По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 330.44 DOI:10.33920/vne-04-2402-05

Модель искусственного интеллекта для формирования федерального резерва как драйвер цифровизации экономики

Николай Иванович Ломакин кандидат экономических наук, доцент, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: tel9033176642@yahoo.com, ORCID: 0000-0001-6597-7195
Татьяна Ивановна Кузьмина доктор экономических наук, профессор кафедры мировой экономики, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова», Россия, 400005, г. Волгоград, Волгодонская ул., д. 13, E-mail: tutor07@list.ru, ORCID: 0000-0002-1757-5201
Ольга Сергеевна Пескова доктор экономических наук, профессор кафедры «менеджмента и финансов производственных систем», ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: peskovaolga81@mail.ru, ORCID: 0000-0002-5119-930X
Екатерина Витальевна Муратова бакалавр кафедры менеджмента и финансов производственных систем, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: ekaterina.muratova.2000@mail.ru, ORCID: 0009-0007-1336-0143
Александр Николаевич Курасов аспирант кафедры безопасности жизнедеятельности в строительстве и городском хозяйстве, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: tamonko@mail.ru, ORCID: 0000-0001-7681-0737
Михаил Сергеевич Соломахин аспирант кафедры безопасности жизнедеятельности в строительстве и городском хозяйстве, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», Россия, 400005, г. Волгоград, просп. В. И. Ленина, д. 28, E-mail: solomakhin.ms@yandex.com, ORCID: 0009-0000-3074-7525
Елена Григорьевна Черная кандидат экономических наук, доцент кафедры теоретической экономики и экономической безопасности, ГБОУ ВО «Волжский институт экономики, педагогики и права», 404111, Россия, г. Волжский, ул. Советская, д. 6, E-mail: tchornaja@mail.ru, ORCID: 0000-0003-2039-7909
Ключевые слова: DL-модель Random Forest Classifier , цифровая модель , формирование федерального резерва

В статье рассмотрены теоретические вопросы касательно кадрового резерва, формирования DL-модели «Случайный лес» для отбора претендентов в федеральный резерв России в современных условиях. Актуальность исследования состоит в том, что в современных условиях все чаще применяются системы искусственного интеллекта на основе когнитивного моделирования и формирования цифровых экосистем. Научная новизна заключается в том, что в проведенном исследовании сформирована модель глубокого обучения DL-модель «Случайный лес», которая позволяет производить отбор претендентов при формировании федерального резерва. Практическая значимость исследования в том, что полученные результаты могут быть рекомендованы к внедрению в практику для обеспечения поддержки принятия управленческих решений при формировании федерального резерва. Когнитивная модель была разработана в среде GraphViz с применением семантической фреймовой сети в виде графов на языке программирования DOT. Разработана анкета для выявления качественных характеристик претендентов, которая позволила сформировать датасет DL-модели «Случайный лес». Критерием успешности предиктивных свойств DL-модели была выбрана величина средней ошибки прогноза (MAE). В предложенной DL-модели используется лучшее дерево решений, которое имеет оптимальные настройки гиперпараметров, например глубина дерева — шесть слоев, число естиматоров (деревьев) в ансамбле — десять. В проведенном эксперименте гиперпараметры нейросети не менялись, входные параметры в различные деревья подбирались алгоритмом случайным образом.

Литература:

1. Указ Президента РФ от 13.12.2012 N 1653 (ред. от 26.06.2023) «О федеральных кадровых резервах федеральных государственных органов, руководство деятельностью которых осуществляет Президент Российской Федерации» [Электронный ресурс]. — URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_139121/ (дата обращения: 27.11.2023).

2. Федеральная программа «Подготовка и переподготовка резерва управленческих кадров (2010−2024 годы)» [Электронный ресурс]. — URL: http://rezerv.gspm.ranepa.ru/ (дата обращения: 03.12.2023).

3. Анкетирование как метод сбора информации [Электронный ресурс]. — URL: https://studfile.net/preview/3536288/page:2/ (дата обращения: 03.12.2023).

