Аудит будущего

— Михаил Викторович, цифровая трансформация — модное ныне выражение. А что, собственно, это такое? Что, например, будет представлять собой трансформированная Счетная палата РФ?

— Действительно, много неквалифицированной болтовни, хайпа вокруг этого понятия. Тут вопрос в первую очередь в определении термина. Нужно уяснить, чем цифровая трансформация отличается от простого совершенствования бизнес-процессов с помощью средств вычислительной техники. Когда мы говорим о цифровой трансформации компании, то имеем в виду кардинальные преобразования: смену бизнес-модели, смену (или даже создание нового) рынка, продукта, парадигмы существования, а не просто какие-то улучшения, достигаемые в рамках общей или локальной автоматизации или применения цифровых решений на каких-то отдельных участках.

Под цифровой трансформацией мы понимаем фундаментальные, сущностные преобразования бизнес-процессов и практики управления организацией. И в этом смысле для меня Счетная палата будущего — не просто контрольно-счетный орган, а информационно-аналитический и консультационный центр для распорядителей и получателей средств государственного бюджета. В него автоматически поступает финансовая информация от объектов контроля и множество других данных, необходимых для анализа. С этими огромными массивами данных работает штат высококвалифицированных аналитиков. Часть из них с помощью инструментов, основанных на искусственном интеллекте, ищет «подозрительные» транзакции, выявляет нарушения различных видов. Другая часть строит модели и анализирует данные на предмет выявления системных проблем и неявных ошибок, делает фундаментальные выводы и вырабатывает рекомендации по улучшению тех или иных экономических параметров, показателей социальной сферы. Эта группа помогает объектам проверки находить более рациональные решения в рамках системы государственного управления, разрабатывать инструменты повышения его эффективности и конкурентоспособности.

Процесс мониторинга потребует минимального присутствия человека. Мы должны уйти от нынешней практики, когда инспектор, выйдя на объект, запрашивает большой объем информации, разбирается в огромном массиве документов, а потом вручную составляет отчет или акт. Если мы планируем трансформацию, то массу промежуточных этапов работы необходимо убрать и строить большинство наших выводов на основании анализа, проведенного не человеком, а машиной. Она должна выполнять основную часть рутинных операций. Трансформация состоится, когда мы реально уберем целые куски наших внутренних процессов, чтобы кардинально уменьшить трудоемкость, повысить качество работы, расширить поле зрения и обеспечить системность, основательность тех выводов и рекомендаций, которые мы выдаем как орган внешнего государственного контроля.

— В одном из своих интервью вы сказали, что потребность в более компетентном специалисте тем не менее будет возрастать. Поэтому сейчас сотрудники, которые умеют проводить аудит, должны приобретать новые навыки. Пришел сейчас молодой специалист в контрольно-счетный орган, он имеет экономическое образование. Допустим, еще и юридическое. Чему ему учиться?

— Работе с данными. Сейчас это важно для всех профессий.

— Где и как учиться работе с данными?

— Когда мы начали реализовывать программу трансформации Счетной палаты, стало понятно, что вопрос повышения квалификации сотрудников — один из важнейших. Поэтому первое, что мы сделали, — пошли на рынок и стали искать курсы, которые не просто учат программированию на Python или работе с Excel, что важно, но не является чем-то сверхъестественным с точки зрения сложности. В первую очередь нам нужно, чтобы наших специалистов достаточно быстро научили применять аналитические инструменты в работе. То есть необходимы курсы, стыкующие теорию и практику, на которых учат правильно ставить задачи, подбирать инструменты и данные, вести исследования. При этом оперировать надо не на уровне последних достижений высшей математики, а работать с людьми, которые слова «коэффициент регрессии» слышали, может быть, последний раз в институте лет пятнадцать назад. Оказалось, таких предложений на рынке просто нет.

