Некоторые вопросы анализа цифровых профилей государственных и муниципальных служащих в целях противодействия коррупции1

Одним из перспективных и активно обсуждаемых направлений противодействия коррупционным проявлениям в сфере публичного управления является формирование цифровых профилей государственных и муниципальных служащих, а также лиц, замещающих государственные должности и муниципальные должности (далее — подконтрольных лиц), анализ которых позволяет выявлять факты, свидетельствующие о возможной их причастности к коррупции. Хотя до настоящего времени ни один из законопроектов, направленных на регулирование цифрового профиля, еще не принят, в отдельных аспектах данная технология уже внедряется в публичное управление. Речь, в частности, идет о государственной информационной системе (далее в статье — ГИС) «Посейдон», которая создана для выявления совершения коррупционных правонарушений лицами, занимающими коррупционноопасные должности. Принципы работы ГИС официально не опубликованы и по понятной причине относятся к закрытой информации, однако из открытых источников следует, что ГИС «Посейдон» использует данные из нескольких государственных информационных систем (ФНС России, Росимущества, Росфинмониторинга и др.), а также информацию из социальных сетей. Ее применение позволяет сформировать своего рода цифровой профиль проверяемого лица и получить информацию о возможных конфликтах интересов, неформальном общении с представителями подконтрольных граждан и организаций, злоупотреблении полномочиями, сомнительных финансовых операциях и других индикаторах коррупционных рисков[1]. Для проведения указанного анализа используются различные технологии искусственного интеллекта [2]. При этом, по-видимому, используется и технология Больших Данных (Big Data)[3], поскольку именно она является оптимальной для анализа больших массивов данных и поиска корреляций между ними.