4. Использование дерева принятия решений с помощью Scikit-Learn в Python [Электронный ресурс]. — URL: https://colab.research.google.com/corgiredirector?site=https%3A%2F%2Ftonais.ru%2Flibrary%2Fispolzovanie-dereva-prinyatiya-resheniy-s-pomoschyu-scikit-learn-v-python (дата обращения: 03.12.2023).

5. Летягина, Е. Н., Орлова, Е. А., Перова, В. И. Анализ финансово-экономической деятельности регионов РФ в условиях больших вызовов с применением методов искусственного интеллекта // Актуальные проблемы социально-экономической статистики и цифровизации экономических расчетов: Сборник научных статей II Всероссийской научно-практической конференции. — НН., 2023. — С. 58–65.

6. Рычихина, Н. С., Коробова, О. О. Инновационные технологии формирования резерва управленческих кадров // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. — 2021. — № 1 (47). — С. 79–86.

7. Стукен, Т. Ю. Цифровизация экономики как драйвер роста производительности труда: теоретические и эмпирические оценки НИР: грант № 22-28-20336 // Российский научный фонд. — 2022.

8. Кадровый резерв госслужащих г. Волгограда (Анкета) [Электронный ресурс]. — URL: https:// docs.google.com/forms/d/1hw3YFdBqge-EHzj24eYtogdPzM7SSxu2tADIJQ-P66Y/edit (дата обращения: 03.12.2023).

9. Дернер, Д. Логика неудачи (пер. с нем.) — М.: Смысл, 1997. — 243 с.

10. Масюк, Н. Н., Кирьянов, А. Е., Шакуев, Д. А. Искусственный интеллект как драйвер цифровой экономики [Электронный ресурс]. — URL: https://portfolio.vvsu.ru/files/4C669B62-1BDE-478C-A867-F21B57623EEE.PDF (дата обращения: 03.12.2023).

11. DL-модель глубокого обучения DecisionTreeClassifier [Электронный ресурс]. — URL: https:// colab.research.google.com/drive/1JsGan0sxzr1IHKmvGwgtaErvmRo5v18b?usp=sharing (дата обращения: 03.12.2023).

12. Наименование федерального органа государственной власти. Функции федеральных органов исполнительной власти. Федеральные органы исполнительной власти [Электронный ресурс]. — URL: https://onk-vrn.ru/naimenovanie-federalnogo-organa-gosudarstvennoi-vlasti-funkcii-federalnyh-organov-ispolnitelnoi/ (дата обращения: 03.12.2023).

13. Как попасть в кадровый резерв. Резерв управленческих кадров, находящихся под патронажем Президента Российской Федерации. Кто те люди. Кадровый резерв Президента РФ. Резерв управленческих кадров, находящихся под патронажем Президента Российской Федерации [Электронный ресурс]. — URL: https://onk-vrn.ru/kak-popast-v-kadrovyi-rezerv-rezerv-upravlencheskih-kadrov-nahodyashchihsya/ (дата обращения: 13.12.2023).

14. Газизова, Л. И. Кадровый резерв муниципальной службы в субъектах Приволжского федерального округа: нормативно-правовая база и основные принципы формирования // Евразийский юридический журнал. — 2014. — № 12 (79). — С. 139–141.

15. Гудяева, Л. А., Прыгунова, М. И. Передовые инженерные школы как инструмент достижения национального технологического суверенитета в контексте региональной социально-экономической повестки // Бизнес. Образование. Право. — 2023. — № 1 (62). — С. 13–19.

16. Чухнина, А. М. Кадровый резерв на государственной службе и проблемы его формирования // Труды молодых исследователей ВИУ РАНХиГС: Сборник статей молодых ученых. — Волгоград, 2022. — С. 270–274.

17. Дамбуева, М. М., Алдарова, В. А. К вопросу о проблемах кадрового резервирования государственных и муниципальных служащих // Образование и наука: Материалы Национальной научно-практической конференции, посвященной 60-летию ВСГУТУ. — Улан-Удэ, 2022. — С. 92–94.