Тогда мы попытались заказать «заточенный» под нас курс. Но потенциальные подрядчики отказывались: им это было неинтересно, потому что на стандартных курсах и массовом потоке (который им сейчас обеспечен) заработать проще, и они выставляли очень высокую цену за эксклюзивный подход.

Почему мы так «заморочились» на этой теме? Потому что подобного рода обучение для нас — ключевое. Надо показать руководящим сотрудникам возможную отдачу от тех технологий, которые мы планируем применять, заинтересовать их, и обучение — один из важнейших инструментов формирования такого интереса.

В конце концов мы нашли на рынке что-то похожее на то, что нужно нам. Начинаем тестировать этот курс. Кроме того, в последнее время мы приросли техническим и кадровым ресурсом, поэтому курсы по каким-то инструментам и методам будем пытаться делать собственными силами.

— Они, так полагаю, будут рассчитаны только на сотрудников Счетной палаты РФ? Как быть региональным контрольно-счетным органам, которым, чтобы быть в тренде, тоже нужно учиться, а с ресурсом все гораздо сложнее?

— Формально региональные КСО нам не подчиняются, мы с ними не находимся в отношениях подчиненный — начальник, а сотрудничаем по вопросам совместных проверок, разработки единых методик, инструментария. Мы ни с точки зрения нашего мандата, ни с точки зрения нашего финансирования не можем оказывать услуги по организации обучения сторонним организациям, к которым относятся региональные палаты. Поэтому со стороны региональных контрольно-счетных органов должна быть некая централизованная инициатива по привлечению образовательного ресурса, который им необходим на те цели, которые они перед собой ставят. А мы можем оказать консультационную поддержку, поделиться опытом, знаниями в виде практических семинаров. Стать своеобразным центром компетенции для региональных КСО. И не только для них — в перспективе на базе Счетной палаты можно создать центр цифровой компетенции, предназначенный для передачи опыта всем органам государственного управления, связанным с финансовым планированием и бюджетным процессом.

— Вернемся к цифровой трансформации. Счетная палата РФ начала этот путь. На сайте ведомства приведены слова Кудрина о том, что первые шаги сделаны, пилоты реализованы. Расскажите, пожалуйста, подробнее, что это за пилоты, и об итогах их реализации.

— То есть о том, чем мы занимались в прошлом году? Сначала мы попытались сформулировать несколько задач по анализу данных с тем, чтобы понять, какие технологии работы с данными применимы для Счетной палаты, как с их помощью сократить рутинные действия, повысить аналитическую составляющую работы инспекторов.

Стало понятно, что у нас есть вопросы к данным и очень много вопросов к их качеству и количеству. Ведь далеко не вся информация, с которой мы работаем, даже формально относится к big data. Это большие объемы, но не всегда настолько большие, чтобы на них уже работали статистические закономерности или можно было применять технологии машинного обучения. Это с одной стороны. С другой — мы поняли, что далеко не всегда существующие технологии готовы решать те задачи, которые мы перед собой ставим. Мы общались с экспертами, специалистами, провайдерами, чтобы понять, что сейчас есть на рынке, какие и когда мы сможем применить у себя новейшие разработки, при каких условиях. То есть мы провели очень большую исследовательскую работу, которая показала нам «блеск и нищету» современных цифровых технологий.

— И много блеска, скрывающего нищету?

— Да, хайпа вокруг этих технологий немало. Пожалуй, не меньше половины того, что пишут в интернете о достижениях цифровых технологий, — это хайп. Надо понимать: с помощью современных средств люди научились выполнять пока только счетные задачи (это так называемый слабый искусственный интеллект). Смысловые же кейсы, решения которых можно отнести к подлинному искусственному интеллекту (его называют сильным), сейчас не реализуются. Используются численные методы, по сути, основанные на переборе данных, когда благодаря высокой скорости обработки компьютер может, например, распознать номера машин на фотографии или отличить котенка от щенка. В нашем случае можно выделять «необычные» хозяйственные операции либо ошибки в данных или выявлять скрытые закономерности и взаимосвязи в данных. Но когда мы предъявляли, например, требования по выявлению смысла документа или сравнению смысла одного документа с другим, ни один инструмент это выполнить не мог с достаточной точностью.

