В. В. Макрусев

Теория интеллектуализации систем и технологий управления

Учебник

ebooks@prospekt.org

Информация о книге

УДК 338.2(075.8)

ББК 65.050.2я73

М16

Автор:

Макрусев В. В., доктор физико-математических наук, профессор, профессор кафедры управления Российской таможенной академии.

Рецензенты:

Бойкова М. В., доктор экономических наук, доцент, заведующая кафедрой управления Российской таможенной академии;

Насибуллин А. А., кандидат экономических наук, начальник отдела применения системы управления рисками Центра оперативного мониторинга и управления рисками Московской таможни ФТС России.

Учебник содержит систематизированное изложение дисциплин «Теория когнитивного анализа», «Теория управления таможенными системами на основе знаний» и «Теория систем и системный анализ», соответствующее рабочей программе.

Дано общее представление об инновационном подходе к аналитической и управленческой деятельности. Когнитивный анализ раскрыт как интегративный инструмент системных исследований, формируемый и развивающийся на основе интеллектуальных технологий.

Выявлены основные теоретические положения целостно-эволюционного подхода, отражающие взаимосвязь методов, способов и приемов приобретения, сбора, накопления, хранения, поиска, обработки, передачи и использования знаний в ходе анализа и принятия управленческих решений. Представлены методология, инструментальные средства и технологии интеллектуализации в целях создания систем гибридного и искусственного интеллекта. Определены условия и методология развития перспективных компьютерных технологий до уровня интеллектуальных.

Содержится методологический инструментарий экспертно-аналитической работы. Разработаны модели автоматизации и графоаналитический инструментарий анализа и управления на основе знаний.

Описаны инструментальные средства систем искусственного интеллекта и концептуальные платформенные решения интеллектуальных технологий, внедряемых в практику таможенного администрирования.

Учебник рассчитан на студентов и магистрантов, обучающихся по специальности «Таможенное дело», направлениям подготовки «Менеджмент» и «Экономика», аспирантов, обучающихся по научным специальностям «Системный анализ, управление и обработка информации», «Региональная и отраслевая экономика» и на руководящий состав подразделений РТУ и таможен, изучающий программу дополнительного профессионального образования в Институте повышения квалификации. Может быть полезен для научных сотрудников, преподавателей образовательных организаций высшего образования и должностных лиц таможенных органов.

УДК 338.2(075.8)

ББК 65.050.2я73

© Макрусев В. В., 2024

© ООО «Проспект», 2024

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

БД — база данных

БЗ — база знаний

ВП — вычислительный процесс

ВЦ КП — вычислительный центр коллективного пользования

ВЭД — внешнеэкономическая деятельность

ЕАИС — Единая автоматизированная информационная система

ЕС ТО РФ — единая система таможенных органов РФ

ИАС — информационно-аналитическая система

ИБЗ — интегрированная база знаний

ИВС — информационно-вычислительная система

ИВП — информационно-вычислительный процесс

ИД — исходные данные

ИИ — искусственный интеллект

И-функция — интеллектуальная функция

И-процесс — процесс интеллектуализации (интеллектуальный процесс)

И-технологии — интеллектуальные технологии

ИЦТ — интеллектуальная цифровая таможня

ИЭ-модель — имитационно-эволюционная модель

К-аттрактор — когнитивный аттрактор

КК — когнитивный канал

КПМТ — когнитивно-продуктивная метатехнология

К-процесс — когнитивный процесс

КС — канал связи

КТС — комплекс технических средств

КУ — контур управления

ЛВС — локальная вычислительная сеть

ЛИВС — локальная информационно-вычислительная система

ПРЕДИСЛОВИЕ

Основная цель настоящего учебника — системное изложение основ теории когнитивного анализа и управления на основе знаний, а также рассмотрение концептуальных платформенных решений и интеллектуальных технологий, исследуемых и внедряемых в практику таможенного администрирования на этапах проектирования, функционирования и развития таможенных органов.

Основная задача — формирование у обучающихся знаний, умений и навыков когнитивного анализа и подготовки управленческих решений в сфере таможенного дела на основе целостно-эволюционного (когнитивного) подхода.

Задачи дисциплины:

— изучить теоретические положения когнитивного подхода и современные концепции автоматизированного (автоматического) формирования знаний;

— изучить базовые теоретические положения и теоретические основы процесса интеллектуализации систем, принципы формирования и инструментальные средства когнитивно-продуктивных технологий анализа и управления;

— изучить концептуальные платформенные решения интеллектуализации и особенности решения задач управления на основе знаний;

— сформировать умения по формированию и структуризации знаний в целях управления деятельностью (функционированием) системы средствами графоаналитического моделирования;

— сформировать умения по формированию и структуризации знаний в целях решения задач проектирования интеллектуальных систем средствами графоаналитического моделирования;

— сформировать умения по формированию и структуризации знаний средствами графоаналитического моделирования в целях управления развитием таможенных органов на основе интеллектуальных платформ.

Учебник разработан в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта высшего образования и обеспечивает формирование профессиональных компетенций в области информационно-аналитической и организационно-управленческой деятельности обучающихся.

ВВЕДЕНИЕ

Позитивная перспектива стихийно накапливаемого современной цивилизацией информационного стратегического ресурса, его целенаправленной системной структуризации и эффективного использования, или, собственно, перспектива интенсивной информатизации общества, связана с формированием когнитивной парадигмы и адекватной технологической платформы для ее реализации.

Прежде всего речь идет о развитии теории формирования знаний (когнитивной теории), о совершенствовании методологии системного проектирования интеллектуальных технологий (технологий проектирования, ведения и обработки знаний), а также о существенном прорыве в создании практических приложений и систем искусственного интеллекта на базе единой теоретико-методологической платформы.

