托卡耶夫总统在国情咨文中要求全面研究人工智能在预算编制工作中的应用潜力。
对此，哈萨克斯坦财政部相关代表介绍了这一领域正在开展的工作。
“利用‘国家财政数字地图’和‘企业数字地图’，有助于改进预算收入和支出的预测。现代分析模型能够整合来自不同渠道的数据，帮助更深入地评估各地区的财务状况，识别影响预算收入和支出的因素，并为管理决策提供必要的预测依据，”财政部电子财务中心专家表示。
分析各地区财务指标
财政部代表解释说，“国家财政数字地图”能够将各地区的财务指标以可视化方式呈现出来，并进行分析。借助这一工具，可以评估不同地区之间的差异，并跟踪现有指标的变化。
通过地图进行可视化分析，有助于全面了解各地区的财务状况，为作出相应决策提供信息支持。因此，数字地图可以作为预算规划中的分析工具，提高相关数据的直观性和可获取性。
企业数据为预算预测提供补充
电子财务中心专家指出，“企业数字地图”旨在将企业经营活动、企业在各地区的分布情况以及政府扶持措施等相关信息纳入财务分析。
“将企业数据与地区财务指标结合起来，有助于评估特定地区的经济活跃程度，并进一步分析其与预算收入之间的联系，”中心专家解释道。
人工智能助力构建情景预测模型
电子财务中心代表表示，运用机器学习方法，可以从历史数据中识别规律，评估宏观经济指标的影响，并针对不同的预算收入来源和支出方向建立情景预测模型。
在收入预测方面，可以分析税收收入的变化趋势，尤其是企业所得税和增值税收入，以及宏观经济因素对税基的影响。这有助于评估税收收入可能出现的变化，并识别可能影响预算执行的因素。
“在支出预测方面，模型会综合考虑历史支出变化、季节性波动、预算义务以及影响资金需求的其他因素。机器学习模型通过分析支出规律，可以形成预测性评估结果，供专业人员进一步分析，”中心专家补充道。
中心专家认为，在建立国家预算收入和支出预测模型时，综合运用历史数据、宏观经济指标、地区财务指标和企业经营活动相关信息，是一个具有发展前景的方向。
“人工智能技术有助于识别稳定规律、评估不同因素的影响、比较不同预测情景，并提醒专业人员及时关注预测偏差。同时，预测结果的质量也取决于基础数据是否完整、可靠，所采用的方法是否科学，以及是否对分析结果进行持续检验，”中心专家总结道。
由此可见，推进上述数字化项目，有助于加强对国家财政体系的综合分析。逐步引入人工智能工具，不仅能够拓展财政预测的分析维度，也有助于提高分析结论的可靠性，为国家财政管理提供更有依据的决策支持。