Кращі практики використання цифрових технологій та штучного інтелекту для боротьби з корупцією.

Abstract

Застосування комп’ютерних автоматизованих програмних засобів і алгоритмів штучного інтелекту є найефективнішим інструментом спрощення адміністративних процесів, контролю прозорості діяльності компанії, органів влади. Цифровізація бюрократичних процедур зменшує кількість задіяних осіб, а отже, і можливості для хабарництва. Штучний інтелект усуває людський фактор у процесах прийняття рішень та здатен відслідкувати загрозу правопорушень без втручання людини. Метою дослідження є проаналізувати передовий світовий досвід впровадження цифрових технологій та штучного інтелекту для зменшення проявів корупції в суспільстві. У роботі визначено ключові причини виникнення корупції в Україні. Авторами проаналізовано актуальні цифрові інструменти для протидії корупції в Україні, досліджено світовий досвід використання штучного інтелекту для боротьби з корупцією. У роботі проаналізовано залежність індексу сприйняття корупції від таких індикаторів як рівня розвитку цифрових технологій та рівня електронного урядування.

Применение автоматизированных компьютерных программных средств и алгоритмов искусственного интеллекта является наиболее эффективным инструментом упрощения административных процессов, контроля прозрачности деятельности компании, органов власти. Цифровизация бюрократических процедур уменьшает количество задействованных лиц, а значит и возможности для взяточничества. Искусственный интеллект устраняет человеческий фактор в процессах принятия решений и способен отследить угрозу правонарушений без вмешательства человека. Цель исследования – проанализировать передовой мировой опыт внедрения цифровых технологий и искусственного интеллекта для уменьшения проявлений коррупции в обществе. В работе определены ключевые причины коррупции в Украине. Авторами проанализированы актуальные цифровые инструменты для противодействия коррупции в Украине, исследован мировой опыт использования искусственного интеллекта для борьбы с коррупцией. В работе проанализирована зависимость индекса восприятия коррупции от таких индикаторов как уровня развития цифровых технологий и уровня электронного управления.

Artificial intelligence technologies, machine learning, and big data analysis are increasingly used to improve anti-corruption systems globally. Establishing international standards and cooperation at the international level allows forming a basis for reducing the manifestations of business misconduct in the global dimension. Innovative methods and algorithms for processing big data allow identifying anomalies, establishing patterns of informal relationships, as well as minimizing the role of human in the system of decision support for corruption. The purpose of the research is to analyze the world's best practices in the introduction of digital technologies and artificial intelligence to reduce corruption in society. In 2021 were published 279 publications, while in 2017 - 198 publications, which indicates the relevance of the chosen field of study worldwide. Half of the scientific work on the impact of digitalization on the fight against corruption belongs to scientists from four countries (USA, China, India, UK). Systematization of scientific literature suggests that the main causes of corruption are lack of strict social and legal control over the activity of authorities, imperfect legal system, low wages, and social services in the civil service, low tolerance of society to corruption. The authors have analysed the current digital tools for combating corruption in Ukraine, the world experience of using artificial intelligence to combat corruption. The paper analyzes the dependence of the Corruption Perceptions Index on such indicators as the level of digital technology development and the level of e-government. Аccording to the results of the study found that the higher the level of development of digital technologies, the lower the value of the CPI. The research shows a tendency to reduce the level of corruption depending on the growth of the digitalization of public sector processes.