С применением интеллектуальных технологий связывают возможность повышения эффективности решения следующих актуальных и широко распространенных практических задач:

— создание, научное обоснование и оценка системных концепций, программ и проектов модернизации и развития социально-экономических, производственных и информационно-технических систем, их эффективный информационный мониторинг и контроллинг;

— проектирование и эксплуатация информационных систем, систем поддержки принятия решений, высокоэффективных систем автоматизированного управления и логистических систем в различных областях деятельности;

— интеллектуальное взаимодействие человека и компьютерных знаний, включая технологии web-доступа, в различных сферах социальной активности;

— эффективное накопление и использование интеллектуального ресурса в виде открытых хранилищ данных и знаний, а также различных электронных обучающих средств (справочников, пособий, учебников).

Применение интеллектуальных технологий для решения задач такого класса в настоящее время значительно ограничивают два обстоятельства. Во-первых, сложность и недостаточная системная разработка самих прикладных задач, а во-вторых, необходимость в адаптации средств программно-технического комплекса — методов, методик, компьютерных и программных средств — в процессе решения конкретной задачи и интегрирования их с учетом ее специфики. При такой постановке, по сути, речь идет о проектировании интеллектуальной технологии под каждую конкретную задачу. Последствия такого подхода достаточно очевидны.

Перспективные цифровые технологии должны содержать в себе интеллектуальные средства не только для эффективного анализа и решения прикладных задач, но и для формирования знаний о себе, своем окружении для самоадаптации и для саморазвития. Это возможно только при соблюдении следующих основных условий:

— процесс накопления знаний (интеллектуализации) должен адекватно отражать процессы эволюции изучаемого объекта, инструментов исследования и исследователя-аналитика как систем;

— должны быть обеспечены эффективные обратные связи интеллектуального взаимодействия человека и технологии;

— должно быть обеспечено системное решение проблем проектирования, модернизации и развития сложных автоматизируемых объектов в процессе их интеллектуализации.

Эффективное удовлетворение таких требований наиболее достижимо в рамках концепции согласованного взаимодействия вложенных систем, когнитивного (целостно-эволюционного) подхода к созданию интеллектуальных технологий и теории когнитивного анализа (когнитивно-эволюционной теории), ключевые содержательные моменты которой и изложены в представленном учебнике.

В целом теория ориентирована на создание современных высокоэффективных развивающихся интеллектуальных систем и окажется полезной широкому кругу специалистов по анализу, проектированию, разработке и модернизации интеллектуальных технологий в различных сферах деятельности и систем управления на основе знаний.

Предлагаемый учебник является первым, достаточно полным отражением результатов многолетних исследований, в которых возможности когнитивно-эволюционной теории управления в определенной мере обозначаются, но далеко не исчерпываются.

Учебник содержит систематизированное изложение учебной дисциплины «Теория интеллектуализации систем и технологий управления», соответствующее учебной программе.

Дано общее представление об интегративном подходе к анализу развивающихся систем и управлению на основе знаний в условиях цифровизации и интеллектуализации платформенных решений. Когнитивный анализ и управление рассматриваются как интегративный инструмент системных исследований, проектирования и развития такого класса систем на основе целостно-эволюционного (когнитивного) подхода.

Раскрываются основные теоретические положения когнитивного подхода, отражающие взаимосвязь методов, способов и приемов приобретения, сбора, накопления, хранения, поиска, обработки, передачи и использования знаний в ходе анализа и принятия управленческих решений.

Представлены методология, концептуальные платформенные решения, инструментальные средства и технологии интеллектуализации в целях создания систем гибридного и искусственного интеллекта. Определены условия и методология развития перспективных компьютерных технологий до уровня интеллектуальных.

Предложены графоаналитический инструментарий и техники визуализации моделирования процессов анализа, организации деятельности, проектирования и развития таможенных систем на основе знаний.

Тема 1. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ТАМОЖЕННЫХ ИНСТИТУТОВ. ИНТЕГРАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТАМОЖЕННЫХ ОРГАНОВ¹

Вопросы:

1. Определяющая тенденция качественных преобразований в социально-экономических системах.

2. Таможенное регулирование в условиях цифровой экономики: ключевые направления развития и международная практика.

3. Когнитивные технологии в аналитической и управленческой деятельности таможенных органов.

4. Интеграция интеллектуальных технологий анализа и управления.

5. Методологические предпосылки когнитивного (целостно-эволюционного) подхода.

1. Определяющая тенденция качественных преобразований в социально-экономических системах

Парадигма интеллектуализации социально-экономических систем. Определяющая тенденция качественных преобразований в социально-экономических системах обусловлена все возрастающей потребностью общества в интенсивной информатизации и автоматизации процессов приобретения знаний в среде гибридного (человеко-машинного) интеллекта, а также в создании соответствующих когнитивных технологий и систем управления на основе знаний. Тенденция становится центральной в исследованиях и опытно-конструкторских разработках, ориентированных на развитие IT-технологий и информационно-управляющих систем до уровня интеллектуальных.

В широкой постановке речь идет о создании систем искусственного интеллекта и об интенсивной информатизации всего общества. В прагматическом отношении основная цель такой тенденции — формирование человеко-независимых знаний, доступных каждому индивиду общества, то есть знаний, которые могут быть использованы человеком в условиях отсутствия их субъекта-носителя.

В целом формируется качественно новая парадигма развития общества, которая в общем случае может быть определена как парадигма интеллектуализации. Порождаемые в процессе ее реализации ключевые элементы и их взаимосвязи представлены на рис. 1.1.

Рис. 1.1. Ключевые элементы и связи, порождаемые в ходе реализации парадигмы интеллектуализации

Средствами интенсивной информатизации становятся интеллектуальные (когнитивные) технологии и системы, объединяющие в себе определенную совокупность взаимосвязанных методов, способов и приемов приобретения, сбора, накопления, хранения, поиска, обработки, передачи и предоставления знаний пользователю.

Именно с применением таких технологий и систем строится и функционирует так называемое цифровое общество, объединяющее в себе цифровое правительство (цифровые институты администрирования), цифровую экономику, цифровые товары и услуги, и гражданина — потребителя соответствующих товаров и услуг.

