Российская государственная статистика стоит на пороге масштабной трансформации

На IV Евразийском экономическом форуме заместитель руководителя Росстата Алексей Горобцов представил стратегию развития ведомства до 2030 года с внедрением искусственного интеллекта и созданием единого статистического пространства ЕАЭС. Планы предполагают переход к системе реального времени, что должно кардинально изменить качество экономической аналитики.

Санкционное давление, уход западных технологических компаний и необходимость выстраивания собственной IT-инфраструктуры создают принципиально новые условия для реализации столь амбициозного проекта.

«Цифровая трансформация статистики в России — давно назревшая инициатива. За прошедшие годы стало ясно, что потребности пользователей заключаются в получении оперативных, цифровых данных, и технически отрасль не может существовать иначе», —сказал «Московской газете» член Общественного совета при Росстате, генеральный директор Агентства трансформации и развития экономики Владислав Онищенко.

Технологический суверенитет как вызов времени

Создание ИИ-платформы в условиях технологической изоляции представляет беспрецедентную задачу. После ухода Oracle, SAP, Microsoft отечественным разработчикам приходится фактически с нуля выстраивать инфраструктуру для работы с большими данными.

«Перестроить систему на базе ИИ в условиях санкций — задача непростая, но не фантастическая, — считает партнер 5D Consulting Алексей Карпунин. — Наличие отечественных решений и возможность привлекать партнеров внутри ЕАЭС делают цель достижимой, особенно если использовать существующие наработки».

Ключевая проблема – аппаратное обеспечение. Системы машинного обучения требуют мощных процессоров, поставки которых ограничены. Отечественные решения пока не обеспечивают необходимую производительность. 

Не менее сложна задача интеграции разрозненных государственных систем. ФНС, Пенсионный фонд, министерства годами накапливали данные в изолированных системах с различными форматами.

«План Росстата выглядит очень смелым. Для работы ИИ нужны огромные объемы данных — согласованных, чистых, с едиными метаданными. Когда речь о десятках ведомств со своими форматами, свести все воедино крайне нетривиально, — отметила аналитик исследовательского агентства Pearls Елена Малышева. — Чтобы обучать модели ИИ, нужны мощные дата-центры, распределенные узлы, быстрые каналы связи. Все должно быть отказоустойчивым и масштабируемым».

Кадровый дефицит как системная проблема

Реализация невозможна без квалифицированных специалистов в data science. Госсектор сталкивается с жесткой конкуренцией. Медианная зарплата data scientist в Москве — около 300 тыс. рублей, госструктуры предлагают 100-150 тыс.

«Зарплаты в технологических компаниях существенно выше, и конкурировать напрямую Росстат вряд ли сможет, — отмечает Алексей Карпунин. — Решение может лежать в привлечении надежных подрядчиков, которые уже обладают компетенциями».

Владислав Онищенко придерживается иного мнения: опыт ФНС показывает, что можно сформировать профессиональную команду, которая проведет трансформацию, несмотря на разницу в оплате между частным и государственным сектором.

Новая модель взаимодействия с бизнесом

«Цифровая аналитическая платформа Росстата – это новая модель: заранее сообщает, какие данные нужны, когда и в каком формате, а компании настраивают передачу из собственных систем, — говорит генеральный директор РПК «Большая Тройка» Артем Седов. — ГИС ЦАП – не портал, а инфраструктура: реестр показателей, единые справочники, методология. Переход от форм к показателям устраняет дублирование и снижает риск разночтений». Ключевой принцип: один раз предоставил, многократно использовали. Для бизнеса это снижение затрат на рутину».

Баланс между прозрачностью и контролем

Планы вызывают опасения у бизнеса. Передача детальной информации в единое хранилище воспринимается как потенциальная угроза.

«Надо развеять страхи о раскрытии коммерческой тайны, как это было сделано в отношении персональных данных в Госуслугах или ЕГРН», — считает генеральный директор Агентства трансформации и развития экономики.

«Бизнес настороженно относится к расширению инструментов сбора данных, — признает партнер 5D Consulting Алексей Карпунин. — Однако любая система статистики делает данные более открытыми. Контроль естественен, важно лишь соблюсти баланс с защитой коммерческой тайны».

По словам гендиректора РПК «Большая Тройка» Артема Седова, вопросы безопасности закрываются в контуре ЕЦП ГосТех: «Прозрачная модель защиты снимает локальные расходы на информбезопасность».

«Опасения бизнеса обоснованы. Граница между статистикой и контролем в России размыта, –— соглашается аналитик Евгения Малышева. — Должно быть четкое разделение – не на словах, а в законе. Чувствительные данные не должны попадать в ядро статистики».

Финансовые аспекты

Стоимость трансформации может составить десятки миллиардов рублей.

По словам Алексея Карпунина, «экспертные оценки колеблются в диапазоне 50–100 млрд, однако называть цифры до тендеров преждевременно».

«Озвученный бюджет 50-100 млрд серьезно занижен. Цифровизация одной крупной компании обходится в 1-1,7 млрд за 3-5 лет, а масштаб задачи для всей статистической системы с интеграцией ЕАЭС несопоставимо больше. Реальная стоимость может превышать заявленную в 5-7 раз. Трансформация займет около 10 лет. Критически важен выбор российского подрядчика – иностранные исполнители создают риски из-за различий в языковых и управленческих моделях», — отметила генеральный директор «Вместе.ПРО» Олеся Бережная.

Геополитический контекст

Создание собственных статистических стандартов ЕАЭС представляет не просто техническое решение, но и геополитический выбор. Отход от международных стандартов может иметь последствия для интеграции в мировую систему.

«Создание единого пространства ЕАЭС выглядит как вынужденная мера в условиях разрыва международного взаимодействия», — говорит Карпунин.

Перспективы реализации

Как отметил Артем Седов, «ГИС ЦАП превращает сбор статистики в стабильный, быстрый процесс. Это принципиально новый инструмент, который снижает нагрузку на бизнес и задает иной уровень качества данных. Когда показатели едины и доступны быстро, аналитикой можно пользоваться на следующий день».

Однако между намерениями и реализацией существует разрыв. Успех зависит от способности преодолеть технологические ограничения, решить кадровую проблему, обеспечить доверие бизнеса и найти баланс между независимостью и интеграцией в мировую систему.

До 2030 года остается пять лет — срок достаточный для базовой инфраструктуры, но сжатый для полноценной трансформации. Опыт показывает, что заявленные сроки часто оптимистичны. Вероятнее всего, к 2030 году будут реализованы отдельные элементы, а полная трансформация потребует дополнительного времени.

Ключевым фактором успеха станет готовность руководства к долгосрочным инвестициям несмотря на отсутствие быстрых результатов — в условиях бюджетных ограничений это может оказаться самым сложным вызовом.