RAQAMLI TRANSFORMATSIYA VA DAVLAT MOLIYAVIY NAZORATIDA SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA RISKGA YO'NALTIRILGAN AUDITNI TAKOMILLASHTIRISH

Read full text
Authors: TURDALIYEV JAHONGIR ILXOM O'G'LI
Cited by: 0

Abstract

Raqamli transformatsiya jarayonlari O‘zbekiston davlat moliyaviy nazorati tizimini tubdan o‘zgartirmoqda. Ushbu maqola davlat byudjet mablag‘larining samarali va shaffof ishlatilishini ta’minlashda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarini riskga yo‘naltirilgan audit usullariga integratsiya qilish masalalariga bag‘ishlangan. O‘zbekiston Respublikasi Hisob palatasi tomonidan 2025-yilda erishilgan natijalar bu yo‘nalishdagi dolzarblikni yanada oshiradi, yil davomida 93 ta audit tadbiri o‘tkazilgan bo‘lib, ulardan 47 tasi (50 foizdan ortig‘i) masofaviy shaklda amalga oshirilgan. Natijada xarajat yo‘nalishida 8,1 trillion so‘m mablag‘lar maqbullashtirilgan, xalqaro moliya institutlari loyihalarida 4,1 trillion so‘m iqtisod qilingan, daromad yo‘nalishida esa 7,6 trillion so‘m (shu jumladan 3,5 trillion so‘m qo‘shimcha soliq va 4,1 trillion so‘m majburiy to‘lovlar) aniqlangan. “Masofaviy audit” axborot tizimi orqali milliardlab so‘mlik kamchiliklar real vaqt rejimida bartaraf etilgan. An’anaviy nazorat usullari asosan aniqlash va keyingi choralar ko‘rishga qaratilgan bo‘lsa, raqamli transformatsiya sharoitida SI asosidagi riskga yo‘naltirilgan yondashuv xavflarni oldindan bashorat qilish, anomaliyalarni avtomatik aniqlash va resurslarni eng yuqori xavfli sohalarga yo‘naltirish imkonini beradi. 2025-yilning birinchi yarim yilida 5,6 trillion so‘m samarasiz xarajatlar oldini olish va 4 trillion so‘mlik qonunbuzilishlarni bartaraf etish kabi natijalar bu texnologiyalarning salohiyatini ko‘rsatadi. Biroq, ma’lumotlar bazalarining to‘liq integratsiyasi yetarli emasligi, inson omilining ta’siri va chuqur analitik imkoniyatlarning cheklanganligi kabi muammolar saqlanib qolmoqda.

Fields of Study & Subjects

E-Government and Public Services Robotic Process Automation Applications Economic and Fiscal Studies

Publication details

Journal / source
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Publication date
15 March 2026
Language
UZ