Широкая цель новой парадигмы развития — формирование общества как высокоинтеллектуального института, саморазвивающегося на основе накопления, систематизации и использования продукта гибридного интеллекта (когнитивного продукта — человеко-независимых знаний) в интересах как всего общества в целом, так и клиентоориентированно — в интересах каждого гражданина.

Теоретический базис новой парадигмы развития. Базис теоретической основы формирования и реализации парадигмы интеллектуализации социально-экономических систем составляют:

— теория искусственного интеллекта;

— компьютерные технологии и кибернетика;

— когнитология (когнитивная наука).

Каждая из них имеет свои особенности и вносит свой вклад в формирование интеллектуальной парадигмы развития. Дадим краткую характеристику составляющих теоретического базиса.

Искусственный интеллект — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека; наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания и создания аналога человеческого интеллекта и выходит за пределы методов биологического правдоподобия.

Существующие на сегодня так называемые интеллектуальные системы (точнее — системы с элементами искусственного интеллекта) имеют очень узкие области применения. При этом они представлены в различных сферах человеческой деятельности, например, в финансовых системах, военном деле, медицине, управлении, в издательской деятельности, в распознавании речи и текста, в области интеллектуального анализа данных, в системах обеспечения информационной безопасности. Это говорит о востребованности таких систем, о возможности поиска и создания универсальной платформы для их комплексирования или производства.

Приведем примеры систем с элементами искусственного интеллекта.

Онлайн-кредитор Upstart — это система, которая позволяет анализировать большие объемы потребительских данных и использует алгоритмы машинного обучения для построения моделей кредитного риска, на основе которых осуществляется прогноз вероятности дефолта. Такая технология может быть лицензирована для банков, чтобы они могли использовать ее для прогнозной оценки своих перспектив.

Платформа Zest Automated Machine Learning применяется в кредитной индустрии. Она использует компьютерное обучение для анализа десятков тысяч традиционных и нетрадиционных переменных при оценке заемщиков. Исследуются параметры транзакций покупки и даже то, каким образом клиент заполняет форму. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов клиентам с небольшой кредитной историей.

Теория искусственного интеллекта вместе с нейрофизиологией, эпистемологией и когнитивной психологией образуют более широкую теоретическую платформу, называемую когнитологией.

Когнитология (когнитивная наука) — междисциплинарное научное направление, изучающее методы и модели формирования знаний, процесса познания, универсальных структурных схем мышления.

Когнитивная наука возникла как ответ бихевиоризму² с целью найти новый подход к пониманию человеческого сознания. Помимо непосредственно психологии, у истоков оказалось сразу несколько научных дисциплин: искусственный интеллект, лингвистика, а также философия; основоположники — Джон Маккарти³, Ноам Хомский⁴ и Джерри А. Фодор⁵ соответственно. На пике развития кибернетики и появления первых компьютеров идея аналогии человеческого разума и вычислительной машины стала набирать силу и во многом заложила основы теории когнитивизма.

Так, когнитивность (от лат. сognitio — познание, изучение, осознание) в рамках науки управления означает способность руководителя к логическому (умственному) восприятию и переработке поступающей информации. В основе изучения этого понятия находятся психические процессы личности и так называемые «психические состояния» (уверенность, желание, убеждение, намерения).

Термин «когнитивизм» используется также и в более широком смысле; в этом случае подразумевается сам «акт» познания или самопознания. В этом контексте он может быть интерпретирован как синтез знаний и формирование концепций, связанных с этим знанием, отраженных как в мыслях (когнитивные знания), так и в действиях (продуктивные знания). Причем термин «когнитивность», пожалуй, в большей степени отражает уровень сформированности знаний, степень «интеллектуальности» технологической среды.

В когнитивной науке используются два стандартных вычислительных подхода к описанию и моделированию когнитивных систем: символицизм (классический подход) и коннекционизм (относительно инновационный подход).

Символицизм основывается на гипотезе, согласно которой человеческое мышление подобно логике компьютера, последовательно обрабатывающего единицы символьной информации.

Коннекционизм, в свою очередь, основывается на предположении, что человеческое мышление может имитироваться при помощи искусственных нейронных сетей, которые состоят из «формальных» нейронов, выполняющих параллельную обработку данных.

Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитивистику возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили получить прямые данные о работе мозга. Важную роль играют и все более мощные компьютеры.

Прогресс в когнитологии, как полагают ученые, позволит «разгадать загадку разума», то есть описать и объяснить процессы в мозге человека, ответственные за высшую нервную деятельность. Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, саморазвитию, а также к самоорганизации, творчеству, свободному общению с человеком.

В целом когнитивная теория предназначена для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях (в ситуациях с информативной неопределенностью). Она основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и в самом наименьшем — базовом варианте включает следующие компоненты:

— методологию анализа ситуации и формирования знаний (когнитивную методологию);

— модели представления знаний эксперта, например, в виде знакового графа, матрицы (иногда — когнитивной карты) (F, W), где F — множество факторов ситуации, W — множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации;

— методы анализа ситуации и синтеза продуктивной модели.

Компьютерные технологии и кибернетика. В компьютерных науках проблемы искусственного интеллекта рассматриваются с позиций проектирования экспертных систем и баз знаний. Под базой знаний понимается совокупность данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, а вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем решаются специалистами информационных технологий.

В целом можно сказать, что в настоящее время происходит смена парадигмы общественного развития — формируется новое общество как высокоинтеллектуальный институт, способный самообучаться и саморазвиваться на основе накопления, систематизации и использования технологий и продуктов искусственного интеллекта.

Соответственно, формируется и развивается теория и создается цифровая платформа саморазвивающихся интеллектуальных цифровых технологий и систем.

Общие положения методологии когнитивного моделирования и анализа. Соответственно, меняется и облик организации как основы любого общественного института. В контексте когнитивной теории речь идет о так называемой когнитивной организации. Причем термин «когнитивность организации» позволяет оценить способность компании к усвоению информации и превращению ее в знания на основе методов и средств гибридного интеллекта.

В качестве одного из наиболее продвинутых направлений интеллектуализации организации, ориентированного на принятие продуктивных решений по технологическим проблемам и проблемам, возникающим в управлении, в настоящее время рассматривают методологию когнитивного моделирования и анализа.

