Rešitev umetne inteligence za mestnega blagajnika

Kako lahko mesta in občine z optimizacijo portfelja, podprto z umetno inteligenco, iz svojega proračuna iztržijo večji učinek

Povzetek: Problem občinskih proračunov ni le pomanjkanje denarja, temveč tudi njegova optimalna porazdelitev

Kaj bi bilo, če bi mesto z istim investicijskim proračunom lahko obnovilo več šol, posodobilo več infrastrukture in doseglo večjo skupno družbeno korist – zgolj z boljšo kombinacijo načrtovanih projektov?

Načrtovanje občinskih proračunov spada med najbolj zapletene naloge odločanja v javni upravi.

Mestni blagajniki, vodje finančnih oddelkov, župani in mestni svetniki morajo uskladiti številne investicijske projekte v okviru omejenih finančnih in kadrovskih virov.

Šole, vrtci, ceste, mostovi, športne dvorane, upravne stavbe, digitalizacija, oskrba z energijo, prilagajanje podnebnim spremembam in socialna infrastruktura tekmujejo za ista proračunska sredstva.

Vsak od teh ukrepov je lahko sam po sebi nujen, gospodarsko smiseln ali politično zaželen.

Vendar se pri tem poraja ključno vprašanje:

Ali je vsota vseh sprejetih posameznih ukrepov tudi najboljša možna kombinacija za celotno mesto?

Odgovora ni mogoče zanesljivo določiti zgolj s klasičnim določanjem prednostnih nalog projektov.

Že pri 50 binarnih odločitvah o projektih teoretično nastane 2^50 = 1.125.899.906.842.624 možnih kombinacij projektov.

To ustreza približno 1,126 bilijonom teoretično možnih naložbenih portfeljev.

Mestni svet lahko posamezno obravnava 50 projektov. Vendar pa ne more ročno primerjati več kot en bilijard kombinacij projektov.

Prav tu pride v poštev matematična optimizacija portfelja, podprta z umetno inteligenco.

StratePlan združuje metode iz operativnega raziskovanja z optimizacijskimi pristopi, podprtimi z umetno inteligenco, da sistematično preuči velika kombinatorna območja odločanja.

V povezavi s simulacijo proračuna je mogoče primerjati različne finančne okvire in kombinacije projektov.

Ključno vprašanje ni le: Katerih projektov si lahko privoščimo?

temveč: Katera kombinacija naših načrtovanih projektov v okviru razpoložljivega proračuna prinaša največjo opredeljeno gospodarsko in družbeno korist?

Več informacij o matematični optimizaciji mestnega proračuna.

1. Zakaj je občinsko proračunsko načrtovanje matematični problem portfelja

Klasično načrtovanje občinskega proračuna sledi uveljavljenemu upravnemu in odločevalnemu procesu.

Strokovni oddelki sporočijo potrebe po naložbah. Finančna služba preveri finančne možnosti. Uprava pripravi osnutek proračuna. Odbori razpravljajo. Svet odloča.

Ta postopek je nujen za zagotovitev demokratične legitimnosti, izpolnjevanja zakonskih zahtev in finančne odgovornosti.

Vendar pa ne daje samodejnega odgovora na matematično vprašanje o najboljši kombinaciji vseh investicijskih projektov.

Mesto ne odloča izključno o posameznih projektih.

Odloča o celotnem portfelju konkurenčnih ukrepov.

Vsak projekt zahteva različne vire:

• investicijski kapital
• kadrovske in upravne zmogljivosti
• kapacitete za načrtovanje in gradnjo
• Časovna okna za izvedbo
• Subvencije in sofinanciranje
• Možnosti zadolževanja in financiranja
• Prihodnji stroški obratovanja in vzdrževanja

Izbira projekta lahko vpliva na to, kateri drugi projekti so še financirani ali izvedljivi.

Nova športna dvorana je na primer lahko smiselna z gospodarskega in družbenega vidika.

Če pa njeno financiranje izpodriva več nujnih posodobitev šol, je treba upoštevati celotno kombinacijo projektov.

Gospodarska in družbena kakovost občinskega investicijskega programa ne izhaja le iz ocene posameznih ukrepov, temveč iz njihove kombinacije.

2. Nevidni prostor za odločanje: 50 občinskih projektov pomeni več kot bilijon kombinacij

Oglejmo si primer srednje velikega mesta z 50 načrtovanimi investicijskimi ukrepi.

