ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ КРИЗИСОВ: СОЗДАНИЕ «ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА» РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ

Современные глобальные вызовы, включая санкционное давление, деглобализацию и геополитическую обстановку, требуют принципиально новых подходов к прогнозированию кризисов и формированию экономической политики в целом. Традиционные макроэкономические модели, основанные на ретроспективном анализе, демонстрируют ограниченную эффективность в условиях нестабильности и имеют множество допущений и упрощений в силу своей детерминированности [1]. В этом контексте концепция «цифрового двойника» (ЦД) — виртуальной динамической копии экономики — предлагается как более эффективная, для сложной и динамичной экономической системы, возможность превентивного управления рисками за счет интеграции гетерогенных и неструктурированных данных и методов ИИ.

Цель исследования — разработать теоретическую модель ЦД российской экономики, опираясь на междисциплинарный опыт (экономика, data science, социотехнические системы), и оценить перспективы её применения.

1. Теоретическая база.

• Концепция цифрового двойника: от промышленности к макроэкономике

Концепция «цифрового двойника» возникла в промышленности как виртуальная копия физического объекта и взаимосвязи данных и информации между ними для оптимизации работы физического объекта [2]. В макроэкономике аналогичные подходы уже находят свое применение, но ограниченно:

Интеграции данных из разнородных источников – процесс объединения структурированных (банковские переводы, налоговые операции, статистика Росстата) и неструктурированных (количество упоминаний и запросов в социальных сетях и их тональность, информация о погодных и транспортных условиях для построения корреляций с уровнем электропотребления) данных в единую аналитическую платформу.

Практика динамического моделирование связей. Динамическое моделирование в контексте цифрового двойника (ЦД) экономики предполагает создание адаптивной системы, которая отражает взаимозависимости между ключевыми секторами (энергетика, транспорт, социальная сфера) в режиме реального времени. Это позволяет не только фиксировать текущее состояние экономики, но и прогнозировать последствия изменений в одном секторе для других, поскольку традиционные модели не всегда способны учитывать косвенные взаимосвязи элементов системы, более того, подстраиваться под изменение внешней среды.

Практика построения агент-ориентированных моделей – модели, рассматривающие изучаемую систему отдельных индивидуумов с соответствующими им значениями свойств и их взаимосвязями, что повышает реалистичность компьютерных методов оценки.

• Международный опыт

В КНР развита и давно функционирует система социального рейтинга, которая анализирует поведение компаний и граждан для оценки экономических рисков, однако критикуется за избыточный контроль [3]. Данная система собирает информацию о гражданах и компаниях из официальных источников (заработок, семейное положение, судебные дела, налоговые отчисления, волонтерская деятельность), постов в социальных сетях и взаимоотношение с другими агентами. Конечно, данная система имеет основания для критики, поскольку данные являются персональными и оценка граждан и компаний может оказывать непосредственное влияние на деятельность субъекта, однако автор предлагает рассматривать не саму систему, а технологию интеграции данных в единую систему. Учитывая развитие интеграции сервиса «Госуслуги» в отечественные ИТ-платформы, данная технология могла бы применяться с целью более точного анализа поведения и положения компаний и домохозяйств в реальном времени, однако автор предлагает изучить эту возможность с этической и юридической точек зрения, поскольку подобная инициатива не должна влиять на деятельность субъектов экономики, а также снижать уровень доверия к правительству государства.

Дополнительным примером зарубежного опыта может служить Европейский ЦБ, который уже тестирует ИИ-модели для сверхкраткосрочного (до месяца) прогнозирования темпа роста инфляции в Германии в реальном времени [4]. Данные метод прогнозирования основан на технологии машинного обучения и экспериментальной системе сканирования маркировки продовольственных и непродовольственных товаров, разработанной для исследования. Данная система теоретически может быть интегрирована в отечественный сервис «Честный знак» и способствовать сокращению интервала для сбора информации при расчете ИПЦ.

Рассмотренные кейсы демонстрируют, что ЦД экономики возможен, но требует баланса между технологиями, этикой и регуляторикой. Автор считает, что использование ЦД поможет снизить степень политизированности результатов анализа, а также поможет более точно, оперативно, а главное обратимо тестировать проекты инициатив, что может поспособствовать снижению ресурсных, временных и репутационных издержек.

2. Методология

• Архитектура цифрового двойника

Теоретическая модель ЦД российской экономики включает в себя пять уровней:

1. Уровень данных

Источники:

• Транзакционные данные: агрегированные потоки платежей и переводов с помощью расчетных и кредитных карт, а также СБП (ЦБ РФ и анонимизированные метрики российских банков), динамика поступлений НДС и НДФЛ, налога на прибыль (ФНС РФ), кредитная активность (данные НБКИ, МСФО/РСБУ отчеты российских банков).
• Социальные сети: анализ тональности постов в VK и Telegram через алгоритмы естественного процессинга языка (NLP-алгоритмы), передовыми компаниями в этой области являются «Яндекс» и «ЦРТ-инновации».
• IoT-сенсоры: логистические маршруты, используя API сервиса «Яндекс.Карты», мониторинг изменения цен на потребительские товары в реальном времени, используя API таких сервисов как «Яндекс.Лавка», «Яндекс.Маркет», «Ozon», «Wildberries», «Самокат» и тд., измерение энергопотребления с использованием данных «Россетей», данные о стоимости ЖКУ.