18. Chen, Z., Causmaecker, P., Dou, Y. Neural Networked Assisted Tree Search for the Personnel Rostering Problem October // Journal of Scheduling manuscript. — 2020. — arXiv:2010.14252 [Электронный ресурс]. — URL: https://arxiv.org/pdf/2010.14252.pdf (дата обращения: 03.12.2023).

19. Mamman, H., Basri, S., Balogun, A. O., Imam, A. A., Kumar, G., Capretz, L. C. Search-Based Fairness Testing: An Overview // IEEE International Conference on Computing (ICOCO 2023). — Langkawi Island, Malaysia, 2023. — arXiv:2311.06175 [Электронный ресурс]. — URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2311/2311.06175.pdf (дата обращения: 03.12.2023).

20. Schellingerhout, R., Barile, F., Tintarev, N. A Co-design Study for Multi-Stakeholder Job Recommender System Explanations. — 2023. — arXiv:2309.05507 [Электронный ресурс]. — URL: https://arxiv.org/abs/2309.05507 (дата обращения: 03.12.2023).

21. Rahman, M., Figliolini, S., Kim, J., Cedeno, E., Kleier, C., Shah, C., Chadha, A. Artificial Intelligence in Career Counseling: A Test Case with ResumAI. — 2023. — arXiv:2308.14301 [Электронный ресурс]. — URL: https:// arxiv.org/pdf/2308.14301.pdf (дата обращения: 03.12.2023).

22. Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., Stone, C. J. Classification and regression Trees [Электронный ресурс]. — URL: https://proceedings.neurips.cc/paper/2013/file/e3796ae838835da0b6f6ea37bcf8bcb7-Paper.pdf (дата обращения: 03.12.2023).

1. Decree of the President of the Russian Federation dated December 13, 2012 N 1653 (as amended on June 26, 2023) On federal personnel reserves of federal state bodies, the activities of which are managed by the President of the Russian Federation. — Available at: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_139121/ (accessed: 27.11.2023). (In Russian.)

2. Federal program Training and retraining of the management personnel reserve (2010−2024). — Available at: http://rezerv.gspm.ranepa.ru/ (accessed: 03.12.2023). (In Russian.)

3. Questioning as a method of collecting information. — Available at: https://studfile.net/preview/3536288/ page:2/ (accessed: 03.12.2023). (In Russian.)

4. Using a decision tree using Scikit-Learn in Python. — Available at: https://colab.research.google.com/corgir edirector?site=https%3A%2F%2Ftonais.ru%2Flibrary%2Fispolzovanie-dereva-prinyatiya-resheniy-s-pomoschyu-scikit-learn-v-python (accessed: 03.12.2023). (In Russian.)

5. Letyagina, E. N., Orlova, E. A., Perova, V. I. (2023). Analysis of the financial and economic activities of the regions of the Russian Federation in the face of great challenges using artificial intelligence methods. Current problems of socio-economic statistics and digitalization of economic calculations. Collection of scientific articles of the II All-Russian Scientific and Practical Conference, Nizhny Novgorod, pp. 58–65. (In Russian.)

6. Rychikhina, N. S., Korobova, O. O. (2021). Innovatsionnye tekhnologii formirovaniia rezerva upravlencheskikh kadrov [Innovative technologies for forming a reserve of management personnel]. Izvestiia vysshikh uchebnykh zavedenii. Seriia: Ekonomika, finansy i upravlenie proizvodstvom [News of higher educational institutions. Series: Economics, finance and production management]. No. 1 (47), pp. 79–86. (In Russian.)

7. Stuken, T. Yu. (2022). Digitalization of the economy as a driver of labor productivity growth: theoretical and empirical assessments Research work: grant No. 22-28-20336. Russian Science Foundation.

