CC BY
50Научно-образовательный журнал для студентов и преподавателей «StudNet» №7/2021
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ГОСУДАРСТВЕННОМ УПРАВЛЕНИИ
BIG DATA INFORMATION TECHNOLOGIES IN PUBLIC
ADMINISTRATION
УДК 002.304
Потапова А.В., студент 4 курс, факультет «Государственное и муниципальное управление», Институт экономики, управления и права, Казанский (Приволжский) федеральный университет, Россия, г. Казань
А. V. Ро1ароуа
Аннотация: В данной статье нами изучена перспектива применения больших данных в государственном управлении в России. Мы рассмотрели возможности целесообразного и эффективного применения больших данных, учитывая весь опыт развития отечественных информационных систем в разных областях управления и выяснить все риски, которые могут возникнуть. Например, возникают такие риски, связанные с нарушением права на конфиденциальность информации о личности в итоге применения больших данных, что в свою очередь отрицают действующие нормативные акты, контролирующие защиту персональных данных. Это требует существенных изменений в законодательстве и охраны данных о личности. Поэтому, применение технологии больших данных в государственном управлении в России должно быть напрямую связано с созданием новых условий по их использованию в отношении отдельных личностей и предприятий в целом. В связи с вышесказанным необходимо утвердить общий запрет на применение
управленческих решений со своими юридическими последствиями по отношению отдельных личностей и предприятий в целом или применяющие их права и законы на базе только автоматизированной обработки информации. В некоторых случаях нужно сохранить условие обязательного применения причинно-следственных связей, не выявленные с компьютерного анализа, и доказывать результаты с помощью логического итога.
Annotation: In this article we studied the prospect of big data application in public administration in Russia. We have considered possibilities of expedient and efficient application of big data, taking into account all experience of development of domestic information systems in different areas of management and to find out all risks that may arise. For example, there are such risks associated with violation of the right to privacy of personal information as a result of the use of big data, which in turn are denied by existing regulations that control the protection of personal data. This requires significant changes in legislation and the protection of personal data. Therefore, the use of big data technology in public administration in Russia should be directly related to the creation of new conditions for their use in relation to individuals and enterprises as a whole. In view of the above, it is necessary to approve a general ban on the use of management decisions with their legal consequences.
Ключевые слова: государственное управление, большие данные, управленческие решения, государственные информационные системы.
Key words: public administration, big data, management decisions, public information systems.
На сегодняшний день широко применяются технологии больших данных для различных стран и для различных целей применения. Несмотря на то что в основном большие данные применяются в частном секторе, зачастую они применяются и в государственном управлении.
Большие данные - это целостность методов и способов анализа структурированной и неструктурированной информации огромных объемов из различных постоянно модернизирующихся вариантов для роста эффективности принятия управленческих итогов, формирования новейших товаров и роста конкурентоспособности.
Применение больших данных в государственном управлении — итог результативной данной технологии, также итог что страна владеет информацией о своих гражданах.
«Государственные органы... по-прежнему дадут фору любой частной компании в том, что касается огромного объема управляемых данных. Государственные органы, в отличие от держателей данных в частном секторе, как правило, обязывают людей предоставить информацию, а не убеждают или предлагают что-то взамен. Поэтому они и далее будут собирать и накапливать огромные объемы данных». Данная цитата актуальна для нашей страны. Отметим, что отечественная система государственного управления определяется сбором масштабных размеров данных о гражданах и хозяйствующих субъектах что напрямую связано с использованием во всех областях государственного управления разного вида информационных систем для сбора, хранения и обработки информации.
В нашей стране применение государственной информационной системы сейчас очень часто рассматривают как единственный вариант роста результативности регулирования и учета в конкретной области что благоприятно влияет на коррупционный рынок. В области государственного управления, учеными отмечается, что БД «позволят организовать анализ открытых данных для оптимального планирования городских парковок; создать сервис, информирующий автовладельцев о планах городских властей произвести ремонт или уборку улицы; провести сбор информации о состоянии линий электропередачи, дорог, систем водоснабжения в онлайн-режиме; организовывать социально ориентированное движение общественного
транспорта при одновременном снижении уровня бюджетных затрат». Другие специалисты подчеркивают возможности БД в избирательном процессе. «Современный уровень развития информационных технологий позволяет проанализировать весь объем данных, связанных с участием граждан в избирательных кампаниях, не ограничиваясь статистической выборкой. Это делает возможным определение корреляций, на основании которых можно с недоступной ранее высокой долей вероятности прогнозировать поведение как всего электората, так и отдельных избирателей».
Примером больших данных в России являются технологии налоговых органов для анализа представленных в электронном виде деклараций по НДС (предмет проверки), книг покупок и книг продаж, журналов учета выставленных и полученных счетов-фактур применяют технологическую базу «АСК НДС-2». Налоговые органы напрямую занимаются предприятиями, у которые критерий вычетов по НДС выше 89%. По данным руководителя ФНС М. Мишустина, использование АСК НДС-2 помогло почти в 8 раз сократить количество обращений на возмещение НДС высокорисковыми хозяйствующими субъектами.
