Практика применения антикоррупционных инструментов цифрового управления в системе «государственный — общественный контроль»: перспективы и риски
Журнал «KANT» №2(59) 2026 [стр. 310-317]
DOI: 10.24923/2222-243X.2026-59.43
Ключевые слова: система «государственный — общественный контроль»; инструменты цифрового управления; технологии мониторинга коррупциогенности; формирование противодействия коррупции; антикоррупционные инструменты, использующие технологии ИИ.
Цитировать: Тихончук Р.Г., Коковихин А.Ю., Сурнина Н.М. Практика применения антикоррупционных инструментов цифрового управления в системе «государственный — общественный контроль»: перспективы и риски // KANT. — 2026. — №2(59). — С. 310-317. EDN: PZTNKB. DOI: https://doi.org/10.24923/2222-243X.2026-59.43
В исследовании представлен критический анализ существующих подходов к созданию результативного антикоррупционного управления, выявлен потенциал и проблемы в сфере использования новых управленческих инструментов при взаимодействии государственного и общественного секторов экономики, а также определены направления развития с учетом сложности и целесообразности формирования человеко-машинных систем мониторинга в РФ. Цель исследования: на основе компаративного анализа практик использования специфичных технологий, моделей и алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) выявить принципы, возможности, угрозы, стратегии и целесообразные сферы внедрения данных инструментов в управлении. Методологически исследование базируется на логическом, системном изучении теории и практики двух разнонаправленных, но комплементарных антикоррупционных подходов: государственного контроля — «сверху вниз» и общественного контроля — «снизу вверх», их процессном и компаративном анализе в различных регионах с привлечением международного опыта. В зависимости от особенностей выделенных систем, показаны общие и специфичные характеристики формирования баз данных, требования к их полноте, достоверности, доступности, ограничения при опубликовании результатов, целесообразность затрат. Результатом анализа явилось определение целесообразных на данном этапе развития в различных регионах Российской Федерации направлений и приоритетов внедрения инструментов результативного управления, использования моделей и алгоритмов искусственного интеллекта в противодействии коррупции в системе «государственный — общественный контроль».
В исследовании представлен критический анализ существующих подходов к созданию результативного антикоррупционного управления, выявлен потенциал и проблемы в сфере использования новых управленческих инструментов при взаимодействии государственного и общественного секторов экономики, а также определены направления развития с учетом сложности и целесообразности формирования человеко-машинных систем мониторинга в РФ. Цель исследования: на основе компаративного анализа практик использования специфичных технологий, моделей и алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) выявить принципы, возможности, угрозы, стратегии и целесообразные сферы внедрения данных инструментов в управлении. Методологически исследование базируется на логическом, системном изучении теории и практики двух разнонаправленных, но комплементарных антикоррупционных подходов: государственного контроля — «сверху вниз» и общественного контроля — «снизу вверх», их процессном и компаративном анализе в различных регионах с привлечением международного опыта. В зависимости от особенностей выделенных систем, показаны общие и специфичные характеристики формирования баз данных, требования к их полноте, достоверности, доступности, ограничения при опубликовании результатов, целесообразность затрат. Результатом анализа явилось определение целесообразных на данном этапе развития в различных регионах Российской Федерации направлений и приоритетов внедрения инструментов результативного управления, использования моделей и алгоритмов искусственного интеллекта в противодействии коррупции в системе «государственный — общественный контроль».
Литература:
1. Актуальные направления противодействия коррупции: использование ИТ и ИИ // Антикоррупционный портал. — 2025.
2. Искусственный интеллект в профилактике правовых рисков и противодействии коррупции: докл. к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2022 г. / Е.А. Артеменко, А.М. Волкова, Р.О. Долотов и др.; под науч. ред. Д.В. Крыловой; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. — С. 35-40.
3. Коковихин А.Ю., Плахин А.Е., Огородникова Е.С. Факторы интенсивности использования цифровых платформ населением Российской Федерации // Journal of Applied Economic Research. — 2023. — Т. 22, № 4. — С. 1087-1112.