Принципы обработки:

• Анонимизация данных для соблюдения GDPR-подобных стандартов [5] и рекомендаций Роскомнадзора по обезличиванию персональных данных [6].
• Использование федеративного обучения для защиты конфиденциальности, позволяя распределение данных граждан без их централизации [7].

2. Аналитический уровень

Инструменты:

• Графовые нейросети (GNN): способны моделировать взаимозависимости секторов, например, влияние цен на нефть на потребительскую инфляцию.
• Гибридные модели: комбинация машинного обучения и агент-ориентированного моделирования для учета поведения экономических акторов.

Интерпретация:

• Методы объяснимого ИИ (XAI), такие как SHAP-анализ, для визуализации значимых факторов. То есть такие методы, которые предоставляют специалистам возможность контроля над алгоритмами ИИ. Основное внимание уделяется обоснованию решений или прогнозов, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта, чтобы сделать их более понятными и прозрачными. Данная технология помогает специалистам оценивать безопасность и тщательно анализировать автоматизированное принятие решений. Подобные технологии нацелены на избегание «эффекта черного ящика», при котором механизм принятия решений неясен пользователю. В России значимых результатов в этом направлении достигли в T-Bank AI Research, разработав метод SAE Match, который требует значимо меньше вычислительных мощностей и затрат [8].

3. Интерфейсный уровень

• Визуализация: Интерактивные дашборды с прогнозами инфляции, безработицы, социальной напряженности.
• Интеграция: Подключение к системам принятия решений, например, автоматизированные информационные системы Минэкономразвития.

Теоретические сценарии работы ЦД

1. Прикладное использование

Гипотетический механизм. Предсказание инфляции:

• ЦД анализирует данные сервисов для покупок потребительских товаров, транзакции населения и тональность обсуждений в соцсетях.
• GNN выявляет скрытые корреляции, например связь между ростом цен на бензин и снижением спроса на непродовольственные товары.
• Модель генерирует сценарии инфляции, обновляемые ежечасно, что позволяет корректировать денежно-кредитную политику.

Ограничения:

• Риск «переобучения» на исторических данных, не учитывающих экзогенные шоки, такие как санкции, войны, катаклизмы.

Гипотетический механизм. Управление социальными рисками:

• NLP-алгоритмы обнаруживают рост частоты хештегов #ЖКХ в регионах с одновременным увеличением транзакций по оплате коммунальных услуг.
• ЦД прогнозирует протестную активность и рекомендует меры: точечные субсидии, информационные кампании.

Ограничения:

• Эффект «самоисполняющегося прогноза»: публикация данных о рисках протестов может их спровоцировать.

2. Использование упрощенной модели ЦД при подготовке кадров

Гипотетический механизм:

• Сценарное моделирование ЦД государства для студентов-экономистов в условиях санкционного давления.
• Решения студентов и их последствия для экономики отображаются в реальном времени, эффект геймификации упрощает процесс обучения.

Ограничения:

• Модель не может прогнозировать ответные меры других стран.
• Модель не может оценить культурные особенности.

3. Преимущества и риски

К преимуществам использования ЦД национальной экономики можно отнести: междисциплинарную синергию экономики, социологии и информационных технологий, которая в итоге позволит обеспечить более точный и комплексный анализ российской экономики. Также возможность превентивного управления, виртуальное тестирование проектов инициатив в реальном и снижение степени политизированности анализов позволят эффективно распределять временные, финансовые и человеческие ресурсы. Однако без развития отечественных решений мы можем оказаться в состоянии технологической зависимости от использование зарубежных AI-фреймворков, что создает риск стратегической уязвимости, для нивелирования которых требуется помощь в развитии открытых платформ. Дополнительным риском может выступать этическая дилемма, в рамках которой ЦД может усилить социальное неравенство, при условии, что объективная оценка отдельных регионов будет использоваться в дискриминационных целях. Для противодействия источникам социального неравенства стоит разработать механизмы аудита алгоритма оценки.

4. Рекомендации

В ходе изучения материалов и написания статьи автор сформировал ряд рекомендаций, которые на его взгляд являются основными, а именно:

1. Разработка нормативной и правовой базы проекта ЦД. Создание ЦД требует не только большого объема финансовых и технологических ресурсов, но и внимания к этическим нормам и правам граждан. Поэтому для тестирования ЦД следует организовать межведомственную кооперацию с участием ЦБ РФ, Роскомнадзора, Минюста и IT-компаний.
2. Помимо межведомственной, требуется и международная кооперация с целью взаимообучения и перенимания лучших практик. Рекомендуется изучить и адаптировать опыт ЕС по этике ИИ [9] и интеграцию данных системы социального рейтинга КНР.
3. Требуется разработать образовательные инициативы с целью подготовки специалистов в области экономики данных (data economy), например на базе передовых российских ВУЗов по профильным направлениям, таких как МГУ и МФТИ.

Заключение

Сложность экономики требует понятного подхода к моделированию без математической строгости и нереалистичных допущений. С помощью предлагаемого макроэкономического инструмента, основанного на актуальных, подробных и реалистичных данных, можно было бы своевременно реагировать на многочисленные изменения в мире полного неопределенности.

Цифровой двойник экономики — это не техническая утопия, но сложный междисциплинарный проект, требующий координации науки, бизнеса и государства. Его реализация в России возможна при условии дальнейшего развития отечественных AI-решений, соблюдения баланса между инновациями и правами граждан, открытости данных, а также интеграции в глобальные исследовательские сети для минимизации технологических рисков.