Цифровая поддержка системы стратегического планирования в ЕАЭС: основные подходы и перспективные решения

Предлагаем вашему вниманию статью Александра Болдачева, системного архитектор Apla, члена Ассоциации футурологов России, и Алексея Домрачева, советника департамента проектов цифровой трансформации министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ. Статья продолжает начатую ранее тему создания международных информационных систем в увязке с современными семантическими технологиями.

Аннотация

Статья развивает и актуализирует ряд предыдущих публикаций (1, 2, 3, 4, 5) на D-Russia.ru, посвященных проблематике цифровой трансформации экономики и управления в рамках Большого евразийского партнёрства. В этих публикациях был предложен подход к обеспечению цифровой связанности Евразийского континента на основе матрицы концентраторов (хабов) торговых сервисов. Также была выдвинута идея построения интероперабельной совокупности национальных цифровых многофункциональных платформ государств-членов ЕАЭС и рассмотрены вопросы построения институционально-технологической архитектуры таких цифровых платформ.

Со времени публикации последней статьи на эту тему в ЕАЭС наметились новые инициативы, в частности, 19 мая 2020 года Высший Евразийский экономический совет в целом одобрил Стратегию развития евразийской экономической интеграции до 2025 года. При этом правительствам стран Союза поручено доработать документ к следующему заседанию ВЕЭС, которое планируется провести очно. В проекте Стратегии-2025 большое внимание уделено вопросам цифрового развития, развертывания системы стратегического планирования с ориентацией на новый технологический уклад.

Представляется обоснованным рассмотреть общесистемные вопросы построения международных информационных систем в этом контексте, и предложить некоторые основные подходы к цифровой поддержке системы стратегического планирования в ЕАЭС и выработать на этой основе перспективные решения.

Предпосылки

Как отмечалось выше, лидеры государств-членов ЕАЭС уделяют большое внимание вопросам опережающего развития экономики Союза в направлении нового технологического уклада. В этом разрезе в качестве одной из основных прорывных технологий может рассматриваться задача создания системы стратегического планирования на основе формирования общего цифрового пространства и расширения цифровой инфраструктуры. Еще один вектор – дальнейшее расширение сети торговых отношений Союза с третьими странами, что особенно важно с учетом прогнозируемого роста протекционизма.

Система стратегического планирования, прежде всего, должна строиться на принципах единства и целостности подходов к проектированию, функционированию и отчетности для всех участников. При этом предельно важно обеспечивать преемственность и непрерывность планирования с учетом ранее достигнутых соглашений и технического обеспечения их исполнения. Достижение согласованных результатов стратегического планирования невозможно без обеспечения прозрачности (открытости) методов построения прогнозов и одновременно без гарантий конфиденциальности финансовых и бизнес-отношений между участниками.

Практическая реализация системы стратегического планирования может осуществляться с использованием потенциала Евразийского банка развития, Евразийского фонда стабилизации и развития и Международного финансового центра «Астана».

В рамках системы стратегического планирования могут быть выделены следующие первоочередные функциональные задачи:

  • разработка Основных направлений экономического развития до 2035 года и подготовка отчетов о ходе их реализации;
  • разработка общих принципов и подходов обеспечения продовольственной безопасности на основе принципов и подходов методологии ООН ФАО;
  • разработка балансов производства и потребления основных сельскохозяйственных и продовольственных товаров в ЕАЭС;
  • разработка рекомендаций по совершенствованию методологии прогнозирования развития экономики, в том числе, с учетом трансграничных последствий принимаемых решений в области макроэкономической политики;
  • разработка долгосрочного прогноза научно-технического развития ЕАЭС и обоснования приоритетов и целевых программ научно-технического развития;
  • разработка прогноза пространственного развития ЕАЭС;
  • всесторонняя оценка целесообразности формирования общей стратегии развития промышленности, сельского хозяйства и инфраструктуры в ЕАЭС;
  • оценка инструментов и уровня государственной поддержки промышленности в ЕАЭС и проработка возможных направлений их сближения.

