используется в технологиях ИИ) может идентифицировать определённое количество сообщений в интернет-пространстве, связанных с ценами, а затем передать информацию в другую ветвь модели, которая классифицирует каждое сообщение, как отражающее инфляцию, дефляцию или другие ожидания. Разница в ежедневном количестве постов в интернет-пространстве о более высокой и более низкой инфляции измеряет инфляционные ожидания. Аналогичным образом, сообщения в интернет-пространстве можно использовать для мониторинга цен на различных рынках.

3. Альтернативным примером является использование больших языковых моделей (LLM ^[9]) с открытым исходным кодом, адаптированных к информации по ценам для её обобщения о социально-экономических условиях за определённый период времени. Модели LLM могут обрабатывать, отрывочные тексты из различных источников, чтобы получить временной ряд их значений – положительных или отрицательных настроений. Индекс настроений затем можно использовать для прогнозирования социально-экономических процессов.

4. Статистические службы и органы анализируют широкий спектр источников данных для эффективного управления ценовой информацией. К таким источникам относятся текстовые документы, оценки и анализ. Анализ огромного количества информации занимает много времени, а с постоянно растущим объемом данных это становится почти непреодолимым. Модели ИИ, настроенные на конкретный контент, вместе с методами NLP, могут классифицировать публичные и другие необходимые документы для мониторинга цен, проводить анализ и выявлять актуальные тенденции.

Совокупность эффектов от реализации адаптивной системы автоматизации мониторинга цен на основе технологий ИИ в системе социально-экономической безопасности может быть следующей:

– упрощение и ускорение обработки огромных массивов данных о ценах на различных рынках;

– автоматизация рутинных измерений и обработки информации о ценах;

– достоверность информации о ценах;

– безопасное хранение информации о ценах в уполномоченном органе (Росстате);

– оперативная передача, публикация и предоставление заинтересованным лицам информации о ценах.

При этом, следующие факторы могут оказать сдерживающую роль в мониторинге цен на базе применения технологий ИИ:

– наличие технических специалистов, их уровень компетенции и доступность технологической инфраструктуры;

– уровень субъективного доверия к ИИ и результатам функционирования информационной системы на его основе.

Необходимо отметить, что значимым фактором достижения целей технологической модернизации мониторинга цен на основе ИИ выступает позиция государственных органов власти, которые являются потенциальными потребителями ценовой информации, и играют непосредственную роль в формировании необходимых условий для эффективного продвижения технологий ИИ в различные отрасли национальной экономики.

Путем объединения различных показателей оценки уровня экономической безопасности и ввода данных мониторинга: цен, инфляции, доходов, налогов, банковских платежей, заработной платы, курсов валют, государственных закупок, показателей здравоохранения, культуры, образования и других бюджетно-финансовых данных, весь этот массив информации можно использовать для предоставления достоверной информации руководству страны.

В целях мониторинга необходимо провести опрос мнения потребителей с помощью независимых экспертных сообществ и служб по защите прав потребителей, смонтированных в единую базу данных.

Анализ и обработка полной базы данных с использованием технологий искусственного интеллекта должны использоваться для различных целей, в том числе:

– оценке уровня жизни населения РФ при разработке и реализации социальной политики и федеральных социальных программ;

– обоснование минимального размера оплаты труда, установленного на федеральном уровне, а также определения размеров льгот, стипендий, пособий и иных социальных выплат, установленных на федеральном уровне;

– формирование федерального бюджета РФ;

– оценке уровня жизни населения соответствующего субъекта РФ при разработке и реализации региональных социальных программ;

– оказание необходимой государственной социальной помощи малообеспеченным гражданам;

– формирование бюджетов субъектов РФ.