V poenostavljenem binarnem modelu je mogoče vsak projekt izbrati ali ne izbrati.

Pri N projektih teoretično nastane 2^N možnih kombinacij.

• 10 projektov: 2^10 = 1.024 kombinacij
• 15 projektov: 2^15 = 32.768 kombinacij
• 20 projektov: 2^20 = 1.048.576 kombinacij
• 30 projektov: 2^30 = 1.073.741.824 kombinacij
• 40 projektov: 2^40 = 1.099.511.627.776 kombinacij
• 50 projektov: 2^50 = 1.125.899.906.842.624 kombinacij

Pri 50 projektih teoretični prostor za odločanje torej obsega približno 1,126 bilijonov kombinacij.

Vse te kombinacije niso dejansko dopustne. Zakonske obveznosti, proračunske omejitve, odvisnosti med projekti in razpoložljivi viri omejujejo prostor za odločanje.

Kljub temu ta velikostni red pojasnjuje, zakaj klasična proračunska posvetovanja lahko obravnavajo le majhen del vseh možnih naložbenih portfeljev.

Sprejeti proračun je izbrana kombinacija. Ali je ta v okviru opredeljenih ciljev in omejitev optimalna, ni mogoče ugotoviti brez ustrezne matematične analize.

3. Proračunska simulacija in sočasna optimizacija: odločilna razlika

Občinsko finančno načrtovanje in matematična optimizacija portfelja izpolnjujeta različne naloge.

Simulacija proračuna preučuje, kako se pod določenimi predpostavkami razvijajo prihodki, odhodki, naložbe, najem posojil, likvidnost in posledični stroški.

Optimizacija portfelja pa preučuje, katera kombinacija projektov v okviru opredeljenih omejitev doseže najvišji prispevek k ciljem.

Če se oba pristopa združita, nastane celovitejša podlaga za odločanje.

Simulacija proračuna odgovarja na vprašanja:

• Kako se bo razvijal občinski proračun v naslednjih nekaj letih?
• Katera sredstva za naložbe so na voljo?
• Kako vplivajo spremenjeni davčni prihodki?
• Kakšno zadolževanje je potrebno?
• Kako se razvijajo obremenitve zaradi obresti in odplačil?
• Kakšni so posledični stroški novih naložb?

Matematična optimizacija portfelja odgovarja na naslednja vprašanja:

• Kateri projekti naj se izberejo v okviru razpoložljivega proračuna?
• Katera kombinacija prinaša največjo opredeljeno skupno korist?
• Kateri ukrepi izpodrivajo druge projekte?
• Kako obvezni projekti vplivajo na rezultat?
• Katere alternative se ponujajo ob drugih proračunskih omejitvah?
• Katera kombinacija projektov je v okviru določenih omejitev še posebej učinkovita?

Z združitvijo obeh pristopov je mogoče ne le simulirati finančni razvoj proračuna, temveč hkrati matematično optimizirati različne naložbene portfelje.

Pogoj za to je, da se ustrezni finančni podatki in podatki o projektih združijo v enoten model.

4. Praktični primer: 50 projektov, 220 milijonov evrov potrebnih naložb in le 81 milijonov evrov proračuna

Mesto razpolaga z investicijskim proračunom v višini 81 milijonov evrov.

Hkrati pa je na voljo 50 načrtovanih investicijskih projektov s skupno potrebo po financiranju v višini 220 milijonov evrov.

Potreba po naložbah tako presega razpoložljivi proračun za 139 milijonov evrov.

Mesto ne more financirati vseh projektov hkrati.

Klasični pristop je, da se projekte razvrsti po nujnosti, političnem pomenu in razpoložljivih proračunskih sredstvih.

Vendar lestvica samodejno ne odgovori na vprašanje o najboljši kombinaciji.

Matematična optimizacija portfelja lahko preuči, katera izbira v okviru proračunske omejitve 81 milijonov evrov doseže najvišjo opredeljeno skupno korist.

Poleg tega je mogoče upoštevati obvezne projekte, omejitve virov in strateška tehtanja.

Katera vprašanja bi lahko mestni blagajnik takoj preučil?

