Аналитика для реформ

В России второй год идет реформа контрольно-надзорной деятельности, которая требует новых инструментов и пересмотра подходов к работе. И если на начальном этапе внимание уделялось организационным, формальным изменениям, то сейчас на первый план выходят вопросы, связанные с автоматизацией процессов в управлении рисками, их выявлением и оценкой. Этой теме была посвящена отдельная секция ежегодного форума компании SAS, который прошел в конце сентября в Москве. О том, как госструктуры сегодня решают актуальные вопросы, связанные с реформой, рассказывает Александр Ефимов, руководитель департамента решений для государственного сектора SAS Россия/СНГ.

Сейчас идет реформа контрольно-надзорной деятельности. Насколько тесно она связана с внедрением аналитических решений?

Я бы сказал, что движение идет в обоих направлениях. С одной стороны, некоторые ведомства независимо от реформы сами следовали по пути внедрения аналитических систем для управления рисками. С другой – руководство страны прислушивается к мнению тех структур, которые показали себя лидерами в этом направлении. Сейчас Минкомсвязи выпустило стандарт информатизации контрольно-надзорных органов, в нем прописаны три уровня. Третий, самый совершенный, подразумевает использование машинного обучения, «больших данных», углубленной аналитики для ведомственных систем внутри каждого контрольно-надзорного органа. И тут я могу сказать, что наши решения для управления рисками в контрольно-надзорных органах как раз и соответствуют этому третьему высокому уровню стандарта, потому что они способны аналитически обрабатывать данные практически в любых объемах, как бы быстро они ни поступали.

Какие ведомства сейчас самые продвинутые с точки зрения аналитики?

Правильнее было бы говорить не о продвинутости с точки зрения аналитики, а о готовности к внедрению риск-ориентированного подхода. И здесь я бы отметил практически все известные нам ведомства, которым приходится работать с большими объемами данных. Одновременно нам отрадно видеть, что в число передовиков входят не только те, на кого сыплются килотонны данных, как, скажем, на налоговые службы, но и другие ведомства – Росфинмониторинг, Росалкогольрегулирование. Но я бы не стал выделять какие-то конкретные организации, просто работает естественная жизненная логика: у кого больше данных, тому приходится лучше их анализировать. При этом государство стремится подтянуть к передовикам и всех остальных, показывая, что автоматизация, сбор данных и их последующий анализ могут сделать работу гораздо эффективнее. И цель этих действий – сделать так, чтобы к финальному этапу реформы все ведомства подошли на одинаково зрелом уровне.

В России традиционно считалось, что госсектор внедряет инновации одним из последних – вслед за банками, промышленными корпорациями. Какова ситуация сейчас? Насколько это представление справедливо сегодня?

Да, это утверждение отчасти справедливо, но в этом нет вины госсектора. Если коммерческие отрасли вынуждены постоянно участвовать в гонке, чтобы оставаться конкурентоспособными, отвоевывать рынок, то здесь другие задачи. Перед госсектором не стоит цели отвоевать или удержать позиции, в нем существует определенное законодательное регулирование. Для госсектора важнее создать определенные правила игры, которые никто не нарушает, а затем контролировать их соблюдение. Приведу пример – SAS в России работает больше 20 лет, а направление решений для госсектора у нас появилось только четыре года назад. И такова тенденция во всем мире, это не хорошо и не плохо, просто такова специфика.

Какой полезный опыт может перенять госсектор у других отраслей, где успешно используются аналитические решения?

Сейчас госсектор сделал первые шаги по направлению к аналитике, и самое ценное, что он может почерпнуть у коммерческих структур на этом этапе – опыт внедрения. Ведь аналитические решения – это не просто IT-инструмент, который можно взять и начать использовать. При их внедрении порой приходится перестраивать способы мышления в организации. Это довольно тяжелый процесс. Поэтому госструктуры вполне могут оглядываться на коммерческие компании федерального масштаба, которые внедряли у себя аналитику – узнать, как это происходило организационно и технически, какие проблемы возникали, что пришлось переделывать. Вот самое ценное, что госсектор может получить от крупного бизнеса при внедрении аналитических решений.

С какими проблемами сталкиваются ведомства, пытаясь внедрять анализ данных?

Наверное, самое первое – с отсутствием машинно-читаемых данных. Электронные формы отчетности в госсекторе появились относительно недавно, сейчас они, по сути, только внедряются, а аналитика без данных становится несостоятельной. Поэтому ведомства сталкиваются с тем, что данных не хватает, а если они есть, то это, допустим, сканы документов, которые машина не может прочитать. На таких данных аналитические процессы не построить, и с этим сталкивались все – банки, ритейлеры, другие структуры. Так что на данном этапе главная проблема – уровень информатизации и степень оцифровки данных.

Можете ли привести примеры самых ярких кейсов, где аналитика помогла сделать работу ведомств эффективнее?

К сожалению, по условиям соглашений я пока не вправе приводить примеры, связанные с нашей работой для конкретных российских ведомств. Думаю, когда придет время, они скажут сами за себя. Но у нас есть хороший международный опыт, и самый яркий пример – история с «каруселью НДС», которую удалось остановить с помощью аналитических инструментов. Все началось в Бельгии, где власти в сотрудничестве с соответствующими органами Франции начали бороться с неуплатой экспортного НДС. Сначала этот разрыв НДС исчислялся в миллиардах евро, а внедрение аналитики позволило сократить его на 98%, при этом проект охватил значительную часть Евросоюза. Для этого, конечно, потребовался не один год, но его удалось не только сократить – он удерживается на этом уровне на протяжении многих лет. Это пример системного подхода к проблеме – возникла история с НДС в одной стране, ею заинтересовались в другой стране, потом подключилась Еврокомиссия, и ведомства отдельных стран поняли, что для эффективного решения проблемы к ней надо подходить системно. Сейчас между странами Евросоюза налажен обмен данными, чтобы находить эти карусели, и каждая страна так или иначе внедряет аналитический подход.

В этом году SAS получила награду за лучшее информационно-аналитическое решение для контрольно-надзорной деятельности. О каком решении идет речь, почему оно получило такую высокую оценку?

Речь идет о Системе управления рисками в контрольно-надзорной деятельности, которая включает все наши ключевые технологии. Эксперты, принимавшие решение, отметили, что мы были единственными, кто подходил к оценке рисков в контрольно-надзорных органах, опираясь на аналитику данных и продвинутые методы прогнозирования. И, конечно, опыт SAS в этой области произвел впечатление на сообщество экспертов. Наша аналитика – не просто технологии и методы, это инструмент, который мы умеем адаптировать к конкретной предметной области, он покрывает те задачи, которые сейчас звучат на повестке дня на всех совещаниях рабочих групп.