Заключение

Следует отметить, что в условиях перехода к рыночной экономике в России накопленный опыт построения и функционирования комплексной, взаимосвязанной системы мониторинга цен как на оптовом, так и на розничном уровне, как на продовольственные, так и на бакалейные группы товаров, практически полностью утрачено. При этом, посредством управления ценами обеспечивается взаимодействие по пропорциям затрат и распределению национального дохода между отдельными отраслями экономики и населением страны, что лежит в основе социально-экономической безопасности национальной экономики. На современном этапе развития система мониторинга цен должна быть преобразована в гибкую систему управления, наиболее эффективно обеспечивающую оптимальные условия экономического развития. Правильное принятие управленческих решений требует реальных знаний динамики цен и анализа их движения. Вместе с тем, в стране отсутствует не только национальная ценовая стратегия, но и необходимая и достаточная информационная база, прогнозно-аналитический анализ для принятия обоснованных управленческих решений, соответствующих задачам социально-экономической безопасности [29].

Между тем, на основе мониторинга цен государство должно поддержать формирование и реализацию ценовой политики в России, направленной на «обеспечение эластичности цен в краткосрочной и долгосрочной перспективе путем построения единой системы управления. Решения должны приниматься с учетом модельных расчетов, которые необходимо проводить с помощью сложных расчетов, исходя из мировых тенденций и соотношения цен на внутреннем и внешнем рынках. Необходимо формировать предсказуемость и стабильность цен с учетом возможных рисков, как финансовых, так и политических, используя в качестве отправной точки показатели экономической безопасности [24]. Решение о применении мер регулирования должно быть следствием результатов прогнозных и аналитических расчетов «с учетом аттестации отраслей экономики, объектов и субъектов хозяйствования» [16].

Кроме того, состояние экономики и ее безопасность определяются тремя показателями, оказывающими существенное влияние на все остальные показатели: потребительскими ценами, курсом рубля и денежными доходами населения [19]. Таким образом, помимо мониторинга цен на продукты питания, необходимо отслеживать множество показателей, которые не только напрямую влияют на уровень цен, но и косвенно, в том числе на уровень жизни населения. В то же время, передавая мониторинг нестатистическим органам, государство может получить большие проблемы, а правительство – серьезную «головную боль».

Мониторинг цен в системе социально-экономической безопасности должен базироваться на показателях, увязывающих взаимосвязь анализа, построения информационной базы и стратегического планирования. Данные показатели должны обеспечивать концентрацию контрольных воздействий на ключевые факторы социально-экономической безопасности, оперативное выявление фактических отклонений от целевых и пороговых показателей, и принятие соответствующих управленческих решений, направленных на их нормализацию.

В значительной степени в контексте продвижения технологий ИИ в процесс мониторинга цен выступает фактор субъективного доверия, который выражается в устойчивом мнении представителей государства и граждан в том, что практическому использованию решений на основе ИИ должны предшествовать: формализованные рекомендации (нормативно-правовые акты) федерального центра, научно-исследовательские работы, эксперименты и апробации. Другим фактором субъективного доверия является мнение, что обучение специалистов должно проводиться в виде стажировки в крупных компаниях (организациях), где уже полноценно используют ИИ, и могут показать положительные результаты. Другие формы обучения и наращивания компетенций должны сопровождаться демонстрацией реально работающих решений ИИ и практической деятельностью с ними.

[1] Интернет вещей (IoT) описывает устройства с датчиками, возможностями обработки, программным обеспечением и другими технологиями, которые соединяются и обмениваются данными с другими устройствами и системами через Интернет или другие сети связи.

[2] Обработка естественного языка – NLP является междисциплинарной областью информатики и лингвистики.

[3] DevOps – это методология разработки, которая помогает наладить эффективное взаимодействие разработчиков с другими IT-специалистами.

[4] MLOps (Machine Learning Operations) – это DevOps-подход для создания решений с машинным обучением.

[5] ИИ IT-операций (AIOps) – это процесс, в котором методы ИИ используются для обслуживания IT-инфраструктуры.

[6] RPA, или robotic process automation – это технология, когда компьютерные программы берут рутинные бизнес-задачи на себя.

[7] DPA – это соглашение об обработке данных.

[8] Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) – математическая модель, а также её программное/аппаратное воплощение. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели используют в практических целях: в задачах прогнозирования, в задачах управления и др.

[9] LLM (Large Language Model) – это большие языковые модели, которые используют алгоритмы машинного обучения для обобщения, прогнозирования и генерации человеческих языков на основе больших наборов текстовых данных.