• Katera kombinacija 50 projektov pri proračunu 81 milijonov evrov ustvari najvišjo modelirano skupno korist?
• Kateri projekti bi bili izbrani ob zmanjšanju proračuna na 70 milijonov evrov?
• Kateri dodatni ukrepi bi bili mogoči ob proračunu v višini 90 milijonov evrov?
• Kako se spremeni izbor, če je treba nujno izvesti določene šolske in infrastrukturne projekte?
• Kako se spremeni portfelj, če se večji poudarek nameni vplivu na izobraževanje ali podnebje?
• Kakšen vpliv imajo različne kombinacije naložb na naslednja leta?

Rezultate je mogoče primerjati s prvotnim proračunskim načrtom.

Tako postane jasno, katere gospodarske ali družbene izboljšave so možne v okviru izhodiščnega modela.

Mesto za dosego višjega modeliranega skupnega učinka ni nujno prisiljeno porabiti več denarja. V nekaterih primerih zadostuje drugačna kombinacija obstoječih investicijskih projektov.

5. Kaj pomeni »optimalno« v občinskem proračunu?

Za razliko od čisto gospodarske odločitve o naložbi ima občinski proračun več ciljnih vrednosti.

Mesto mora ohraniti finančno sposobnost delovanja, izpolnjevati zakonske naloge in hkrati ustvarjati čim večjo družbeno korist.

Ustrezni ciljni kazalniki so lahko:

• Proračunska stabilnost
• prostor za naložbe in financiranje
• Raven zadolženosti in obrestna obremenitev
• Zmogljivosti na področju izobraževanja in varstva
• Kakovost prometa in infrastrukture
• Zagotavljanje stanovanj
• Zmanjšanje emisij CO2
• Socialni vpliv
• Privlačnost lokacije
• Dolgoročni stroški obratovanja in vzdrževanja

Da bi lahko matematično primerjali različne kombinacije projektov, je treba ciljne vrednosti opredeliti dosledno.

Ena od možnosti je, da se projekte oceni na podlagi standardiziranega modela učinkov.

Politično vodstvo lahko nato določi uteži.

Primer model bi lahko uporabljal naslednje uteži:

• 40 % stabilnost proračuna
• 20 % vpliv na podnebje
• 20 % socialni vpliv
• 20 % gospodarski razvoj

Te uteži so zgolj ilustrativen primer. Dejanske prednostne naloge mora določiti posamezna občina.

Pomembno je tudi, da se temeljni kazalniki učinka pred tehtanjem prilagodijo na primerljivo lestvico.

Matematično optimum je vedno najboljša rešitev v okviru opredeljenih ciljev, modelov ocenjevanja in omejitev – ne pa objektivna resnica, ki obstaja neodvisno od političnih vrednostnih odločitev.

6. Obvezne naloge in zakonske zahteve: kar ni predmet razprave

Optimizacija občinskega proračuna ne sme obravnavati zakonskih obveznosti kot prosto izbirnih naložbenih alternativ.

Obvezne naloge, zavezujoči varnostni ukrepi in drugi zakonsko predpisani izdatki morajo biti upoštevani pri modeliranju.

Eden od možnih pristopov je, da se zavezujoče projekte določi vnaprej.

Sredstva, potrebna za to, se upoštevajo v finančnem modelu.

Preostali proračun je nato na voljo za optimizacijo projektov, ki jih je mogoče prilagoditi.

Alternativno se lahko obvezni projekti vključijo v optimizacijski model kot zavezujoče omejitve.

S tem se zagotovi, da matematično iskanje upošteva le dopustne proračunske variante.

Druge omejitve so lahko:

• predpisi občinskega prava
• Proračunske zahteve zadevne zvezne dežele
• Že sprejete pogodbene obveznosti
• namenska vezava sredstev v okviru subvencijskega prava
• Razpoložljivi kreditni in finančni manevrski prostori
• Kadrovske in tehnične zmogljivosti za izvedbo
• Odvisnosti projekta

Matematično optimizirano načrtovanje proračuna mora biti pravno dopustno, finančno vzdržno in organizacijsko izvedljivo.

7. Optimizacija sredstev podpore: zakaj je lahko kombinacija projektov odločilna

Finančna sredstva igrajo pomembno vlogo pri občinskih naložbah.

Zvezna vlada, zvezne dežele in Evropska unija zagotavljajo programe podpore za različne ukrepe.

Gospodarska privlačnost projekta se lahko zaradi subvencij znatno spremeni.

