Foreign Experience in Digitalization of Preventive Public Financial Control (on the Example of USA, China, Canada, India and Australia)
Notice bibliographique
Résumé
The article discusses the issues of implementing preventive financial control using modern digital technologies. The up-to-date level of informatization of the government agencies activity and local governments allows moving to a qualitatively new level of interaction between regulatory authorities and the environment under control. In this case the verification and analysis of reporting is performed not only after the fact of fulfillment but also in a preventative manner. This allows a quick respond to emerging risk situations, prevention of erroneous actions, and management decisions in a real time. When solving the problem of digitalization of state financial control procedures, the emphasis and priorities can be placed differently, both in the selection of automated processes and in the selection of technological solutions. The experience of other countries represents a valuable source of knowledge in this area. Therefore, the aim of the article is to study the best practices in digitalization of state financial control and to develop the recommendations for implementing preventive digital state financial control in Russia. This article presents the analysis of the experience of the USA, China, Canada, India, and Australia. The main projects are considered that were implemented in these countries to improve the financial control by implementing digital solutions. The features and areas of application of cloud computing, technologies of data collection, processing and analyzing the Big Data, as well as systems based on artificial intelligence in the field of public financial control are presented. As a result, recommendations have been formulated for adapting the best practices of these countries for the implementation of preventive digital control in the financial and budgetary sphere in our country. A further elaborated investigation of organization of the collection and processing of data on the object under control, coming not only from its corporate sources and government information systems but also from publicly available Internet resources, is considered as a relevant issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».