Использование АСК НДС-2, - яркий пример технологий больших данных в государственном управлении. При этом налоговики не могут доначислять НДС на основе анализа АСК НДС-2 и анализа АСК НДС-2 не является основанием в суде и применяются лишь для внутренних проверок.
Необходимо отметить, что существуют в системе государственного управления риски и недостатки применения в РФ больших данных в коммерческих структурах.
Во-первых, это угроза нарушения права на конфиденциальность данных о гражданах в итоге применения больших данных. Всё это противоречит правовым инструментам защиты и контроля персональных данных. На сегодняшний день современные технологии могут с легкостью идентифицировать личность конкретного лица с помощью установления
корреляций между несколькими фрагментами данных. Большие данные на сегодня могут устанавливать личность конкретного гражданина и раскрыть всю информацию о нем (например, карточки, счета, политические и религиозные интересы и взгляды, состояние его семьи и здоровья и т. п.).
Отметим, что использование нынешних цифровых технологий не важно знать личные данные гражданина для персонализации своего отношения к нему и предложений товаров(услуг).
Использование технологии больших данных противоречит принципу ограничения обработки персональных данных согласно ст. 5 Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных», потому, что при ее применении обрабатываются накопленные у хозяйствующих субъектов (или у страны в целом) разные персональные данные, которые собирали до этого для других целей.
На сегодняшний день существуют огромные риски, которые периодически растут, связанные с нарушения прав на частную жизнь граждан. Это напрямую связано с ростом количества применения больших данных в государственном управлении. Тем не менее в будущем угроза ущемления прав и свобод человека будет только расти в связи с ростом применения больших данных в государственном управлении.
Подытоживая вышесказанное, основная проблема заключается в том, что большие данные помогут с высокой степенью вероятности вычислить будущее противоправное поведение человека. Причиной проблемы является профайлинг - процедура нахождения характерных ассоциаций в отношении определенного гражданина, прогнозирующие его поведение. Например, профайлинг наблюдается, когда гражданину, который обратился в банк, будет отказано в кредите, если оценка больших данных докажет на перспективу, что по определенным признакам есть высокая вероятность невыплаты долга банку. Или, например, человеку отказывают в приеме на работу, т.к. по итогам оценки больших данных он нелояльный.
Отметим, что на основе технологий больших данных в государственном управлении вычисленная компьютером 99%-ная вероятность наличия какого-либо факта не всегда и есть достоверность, потому что вероятность рассчитана на основе корреляций, а не на проведении логического анализа.
Однако, как отмечалось выше, БД позволяют строить предположения (как правило, сбывающиеся) и о фактах, которые только могут иметь место в будущем. Такая ситуация, например, имеет место, когда на основе анализа БД лицу отказывают в предоставлении кредита.
А. И. Савельев, изучая риски применения больших данных, цитирует: «Субъект персональных данных и не узнает о том, использовались ли результаты Big Data-аналитики при принятии юридически значимого решения в отношении их, а главное, каковы были исходные данные, которые выступали предметом анализа. В настоящее время субъект не может контролировать оборот информации о нем в сети Интернет, а следовательно, иметь реальную возможность требовать ее исключения или корректировки».
Если гражданин профайлинга узнал, что выводы по отношению него были на базе анализа больших данных и вычислил их, он не узнает виды и значения корреляций и в связи с чем получился данный вывод (принцип черного ящика). Для решения данных проблем, профайлеры работают совместно с правоохранительными органами, делают свои выводы на логических цепочках.
На сегодняшний день в Росси нет системы наказаний за недействительные выводы, сделанные без логического смысла только с помощью технологии больших данных, т.е. с помощью корреляции. Например, АСК НДС-2 сегодня решает на базе оценки работы налогоплательщиков найти разрывы в цепочках платежей. Это не должно быть основой для взыскания налоговых недоимок. Это всего лишь данные для налоговых органов о количестве хозяйствующих субъектов с налоговыми нарушениями. Далее налоговые органы сами проводят расследование.
В данном примере прямая связь между анализом больших данных и действиями хозяйствующих субъектов-налогоплательщиков. Но всё может измениться, если усложнятся данные информационные системы, которые применяют в государственном управлении. Если масштаб сбора информации будет велик, а корреляционный анализ масштабный - будет очень сложно найти причину ошибки информационные системы, которые применяют в государственном управлении. Таким образом возникнет интерес принять решение автоматизировано на базе анализа системы, и если ни будут всегда верные, то желание принимать решение таким образом будет всё выше. Это в свою очередь поможет угадать поведение контролируемого субъекта на базе анализа больших данных и привлечь его к ответственности до совершения правонарушение.