Hkrati so subvencije pogosto vezane na določene pogoje.

Na primer:

• Vrste naložb, ki so upravičene do subvencij
• Lastni delež občine
• Roki in obdobja odobritve
• Namenska vezava sredstev
• Pravila o kombiniranju in seštevanju
• Minimalne tehnične ali okoljske zahteve

Matematična optimizacija portfelja lahko upošteva takšne pogoje, če so ti modelirani kot podatki in omejitve.

Tako je mogoče primerjati različne kombinacije projektov ob upoštevanju njihovih učinkov na subvencije.

Projekt z manjšim posameznim učinkom lahko na primer postane še posebej privlačen, če zaradi visokega deleža subvencij zahteva le omejen lastni prispevek občine.

Nasprotno pa lahko na videz ugoden projekt dolgoročno povzroči visoke občinske stroške.

Odločilni dejavnik zato ni zgolj višina podpore, temveč celoten gospodarski in družbeni prispevek podprte kombinacije projektov.

8. Večletno proračunsko načrtovanje: Zakaj je treba najboljši projekt izvesti tudi ob pravem času

Odločitve občin o naložbah pogosto vplivajo na več proračunskih let.

Gradnja nove šole lahko na primer povzroči stroške načrtovanja v prvem letu, stroške gradnje v naslednjih letih in trajne stroške obratovanja po zaključku gradnje.

Realistična proračunska simulacija mora upoštevati te časovne povezave.

Ustrezni kazalniki so lahko:

• naložbeni izdatki po proračunskem letu
• pritoki subvencij
• Najem posojil
• plačila obresti in odplačila
• Stroški za osebje
• Stroški obratovanja in vzdrževanja
• Trajanje projektov
• Odvisnosti med ukrepi

Če se uporablja večobdobni optimizacijski model, je mogoče projektno načrtovanje preučiti tudi z vidika časovnih omejitev.

S tem se pojavi pomembno dodatno vprašanje:

Kateri projekti naj se ne le izberejo, ampak v katerih proračunskih letih naj se izvedejo?

Časovna optimizacija pa zahteva ustrezne podatke in model, ki izrecno upošteva začetke projektov, trajanje in letne finančne omejitve.

9. Alternativni stroški: Koliko stane politična prioriteta?

Lokalna politika mora sprejemati odločitve, ki ne temeljijo izključno na gospodarskih kazalnikih.

Demokratična legitimnost, družbene potrebe in politični cilji so nepogrešljivi sestavni deli proračunskega načrtovanja.

Matematična optimizacija pa lahko pomaga, da postanejo posledice različnih odločitev preglednejše.

Predpostavimo, da ima mesto izračunan naložbeni portfelj.

Mestni svet nato sprejme sklep, da zavezujoče vključi dodatni projekt.

S tem se spremeni razpoložljivi proračun za druge ukrepe.

Portfelj se ponovno optimira.

Primerjava obeh scenarijev lahko pokaže:

• Kateri drugi projekti se izključijo
• kako se spremeni skupni učinek
• Kakšni dodatni stroški nastanejo
• kakšni so učinki na financiranje
• kako se spreminjajo opredeljeni kazalniki učinka

Razlika med modeliranimi rezultati se lahko razlaga kot gospodarska ali družbena izguba priložnosti zaradi dodatne zahteve.

Pogoj za to je, da ciljne vrednosti in merila ocenjevanja ostanejo dosledna.

Politika še naprej odloča o ciljih in prioritetah. Matematika omogoča razumevanje posledic različnih alternativ.

10. Ex ante namesto ex post: izboljšanje proračunskih odločitev pred izvedbo

Občinski finančni nadzor med drugim preverja, ali se javna sredstva uporabljajo zakonito, gospodarno in v skladu z namenom.

Pomemben del tega nadzora poteka po izvedbi ali med njo.

Vendar pa se izbira investicijskih projektov opravi že prej.

Prav tu se začne optimizacija ex ante.

Preuči možne kombinacije naložb, še preden se prevzamejo finančne obveznosti ali se projekti sploh začnejo.

Tako je mogoče različne proračunske variante med seboj primerjati že v zgodnji fazi.

Na primer:

• Osnutek proračuna uprave
• Matematično optimizirana kombinacija projektov
• Politično prilagojena kombinacija projektov
• Portfelj naložb ob zmanjšanem proračunu
• Naložbeni portfelj z dodatnimi sredstvi podpore

Rezultati omogočajo bolj utemeljeno razpravo o gospodarskih in družbenih navzkrižjih interesov.