Методология когнитивного моделирования и анализа предназначена для исследования и принятия решений в ситуациях информативной неопределенности; была предложена американским исследователем Р. Аксельродом⁶.

Когнитивный анализ иногда именуется исследователями «когнитивной структуризацией». Когнитивный анализ рассматривается как один из наиболее мощных инструментов исследования нестабильной и слабоструктурированной среды. Он способствует лучшему пониманию существующих в среде проблем, выявлению противоречий, качественному анализу протекающих процессов и принятию соответствующих адекватных решений.

Основу когнитивного анализа составляет моделирование, или когнитивное (познавательное) моделирование. Его суть состоит в том, чтобы сложнейшие проблемы и тенденции развития системы отразить в виде знаний, представляемых в виде моделей, и исследовать на моделях возможные сценарии возникновения кризисных ситуаций, найти пути и условия их разрешения.

Когнитивное моделирование — это способ анализа, обеспечивающий определение силы и направления влияния факторов на перевод системы в целевое состояние с учетом сходства и различия во влиянии на нее различных внутренних и внешних факторов.

Использование когнитивных моделей качественно повышает обоснованность анализа и принятия управленческих решений в сложной и быстроизменяющейся обстановке, избавляет эксперта (руководителя) от «интуитивного блуждания», экономит время на осмысление и интерпретацию происходящих в системе событий.

Так, например, использование когнитивных технологий в экономической сфере позволяет за короткий срок разрабатывать и обосновывать стратегию экономического развития (в частности, фирмы, предприятия) с учетом влияния изменений во внешней среде.

Когнитивный анализ состоит из нескольких этапов, на каждом из которых реализуется определенная задача. Последовательное решение этих задач приводит к достижению главной цели когнитивного анализа — формированию продуктивных знаний. Этапы, характерные для когнитивного анализа любой ситуации, следующие.

1. Формулировка цели и задач исследования системы как определенной целостности.

2. Изучение целостности системы с позиций поставленной цели на заданном временном интервале: сбор, систематизация, анализ существующей и прогнозной статистической и качественной информации относительно системы и ее внешней среды, определение присущих исследуемой ситуации требований и ограничений.

3. Выделение основных факторов, воздействующих на развитие ситуации.

4. Определение взаимосвязи между факторами путем рассмотрения причинно-следственных цепочек, изучение взаимовлияния разных факторов и общей динамики системных изменений. Для этого используются как математические модели, описывающие некоторые точно выявленные количественные зависимости между факторами, так и субъективные представления эксперта относительно не формализуемых качественных взаимоотношений факторов на заданном временном интервале исследования.

В результате прохождения этапов 3–4 строится когнитивная модель эволюции целостности системы в условиях динамики системных изменений, которая отображается, например, в виде функционального графа. Поэтому можно сказать, что этапы 3–5 представляют собой когнитивное моделирование; это этапы формирования когнитивных знаний.

5. Проверка адекватности когнитивной модели реальной ситуации (верификация когнитивной модели).

6. Определение с помощью когнитивной модели возможных вариантов развития ситуации (системы), обнаружение путей, механизмов воздействия на ситуацию с целью достижения желаемых результатов, то есть выработка стратегии управления на заданном временном интервале. Задание целевых, желаемых направлений и силы изменения тенденций процессов в ситуации.

7. Формирование управленческого решения (выбор комплекса мероприятий как совокупности управляющих факторов), определение его возможной и желаемой силы и направленности воздействия на ситуацию.

Последние этапы — этапы поиска варианта когнитивной модели, приемлемой для ее практического применения; это этапы формирования продуктивных знаний.

Подводя общий итог, отметим, что еще в 2018 году представлена новая модель сервисного государства (Сервисное государство 2.0), концепция которого и ее основные положения полностью вошли в федеральный проект «Цифровое управление» нацпрограммы «Цифровая экономика РФ». Принципы сервисного государства — отсутствие бумажных процессов и физических документов, комплексное решение жизненных ситуаций гражданина на основе автоматизированных бизнес-процессов (сервисов) и автоматическое принятие решений.

Реализуются данные принципы по шести направлениям: «суперсервисы», «цифровой профиль», «единый фронт», «единый транспорт», «единая модель данных» и «единая платформа услуг и сервисов».

Успешное решение такой масштабной проблемы может быть получено, прежде всего, при наличии единой модели данных государства, что подразумевает также создание и развитие Национальной системы управления данными. Второе условие — наличие соответствующих инструментов для анализа больших массивов данных в условиях неопределенности. В самой широкой постановке речь идет о когнитивной теории и методологии анализа и управления.

2. Таможенное регулирование в условиях цифровой экономики: ключевые направления развития и международная практика

Направления развития таможенного дела, таможенные институты. Глобальная цифровизация мировой экономики, доминирование качественно новой парадигмы развития социально-экономических систем — все это принципиально меняет сущность товара и его свойства как ключевого инструмента удовлетворения потребностей людей.

Изменяется и инструментальная среда производства товара, его перемещения и предоставления потребителю. В мировой торговле все больше проявляется и начинает доминировать новый товар — «товар-цифра». В конечном итоге это 1) материальный или нематериальный предмет (цифра-предмет) или 2) услуга, предоставляемая посредством информационных технологий (цифра-услуга).

Первый товар создается, размещается и передается потребителю на компьютерных средствах и других информационно-цифровых носителях; это, например, программа, идея, изобретение, проект, художественное произведение, структурированная информация. Второй — это особый вид услуги, предоставляемой посредством информационных средств, систем или сред — в современной классификации ИТ-услуги.

В условиях специфики цифрового товара, особенностей технологии его производства и предоставления потребителю наиболее актуальными становятся проблемы секторальных и комплексных исследований процессов цифровизации всех сфер экономики и управления (включая и государственное управление) в контексте дальнейшего развития информационных и когнитивных (интеллектуальных) систем.