Мы сформировали примерное понимание того аналитического инструментария, который мы должны дать нашим инспекторам. Сейчас выходим на выбор платформ, с помощью которых наши сотрудники будут самостоятельно решать те задачи, круг которых мы уже определили. В первую очередь это задачи по сбору, очистке данных, их сопоставлению, грамотной визуализации в виде инфографики. Инфографика является достаточно мощным инструментом инспекторов. Качество выводов — это первый эффект, который дают такие решения. Второй — сокращение трудозатрат. И даже применение достаточно простых решений по графическому представлению данных (без всяких рассуждений на модные темы об искусственном интеллекте и грядущем «Скайнете») уже дает огромный эффект по этим направлениям.

Но вернемся к нашим пилотам. Сейчас у нас есть возможность автоматической загрузки данных из нескольких государственных информационных систем, но это лишь небольшая часть необходимых сведений. Часто наши инспекторы используют другие информационные системы, работают с ними как пользователи, выгружают какие-то отчеты в формате Excel, и дальше начинается ручная работа.

В прошлом году мы определили пилотный департамент и пилотный объект контроля. Договорились с объектом контроля о предоставлении нам данных в формализованном цифровом виде для дальнейшей обработки. Сделали свое «озеро данных» и наполнили это «озеро» данными от объекта. Затем проработали методику получения из этих данных аналитической информации, методику отображения этих данных, в том числе в виде графиков, таблиц. Кроме того, разработали шаблон пояснительной записки к анализу бюджета объекта контроля, где можно нажать кнопку и в документ автоматически вставляются данные, а иногда даже пояснительный текст. В результате пояснительная записка наполовину формируется автоматически, что снимает с человека довольно большой объем работы.

Мы доработали бизнес-процесс обработки данных. Есть стандарты работы, есть процесс, который по этим стандартам построен. Частично этот процесс у нас погружен в автоматизированную систему поддержки работы инспекторов. Там составляется план проверок, когда проверка назначается, формируется ее программа, потом в систему, как в архив, инспектор вносит все, что «накопал». Для того чтобы информация по проверке становилась формализованной, удобной для анализа, мы доработали систему, и теперь она структурирует акт и отчет и привязывает их к объекту, а также к классификатору нарушений.

— Инспектору теперь нет необходимости думать, куда отнести то или иное нарушение?

— Теоретически (только теоретически!) — да. Обученная нейросеть уже понимает, к какому классу нарушений отнести тот или иной факт. Пока мы тестируем этот инструмент. Но окончательное решение все-таки еще принимает человек.

— Так это уже элемент аналитики, которую делает машина, искусственный интеллект?

— Пока это пилотик. Штука красивая, понятная, но я бы не сказал, что она грандиозно что-то меняет с точки зрения эффективности. В принципе как инструмент контроля качества это решение уже можно использовать. Наши методологи пока его тестируют, пытаются понять, что с ним можно сделать, как встроить в процессы.

Что еще мы сделали в прошлом году? Привлекли к решению наших аналитических задач широкую общественность: провели хакатон. Это было открытое мероприятие: в нем приняли участие студенты, а также сложившиеся ИT-коллективы. Наши инспекторы разработали и поставили перед участниками соревнования достаточно сложные задачи из своей практики. И многие из этих задач были решены. Мы поняли, что есть очень интересный и эффективный инструментарий для удовлетворения наших запросов. И это увидело руководство Счетной палаты. Что такое хакатон? Это не просто тусовка. С одной стороны, его можно рассматривать как механизм решения аналитических задач, а с другой — как источник кадров. И некоторые участники получили предложения по трудоустройству как от Счетной палаты, так и от партнеров хакатона, которые рассматривали возможность купить какие-то решения или взять создавшую их команду на подряд.