Ex-ante optimizacija ne nadomešča proračunskega nadzora. Ta dopolnjuje z matematično podlago za odločanje pred vezavo kapitala.

11. StratePlan: matematična optimizacija portfelja na podlagi umetne inteligence za občinske naložbe

StratePlan je bil razvit za matematično optimizacijo kompleksnih naložbenih in projektnih portfeljev.

Tehnologija združuje metode iz operativnega raziskovanja z optimizacijskimi pristopi, podprtimi z umetno inteligenco.

V središču pozornosti ni izolirano ocenjevanje posameznih projektov, temveč preučevanje njihovih možnih kombinacij.

Za osnovni ekonomski optimizacijski model so sprva potrebni le trije podatki na projekt:

1. ID projekta: edinstvena identifikacija ukrepa
2. Stroški: načrtovani izdatki oziroma naložbe
3. Prihodki: pričakovani prihodki ali gospodarski donosi

Poleg tega se določi razpoložljivi investicijski proračun.

Podatke je mogoče na primer prevzeti iz obstoječega seznama projektov v Excelu.

Pri »Maximize Net Contribution« je v središču pozornosti maksimiranje pričakovanega neto prispevka k vrednosti v okviru opredeljenih omejitev.

Donosnost naložb portfelja (Portfolio ROI ) se lahko dodatno prikaže kot gospodarski kazalnik.

Za občinske cilje učinka, ki jih ni mogoče neposredno izraziti v evrih, so potrebni dodatni parametri ocenjevanja in ustrezen model učinka.

Razširjeni modeli optimizacije lahko med drugim upoštevajo naslednje vidike:

• Strateška tehtanja
• Zavezujoči obvezni projekti
• Odvisnosti med projekti
• Omejitve virov in zmogljivosti
• Večletne proračunske smernice
• Časovne omejitve
• Kriteriji tveganja in trajnosti

Za konkretno upoštevanje teh zahtev je potrebno, da so v zadevnem modelu tehnično in strokovno upodobljene.

StratePlan tako omogoča prehod od zgolj določanja prednostnih nalog projektov k matematično podprtemu izboru naložbenih portfeljev.

12. V živo v mestnem svetu: Katera proračunska vprašanja je mogoče matematično preučiti?

Kombinacija proračunske simulacije in optimizacije portfelja postane še posebej pomembna, ko se med seboj primerjajo različni politični in finančni scenariji.

Scenarij A: Obstoječi investicijski proračun

Mestni blagajnik vpraša:

„Katera kombinacija naših 50 projektov v okviru razpoložljivega investicijskega proračuna prinaša najvišjo opredeljeno skupno korist?“

Projekti se skupaj modelirajo in optimizirajo ob upoštevanju določenih omejitev.

Scenarij B: Zmanjšana proračunska sredstva

Župan vpraša:

»Katera ukrepa naj izberemo, če moramo naš investicijski proračun zmanjšati za 15 %?«

Proračunska omejitev se prilagodi, portfelj pa se ponovno izračuna.

Scenarij C: Dajanje prednosti naložbam v šole in izobraževanje

Član mestnega sveta vpraša:

»Kako se spremeni naš naložbeni portfelj, če večjo težo namenimo izobraževalnim ukrepom?«

Ustrezni parametri učinka se prilagodijo in izračuna se nova kombinacija projektov.

Scenarij D: Obvezni ukrepi se vključijo kot zavezujoči

Odgovorni za finance vpraša:

»Kakšne so posledice, če je treba določene infrastrukturne ukrepe obvezno izvesti?«

Zadevni projekti se upoštevajo kot obvezne omejitve.

Scenarij E: Dodatna sredstva za spodbujanje

Član odbora vpraša:

»Kakšne dodatne ukrepe bi lahko izvedli, če bi bila odobrena dodatna sredstva?«

Finančni parametri se prilagodijo, portfelj pa se v skladu z novimi pogoji ponovno optimira.

Spremenite proračunske predpostavke. Ponovno izračunajte kombinacijo projektov. Primerjajte finančne in družbene učinke. Odločajte se na podlagi trdnih podatkov.