Особую актуальность такие исследования приобретают для таможенной сферы. Появление нового вида товара, перемещаемого через таможенную границу, требует поиска адекватных решений по его идентификации, декларированию и таможенному контролю. В более широкой постановке — требуется развитие концепции таможенных институтов (таможенного дела, таможенного регулирования, администрирования, контроля и др.) под условия цифровизации мировых экономических процессов; необходима разработка принципиально новых методов и инструментов таможенного менеджмента.

Таможенные институты и их взаимосвязь. Современное таможенное дело представляет собой уникальное, сложное, развивающееся и исторически обусловленное явление, выраженное на разных исторических этапах в различных институциональных и организационных формах, но всегда с политически и экономически оправданным содержанием.

Следствием этого является разнообразие мнений, представленных в научных монографиях и отдельных статьях, как по поводу его содержания, так и в связи с местом и значением в жизни общества. Такая ситуация требует всестороннего исследования данного явления, для чего необходим адекватный научный инструментарий, позволяющий изучать, анализировать и развивать таможенное дело, как в масштабе отдельного государства, так и на межгосударственном уровне.

Таможенное дело как социо-экономическое явление охватывает сложный комплекс общественных отношений, возникающих в сфере перемещения товаров, транспортных средств и иных ценностей через таможенную границу, а также отношений, возникающих вследствие обязательств, вызываемых этими перемещениями.

Термин «таможенное дело» имеет различные толкования.

Вначале о таможенном деле и о таможенном регулировании в современной трактовке. Таможенный кодекс Евразийского экономического союза определяет термин «таможенное регулирование» в статье 1⁷ и не применяет термин «таможенное дело». В свою очередь, в Федеральном законе от 03.08.2018 № 289-ФЗ (ред. от 14.07.2022) «О таможенном регулировании в Российской Федерации …» сказано, что таможенное регулирование «устанавливает порядок и правила регулирования таможенного дела»⁸.

Считаю, что об условиях неопределенности и инвариантности в существующих исходных определениях, используемых на практике, целесообразно и полезно порассуждать на учебных семинарах. Разумно при этом учесть исторические этапы развития термина.

В целях адекватной (целостной) интерпретации и всестороннего (системного) анализа объекта управления на основе ретроспективного анализа и с опорой на системный подход, а также с учетом современных терминологических тенденций⁹ рассмотрим самый общий случай и дадим самое широкое определение таможенного дела.

Таможенное дело — это сфера государственной политики, особая область государственных интересов, специфическое направление деятельности государства по регулированию, администрированию и контролю экономических процессов, в первую очередь, внешнеторговой и внешнеэкономической деятельности.

В данной конструкции все компоненты находятся во взаимосвязях друг с другом и составляют органически целостную совокупность разноуровневых элементов и называемую таможенным делом. В зависимости от целей управления и принятия управленческих решений, любой из компонентов таможенного дела, и таможенное дело в целом могут быть представлены таможенной системой или таможенным институтом.

В таких условиях это означает, что институт таможенного дела — это самая широкая категория, особая система, которая, в свою очередь, представляется подмножеством системообразующих таможенных институтов, отражающих регулятивные, административные, организационные, контрольные и другие аспекты ее организации, реализации и развития.

На современном этапе основными подсистемами, реализующими таможенное дело в целом, таможенную политику государства в частности, являются таможенное регулирование и таможенное администрирование, в основе которых лежит таможенный контроль за операциями участников внешнеэкономической деятельности (ВЭД).

Современный институт таможенного регулирования призван обеспечить устойчивое функционирование внешнеторговой системы Евразийского экономического союза (ЕАЭС). И именно такой институт является системообразующим компонентом, активным механизмом воздействия на структуру и параметры внешнеторговой и внешнеэкономической деятельности (ВТиВЭД) государств — членов ЕАЭС.

В широком смысле под институтом таможенного регулирования предлагаем понимать системное образование, регулирующее товаропотоки и взаимодействие участников экономических отношений в сфере ВТиВЭД и объединяющее деятельность государственных структур для достижения общественно значимой цели — защиты экономической безопасности стран — членов ЕАЭС. Данная система образована политическими, экономическими, правовыми, энергетическими, информационными и другими коммуникациями на пространстве ЕАЭС и оказывает влияние как на глобальном (международном), так и на региональном и национальном уровнях, определяя вектор развития экономики и торговых отношений.

Институт таможенного регулирования в узком смысле — это совокупность идей, функций, правил и механизмов, определяющих, формирующих или развивающих таможенную организацию, или же сама организация (таможенная администрация, система таможенных органов, таможенная служба) как открытая эволюционирующая система.

Наш анализ показывает, что общая тенденция развития институтов таможенного регулирования как системы управления в целом и таможенных институтов в частности имеет спиралеобразный характер. При этом каждый последующий этап (виток) эволюции характеризуется системными изменениями объектов управления и соответствующим качественным приращением возможностей метатехнологии управления.

Ключевые направления развития таможенного дела. Развитие таможенного дела в целом представляется в виде смены регулятивных парадигм¹⁰ таможенных институтов¹¹ и моделей управления. Среди них наиболее актуальны:

— функциональная парадигма: среда деятельности таможенного органа функциональная, модель управления — функционально-ориентированная (административная);

— процессная парадигма: среда деятельности — процесс, модель управления — процессно-ориентированная;

— сервисная парадигма: среда деятельности — сервис (услуги), модель управления — маркетинговая;

— цифровая парадигма: среда деятельности — цифровая, модель управления — искусственный (гибридный) интеллект;

— когнитивная парадигма: среда деятельности — интеллектуальная, модель управления — когнитивно-продуктивная.

Дадим краткую характеристику каждой из парадигм.

Функциональная парадигма. Функциональная парадигма и соответствующая функционально-ориентированная модель управления определяют деятельность существующей системы таможенных органов и управление такой системой на базе функционального подхода. Его же основу составляют принципы рациональной бюрократии, разделения и специализации труда; в соответствии с этими принципами выстраиваются традиционные для современной практики стратегии и методы таможенного администрирования.