Общие концептуальные подходы к семантическому упорядочиванию первичных данных для системы стратегического планирования

Решение перечисленного комплекса задач, выделенных в рамках стратегического планирования, возможно только путем создания согласованного межгосударственного информационного пространства, которое должно объединить множество национальных специализированных цифровых платформ. С учетом разрозненности и разнообразия источников информации, принадлежащих участникам соглашения, главным условием для создания системы стратегического планирования следует считать решение задачи интеграции данных. Представляется, что достигнуть этого возможно на базе современных методов хранения и обработки информации, таких как семантические технологии, искусственный интеллект и криптография.

При этом следует отметить, что источниками первичных данных для системы стратегического планирования в ЕАЭС могут являться разнообразные кибер-социальные, кибер-физические и информационно-справочные системы, которые находятся под управлением национальных операторов. Развернутое описание этих систем приводилось ранее в статьях, опубликованных на D-Russia.ru (1, 2).

На интеграционном уровне может находиться информационно-аналитическая система, которая делится на две подсистемы:

  • функциональную, которая носит экономический характер (не рассматривается в настоящей статье);
  • технологическую, в форме цифровой платформы поддержки системы стратегического планирования (ЦП ССП), что является предметом настоящей статьи.

Ключевым элементом в общесистемных построениях должна являться подсистема Digital Semantic Trusted Systems (DSTS), задачей которой является семантическое упорядочивание данных, цифровая обработка которых проводится в рамках ЦП ССП.

В рамках набора первичных данных для ЦП ССП с точки зрения охвата и простоты обработки (не требуется юридическая значимость), по мнению авторов, является совокупность национальных статистических систем. Это может дать результат на первом этапе. В последующем представляется возможным расширять упорядоченные массивы первичных данных за счет других информационных систем всех типов. Это должно повысить точность составляемых планов (прогнозов) в ЕАЭС.

В этом контексте архитектура верхнего уровня может быть представлена следующим образом:

Цифровая поддержка системы стратегического планирования в ЕАЭС: основные подходы и перспективные решения

В основу DSTS положен семантический подход к описанию данных, который можно представить, как наделение их «смыслом», который способен «понимать» компьютер. Семантическое насыщение данных, прежде всего, необходимо для унификации обмена информацией между разрозненными платформами, использующими разные структуры данных. Основная же цель применения семантических технологий в ЦП ССП – это создание единого графа знаний, консолидирующего описание социальных и бизнес-процессов, интегрирующего различные модели данных в согласованное цифровое пространство. Не менее важным элементом, обеспечивающим интеграцию и обработку большого массива данных, являются инструменты искусственного интеллекта (AI). Они необходимы как для оптимизации графа знаний, так и для автоматизации планирования и принятия решений на основе анализа изменения потоков данных. Третьим обязательным элементом ЦП ССП должен стать механизм обеспечения доверия к данным, основанный на криптографических технологиях, что должно обеспечить однозначную идентификацию данных, их нефальсифицируемость и, в итоге, юридическую значимость.

Рассмотрим более подробно роль перечисленных технологий в реализации ЦП ССП на безе согласованного семантического информационного пространства.

Семантический граф как базовый элемент интеграции данных

В традиционных (не семантических) информационных системах метаданные, то есть данные, описывающие смысл данных, фиксируются в программном коде и отображаются в технической документации. При этом каждая информационная система использует свой набор метаданных и свой способ связывания их с данными, что серьезно затрудняет взаимодействие между несколькими независимыми платформами. Традиционный метод хранения информации также требует больших организационных и технических усилий для интеграции данных с целью использования их в стратегическом планировании. Семантический подход предполагает унификацию формата хранения и передачи данных, а самое главное, подразумевает включение метаданных непосредственно в сами данные. При этом метаданные описываются с помощью общих для участников информационного пространства словарей и каталогов терминов. В итоге, появляется возможность обрабатывать, оптимизировать и анализировать данные, полученные из разрозненных источников.

Кроме того, использование семантических технологий обеспечивает возможность свободно изменять структуру данных: добавление новых концептов и отношений, модификация таксономии обеспечиваются загрузкой новых семантических моделей без переписывания программного кода платформы. Последнее предельно важно для достижения гибкой настройки инструментов планирования, для быстрого реагирования на изменение экономических и социальных процессов.