13. Organizacijski pogoji: Kako lahko občina uvede matematično optimizacijo

Uvedba optimizacije proračuna s pomočjo umetne inteligence ni izključno tehnična naloga.

Zahteva jasno organizacijsko in strokovno vključevanje.

Finančna služba mora skupaj s pristojnimi strokovnimi oddelki opredeliti, kateri projekti se upoštevajo in kateri podatki so na voljo.

Poleg tega je treba pravne in politične zahteve jasno modelirati.

Možni proces uvedbe obsega pet korakov.

Korak 1: Združevanje investicijskih projektov

Občina pripravi skupni pregled vseh relevantnih investicijskih ukrepov.

Kot izhodišče lahko služijo obstoječi seznami v Excelu ali drugi strukturirani podatki o projektih.

Korak 2: Določitev finančnih okvirnih pogojev

Finančna služba opredeli razpoložljivi proračun ter finančne omejitve, ki veljajo za posamezni model.

Korak 3: Ugotavljanje obveznih projektov in odvisnosti

Upoštevajo se zakonsko obvezni ukrepi, že prevzete obveznosti in relevantne odvisnosti med projekti.

Korak 4: Opredelitev gospodarskih in družbenih ciljev

Občina določi, katere ciljne vrednosti je treba optimizirati in kako se lahko primerjajo različni učinki.

Korak 5: Izračun portfeljev in politična ocena

Izračunane kombinacije projektov se primerjajo z dosedanjim načrtovanjem.

Rezultati služijo kot podlaga za odločanje uprave, odborov in mestnega sveta.

Matematična optimizacija ne nadomešča niti občinskih pristojnosti niti demokratičnih postopkov odločanja. Ustvarja dodatno, pregledno podlago za njihovo izvajanje.

14. Kaj pomeni optimizacija proračuna s pomočjo umetne inteligence za Frankfurt, Köln, Worms in druga mesta?

Občine se med seboj znatno razlikujejo glede na število prebivalcev, finančno moč, potrebe po naložbah in pravne okvire.

Vendar je osnovno matematično vprašanje podobno.

Katera kombinacija načrtovanih investicijskih ukrepov v okviru razpoložljivih sredstev prinaša največjo opredeljeno skupno korist?

V velikih mestih lahko že majhne odstotne spremembe v gospodarskem prispevku vplivajo na znatne absolutne zneske.

Pri modeliranem obsegu naložb v višini ene milijarde evrov en odstotek matematično ustreza 10 milijonom evrov.

To pa še ne pomeni, da optimizacija portfelja samodejno prinese enoodstotni prihranek ali ustrezno sprostitev proračunskih sredstev.

Poleg tega višjega indeksa družbenega učinka ni mogoče kar tako enačiti z denarnim prihrankom.

Dejanski potencial za izboljšave je treba izračunati na podlagi konkretnih podatkov o projektih in proračunu.

Za mesta, kot so Frankfurt, Köln ali Worms, se lahko na primer pojavijo naslednja vprašanja:

• Katera kombinacija ukrepov na področju šolstva in infrastrukture v okviru investicijskega proračuna ustvarja največji opredeljeni učinek?
• Kako je mogoče občinske naložbe v nepremičnine gospodarsko bolje kombinirati?
• Katerim ukrepom je treba dati prednost ob omejenih proračunskih sredstvih?
• Kateri projekti se lahko smiselno izvajajo skupaj, ob upoštevanju subvencij in naknadnih stroškov?
• Kako se spreminja naložbeni portfelj ob različnih političnih prioritetah?

Ekonomski vzvod ni nujno v dodatnih proračunskih sredstvih, ampak morda v boljši izbiri in kombinaciji že načrtovanih ukrepov.

15. Mestni blagajnik kot strateški arhitekt portfelja

Vloga občinskega finančnega oddelka sega daleč preko zgolj vodenja računovodstva.

Mestni blagajnik in vodje finančnih oddelkov so odgovorni za finančno upravljanje občine in pomembno sodelujejo pri pripravi strateških proračunskih odločitev.

Matematična optimizacija portfelja lahko to vlogo še razširi.

Namesto da bi zgolj prikazovala, kateri projekti so finančno izvedljivi, lahko finančna služba sistematično primerja različne kombinacije naložb.