Процессная парадигма. В процессной парадигме исходные концепция деятельности и метатехнология решения управленческих проблем основаны на выделении и согласовании бизнес-процессов, каждый из которых протекает во взаимосвязи с другими бизнес-процессами в самой организации и (или) во внешней среде. Рациональный (оптимальный) набор бизнес-процессов таможенной структуры представляет собой иерархическую сетевую структуру, которая охватывает все процессы организации: процессы управления, процессы производственного цикла, процессы обеспечения ресурсами.

Особый статус процессному подходу придает использование его принципов в менеджменте качества (TQM), стандартах серии ISO, инструментах «бережливого производства».

Сервисная парадигма. Анализируя современный этап реформ государственного администрирования, можно сказать, что наблюдается следующая тенденция: традиционные способы администрирования, опирающиеся на правила и авторитет, меняются на новые — содействующие развитию конкуренции, рыночным отношениям. Ключевым аспектом концепции нового государственного управления (концепции сервисного государства) является ориентация деятельности органов власти на удовлетворение запросов граждан как базовой ценности.

Концепция сервисно-ориентированного администрирования развивает основные положения таможенного администрирования и предлагает инновационные решения для достижения качественно нового уровня таможенного контроля. Наиболее актуальные цели концепции — обеспечение безопасности и содействие торговле таможенными методами и средствами. Именно ее широкомасштабная реализация позиционирует перспективную таможню как сервисную, выдвигает таможню в кластер основных регуляторов (контроллеров) товарных потоков в сфере ВЭД.

Цифровая парадигма. Цифровая парадигма (парадигма цифровой экономики) — концептуальная платформа, позволяющая создавать качественно новые модели бизнеса, торговли, логистики, производства, изменять формат государственного управления, информационных коммуникаций и инфраструктур, определять новую модель развития государства, экономики, внешнеторговой деятельности.

Институт таможенного регулирования, в свою очередь, должен быть адаптирован под новые реалии экономики, должен содержать соответствующие технологии и инструментальные средства таможенного администрирования и контроля товаров, производимых и перемещаемых в среде цифровой экономики. В их числе технологии электронного (цифрового) контроля, администрирования и регулирования — е-контроля, е-администрирования и е-регулирования соответственно.

Когнитивная парадигма. Анализ современных подходов к решению проблем повышения эффективности управления сложными системами и процессами позволяет утверждать, что в стратегической перспективе фундаментальную основу их решения составляет когнитивный (познавательный) подход. В таможенных органах такая тенденция наиболее отчетливо проявляется в поиске технологий формирования знаний (когнитивная составляющая процесса управления таможенными институтами) и их использования (продуктивная составляющая такого процесса) с учетом специфики таможенной деятельности.

Подводя некоторые итоги, можно утверждать, что в целом развитие института таможенного регулирования осуществляется в рамках интегративной (мультипрофильной) парадигмы.

Более того, настоящее время такая парадигма уже реализуется на практике — в деятельности таможенных органов. Направления развития, уровни и объемы реализации мультипрофильной парадигмы в ФТС России представлены на рис. 1.2.

Базовая модель таможенной службы в условиях цифровой экономики. Современная таможенная служба представляется как комплекс информационных, технологических и технических систем, обеспечивающих регулирование товарных потоков через таможенную границу. Таможенные органы реализуют принцип содействия развитию внешнеторговой деятельности, сформулированный в дорожной карте «10 шагов навстречу бизнесу», который, в свою очередь, выражается в новых требованиях, предъявляемых к таможенной системе. Среди них такие, как оперативность, мобильность, информативность, надежность и экономичность.

Рис. 1.2. Направления развития института таможенного регулирования

Исходя из результатов анализа зарубежного опыта, можно заключить, что реализовать такой принцип и обеспечить выполнение изложенных требований возможно в рамках инновационной модели таможенного института. По нашему мнению, наиболее приемлемой является информационно-техническая модель — модель информационно-технической (электронной) таможни, реализующей (поддерживающей в автоматическом режиме) функции информационного мониторинга и контроллинга товаропотока, аналитическую функцию и функцию управления таможенными рисками, функцию автоматизации управления на основе знаний, когнитивную функцию.

В рамках такой модели таможенная служба — это информационно-техническая служба (ИТ-служба), реализующая соответствующую ИТ-технологию и предоставляющая конечному потребителю (государству и участникам ВЭД) необходимый спектр таможенных услуг (ИТ-услуг).

Основная цель ИТ-службы — эффективное администрирование внешнеторговых процессов и предоставление ИТ-услуг для участников ВЭД на должном уровне качества.

Особое значение ИТ-служба приобретает в условиях цифровой экономики, поскольку только на основе ИТ-технологий должны быть реализованы функции электронного таможенного контроля, администрирования и регулирования (е-контроля, е-администрирования и е-контроля) в инновационной среде цифровых товаропотоков.

Модель ИТ-службы, реализующей ИТ-технологии и предоставляющей соответствующие таможенные услуги, показана на рис. 1.3.

Рис. 1.3. Модель ИТ-службы, реализующей функции е-администрирования и е-контроля

В целом ИТ-услуга — это предоставление участникам ВЭД информационных систем и технологий для целей таможенного декларирования, контроля и иных операций, необходимых для обеспечения соблюдения таможенного законодательства, а также поддержка информационных таможенных систем и технологий в требуемом для эффективного функционирования состоянии.

Таможенная ИТ-услуга должна быть ориентирована на клиента (участника ВЭД) и соответствовать высоким требованиям по обеспечению качества таможенного сервиса. Необходимо отметить, что метрика ИТ-услуги имеет свою специфику, в связи с чем требуется разработать методику оценки качества таможенных ИТ-услуг, в которую могут входить и индикаторы качества, разрабатываемые таможенными органами и участниками ВЭД совместно.

Мировая практика таможенного администрирования накопила опыт формирования и развития институциональной, технологической и инструментальной среды, в том числе в рамках реализации концепции цифровизации.

