Оптимизация распределения межбюджетных трансфертов с использованием инструментов цифрового анализа и искусственного интеллекта

статья посвящена исследованию проблем недостаточной адресности и прозрачности распределения межбюджетных трансфертов в России. В условиях усиливающихся межрегиональных различий актуальность определяется необходимостью перехода к цифровым и интеллектуальным методам анализа, обеспечивающим более обоснованное и справедливое распределение бюджетной поддержки. Материалы и методы. Материалами исследования послужили нормативно-правовые акты, регулирующие межбюджетные отношения в Российской Федерации, а также официальные статистические данные Минфина, Росстата и ФНС за 2022-2025 годы. В исследовании использовались методы системного и сравнительного анализа, экономико-математического моделирования и сценарного подхода, а также инструменты цифровой аналитики и объяснимого искусственного интеллекта. Результаты. Автором было рассмотрено современное состояние системы межбюджетных трансфертов в Российской Федерации и выявлены ключевые проблемы её функционирования. На основе статистических данных установлено, что в 2023 году доля межбюджетных трансфертов в доходах регионов сократилась на 11 % при росте собственных налоговых и неналоговых поступлений на 16 %, а объём дотаций в 2024 году снизился примерно на 14 %. В качестве решения предложено применение инструментов цифрового анализа и искусственного интеллекта для построения прогнозных и оптимизационных моделей распределения трансфертов, обеспечивающих прозрачность, точность и устойчивость межбюджетной системы. Заключение. Применение цифрового анализа и искусственного интеллекта при распределении межбюджетных трансфертов повышает точность и прозрачность финансовых решений, что способствует совершенствованию механизмов выравнивания и укреплению устойчивости региональных бюджетов.

межбюджетные трансферты, цифровая аналитика, искусственный интеллект, оптимизация распределения, бюджетная устойчивость, финансовое выравнивание