Использование единого семантического формата данных и общих для участников сообщества словарей метаданных и каталогов терминов необходимо для создания и непрерывного пополнения единого графа знаний, который должен стать базовым элементом для реализации стратегического планирования. Граф знаний фиксирует связи между концептами и бизнес-процессами, содержит схемы данных и модели их обработки, что обеспечит оперативное управление платформой на основе глубокого семантического поиска информации и логического вывода неявных знаний.

Искусственный интеллект и автоматизация планирования

В ЦП ССП, основанной на семантических технологиях интеграции данных, появляется возможность использования инструментов AI не столько для обработки массивов специализированных «сырых» данных (хотя эта задача, конечно, сохраняется), сколько для анализа общих метаданных платформы. Встроенные в семантический граф знаний AI-службы позволят оптимизировать структуру графа, выявлять новые концепты, фиксировать ошибки и аномалии. Основной же задачей искусственного интеллекта на платформе станет анализ исторического массива семантически размеченных данных с целью выявления закономерностей изменения цифровых ресурсов, что имеет большое прогностическое значение для автоматизации стратегического планирования.

Помимо стратегического планирования, платформа должна обеспечивать оперативное управление бизнес-процессами и потоками данных. Для этого необходимо использовать AI-инструменты непрерывного интеллектуального анализа (continuous intelligence), фиксирующие текущие изменения потоков данных, семантически размеченных с помощью моделей графа знаний. Такой выполняемый в реальном времени контроль данных обеспечит принятие оперативных решений, а также своевременную и эффективную корректировку структуры графа знаний. По сути, речь идет о встраивании в бизнес-процессы механизмов аналитики реального времени, которые обрабатывают текущие и исторические данные и в итоге управляют бизнес-правилами.

Криптография и доверие к данным

Эффективное стратегическое планирование, призванное интегрировать деятельность множества контрагентов, невозможно без решения проблемы защиты информации, подтверждения ее происхождения и обеспечения технологически управляемого доверия к данным (последнее необходимо для обеспечения юридической значимости операций с данными). Перечисленные задачи в современных информационных системах реализуются с помощью криптографических алгоритмов. Криптография обеспечивает идентификацию пользователей, управление правами доступа, консенсусную валидацию и защиту данных. Использование криптографии при интеграции данных в целом должно обеспечить реализацию технологи исполняемых цифровых соглашений (так называемых смарт-контрактов). Обеспечение юридической значимости семантически связанных данных должно стать основой для автоматизации большинства бизнес-процессов как на уровне системы стратегического планирования, так и в согласованном цифровом пространстве экономического взаимодействия.

Цифровые семантические доверительные системы и современные технологии

Описанные технологические подходы к интеграции и обработке данных, предлагаемые для построения системы стратегического планирования, уже достаточно развиты и используются в информационных системах класса Enterprise. Семантические технологии основаны на комплексе стандартов Консорциума Всемирной паутины (W3C), содержащих спецификации для описания, хранения и логического вывода семантических данных. Разработано множество словарей метаданных как общего характера, так и отраслевых, включая финансовые (FIBO) и для обмена данными между государственными институтами (NIEM). Многие компании (Google, Apple, Facebook, Microsoft, Alibaba и другие) активно используют графы знаний как собственной разработки, так и на базе вендорных решений. Применение систем машинного обучения для анализа массивов данных с целью получения прогнозов развития систем уже становится привычной практикой. Соединение семантического обогащения данных с методами машинного обучения успешно реализуется в быстро развивающейся технологии интеграции данных Data Fabric. Криптографические методы защиты информации и реализации технологически управляемого доверия уже более десяти лет используются в блокчейн-сетях.

В целом описанная архитектура управления данными, основанная на семантических технологиях, искусственном интеллекте и криптографии, может быть принята как базовая для построения цифровых семантических доверительных систем (DSTS).

Дорожная карта

Системы DSTS призваны заменить платформы, основанные на традиционных методах и инструментах интеграции данных. Вместо решений, в большей степени ориентированных на репликацию и перемещение данных, предлагается более динамичный интеграционный дизайн, который можно легко адаптировать к быстро меняющимся экономическим и социальным условиям, дизайн, реализующий защищенные юридически значимые отношения.