Примеры развития института таможенного регулирования (зарубежный опыт). Суть анализа зарубежного опыта сводится к поиску в международной практике прототипов — схожих экономических проблем и таможенных инструментов, обеспечивших их решение. Проблемы и цели, характерные для таможенных органов России, соотносятся с проблемами и результатами стран, прошедших соответствующую модернизацию таможенных институтов. Наличие подобных аналогий позволяет дать рекомендации по инструментам, которые успешно применены для их решения другими странами. Подход, реализующий идею прототипирования проблем и решений, позволяет таможням России учесть опыт развитых и развивающихся стран в преодолении собственных экономических угроз таможенными методами и инструментами. Графическая суть механизма преодоления проблем развития института таможенного регулирования в России на основе опыта развитых и развивающихся стран представлена на рис. 1.4.

Рис. 1.4. Метод прототипирования проблем и опыта их эффективных решений

Ограничимся анализом опыта внедрения инновационных ИТ-решений в таможенных органах Соединенных Штатов Америки (далее — США) и Объединенных Арабских Эмиратов (далее — ОАЭ). Последние, по мнению швейцарского центра Мировой конкуренции международного института административного развития, занимают почетную верхнюю строчку в рейтинге таможенных служб мира.

Результаты анализа и примеры ИТ-решений таможенных служб США и ОАЭ представлены в табл. 1.1. Такие ИТ-решения носят комплексный характер и представляют технологический и технический срез решения задачи развития.

Таблица 1.1

Зарубежный опыт развития таможенного администрирования: ИТ-решения

Название технического средства | Определение технического средства | Предназначение
Соединенные Штаты Америки
Automated Export System | Автоматическая экспортная система | Использование совместно с Государственным департаментом США и Министерством торговли США сведений о выданных лицензиях на вывоз товаров, а также о вывозимых товарах стоимостью больше 2,5 тыс. долл.
ShoeScanner | Рентген-сканер обуви | Досмотр пассажиров и обнаружение скрытых в обуви взрывчатых веществ и оружия.
Vehicle and Cargo Inspection System | Система инспектирования транспортных средств и товаров | Противодействие контрабанде и терроризму, просвечивают металлические грузовые контейнеры с помощью гамма-лучей.
SEACAP | Технология бесконтактного досмотра | Обследование каждого человека в момент его прохода через турникет без остановки и замедления.
Объеденные Арабские Эмираты
E-Mirsal | Электронное декларирование | Декларирование, включая сбор таможенных пошлин, управление рисками и взаимодействие с государственными органами, управление декларациями и получение уведомления о перемещении грузов.
Smart Workspace | Электронная система | Многофункциональный пользовательский интерфейс, в котором есть множество шаблонов деклараций для повседневной работы и присутствует панель действий участников ВЭД.
The Risk Engine | Система управления рисками | Автоматическая обработка деклараций.
Радиоактивное сканирование |  | Ускоренная форма досмотра, проверяются грузовой транспорт и контейнеры.
Интерактивные полы |  | Сканирование багажа, перемещаемого через таможенную границу, с помощью светодиодов.
LIDAR SmartGates | Биометрические туннели и «умный вход» | Упрощенный пропуск пассажиров при паспортном контроле.
Ramas | Виртуальный помощник | Чатбот с искусственным интеллектом.
Дроны (беспилотники) |  | Беспилотные квадрокоптеры (дроны) для наблюдения за торговыми судами в порту.

Система инноваций, внедряемых таможенной службой США, ориентирована на высокое качество таможенного сервиса, как в интересах государства, так и в интересах бизнеса. Так, например, разработка и внедрение механизма «единое окно» в США заключались в создании системы международных торговых данных (далее — СМТД), в удовлетворении потребностей государства и бизнеса в отношении электронного сбора, использования и распространения стандартных торговых и транспортных данных.

На практике Управление таможенной и пограничной охраны (УТПО) применяют СМТД в виде объединенной автоматизированной системы обработки коммерческой информации в целях предотвращения использования параллельных, разрозненных и потенциально дублирующих друг друга механизмов.

Основными принципами создания и функционирования системы являются:

— политическая воля и наличие головной организации;

— партнерские связи между государственными органами и торговыми компаниями;

— установление четких целей и границ;

— удобство и доступность для пользователей;

— благоприятная в юридическом отношении обстановка;

— международные стандарты и рекомендации;

— стратегия рекламно-пропагандистской деятельности, маркетинга и коммуникации.

Структура системы единого окна США включает в себя несколько элементов, тесно взаимосвязанных единой целью — упрощение формальностей для ведения бизнеса (рис. 1.5).

Рис. 1.5. Структура единого окна США

При этом важно сделать примечание, что данные элементы являются базами данных департаментов таможенной службы США, а также организаций, осуществляющих деятельность в сфере таможенного дела.

Таможенная служба ОАЭ является самой технически оснащенной. ИТ-решения охватывают различные направления деятельности: электронное правительство, таможенное декларирование, система управления таможенными рисками, искусственный интеллект в управлении.

Приведем два примера.

Электронное правительство — это система электронного документооборота государственного управления, основанная на автоматизации всей совокупности управленческих процессов в масштабах страны и служащая цели существенного повышения эффективности государственного управления и снижения издержек социальных коммуникаций для каждого члена общества.

Создание электронного правительства предполагает построение общегосударственной распределенной системы общественного управления, реализующей решение полного спектра задач, связанных с управлением документами и процессами их обработки.

Виды взаимодействия:

— между государством и гражданами;

— между государством и бизнесом;

— между различными ветвями государственной власти;

— между государством и государственными служащими.

Электронное правительство обеспечивает не только более эффективное и менее затратное администрирование, но и кардинальное изменение взаимоотношений между обществом и правительством. В конечном счете это приводит к совершенствованию демократии и повышению ответственности власти перед народом.

Искусственный управленческий интеллект (далее — ИУИ) также является ИТ-технологией, которая обеспечивает решение проблемы путем создания системы гибридного интеллекта, позволяющей преобразовывать коллективное мышление, делать его рациональным и, как следствие, организовывать работу сотрудников и управлять процессом таможенного администрирования с максимально возможной эффективностью.