8. Personnel reserve of civil servants of the city of Volgograd (Questionnaire). — Available at: https://docs.google.com/forms/d/1hw3YFdBqge-EHzj24eYtogdPzM7SSxu2tADIJQ-P66Y/edit (accessed: 03.12.2023). (In Russian.)

9. Derner, D. (1997). The logic of failure. Moscow: Smysl, 243 p. (In Russian.)

10. Masyuk, N. N., Kiryanov, A. E., Shakuev, D. A. Artificial intelligence as a driver of the digital economy. — Available at: https://portfolio.vvsu.ru/files/4C669B62-1BDE-478C-A867-F21B57623EEE.PDF (accessed: 03.12.2023). (In Russian.)

11. DL-model of deep learning “DecisionTreeClassifier”. — Available at: https://colab.research.google.com/driv e/1JsGan0sxzr1IHKmvGwgtaErvmRo5v18b?usp=sharing (accessed: 03.12.2023). (In Russian.)

12. Name of the federal government body. Functions of federal executive authorities. Federal executive authorities. — Available at: https://onk-vrn.ru/naimenovanie-federalnogo-organa-gosudarstvennoi-vlasti-funkcii-federalnyh-organov-ispolnitelnoi/ (accessed: 03.12.2023). (In Russian.)

13. How to get into the personnel reserve. Reserve of management personnel under the patronage of the President of the Russian Federation. Who are those people? Personnel reserve of the President of the Russian Federation. Reserve of managerial personnel under the patronage of the President of the Russian Federation. — Available at: https://onk-vrn.ru/kak-popast-v-kadrovyi-rezerv-rezerv-upravlencheskih-kadrov-nahodyashchihsya/ (accessed: 13.12.2023). (In Russian.)

14. Gazizova, L. I. (2014). Kadrovyj rezerv municipal’noj sluzhby v sub#ektah privolzhskogo federal’nogo okruga: normativno-pravovaja baza i osnovnye principy formirovanija [Personnel reserve of municipal service in the constituent entities of the Volga Federal District: legal framework and basic principles of formation]. Evraziiskii iuridicheskii zhurnal [Eurasian legal journal]. No. 12 (79), pp. 139–141. (In Russian.)

15. Gudyaeva, L. A., Prygunova, M. I. (2023). Peredovye inzhenernye shkoly kak instrument dostizhenija nacional’nogo tehnologicheskogo suvereniteta v kontekste regional’noj social’no-jekonomicheskoj povestki [Advanced engineering schools as a tool for achieving national technological sovereignty in the context of the regional socio-economic agenda]. Biznes. Obrazovanie. Pravo [Business. Education. Low]. No. 1 (62), pp. 13–19. (In Russian.)

16. Chukhnina, A. M. (2022). Personnel reserve in the public service and problems of its formation. Works of young researchers of the VIU RANEPA. Collection of articles by young scientists. — Volgograd, pp. 270–274. (In Russian.)

17. Dambueva, M. M., Aldarova, V. A. (2022). On the issue of personnel reservation problems for state and municipal employees. Education and science. Materials of the National Scientifi c and Practical Conference dedicated to the 60th anniversary of VSUTU. — Ulan-Ude, pp. 92–94. (In Russian.)

18. Chen, Z., Causmaecker, P., Dou, Y. (2020). Neural Networked Assisted Tree Search for the Personnel Rostering Problem October. Journal of Scheduling manuscript. arXiv:2010.14252. — Available at: https://arxiv.org/pdf/2010.14252.pdf (accessed: 03.12.2023).

19. Mamman, H., Basri, S., Balogun, A. O., Imam, A. A., Kumar, G., Capretz, L. C. (2023). Search-Based Fairness Testing: An Overview. IEEE International Conference on Computing (ICOCO 2023). — Langkawi Island, Malaysia, arXiv:2311.06175. — Available at: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2311/2311.06175.pdf (accessed: 03.12.2023).