Я уже говорил про повышение квалификации специалистов. Так вот, мы реализовали нестандартный элемент этой работы — создали неформальное объединение сотрудников, которым интересна сама тема работы с данными. Такой клуб по интересам, из членов которого мы будем растить профессионалов — специалистов, умеющих самостоятельно создавать определенные аналитические решения. Для них завели раздел на внутреннем портале, сформировали и наполняем библиотеку, создали «песочницу» из аналитических инструментов и данных. И это уже дает реальную отдачу. Когда перед новым годом председатель Счетной палаты поставил одному подразделению задачу сделать панель анализа исполнения национальных проектов, его сотрудники, входящие в «клуб» и уже имеющие навыки работы с данными, пришли к нам не с просьбой сделать это за них, а за консультацией и некоторой поддержкой. Мы им дали доступ в наше «озеро», накачали туда нужные данные, а они уже самостоятельно с помощью тех инструментов, которые мы подобрали, буквально за два дня эту панельку набросали и всем продемонстрировали.

У меня идеология такая: в текущей ситуации историю по работе с данными необходимо максимально погружать в департаменты. Потому что если мы каждый проект будем делать только у себя в подразделении, то из формального отношения к работе с данными не выберемся. Все будут просто ждать готовое решение от ИT-, или, как теперь модно выражаться, digital-специалистов. Но это не «трансформация». А вот когда «аналитический продукт» рождается в профильном департаменте, у его сотрудников появляется ответственность и мотивация к развитию. Появляется и развивается совершенно другое, цифровое, аналитическое мышление. Растет «аналитический ресурс» организации в целом. А мы, как технологический департамент, уже под запросы инспекторов-аналитиков должны решать инфраструктурные и смысловые задачи с точки зрения подбора аналитических инструментов, обеспечения данными, соблюдения принципов единой архитектуры по работе с данными организации в целом, обеспечения аналитической экспертизы высокого уровня. И те департаменты, которые берут на себя ответственность, готовы рискнуть и в эту сторону пойти, они внезапно получают очень неплохой результат. Реально внезапно, потому что никто не ожидал, что ребята за два дня сделают заказанную панель. Вот это направление мы в прошлом году пощупали, этот год посвятим продвижению идеи в массы. Председатель Счетной палаты ставит сейчас задачу, чтобы в этом году каждый профильный аудиторский департамент сделал по одному пилоту и показал, какие технологии освоил.

— Михаил Викторович, машина когда-нибудь сумеет давать аудиторские рекомендации?

— Думаю, что пока нет. Мне кажется, следующий технологический виток, в результате которого появится реальная угроза человечеству, произойдет, когда ученые скрестят напрямую биомассу с кремнием, то есть полностью уберут мостик между мозгом и компьютером. Пока есть посредник в виде печатающих рук или голосовых команд, человек контролирует компьютер. А вот когда появится прямое, без посредников, общение между «железом» и биологической субстанцией, реально может возникнуть искусственный интеллект. Пока нам это не грозит. На текущих технологиях машина может и будет решать только счетные задачи.

— Что касается существующих технологий. Счетная палата делает свои системы, создает свои «озера данных». Все это происходит во взаимодействии с информационными системами объектов контроля и государственными информационными системами. Они каковы на сегодняшний момент? Отвечают вашим запросам?

— Тонкий момент. Там идеального порядка, конечно, нет. Потому что если за работоспособность системы еще хоть кто-то как-то отвечает, то за ее содержание не отвечает никто, нет такого закона. Вопросов к качеству данных, к их доступности очень много. Частично мы их пытаемся решать. Пока это идет через индивидуальную работу. С очень многими ведомствами у нас есть соглашения об информационном обмене. В документах прописываем те данные, которые нам нужны, форматы, в которых они должны предоставляться. В принципе очень медленный, но верный процесс улучшения этих данных на самом деле идет. Хотя пока нет ни ответственности за качество данных, ни глобальной заинтересованности в его повышении. Связано это прежде всего с тем, что существующая нормативно-правовая база плохо отвечает современным требованиям. Необходима огромная работа на всех уровнях для приведения законодательства в соответствие с новыми цифровыми реалиями.