Искусственный интеллект открывает для управления огромные возможности. Но, как и любой другой технологией, им нужно грамотно управлять — прежде всего, обучать систему с помощью правильно подобранных алгоритмов, данных и признаков для анализа. Иными словами, чтобы эффективно использовать средства искусственного интеллекта в таможенном деле, нужно сначала обучить систему на качественной выборке данных, а затем убедиться в том, что она выдвигает правильные гипотезы в оценке тех или иных ситуаций в деятельности таможенных органов. Таким образом, в ОАЭ все инновации ориентированы на содействие ведению бизнеса.

Прототипы систем таможенного администрирования США и ОАЭ имеют информационно-технический характер, решение задачи развития направлено на повышение качества таможенного сервиса и формирование технического задела. В этой связи большое внимание таможенные службы США и ОАЭ уделяют модернизации технологической и инструментальной среды с учетом мультипрофильной парадигмы, ориентируясь на внутренние процессы, сервис и управление знаниями. Формирование и развитие информационной инфраструктуры, технологичность процессов таможенного регулирования и техничность таможенных операции позволяют максимально дистанцироваться таможенной службе от участников ВЭД, что, в свою очередь, направлено на ускорение и упрощение прохождения таможенных формальностей и повышение качества таможенных ИТ-услуг.

В современных социально-экономических условиях таможенная сфера имеет важное значение не только в обеспечении национальной безопасности, но и в развитии внешнеэкономической деятельности государства. Динамичная среда и интеграционные процессы проявляют новые закономерности в становлении института таможенного администрирования, которые заключаются в необходимости перехода к мобильной информативной инфраструктуре, способной решать задачи в условиях цифровой экономики.

Теоретический и практический интерес приобретает новая форма таможенного администрирования — предоставление ИТ-услуг. Однако с учетом накопленного зарубежного опыта таможенного администрирования и практики решения задач развития требуется продолжить исследования информационной инфраструктуры таможенных органов государств — членов ЕАЭС, разработать бизнес-модели и методологию управления ИТ-услугами и ИТ-сервисом, а также метрику оценки качества ИТ-услуг. В свою очередь, решение теоретико-прикладных задач по реализации принципа содействия, мультипрофильной парадигмы и концепции ИТ-услуги определяет необходимость совершенствовать научный и компетентностный потенциал таможенных органов, формировать технические и инструментальные условия инновационного развития.

Все это в целом позволит адаптировать деятельность таможенных органов и их аналитических и информационно-технических подразделений к цифровой социально-экономической среде. При этом задачи теоретического и методического обеспечения развития таможенного регулирования и повышения качества таможенных услуг приобретают значение в институциональном, технологическом и инструментальном аспектах.

3. Концепция и проблемы интеллектуализации института цифровой таможни

Интеллектуализация: общая постановка проблемы. Решение проблемы эффективной информатизации, в частности, автоматизации, компьютеризации и других процессов информационного обеспечения анализа и управления, заведомо достигается, если совокупность вовлеченных в процесс информационных потоков обеспечивается средствами работы со знанием.

Этот процесс наделения информатизации свойствами, присущими мозгу человека: сбор информации далеко за пределами сиюминутных потребностей, структуризация информации, формирование знаний и организация накапливаемых знаний так, чтобы они могли быть использованы в иных ситуациях, — называют интеллектуализацией. При этом наиболее характерной особенностью таких интеллектуальных средств является не только накопление знаний, но и их использование с целью решения тех или иных задач, характерных для творческой (мыслительной) деятельности человека. Последнее предполагает технологичность средств интеллектуализации, то есть их реализацию в виде комплексной информационно-вычислительной системы (программной или программно-аппаратной) — интеллектуальной технологии, характеризуемой сложным составом процедур и различными этапами их выполнения.

Используемые далее термины «интеллектуальность», «интеллектуализация» не предполагают законченного определения понятия «интеллект технологии», «интеллект системы», «искусственный интеллект», а только подчеркивают, с одной стороны, нетривиальность функций, выполняемых в интеллектуальных средах, а с другой — то, что эти функции до последнего времени являлись прерогативой человека. В связи с этим представляет интерес традиционная трактовка роли субъекта в информационной технологии.

Современные информационные технологии обеспечивают автоматизированную обработку информации для решения задач в интересах широкого круга пользователей. Обычно эти пользователи преследуют интересы большей системы — макросистемы. Именно от макросистемы поступают цели и условия решений. В строгой постановке технология — это элемент макросистемы, адекватно «вписанный» в структуру ее информационных потоков.

В этом качестве технология объединяет другие элементы макросистемы (объекты информатизации, автоматизации или интеллектуализации) и вступает с ними во взаимодействие при решении задач анализа и управления. Особенностью такого взаимодействия, принципиально отличающей технологию как информационно-вычислительную систему от автоматической, является наличие опосредованной связи между технологией и объектами управления. Специфическим каналом связи между ними в макросистеме выступает человек. Именно он является источником информации. Он же является и ее потребителем, а в деятельностной трактовке — лицом, принимающим решение и воздействующим на реальные объекты. В общем случае — это единый комплекс элементов макросистемы (рис. 1.6).

Рис. 1.6. Структурообразующие элементы и связи макросистемы

Анализ особенностей взаимодействия выделенных структурообразующих элементов макросистемы для традиционных технологий решения задач информатизации позволяет сформулировать следующие принципиально важные обобщения. В рамках традиционного системного подхода (рис. 1.7.а) макросистема и технология — это две взаимодействующие системы. Здесь человек инициирует информационно-вычислительный процесс в технологии, подавая на ее вход данные в виде вектора Wsl, и получает ответ, представляемый вектором Vp. На уровне этой информации связь между системами (макросистемой и технологией) прерывается. Они не взаимосвязаны контурами обратной связи. Человек и объекты информатизации на время решения задачи остаются вне постоянного взаимодействия с технологией. Они — элементы макросистемы. Движение информации имеет односторонний характер и отражает только текущее состояние технологии и макросистемы в виде соответствующих информационных векторов. Возможности