Artificial intelligence in the public debt management system

Abstract

Актуальність дослідження зумовлена зростанням складності управління державним боргом в умовах макрофінансової нестабільності, високої вартості запозичень, посилення фіскальних ризиків і швидкої цифрової трансформації публічних фінансів. У таких умовах державні інституції потребують інструментів, які дають змогу швидше обробляти великі масиви боргових, бюджетних, макроекономічних і ринкових даних, оцінювати альтернативні сценарії та своєчасно виявляти загрози борговій стійкості. Метою статті є обґрунтування можливостей, ризиків і напрямів використання штучного інтелекту для підвищення аналітичної спроможності системи управління державним боргом у межах цифрової трансформації публічних фінансів. Об’єктом дослідження є система управління державним боргом, а предметом – теоретико-методичні та прикладні аспекти інтеграції ШІ в процеси прогнозування, сценарного аналізу, ризик-менеджменту та підтримки управлінських рішень. Методологічну основу дослідження становлять системний підхід, аналіз і синтез, порівняльний аналіз, класифікація, групування, сценарний підхід, ризик-аналіз, наукова абстракція та графічне моделювання. У результаті дослідження систематизовано 12 напрямів застосування ШІ в управлінні державним боргом, зокрема прогнозування динаміки боргу, оцінювання боргової стійкості, моделювання валютного, процентного та рефінансингового ризиків, сценарний аналіз, оптимізацію структури запозичень і виявлення аномалій у фінансових даних. Також визначено 8 груп можливостей використання ШІ, 10 груп ризиків і відповідні запобіжники для їх мінімізації. Запропоновано цифрову архітектуру AIbased debt management system, яка включає 6 функціональних шарів: data layer, analytical layer, decision-support layer, institutional layer, governance layer та feedback layer. В результаті сформовано концептуальну модель інтеграції ШІ в систему управління державним боргом, що поєднує інституційну базу, цифрову інфраструктуру, якісні дані, AI- аналітику, сценарні розрахунки, управлінські рішення, контроль ризиків і моніторинг боргової стійкості. Практична цінність результатів полягає в можливості їх використання органами публічних фінансів для підготовки боргових стратегій, удосконалення фіскального прогнозування, підвищення прозорості аналітичних процедур і формування підходів до відповідального застосування ШІ за принципом human-in-the-loop.

The study is relevant due to the increasing complexity of public debt management amid macrofinancial instability, high borrowing costs, heightened fiscal risks, and the rapid digital transformation of public finances. In such conditions, state institutions need tools that allow them to process large volumes of debt, budget, macroeconomic, and market data more quickly, assess alternative scenarios, and identify threats to debt sustainability in a timely manner. The purpose of the article is to substantiate the opportunities, risks, and directions of using artificial intelligence to increase the analytical capacity of the public debt management system within the digital transformation of public finances. The object of the study is the public debt management system, and the subject is the theoretical, methodological, and applied aspects of integrating AI into the processes of forecasting, scenario analysis, risk management, and management decision support. The methodological basis of the study is a systematic approach, analysis and synthesis, comparative analysis, classification, grouping, scenario approach, risk analysis, scientific abstraction, and graphical modeling. As a result of the study, 12 areas of AI application in public debt management were systematized, namely: forecasting debt dynamics; assessing debt sustainability; modeling currency, interest, and refinancing risks; conducting scenario analysis; optimizing the structure of borrowings; and identifying anomalies in financial data. 8 groups of possibilities for using AI, 10 groups of risks, and corresponding safeguards to minimize them were also identified. An AI-based digital architecture was proposed for a debt management system, comprising 6 functional layers: data layer, analytical layer, decision–support layer, institutional layer, governance layer, and feedback layer. As a result, a conceptual model of AI integration into the public debt management system was developed, integrating the institutional framework, digital infrastructure, high-quality data, AI analytics, scenario calculations, management decisions, risk control, and debt sustainability monitoring. The practical value of the results lies in their potential use by public finance authorities to develop debt strategies, improve fiscal forecasting, enhance the transparency of analytical procedures, and inform approaches to the responsible use of AI in line with the human-in-the-loop principle.