— У высшего органа контроля есть, наверное, возможность повлиять на ситуацию путем проведения аудитов эффективности использования бюджетных средств на создание информационных систем?

— В Счетной палате есть подразделение, которое этим отдельно занимается. Оттуда регулярно выдаются определенные указания на недочеты. Но, по моему мнению, в эпоху массовой цифровизации нужно направлять больше ресурсов на создание и поддержание информационных систем, нежели это происходит сейчас. Соответственно, нужно выделять больше ресурсов и на проверку использования этих средств.

— Архиважная сегодня тема — национальные проекты. Что сейчас делается в Счетной палате по информатизации контроля их реализации?

— Мы создаем аналитические, информационные инструменты, которые показывают, как идет реализация. Я уже упоминал про панель, которую разработали наши инспекторы. Тема национальных проектов присутствует и в нашем проекте «Госрасходы». Его мы запустили в прошлом году, и он направлен на обеспечение прозрачности государственных трат по различным направлениям.

Мы наращиваем инструменты, которые показывают исполнение национальных проектов в различных разрезах. И что самое главное, пытаемся проследить привязку финансирования к достигаемому результату. Освоение — это хорошо. Освоили средства — молодцы. А каков результат? Мы достигли цели проекта или не достигли? Аналитику затрат можно построить, но еще неплохо было бы привязать эту аналитику к результатам. Именно на это нас нацеливает Алексей Леонидович Кудрин. У нас сейчас выделена отдельная рабочая группа, которая занимается созданием методик для анализа достижения целей нацпроектов, в том числе с выходом на достижение национальных целей. Работа сейчас ведется, но о результатах говорить еще рано.

— Если результат нацпроекта — это построенный объект, его можно визуализировать. А если повысили профессиональную подготовку учителей или продолжительность жизни увеличили, как это наглядно показать и, более того, показать, что сделано это за счет средств нацпроекта?

— Решение задачи по анализу достижения национальных целей — это, на мой взгляд, Нобелевская премия. Потому что нужно исследовать очень большое количество факторов, то есть создать сложную, динамичную и основанную на огромном объеме данных модель, которая покажет, от чего и как зависит степень достижения цели. Если человеку удастся это сделать, то он на самом деле сможет построить систему управления государством в целом. Он знает цель, понимает, какие факторы на нее влияют, что нужно предпринять: сколько денег вложить, какие мероприятия провести, куда и каких людей нанять. Мы поставляем данные в рабочую группу, о которой я говорил выше, но что она наработает, сказать пока не могу.

— И последний вопрос. Мы говорили с вами о том, что специалист, который не хочет, чтоб его заменила машина, должен постоянно учиться. Чему учитесь вы, Михаил Викторович?

— Сейчас должна происходить очень тесная смычка профессий. Без технической составляющей в компетенциях успешным в профессии сегодня не стать. Совершенно очевидно, что «чистый» бухгалтер скоро исчезнет. Или, например, сейл, который вхолодную рассылает предложения, обзванивает клиентов, тоже уйдет: наверное, в продажах останутся только те люди, которые реально могут при помощи аналитических инструментов сформировать портрет потребителя и донести до него по всем цифровым каналам мысль о том, что продаваемый продукт ему крайне необходим.

В то же время и роль технологий меняется. Системный администратор, который только провода таскает, теряет свою ценность. Ценность «технолога» в том, что он умеет коммуницировать со своими заказчиками и, по сути, обеспечивать им какие-то платформенные, инструментальные решения для тех задач, которые они ставят. Поэтому нам, «технологам», в первую очередь надо учиться командной работе, умению проникнуть в специфику той отрасли, для которой создаешь продукты. И учиться быстро учиться. А осваивать все это нужно в основном на практике.