Однако при проектировании ЦП ССП следует учитывать, что государства-члены ЕАЭС уже имеют собственные работающие цифровые платформы, построенные на разнообразных технических и архитектурных решениях. Следовательно, главной задачей проектной группы DSTS должна стать разработка дорожной карты постепенного, поэтапного ввода новых технологий на базе уже имеющейся инфраструктуры хранения, обмена и обработки данных. В качестве преимущества предлагаемого решения следует отметить, что семантические технологии по своей сути подразумевают возможность пошаговой интеграции с существующими платформами, а также возможность модификации и развития системы без изменения архитектуры.

Коротко опишем дорожную карту построения и развития ЦП ССП на базе DSTS с использованием в качестве первичных данных национальных статистических информационных систем.

На первом этапе проектирования DSTS сформируется набор необходимых словарей метаданных и каталогов терминов по направлениям экономического и социального взаимодействия и планирования. Основу словарей составляют универсальные схемы семантической разметки (Schema.org, Dublin Core и т.п.), отраслевые онтологии, а также стандарты и законы государств-членов ЕАЭС, сообщества и метаданные действующих цифровых платформ. Словари метаданных и каталоги категорий становятся основой для построения графа знаний, который на начальном этапе играет роль единого источника справочной информации для всех участников.

На следующем этапе решается задача семантического обогащения «сырых» данных, полученных из множества источников, приведение данных к единому формату и наполнение ими графа знаний. В первую очередь должна быть обеспечена интеграция статистических данных стран-участниц, что позволит начать аналитические исследования по стратегическому планированию. Также обеспечивается получение данных из точек контроля потоков рабочей силы, капитала, услуг и товаров (пограничные и таможенные пункты, банки). Одновременно создаются программные шлюзы, преобразующие «сырые» данные от существующих платформ стран-участниц соглашения в семантически обогащенные данные. После оптимизации и валидации (согласно семантической модели) эти данные интегрируются в граф знаний.

Третий этап обеспечивает подключение инструментов искусственного интеллекта для оптимизации графа знаний и анализа накопленных семантических данных. Создается механизм поддержки стратегического планирования алгоритмами машинного обучения, которые обеспечивают автоматизацию и поддержку принятия решений с опорой на механизмы дополненной аналитики, обработки потоков событий и управления бизнес-правилами.

На заключительных этапах реализуется механизм использования графа знаний для управления бизнес-процессами на базе криптографических методов, что позволит обеспечить юридическую значимость внутрисетевого взаимодействия. Документооборот внутри согласованного информационного пространства переводится на исполняемые цифровые соглашения, которые обеспечивают нефальсифицируемость условий контрактирования и автоматическое их выполнение при совершении определенных событий, фиксируемых в графе.

Заключение

С учетом изложенного выше, можно сделать следующие выводы.

1. Лидеры государств-членов Союза уделяют большое внимание вопросам своевременного перехода экономик на новый технологический уклад. Особенно актуальным это является в период масштабного мирового экономического кризиса, когда глобальный мир фрагментируется и переводится в режим конкуренции крупных региональных интеграционных международных объединений.

2. Одним из актуальных направлений в решении такой сложной задачи является цифровая поддержка формируемой системы стратегического планирования в ЕАЭС. Это позволит своевременно и эффективно реагировать на возникающие в период глобальной нестабильности риски и угрозы с целью выработки адекватных ответов.

3. Решение этого вопроса целесообразно проводить на проектной основе, выделяя экономические и технологические аспекты, в их взаимной увязке. В настоящей статье рассмотрены только технологические вопросы. Дальнейшая проработка проекта должна проводиться в комплексном режиме.

4. С точки зрения простоты семантического упорядочивания первичных экономических данных целесообразно на первом этапе использовать национальные статистические данные как разновидность информационно-справочных систем, не требующих обеспечения качества юридической значимости. Это позволит в короткие сроки запустить пилотный проект системы стратегического планирования. В последующем целесообразно наращивать объем первичных данных за счет семантического упорядочивания национальных киберсоциальных и киберфизических систем, повышая тем самым точность и эффективность стратегического планирования.

Следите за нашим Телеграм-каналом, чтобы не пропускать самое важное!

Поделиться: