Top.Mail.Ru
Preview

Управление

Расширенный поиск

Возможности совершенствования процессов подготовки правовых актов государственными органами на основе подхода Process mining

https://doi.org/10.26425/2309-3633-2022-10-4-96-110

Аннотация

Процессы создания правовых актов должны отвечать таким критериям, как прозрачность, контролируемость, соответствие регламентам. Однако сейчас эти процедуры крайне забюрократизированы, заранее спланированы и проходят много инстанций во время подготовки, согласования и подписания. Безусловно, большинство этих действий необходимы, выверены временем и законодательно закреплены. Вместе с тем есть операции, которые требуют оптимизации, в том числе и за счет их автоматизации или роботизации. Для их выявления и обеспечения соответствия процессов изменяющимся потребностям государства важно создать условия непрерывного мониторинга, своевременного выявления и оперативной адаптации и оптимизации нормотворческой деятельности органов власти. В этой связи вопрос применения современных технологий и подходов к анализу и формирования рекомендаций по совершенствованию процессов проактивного характера представляется авторам крайне актуальным. Цель настоящего исследования – изучение текущих особенностей подготовки правовых актов федеральными органами исполнительной власти и определение направлений совершенствования нормативных документов на основе глубинного анализа процессов (англ. Process mining). В качестве методов исследования применялись анализ литературы и российской нормативно-правовой базы, анкетирование и моделирование. Проанализирована разработка проектов правовых документов: актов Правительства и Президента Российской Федерации, федеральных законов. Показана необходимость перехода на смарт-управление, принципы которого позволят обеспечить оперативность и гибкость при подготовке нормативных правовых актов. Сформулированы метрики для мониторинга и контроля исполнения соответствующих поручений и выделены перспективы развития их информационной поддержки в результате внедрения технологий Process mining.

Об авторах

Е. В. Васильева
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Финуниверситет)
Россия

Васильева Елена Викторовна, д-р экон. наук, проф. департамента бизнес-информатики

125167, Ленинградский пр-т, 49/2, г. Москва



О. И. Долганова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Финуниверситет)
Россия

Долганова Ольга Игоревна, канд. экон. наук, доц. каф. финансовых технологий

125167, Ленинградский пр-т, 49/2, г. Москва



Список литературы

1. Алтухова Н.Ф., Васильева Е.В., Деева Е.А., Доценко Д.А., Козлов М.А. (2019). Экономика информационных систем: управление и оценка эффективности: учебник. М.: Кнорус. 624 с.

2. Васильева Е.В., Деева Е.А. (2017). Методы экспертных оценок в прикладной информационной экономике для обоснования преимуществ информационных систем и технологий // Мир новой экономики. № 4. С. 14–22.

3. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. (1978). Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика. 133 с.

4. Каменева Е.А. (2008). Организация контроля за исполнением поручений // Делопроизводство и документооборот на предприятии. № 2. С. 27–48.

5. Коротков Э.М. (2020). Исследование систем управления. Москва: Юрайт. 226 с.

6. Aghabaghery R., Hashemi Golpayegani A., Esmaeili L. (2020). A new method for organizational process model discovery through the analysis of workflows and data exchange networks // Social Network Analysis and Mining. V. 10, Art. Num. 12. https://doi.org/10.1007/s13278-020-0623-5

7. Batista E., Solanas A. (2019). Skip miner: towards the simplification of spaghetti-like business process models // Proceedings of the 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA), 2019. Pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/IISA.2019.8900713

8. Choi D., R’bigui H., Cho C. (2021). Candidate digital tasks selection methodology for automation with robotic process automation // Sustainability. V. 13, no. 16. Art. Num. 8980. https://doi.org/10.3390/su13168980

9. Codish D., Rabin E., Ravid G. (2019). User behavior pattern detection in unstructured processes – a learning management system case study // Interactive Learning Environments, V. 27. Is. 5-6: The new potentials for Intelligent Tutoring with learning analytics. Pp. 699–725. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1610456

10. Macak M., Vanát I., Merjavý M., Jevočin T., Buhnova B. (2020). Towards process mining utilization in insider threat detection from audit logs // Proceedings of the Seventh International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS). Pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/SNAMS52053.2020.9336573

11. Myers D., Suriadi S., Radke K., Foo E. (2018). Anomaly detection for industrial control systems using process mining // Computers & Security. V. 78. Pp. 103–125. https://doi.org/10.1016/j.cose.2018.06.002

12. Reinkemeyer L. (ed.) (2020). Process mining in action. Cham: Springer. 207 p. https://doi.org/10.1007/978-3-030-40172-6

13. Sangil M.J. (2020). Heuristics-based process mining on extracted philippine public procurement event logs // Proceedings of the 7th International Conference on Behavioural and Social Computing (BESC), 2020. Pp. 1–4. https://doi.org/10.1109/BESC51023.2020.9348306

14. Scholl H.J. (2020). Digital government: looking back and ahead on a fascinating domain of research and practice // Digital Government: Research and Practice. V. 1, no. 1. Pp. 1–12. https://doi.org/10.1145/3352682

15. Scholl H.J., Bolívar M.P.R. (2019). Regulation as both enabler of technology use and global competitive weapon: The Gibraltar Case // Government Information Quarterly. V. 36, no. 3. Pp. 601–613. https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.05.003

16. Stefanini A., Aloini D., Benevento E., Dulmin R., Mininno V. (2020). A data-driven methodology for supporting resource planning of health services // Socio-Economic Planning Sciences. V. 70. Art. Num. 100744. https://doi.org/10.1016/j.seps.2019.100744

17. Takei T., Horita H. (2021). Towards goal-oriented business process model repair // Proceedings of the 10th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI). Pp. 691–696. https://doi.org/10.1109/IIAI-AAI53430.2021.00123

18. Tang W., Matzner M. (2020). Creating humanistic value with process mining for improving work conditions - A sociotechnical perspective // Proceedings of the International Conference on Information Systems, ICIS 2020 – Making Digital Inclusive: Blending the Local and the Global. Virtual, Online; India; 13–16 December 2020.

19. van der Aalst W. et al. (2011). Process mining manifesto // Proceedings of the International Conference on Business Process Management. Springer, Berlin, Heidelberg. Pp. 169–194. https://doi.org/10.1007/978-3-642-28108-2_19

20. van der Aalst W.M.P. (2016). Process Mining: Data Science in Action. Berlin/Heidelberg: Springer.


Рецензия

Для цитирования:


Васильева Е.В., Долганова О.И. Возможности совершенствования процессов подготовки правовых актов государственными органами на основе подхода Process mining. Управление. 2022;10(4):96-110. https://doi.org/10.26425/2309-3633-2022-10-4-96-110

For citation:


Vasilieva E.V., Dolganova O.I. Opportunities for improving the processes of preparing legal acts by public authorities based on the process mining. UPRAVLENIE / MANAGEMENT (Russia). 2022;10(4):96-110. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/2309-3633-2022-10-4-96-110

Просмотров: 385


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2309-3633 (Print)
ISSN 2713-1645 (Online)