Journal of Economics, Entrepreneurship and Law

Экономика, предпринимательство и право

2222-534X

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

126918

10.18334/epp.16.11.126918

GYZAXQ

Articles

Статьи

Research Article

AI agents in the budget liquidity management system

ИИ-агенты в системе управления бюджетной ликвидностью

30 11 2026

16 11

VOL 16, NO11 (2026)

ТОМ 16, №11 (2026)

11 09 2026 15 10 2026

2026

Gusarova L.V.

Гусарова Л.В.

https://1economic.ru/lib/126918

Based on the systematization of the global and domestic practice of applying AI agents in state cash management, the article examines the prospects for applying AI agents in managing the budget liquidity of the Russian Federation. Based on a comparative analysis of ten countries, the established typology of AI architectures in the public sector has been identified. The practice of applying AI models in the Federal Treasury is considered. The expediency of using a methodology for forecasting the balances of a Single Treasury Account based on reservoir calculations, which, unlike the current ones, provides higher accuracy, is substantiated. The results of the study can be applied in the activities of the Federal Treasury in order to improve the efficiency of public finance management in conditions of limited resources and an unstable external economic situation and serve as the basis for further research in the field of public cash management.

В статье на основе систематизации мировой и отечественной практики применения ИИ-агентов в государственном кэш-менеджменте, рассматриваются перспективы применения ИИ-агентов в управлении бюджетной ликвидностью Российской Федерации. На основе сравнительного анализа десяти стран выявлена сложившаяся типология AI-архитектур в государственном секторе. Рассмотрена практика применения ИИ-моделей в Федеральном казначействе. Обоснована целесообразность применения методики прогнозирования остатков Единого казначейского счета на основе резервуарных вычислений, которая в отличие от действующих, обеспечивает более высокую точность. Результаты исследования могут быть применены в деятельности Федерального казначейства в целях повышения эффективности управления общественными финансами в условиях ограниченности ресурсов и нестабильной внешнеэкономической ситуации и послужить основой для дальнейших исследований в области государственного кэш-менеджмента

AI agents budget liquidity Single Treasury Account state cash management forecasting of a Single Treasury Account reservoir computing

ИИ-агенты; бюджетная ликвидность; Единый казначейский счет; государственный кэш-менеджмент; прогнозирование Единого казначейского счета; резервуарные вычисления

Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансового университета

1. Абрамова М.А., Дубова С.Е., Баярсайхан З. Формально-функциональный анализ роли денег в воспроизводственном процессе новые аспекты современной теории денег // Финансы. – 2021. – № 25. – c. 66-89. – doi: 10.26794/2587-5671-2021-25-3-66-89.

2. Албычев А. С., Червяков А. А., Яблонская О. Л. Анализ данных в финансовых организациях роль ИИ // Бюджет. – 2025. – № 7. – c. 32-35. – url: https://bujet.ru/article/507978.php.

3. Васюнина М.Л. Бюджетные кредиты как инструмент обеспечения устойчивости региональных бюджетов для успешной реализации национальных проектов // Экономика. Налоги. Право. – 1999. – № 16. – c. 18-27. – doi: 10.26794/1999-849X-2023-16-6-18-27.

4. Дворядкина Е.Б., Истомина Н.А., Беликова О.А. Бюджетные и долговые инструменты обеспечения устойчивого развития субъектов Российской Федерации // Экономика. Налоги. Право. – 2025. – № 18. – c. 71-80. – doi: 10.26794/1999-849X-2025-18-4-71-80.

5. Долганова О.И., Козырев Д.А. Зарубежный опыт цифровизации превентивного государственного финансового контроля (на примере США, Китая, Канады, Индии и Австралии) // Государственное управление. Электронный вестник. – 2024. – № 104. – c. 147–161.

6. Исаев Э.А., Гусарова Л.В., Федченко Е.А. Фундаментальные проблемы развития кэш-менеджмента в государственном секторе // Финансы: теория и практика. – 2026. – № 30. – c. 242-264. – doi: 10.26794/2587-5671-2026-30-1-242-264.

7. Караев А. К., Бельников С. С., Борисова О. В. Новые подходы к прогнозированию доходов бюджетов на основе резервуарных вычислений // Финансы. – 2026. – № 1. – c. 66–78.

8. Караев А.К., Пинская М.Р., Мельничук М.В. Краткосрочное прогнозирование налоговых доходов бюджетов применяемые методы и их релевантность для России // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. – 2026. – № 2. – c. 3-19. – doi: 10.55959/MSU0130-0105-6-60-1-10.

9. Колодняя Г.В. Устойчивое развитие территорий успешные практики малых российских городов // Экономика. Налоги. Право. – 2024. – № 4. – c. 28-35. – doi: 10.26794/1999-849X-2025-18-4-28-35.

10.

10. Коробова Т.С. О казначейском устройстве государства в условиях современного развития сектора государственного управления // Экономика. Налоги. Право. – 2021. – № 3. – c. 67-78. – doi: 10.26794/1999-849X-2021-14-3-67-78.

11.