20. Schellingerhout, R., Barile, F., Tintarev, N. A (2023). Co-design Study for Multi-Stakeholder Job Recommender System Explanations, arXiv:2309.05507. — Available at: https://arxiv.org/abs/2309.05507 (accessed: 03.12.2023).

21. Rahman, M., Figliolini, S., Kim, J., Cedeno, E., Kleier, C., Shah, C., Chadha, A. (2023). Artifi cial Intelligence in Career Counseling: A Test Case with ResumAI, arXiv:2308.14301. — Available at: https://arxiv.org/pdf/2308.14301.pdf (accessed: 03.12.2023).

22. Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., Stone, C. J. (2013). Classification and regression Trees. — Available at: https://proceedings.neurips.cc/paper/2013/file/e3796ae838835da0b6f6ea37bcf8bcb7-Paper.pdf (accessed: 03.12.2023).

Дата поступления рукописи в редакцию: 06.12.2023.

Дата принятия рукописи в печать: 12.01.2024.

В современных условиях важное значение принимает поиск новых методик и нестандартных путей процесса принятия решения касательно отбора претендентов в кадровый федеральный резерв. Федеральный резерв управленческих кадров представляет собой базу данных перспективных государственных гражданских служащих федеральных органов исполнительной власти, исполнительных органов государственной власти субъектов Российской Федерации, лиц, которые готовы занять государственные должности субъекта Российской Федерации, устанавливаемые для непосредственного исполнения полномочий органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, которые отобраны в резерв в установленном порядке.

Вопросы отбора претендентов в кадровый федеральный резерв регулируются Указом Президента РФ от 13.12.2012 № 1653 (ред. от 26.06.2023) «О федеральных кадровых резервах федеральных государственных органов, руководство деятельностью которых осуществляет Президент Российской Федерации» и Федеральной программой подготовки и переподготовки резерва управленческих кадров на 2010−2024 гг. [1, 2].

В числе планируемых результатов подготовки ожидаются:

- во-первых, создание сообщества управленцев, которых бы объединяли общее понимание вызовов и задач, стоящих перед страной, определенный потенциал необходимых знаний, навыков (компетенций) и мотивация для достижения стоящих целей;

- во-вторых, формирование пула высокопотенциальных руководителей и участников команд, способных реализовать прорывные инициативы социально-экономического развития;

- в-третьих, разработка проектных инициатив, позволяющих устранить «серые зоны» проектов социально-экономического развития в целях успешного решения задач по достижению национальных целей.

Среди методов, позволяющих решить данную проблему, следует выделить анкетирование [3], алгоритм классификации Random Forest на Python [4].

Для Цитирования:
Николай Иванович Ломакин, Татьяна Ивановна Кузьмина, Ольга Сергеевна Пескова, Екатерина Витальевна Муратова, Александр Николаевич Курасов, Михаил Сергеевич Соломахин, Елена Григорьевна Черная, Модель искусственного интеллекта для формирования федерального резерва как драйвер цифровизации экономики. Международная экономика. 2024;2.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными:
В избранное
Рекомендовать
Цитировать
Получить выпуск бесплатно!

Цитировать

Для Цитирования:

Получить бесплатно

Нажимая кнопку "Получить доступ" вы даёте своё согласие обработку своих персональных данных

Войти

Забыли пароль?
Сменить через SMS или по Email

Регистрация

Ошибка капчи

Введите код подтверждения

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Войдите в учетную запись

Активация промокода

Введите код подтверждения

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Введите код подтверждения

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Введите код подтверждения

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Войдите в учетную запись

Войдите в учетную запись

Заявка на подписку

Обратная связь

На сайте используется защита от спама reCAPTCHA и применяются Условия использования и Конфиденциальность Google

Использовать это устройство?

Одновременно использовать один аккаунт разрешено только с одного устройства.

Введите код подтверждения

На указанный Вами номер телефона был отправлен код подтверждения.
Повторно запросить код можно будет через секунд.

Выберите тип

Мы перевели вас на Русскую версию сайта
You have been redirected to the Russian version
Этот сайт использует cookies
Подробности