S tem se odpirajo nove možnosti:

• Pregledna primerjava alternativnih proračunskih portfeljev
• Razumljiva ocena gospodarskih navzkrižij ciljev
• Kvantifikacija modeliranih oportunitetnih stroškov
• Primerjava političnih prioritet
• Preučitev različnih proračunskih omejitev
• Bolje utemeljena priprava proračunskih razprav

S tem finančna služba ne nadomešča političnih odločitev.

Dobi dodatno orodje, s katerim lahko ponazori njihove finančne in družbene posledice.

Upravljanje posameznih proračunskih postavk se lahko razvije v bolj na podatkih in modelih temelječe vodenje celotnega občinskega naložbenega portfelja.

16. Zaključek: Občinsko proračunsko načrtovanje potrebuje več kot le določanje prioritet

Mesta in občine se soočajo z znatnimi finančnimi in organizacijskimi izzivi.

Naraščajoče investicijske potrebe, omejena proračunska sredstva, pomanjkanje usposobljenih kadrov in dolgoročne infrastrukturne obveznosti povečujejo zahteve glede občinskih odločitev.

Klasično določanje prednostnih nalog posameznih projektov ostaja pomembno.

Vendar pa to samo po sebi ne odgovarja na vprašanje, katera kombinacija vseh razpoložljivih naložbenih alternativ prinaša največji opredeljeni skupni prispevek.

Pri 50 projektih teoretično nastane več kot en bilijon možnih kombinacij.

Tega obsega odločitev ni mogoče v celoti pregledati z dodatnimi sejami odborov ali daljšim seznamom prednostnih nalog.

Matematična optimizacija portfelja omogoča sistematično preučevanje alternativnih kombinacij projektov.

V povezavi s simulacijo proračuna je mogoče med seboj primerjati finančne okvire, spremembe proračuna in strateške prioritete.

StratePlan za to združuje metode iz operativnega raziskovanja z pristopi, podprtimi z umetno inteligenco.

Politična odločitev ostaja v rokah demokratično legitimiranih odgovornih oseb.

Matematični izračun zagotavlja dodatno podlago za pregledno ocenjevanje alternativ.

Zato ključno vprašanje za mestne blagajnike ni le: Kateri projekti jih lahko financiramo?

temveč: Katera kombinacija naših projektov z razpoložljivimi proračunskimi sredstvi prinaša največjo skupno gospodarsko in družbeno korist?

StratePlan – isti projekti. Optimalna kombinacija. Večji učinek.

Pogosta vprašanja – rešitev umetne inteligence za mestne finančne uradnike in optimizacija občinskega proračuna

Kaj je rešitev umetne inteligence za mestne finančne uradnike?

Rešitev umetne inteligence za mestne finančne uradnike pomaga občinskim finančnim odgovornim pri analizi in optimizaciji kompleksnih proračunskih in investicijskih odločitev.

V okviru matematične optimizacije portfelja se preučujejo različne kombinacije projektov ob upoštevanju opredeljenih omejitev glede proračuna, virov in učinka.

Ali lahko umetna inteligenca optimira občinski proračun?

Matematična optimizacija, podprta z umetno inteligenco, lahko pomaga izboljšati izbor občinskih investicijskih projektov.

Izračun temelji na opredeljenih ciljih, podatkih o projektih in omejitvah.

Za popolno optimizacijo proračuna je treba upoštevati tudi ustrezne okvire občinskega prava in finančnega gospodarstva.

Kakšna je razlika med simulacijo proračuna in optimizacijo proračuna?

Simulacija proračuna preučuje finančne posledice določenih predpostavk in odločitev.

Optimizacija proračuna pa išče kombinacijo projektov, ki v okviru danih omejitev kar najbolje izpolnjuje opredeljeno ciljno vrednost.

Oba pristopa je mogoče med seboj povezati.

Zakaj pri 50 projektih nastane več kot bilijon kombinacij?

Če je mogoče vsak projekt izbrati ali ne izbrati, se pri N projektih teoretično pojavi 2^N možnih kombinacij.

Pri 50 projektih je to 2^50 = 1.125.899.906.842.624 kombinacij.

Ali je treba vse 2^N kombinacij izračunati posamično?

Ne.

Sodobne matematične optimizacijske metode lahko učinkovito preučijo velika območja odločanja, ne da bi bilo treba vsako teoretično možno kombinacijo posebej v celoti ovrednotiti.

Ali lahko umetna inteligenca objektivno določi najboljšo kombinacijo proračuna?