11. Косов М. Е., Макашина О. В., Староверова О. В. Рекомендации по повышению операционной эффективности использования бюджетных средств // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. – 2024. – № 6. – c. 101–113.

12.

12. Лапина М.А. Завьялов М.М. Гуринович А.Г. Коммерциализация управления публичными финансами: современные реалии и организационно-правовая модернизация // Коммерциализация управления публичными финансами современные реалии и организационно-правовая модернизация. – 2022. – № 5. – c. 60–78. – doi: 10.26794/2587-5671-2022-26-5-60-78.

13.

13. Магницкий Н.Д., Тюрина Ю.Г. Концептуальные вопросы управления неналоговыми доходами бюджетов публично-правовых образований // Финансы: теория и практика. – 2025. – № 29. – c. 35-44. – doi: 10.26794/2587-5671-2025-29-3-35-44.

14.

14. Морунова Г.В., Силакова Л.В., Заднепровский А.А., Иванов А.В. Внедрение искусственного интеллекта в управление государственными финансами и бизнесом как фактор устойчивого развития территорий // Экономика. Налоги. Право. – 2025. – № 4. – c. 57-70. – doi: 10.26794/1999-849X-2025-18-4-57-70.

15.

15. Одинова М Максимальный результат от ИИ наблюдается в управлении ликвидностью и внутреннем контроле. Финансы: стратегия и тактика. ndash; 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cfo-russia.ru/stati/?article=94527 (дата обращения: 08.09.2026).

16.

16. Почта Ю.М., Гузаеров Р.И. Место Турции в глобальной гонке ИИ между суверенитетом и зависимостью // Мировая политика. – 2025. – № 4. – c. 30–48. – url: (отсутствует).

17.

17. Приказ Федерального казначейства от 31.03.2020 №13н «О порядке прогнозирования движения средств на едином казначейском счете». СПС Гарант. [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/74292786/ (дата обращения: 03.08.2026).

18.

18. Приказ Минфина России от 31.01.2025 №9н «О Порядке составления и ведения кассового плана исполнения федерального бюджета, составе и сроках представления главными распорядителями средств федерального бюджета, главными администраторами доходов федерального бюджета, главными администраторами источников финансирования дефицита федерального бюджета сведений, необходимых для составления и ведения кассового плана». СПС Гарант. [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/412107056/ (дата обращения: 03.08.2026).

19.

19. Сергиенко Н.С. Опыт кэш-менеджмента в регионах // Финансы. – 2019. – № 2. – c. 28-32. – url: http //elib.fa.ru/art2019/bv116.pdf.

20.

20. Чениб Б.Р. Сценарное моделирование распределения свободных средств ЕКС по финансовым инструментам Казначейства России // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). – 2017. – № 4. – c. 161–167.

21.

21. Ablaev E.Y., Volkov R.G. Public Debt of Russian Regions Budget Loans as a Sustainability Factor // Stud. Russ. Econ. Dev.. – 2024. – № 35. – p. 884–898. – doi: 10.1134/S1075700724700424.

22.

22. Abu Bakkar Siddik, Yong Li, Anna Min D, Milena Migliavacca Fueling financial development: The crucial role of generative AI financing across nations // Finance Research Letters. – 2025. – № 72. – p. 106519. – doi: 10.1016/j.frl.2024.106519.

23.

23. Hassnian Ali, Muhammad Bilal Zafar, Ahmet Faruk Aysan Generative AI in finance: Replicability, methodological contingencies, and future research directions // Finance Research Letters. – 2025. – № 86. – doi: 10.1016/j.frl.2025.108797.

24.

24. 24.I. Aldasoro L. Gambacorta A. Korinek V. Shreeti M. Stein Intelligent financial system How AI is transforming finance // Journal of Financial Stability. – 2025. – № 81. – doi: 10.1016/j.jfs.2025.101472.

25.

25. Mohammad Ridwan, Md.Rajabul Hassan, Amit Debnath, Afsana Akther, Khurshid Khudoykulov, Md. Emran Hossain, Miguel Angel Esquivias Leveraging AI innovation for a sustainable environment in G-7: Finance and governance roles // Global Transitions. – 2026. – № 8. – doi: 10.1016/j.glt.2026.01.001.

26.

26. Polak P., Nelischer C., Guo H. «Intelligent» finance and treasury management what we can expect // AI amp; Society. – 2020. – № 35. – p. 715–726. – doi: 10.1007/s00146-019-00919-6.

27.

27. Vasyunina M., Kosov M., Gorlova O., Masterov A., Zambaev K., Safronova E., Shmigol N. New Economic Model and Conceptual Directions for Increasing Russia’ s Regional Budgets Sustainability // Emerging Science Journal. – 2024. – № 8(2). – p. 159–174. – doi: 10.28991/ESJ-2024-08-02-015.

28.

28. Wenhui Ma Kai-Hua Wang Xin Li Revolutionizing green finance The synergistic spillover effects of AI, cloud computing, and blockchain // Technology in Society. – 2025. – № 83. – doi: 10.1016/j.techsoc.2025.103030.