Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot

2018-yil 28-fevralda davlat maktabgacha ta'lim muassasalari xodimlari mehnatiga haq to‘lash tizimini takomillashtirish bo‘yicha chora-tadbirlar belgilandi [3]. Unga ko‘ra, maktabgacha ta'lim muassasalari rahbarlari, tarbiyachilari, metodistlari, o‘qituvchilari, defektologlari, psixologlari, musiqa rahbarlari va yordamchi tarbiyachilarining bazaviy tarif stavkalari 2018-yil 1-martdan boshlab 30 foizga oshirilgan. Shuningdek, 2018-yil 1-sentyabrdan boshlab tayyorlov guruhi tarbiyachilarining, oliy ma'lumotli o‘qituvchilar, defektologlar va psixologlarning ish haqlari qo‘shimcha 30 foizga oshirilishi, ularning umumta'lim maktablari boshlang‘ich sinf o‘qituvchilari ish haqi darajasiga tenglashtirilishi belgilangan [3]. Bu islohotlar davlat muassasalarida ish haqi siyosatini adolatli va rag‘batlantiruvchi qilishga qaratilgan sa'y-harakatlarning yorqin misolidir. Umumiy o‘rta ta'lim, maktabgacha ta'lim hamda o‘rta maxsus ta'lim muassasalarida turli lavozimlar uchun qo‘llanadigan koeffitsiyentlar tizimi ham ish haqi differensiatsiyasini ta'minlaydi [2]. Ushbu koeffitsiyentlar malaka darajasi (eng yuqori toifadan o‘rta maxsus ta'limgacha) va ba'zan muassasaning guruhiga yoki joylashuviga qarab o‘zgaradi. Masalan, umumiy o‘rta ta'lim o‘qituvchilari va tarbiyachilarning eng yuqori malakali toifasi uchun koeffitsiyentlar 4.047 gacha bo‘lishi mumkin, maktab direktorlari uchun esa 5.844 gacha yetishi mumkin [2]. Shunga qaramay, amaliyotda davlat muassasalarida ish haqi hisobida bir qator muammolar mavjudligi kuzatiladi. An'anaviy usullarda hisob-kitoblarning murakkabligi, inson omili sababli xatoliklar ehtimolining yuqoriligi, hisobotlarning tayyorlanishiga ko‘p vaqt sarflanishi va ma'lumotlarning shaffofligini ta'minlashdagi qiyinchiliklar shular jumlasidandir. Byudjet mablag‘laridan foydalanishda moliyaviy nazoratning yetarli darajada emasligi va suiiste'molliklar xavfi ham muhim muammolardan biri bo‘lib qolmoqda. Vazirlar Mahkamasining 2022-yil 24-martdagi 129-sonli qarori bilan Moliya vazirligi huzurida Davlat moliyaviy nazorat inspeksiyasi tashkil etilishi ushbu muammolarni hal etishga qaratilgan muhim qadamdir [4, 5, 6]. Bu Inspeksiya byudjet tashkilotlarida moliyaviy nazoratni kuchaytirish, byudjet mablag‘laridan foydalanish samaradorligini oshirishni maqsad qilgan. Ish haqi hisobida raqamli texnologiyalar va avtomatlashtirishning joriy etilishi yuqorida qayd etilgan muammolarga yechim bo‘lishi mumkin. O‘zbekistonda bu borada ham sezilarli ishlar amalga oshirilmoqda. Prezidentning 2022-yil 14-fevraldagi PQ-128-sonli qarori asosida qabul qilingan hujjatlarga muvofiq, 2022-yil 1-maydan boshlab byudjet tashkilotlari xodimlarining ish haqi va unga tenglashtirilgan to‘lovlarni bank kartalariga o‘tkazish uchun xodimlar ro‘yxatlari (davlat sirlari bilan bog‘liq ma'lumotlar bundan mustasno) faqat elektron va avtomatik tarzda Moliya vazirligining axborot tizimidan Markaziy bank tizimi orqali tijorat banklariga uzatilishi belgilangan [4, 5, 6]. Bu moliyaviy operatsiyalarning shaffofligi va tezligini sezilarli darajada oshirishga xizmat qiladi. Bundan tashqari, 2023-yil 1-yanvardan boshlab Xalq ta'limi vazirligi tashkilotlarida muvaffaqiyatli tatbiq etilgan ish haqini avtomatlashtirilgan hisoblash usullari Maktabgacha ta'lim, Oliy va o‘rta maxsus ta'lim hamda Sog‘liqni 219