4. Крылова Д.В., Максименко А.А. Использование искусственного интеллекта в вопросах выявления и противодействия коррупции: обзор международного опыта // Государственное управление. Электронный вестник. — 2021. — №84. — С. 241-255. doi:10.24412/2070-1381-2021-84-241-255
5. Köbis N., Starke C., Rahwan I. Artificial Intelligence as an Anti-Corruption Tool (AI-ACT) Potentials and Pitfalls for Top-down and Bottom-up / Max-Planck-Institute for Human Development, Center for Humans and Machines. https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.11567
6. Measuring the Effectiveness of Anti-Corruption Agencies. A research methodology / Samuel De Jaegere, Charmaine Rodrigues. — 2025. — Vol. 1. — 52 p.
7. Resources ACA Effectiveness Dashboard // IASA. Report last refreshed 21.05.2025.
8. Technologies for Preventing, Detecting, and Combating Corruption. Reports APEC Secretariat // APEC. — 2025.
1. Актуальные направления противодействия коррупции: использование ИТ и ИИ // Антикоррупционный портал. — 2025.
2. Искусственный интеллект в профилактике правовых рисков и противодействии коррупции: докл. к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2022 г. / Е.А. Артеменко, А.М. Волкова, Р.О. Долотов и др.; под науч. ред. Д.В. Крыловой; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. — С. 35-40.
3. Коковихин А.Ю., Плахин А.Е., Огородникова Е.С. Факторы интенсивности использования цифровых платформ населением Российской Федерации // Journal of Applied Economic Research. — 2023. — Т. 22, № 4. — С. 1087-1112.
4. Крылова Д.В., Максименко А.А. Использование искусственного интеллекта в вопросах выявления и противодействия коррупции: обзор международного опыта // Государственное управление. Электронный вестник. — 2021. — №84. — С. 241-255. doi:10.24412/2070-1381-2021-84-241-255
5. Köbis N., Starke C., Rahwan I. Artificial Intelligence as an Anti-Corruption Tool (AI-ACT) Potentials and Pitfalls for Top-down and Bottom-up / Max-Planck-Institute for Human Development, Center for Humans and Machines. https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.11567
6. Measuring the Effectiveness of Anti-Corruption Agencies. A research methodology / Samuel De Jaegere, Charmaine Rodrigues. — 2025. — Vol. 1. — 52 p.
7. Resources ACA Effectiveness Dashboard // IASA. Report last refreshed 21.05.2025.
8. Technologies for Preventing, Detecting, and Combating Corruption. Reports APEC Secretariat // APEC. — 2025.
The practice of applying anti-corruption tools of digital governance in the system of "state — public control": prospects and risks
Keywords: state-public control system; digital governance tools; corruption monitoring technologies; developing anti-corruption measures; anti-corruption tools using AI technologies.
This study presents a critical analysis of existing approaches to creating effective anti-corruption governance, identifies the potential and challenges in using new management tools in the interaction between the state and public sectors of the economy, and defines development directions taking into account the complexity and feasibility of developing human-machine monitoring systems in the Russian Federation. The objective of the study is to identify the principles, opportunities, threats, strategies, and appropriate areas for implementing these tools in governance through a comparative analysis of specific artificial intelligence (AI) technologies, models, and algorithms. Methodologically, the study is based on a logical, systematic study of the theory and practice of two opposite but complementary anti-corruption approaches: top-down government control and bottom-up public control, their process and comparative analysis in various regions, and the use of international experience. Depending on the features of the identified systems, the study presents general and specific characteristics of database formation, requirements for their completeness, reliability, accessibility, restrictions on publishing results, and the feasibility of costs. The analysis resulted in the identification of appropriate directions and priorities for the implementation of effective management tools, the use of artificial intelligence models and algorithms in combating corruption within the framework of "state-public control" at the current stage of development in various regions of the Russian Federation.