Matematično optimum je mogoče določiti znotraj opredeljenega modela.

Vendar pa je ocena odvisna od določenih ciljev, uteži, podatkov in omejitev.

To ne nadomešča političnih in družbenih vrednostnih odločitev.

Kako se upoštevajo zakonsko predpisane obveznosti?

Zavezujoče ukrepe je mogoče določiti vnaprej ali jih vključiti v model optimizacije kot stroge omejitve.

Tako se upoštevajo le kombinacije projektov, ki izpolnjujejo ustrezne zahteve.

Ali je mogoče v optimizacijo vključiti subvencije?

Da, če se deleži subvencij, lastni deleži, namenska vezava sredstev in drugi pogoji subvencij modelirajo kot podatki in omejitve.

Tako je mogoče primerjati različne kombinacije naložb ob upoštevanju njihovih učinkov na subvencije.

Ali je mogoče upoštevati občinske naknadne stroške?

Da, če so na voljo potrebni podatki in je model optimizacije ustrezno oblikovan.

To vključuje na primer stroške obratovanja, kadrovske stroške, stroške energije, vzdrževanja in financiranja.

Ali lahko StratePlan optimira tudi družbene učinke?

Družbene učinke je mogoče upoštevati, če so opredeljeni ustrezni kazalniki učinka in so ti vključeni v dosleden model ocenjevanja.

Mednje lahko spadajo na primer učinki na izobraževanje, podnebje ali družbo.

Kateri podatki so potrebni za prvo optimizacijo v StratePlanu?

Za osnovni gospodarski optimizacijski model so najprej potrebni trije podatki za vsak projekt:

• ID projekta
• Stroški – načrtovani izdatki
• Prihodki – pričakovani prihodki oziroma gospodarski donosi

Poleg tega se določi razpoložljivi investicijski proračun.

Bolj zapleteni komunalni modeli lahko upoštevajo dodatne omejitve in parametre učinka.

Ali lahko optimizacija upošteva več proračunskih let?

Večletne analize so mogoče, če se v modelu upoštevajo ustrezni časovni podatki in omejitve.

Mednje spadajo na primer letni investicijski proračuni, trajanje projektov in naknadni stroški.

Ali umetna inteligenca nadomešča mestnega blagajnika ali mestni svet?

Ne.

Politična in pravna odgovornost ostaja v rokah pristojnih občinskih organov.

Matematična optimizacija podpira sprejemanje odločitev s preglednimi izračuni in primerjavo različnih scenarijev.

Koliko znaša potencial za prihranke?

Gospodarski potencial za izboljšave je odvisen od konkretnega seznama projektov, razpoložljivih proračunskih sredstev, omejitev in opredeljenih ciljnih vrednosti.

Na podlagi tega ni mogoče določiti splošne stopnje prihrankov.

Optimizacija lahko v okviru obstoječega proračuna pokaže tako gospodarske izboljšave kot tudi večji družbeni učinek.

Ali je matematična optimizacija proračuna primerna tudi za manjša mesta?

Da.

Odločilno ni toliko število prebivalcev kot število konkurenčnih investicijskih projektov in kompleksnost odločitve.

Že pri razmeroma majhnih portfeljih projektov lahko matematična optimizacija prinese dodatne ugotovitve.

Kaj je najpomembnejši zaključek za mestne blagajnike in župane?

Določanje prednosti posameznih investicijskih projektov ne vodi samodejno do najboljše celovite rešitve.

Matematična optimizacija portfelja omogoča sistematično preučevanje alternativnih kombinacij projektov v okviru opredeljenih proračunskih in učinkovnih omejitev.

Ključno vprašanje se glasi: ali upravljamo posamezne investicijske odločitve – ali pa optimiziramo celoten občinski investicijski portfelj?

Koliko večjega učinka se skriva v vašem občinskem investicijskem proračunu?

Preučite, katera kombinacija vaših načrtovanih investicijskih projektov lahko v okviru razpoložljivega proračuna doseže najvišji opredeljeni skupni prispevek.

Primerjajte svoje dosedanje načrtovanje projektov z matematično optimiziranimi alternativami in preverite, ali bi drugačna kombinacija obstoječih ukrepov lahko omogočila večjo gospodarsko ali družbeno korist.

Brezplačno lahko optimizirate do 15 projektov.

Optimizirajte zdaj do 15 projektov brezplačno →