saqlash vazirliklari tasarrufidagi tashkilotlar xodimlari uchun ham joriy etilishi ko‘zda tutilgan [4, 5, 6]. Bu esa raqamli texnologiyalarni qo‘llash orqali byudjet tashkilotlarida ish haqi hisobini universal tarzda avtomatlashtirishga intilishni ko‘rsatadi. Shuningdek, 2023-yil 1-yanvardan boshlab byudjet tashkilotlari tomonidan byudjet so‘rovlari, xarajatlar smetalari va shtat jadvallarini qog‘oz shaklida tayyorlash amaliyoti bekor qilinib, davlat sirlari yoki qonun bilan qo‘riqlanadigan boshqa ma'lumotlar bundan mustasno, to‘liq elektron tizimga o‘tilishi belgilangan [4, 5, 6]. Ushbu chora-tadbirlar byudjet jarayonlarida inson omilini kamaytirish, xatoliklar ehtimolini pasaytirish va nazoratni kuchaytirishga qaratilgan strategik harakatlardir. Xalqaro tajribada ish haqi hisobini avtomatlashtirish uzoq yillardan beri qo‘llanilib keladi. Rivojlangan mamlakatlarda, masalan, G‘arbiy Yevropa va Shimoliy Amerikada, davlat muassasalari va yirik korporatsiyalarda ish haqi hisobi uchun murakkab ERP (Enterprise Resource Planning) tizimlari, jumladan, SAP, Oracle PeopleSoft kabi dasturiy mahsulotlar keng qo‘llaniladi. Bu tizimlar ish haqi hisoblashdan tortib, soliqlar, ijtimoiy ajratmalar, bonuslar, imtiyozlar va hisobotlarni shakllantirishgacha bo‘lgan barcha jarayonlarni avtomatlashtiradi. Ular ma'lumotlar xavfsizligini, shaffoflikni va nazoratni yuqori darajada ta'minlaydi. O‘zbekistonning ta'lim sohasidagi tajribani boshqa sohalarga joriy etish rejalari [4, 5, 6] xalqaro amaliyotga yaqinlashish va tizimli yondashuvni shakllantirish yo‘lidagi muhim qadam hisoblanadi. Davlat muassasalarida ish haqi hisobini yanada takomillashtirish uchun quyidagi ilmiy-amaliy taklif va tavsiyalar ilgari surilishi mumkin. Birinchidan, ish haqi hisobining yagona avtomatlashtirilgan tizimini yaratish. Ushbu tizim barcha davlat muassasalarini qamrab olgan holda, markazlashgan ma'lumotlar bazasiga ega bo‘lishi va barcha hisoblash jarayonlarini standartlashtirishi lozim. Bu, o‘z navbatida, ma'lumotlar uzatishdagi xatoliklarni kamaytiradi, moliyaviy nazoratni kuchaytiradi va hisobotlarning tezkorligini ta'minlaydi. Ikkinchidan, tizimga integratsiya qilingan moliyaviy nazorat modullarini joriy etish. Bu modullar real vaqt rejimida moliyaviy operatsiyalarni kuzatish, byudjet parametrlaridan chetga chiqishlarni aniqlash va suiiste'molliklarning oldini olish imkonini beradi. Davlat moliyaviy nazorat inspeksiyasi faoliyatini raqamli platformalar orqali samarali integratsiya qilish zarur [4, 5, 6]. Uchinchidan, xodimlarning malakasini oshirish va raqamli savodxonligini ta'minlash. Yangi avtomatlashtirilgan tizimlarni joriy etish muvaffaqiyati ulardan foydalana oladigan mutaxassislarning mavjudligiga bog‘liq. To‘rtinchidan, ish haqi hisoboti jarayonlarida shaffoflikni oshirish. Bu, masalan, ish haqi to‘lovlari haqidagi ayrim ma'lumotlarni (umumiy summalarni, statistik ma'lumotlarni) ommaga ochiq nashr etish orqali amalga oshirilishi mumkin, shu bilan birga shaxsiy ma'lumotlarning maxfiyligini ta'minlash lozim. Beshinchidan, tizimni doimiy ravishda takomillashtirish va texnologik yangilanishlarni kuzatib borish. Axborot texnologiyalari jadal rivojlanib borayotganini hisobga olib, ish haqi hisobi tizimi ham moslashuvchan bo‘lishi va yangi dasturiy ta'minot yechimlari bilan muntazam yangilanib turishi kerak. 220