Таким образом, использование технологии больших данных в государственном управлении будет сопровождаться разработкой некоторых условий к их использованию в отношении граждан и хозяйствующих субъектов. Отметим, что Федеральный закон «О персональных данных» указывает общий запрет принимать решение только на базе автоматизированной обработки данных граждан и хозяйствующих субъектов, затрагивающих их права и законные интересы (ст. 16). Но большие данные бывают не только персональными, поэтому это законно.
Отметим, что логично рассматривать формулировку такого запрета в отношении больших данных, используемых автоматизировано, но это не решит проблему. Принцип «черного ящика», как база технологии БД, показывает, что управленческое решение субъекта будет иметь формальный характер. Поэтому, не смотря на соблюдение законов, нарушения будут.
В перспективе нужно будет найти баланс между решением, используемом в автоматическом режиме, и решением, используемом — в отдельности для различных областей управления и учитывая значимость юридических итогов выделенных решений. В ряде ситуаций, возможно,
необходимо будет сохранить требование обязательного применения причинно-следственных итогов, не найденные за компьютерным анализом, и доказывания найденных благодаря логическому объяснению (например, «АСК НДС-2» помогает находить, но доказывать факта правонарушения в любом случае приходится). Всё это снижает плюсы больших данных, но в то же время при отказе мы очень рискуем на практике.
Использованные источники:
1. Амелин, Р. В. Государственные и муниципальные информационные системы в российском информационном праве: теоретико-правовой анализ: монография / под ред. С. Е. Чаннова. - М., 2018.- 285 с.
2. Амелин, Р. В. Правовой режим государственных информационных систем: монография / под ред. С. Е. Чаннова. - М., 2016.- 411 с.
3. Булгакова, Е. В., Булгаков В. Г., Акимов В. С. Использование «больших данных» в системе государственного управления: условия, возможности, перспективы // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. - 2015. - № 3. - С. 18-22.
4. Булгакова, Е. В. Методы анализа и принципы систематизации данных, используемых при подготовке и принятии юридических решений // Информационное право. - 2016. - № 4. - С. 2-5.
5. Волков, В. Э. Электоральная идентификация: пределы индивидуализации участников избирательного процесса // Lex Russica. - 2015. - №2 10. - С. 1113.
6. Путин поручил усилить безопасность государственных информационных систем. URL: https: //www.m24 .ru/articles/tehnologii/28042017/138793?utm_source=Copy Buf.
7. Российские профайлеры. Психологи на службе у силовиков: зачем они нужны и есть ли от них польза. URL:
https://meduza.io/feature/2016/11/18/rossiyskie-profaylery (дата обращения: 22.05.2018).
8. Савельев, А. И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (BIG DATA) // Право. Журнал Высшей школы экономики. - 2015. - № 1. - С. 21-23.
9. Савельев, А. И. Электронная коммерция в России и за рубежом: правовое регулирование. - 2-е изд. М., 2016. - 411 с.
10. Тимошенко, В. А. Совершенствование контроля за исчислением и уплатой НДС на базе «АСК НДС-2» // Право и экономика. - 2017. - № 11.
- С. 59-63.
Used sources:
1. Amelin, RV State and municipal information systems in Russian information law: theoretical and legal analysis: monograph / ed. S. E. Channova. - M., 2018.
- 285 p.
2. Amelin, RV Legal regime of state information systems: monograph / ed. S. E. Channova. - M., 2016. - 411 p.
3. Bulgakova, E. V., Bulgakov V. G., Akimov V. S. The use of "big data" in the system of public administration: conditions, opportunities, prospects // Legal Science and Practice: Bulletin of the Nizhny Novgorod Academy of the Ministry of Internal Affairs of Russia. - 2015. - No. 3. - P. 18-22.
4. Bulgakova, EV Methods of analysis and principles of systematization of data used in the preparation and adoption of legal decisions // Information law. -2016. - No. 4. - P. 2-5.
5. Volkov, VE Electoral identification: the limits of individualization of participants in the electoral process // Lex Russica. - 2015. - No. 10. - S. 11-13.
6. Putin instructed to strengthen the security of state information systems. URL: https://www.m24.ru/articles/tehnologii/28042017/138793?utm source=Copy Buf.
7. Russian profilers. Psychologists in the service of security officials: why are they needed and are there any benefits from them. URL: https://meduza.io/feature/2016/11/18/rossiyskie-profaylery (date accessed: 22.05.2018).
8. Saveliev, AI Problems of the application of legislation on personal data in the era of "Big Data" (BIG DATA) // Law. Journal of the Higher School of Economics. - 2015. - No. 1. - P. 21-23.
9. Saveliev, AI Electronic commerce in Russia and abroad: legal regulation. - 2nd ed. M., 2016 .-- 411 p.
10. Timoshenko, V. A. Improving control over the calculation and payment of VAT on the basis of "ASK VAT-2" // Law and Economics. - 2017. - No. 11. -P. 59-63.