Tadqiqot metodologiyasi.Ushbu tadqiqotda kompleks yondashuv qo‘llanildi. Nazariy tahlil qilish usulidan foydalanib, ish haqi hisobining iqtisodiy nazariyalar va buxgalteriya hisobi tamoyillari asosida tahlil qilindi. Qiyosiy tahlil usuli yordamida O‘zbekiston Respublikasidagi amaliyot xalqaro tajriba bilan solishtirildi, ayniqsa raqamli texnologiyalar va avtomatlashtirishni joriy etish borasidagi farqlar va o‘xshashliklar o‘rganildi. Shuningdek, tizimli yondashuv asosida davlat muassasalarida ish haqi hisobi tizimi bir-biri bilan bog‘liq elementlar majmuasi sifatida ko‘rib chiqildi. Ma'lumotlarni yig‘ish va tahlil qilishda normativ-huquqiy hujjatlar (Prezident farmonlari va qarorlari, Vazirlar Mahkamasining qarorlari), rasmiy statistik ma'lumotlar va mavzuga oid ilmiy adabiyotlar (shu jumladan, mavjud texnik hujjatlar) manba sifatida xizmat qildi. Ushbu metodologiya ish haqi hisoboti tizimining holatini ob'ektiv baholash va uni takomillashtirish bo‘yicha asoslangan tavsiyalar ishlab chiqishga imkon berdi. Xulosa. Davlat muassasalarida ish haqi hisobi tizimi davlatning ijtimoiyiqtisodiy rivojlanishida muhim rol o‘ynaydi. O‘zbekiston Respublikasida ushbu tizimni takomillashtirishga qaratilgan keng ko‘lamli islohotlar amalga oshirilmoqda. Xususan, ta'lim sohasi xodimlarining ish haqlarini oshirish va ularni avtomatlashtirilgan hisoblash usullarini boshqa byudjet tashkilotlariga joriy etish bo‘yicha aniq qadamlar tashlandi. Vazirlar Mahkamasi qarori bilan tashkil etilgan Davlat moliyaviy nazorat inspeksiyasi [4, 5, 6] ham moliyaviy nazoratni kuchaytirish va shaffoflikni ta'minlashga xizmat qiladi. Biroq, byudjet jarayonlarida inson omilini kamaytirish, xatoliklar ehtimolini pasaytirish va nazoratni kuchaytirish, shuningdek, moliyaviy intizomni yanada mustahkamlash zarurati mavjud. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, ish haqi hisobi tizimining to‘liq avtomatlashtirilishi, markazlashgan axborot tizimlarining joriy etilishi, real vaqt rejimida monitoring qilish imkoniyatlari hamda xodimlarning raqamli savodxonligini oshirish tizimning samaradorligi va shaffofligini sezilarli darajada oshirishi mumkin. Kelajakdagi tadqiqot yo‘nalishlari ushbu avtomatlashtirilgan tizimlarning joriy etilishining iqtisodiy samaradorligini baholash, ularning xavfsizligi va ma'lumotlar himoyasi masalalarini chuqurroq o‘rganish hamda sun'iy intellekt texnologiyalarini ish haqi hisobi va prognozlash jarayonlariga integratsiya qilish imkoniyatlarini o‘rganishga qaratilishi mumkin. Bu sa'yharakatlar O‘zbekistonning davlat boshqaruvi tizimini yanada modernizatsiya qilishga va aholining turmush farovonligini oshirishga xizmat qiladi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. O‘zbekiston Respublikasining Mehnat kodeksi – https://lex.uz/docs/142859 2. O‘zbekiston Respublikasi Xalq ta'limi xodimlarining bazaviy tarif stavkalari va ish haqi koeffitsiyentlari bo‘yicha nizom – https://lex.uz/docs/3432655 3. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining “Maktabgacha ta’lim tizimini tubdan takomillashtirish chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi Farmoni PF-5349, 2018-yil 28-fevral – https://lex.uz/docs/3576082 221

4. O‘zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining “O‘zbekiston Respublikasi Moliya vazirligi huzuridagi Davlat moliyaviy nazorat inspeksiyasi faoliyatini tashkil etish to‘g‘risida”gi 2022-yil 24martdagi 129-son qarori – https://lex.uz/docs/5915228 5. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining “Byudjet jarayonlariga raqamli texnologiyalarni keng joriy etish chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi 2022-yil 14-fevraldagi PQ-128-son qarori – https://lex.uz/docs/5863212 SUN'IY INTELLEKT VA RAQAMLI IQTISODIYOT Mamasafayeva Guldorabonu Bahromjon qizi, Qo‘qon Universiteti, Iqtisodiyot yo‘nalishi, 1-bosqich talabasi Annotatsiya. Ushbu maqolada sun'iy intellekt (SI) texnologiyalarining raqamli iqtisodiyotning rivojlanishiga ta'siri tahlil qilingan. Zamonaviy iqtisodiyotda SI texnologiyalari ishlab chiqarish samaradorligini oshirish, yangi biznes-modellarni yaratish va iqtisodiy jarayonlarni optimallashtirish vositasi sifatida muhim ahamiyat kasb etmoqda. Maqolada sun'iy intellektning raqamli iqtisodiyotdagi qo‘llanilish sohalari, afzalliklari va muammolari ko‘rib chiqilgan. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, SI texnologiyalari raqamli transformatsiya jarayonlarini tezlashtirish va iqtisodiy o‘sishni ta'minlashda hal qiluvchi rol o‘ynaydi. Kalit so‘zlar: Sun'iy intellekt, raqamli iqtisodiyot, raqamli transformatsiya, mashinali o‘rganish, avtomatlashtirish, innovatsiya, elektron tijorat, katta ma'lumotlar, iqtisodiy samaradorlik, texnologik rivojlanish. Аннотация. В данной статье анализируется влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на развитие цифровой экономики. В современной экономике технологии ИИ приобретают важное значение как инструмент повышения эффективности производства, создания новых бизнес-моделей и оптимизации экономических процессов. В статье рассматриваются области применения, преимущества и проблемы искусственного интеллекта в цифровой экономике. Результаты исследования показывают, что технологии ИИ играют решающую роль в ускорении процессов цифровой трансформации и обеспечении экономического роста. Ключевые слова: Искусственный интеллект, цифровая экономика, цифровая трансформация, машинное обучение, автоматизация, инновации, электронная коммерция, большие данные, экономическая эффективность, технологическое развитие. Abstract. This article analyzes the impact of artificial intelligence (AI) technologies on the development of the digital economy. In the modern economy, AI technologies are gaining significant importance as a tool for increasing production efficiency, creating new business models, and optimizing economic processes. The article examines the areas of application, advantages, and challenges of artificial intelligence in the digital economy. Research findings indicate that AI technologies play a crucial role in accelerating digital transformation processes and ensuring economic growth. Keywords: Artificial intelligence, digital economy, digital transformation, machine learning, automation, innovation, e-commerce, big data, economic efficiency, technological development. Kirish. XXI asrda texnologik rivojlanish jahon iqtisodiyotining asosiy harakatlantiruvchi kuchiga aylandi. Raqamli texnologiyalarning jadal sur'atlar bilan rivojlanishi yangi iqtisodiy tizim - raqamli iqtisodiyotning shakllanishiga olib keldi. Bu tizimda sun'iy intellekt texnologiyalari markaziy o‘rinni egallaydi. 222

Sun’iy intellekt - bu kompyuter tizimlari tomonidan inson intellektini talab qiladigan vazifalarni bajarish qobiliyatidir. Bunga o‘rganish, fikrlash, muammolarni hal qilish, nutqni aniqlash va qaror qabul qilish kiradi. Raqamli iqtisodiyot esa iqtisodiy faoliyatning raqamli texnologiyalarga asoslangan shaklini ifodalaydi. Hozirgi kunda SI texnologiyalari moliya, sog‘liqni saqlash, transport, ishlab chiqarish, ta'lim va boshqa ko‘plab sohalarda qo‘llanilmoqda. Jahon iqtisodiyotida raqamlashtirish darajasi ortib bormoqda va sun'iy intellekt bu jarayonning ajralmas qismiga aylanmoqda. Tadqiqotning dolzarbligi shundaki, O‘zbekiston Respublikasi ham raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish yo‘lida muhim qadamlar qo‘ymoqda va SI texnologiyalarini joriy etish milliy iqtisodiyotni modernizatsiya qilishning ustuvor yo‘nalishlaridan biridir. Asosiy qism 1. Sun'iy intellekt texnologiyalarining turlari va imkoniyatlari Sun'iy intellekt texnologiyalari bir necha asosiy yo‘nalishlarga bo‘linadi: Mashinali o‘rganish (Machine Learning) - kompyuter tizimlarining tajriba asosida o‘rganish va takomillashish qobiliyati. Bu texnologiya ma'lumotlar tahlili, prognozlash va naqshlarni aniqlashda qo‘llaniladi. Chuqur o‘rganish (Deep Learning) - sun'iy neyron tarmoqlar asosida ishlaydigan mashinali o‘rganishning ilg‘or turi. Bu texnologiya tasvir va ovozni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlashda yuqori natijalar ko‘rsatadi. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) - kompyuterlarning inson tilini tushunishi va qayta ishlashi imkonini beruvchi texnologiya. Chatbotlar, tarjima tizimlari va matnlarni tahlil qilish dasturlari ushbu texnologiya asosida ishlaydi. Kompyuter ko‘rishi - raqamli tasvirlar va videolarni tahlil qilish, obyektlarni aniqlash va tasniflash imkonini beradi. 2. Raqamli iqtisodiyotda sun'iy intellektning qo‘llanilish sohalari Moliya sektori: SI texnologiyalari kredit riskini baholash, firibgarlikni aniqlash, investitsiya strategiyalarini ishlab chiqish va mijozlarga xizmat ko‘rsatishni yaxshilashda qo‘llanilmoqda. Algoritmik savdo va robomaslahatchilar moliya bozorlarida tobora keng tarqalmoqda. Elektron tijorat: SI yordamida mahsulotlarni tavsiya qilish tizimlari, narxlarni dinamik boshqarish, talabni prognozlash va mijozlar bilan shaxsiylashtirilgan muloqot amalga oshirilmoqda. Amazon, Alibaba kabi yirik platformalar SI texnologiyalarini faol qo‘llamoqda. Ishlab chiqarish: Sanoat 4.0 tushunchasi doirasida SI texnologiyalari ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish, asbob-uskunalarning nosozliklarini oldindan aniqlash, sifat nazorati va robotlashtirishda qo‘llanilmoqda. 223

Transport va logistika: Avtonom transport vositalari, marshrutlarni optimallashtirish, omborxona boshqaruvi va yetkazib berish xizmatlarini takomillashtirish SI texnologiyalari yordamida amalga oshirilmoqda. Sog‘liqni saqlash: Kasalliklarni diagnostika qilish, davolash usullarini tanlash, yangi dorilar ishlab chiqish va tibbiy ma'lumotlarni tahlil qilishda SI muhim rol o‘ynamoqda. 3. Sun'iy intellektning raqamli iqtisodiyotga ta'siri Samaradorlikning oshishi: SI texnologiyalari takrorlanuvchi vazifalarni avtomatlashtirish orqali mehnat unumdorligini sezilarli darajada oshiradi. McKinsey tahlillariga ko‘ra, SI texnologiyalari jahon YaIMiga 2030 yilga qadar 13 trillion dollar qo‘shishi mumkin. Yangi biznes-modellarning paydo bo‘lishi: Platform iqtisodiyoti, tarmoq ta'siri va ma'lumotlarga asoslangan xizmatlar raqamli iqtisodiyotning yangi xususiyatlari hisoblanadi. SI bu jarayonlarni tezlashtirmoqda. Ish bozorining o‘zgarishi: SI texnologiyalari ba'zi kasblarni yo‘q qilsa-da, yangi kasblar va mehnat bozorida yangi talablarni yaratmoqda. Raqamli malakalar va SI bilan ishlash qobiliyati muhim kompetensiyalarga aylanmoqda. Qarorlar qabul qilishning yaxshilanishi: Katta ma'lumotlarni tahlil qilish va prognozlashtirish imkoniyatlari biznes va davlat boshqaruvida aniqroq va asoslangan qarorlar qabul qilishga yordam beradi. 4. Muammolar va xavflar Ma'lumotlar xavfsizligi: SI tizimlarining kiberhujumlarga qarshi himoyasi muhim muammo bo‘lib qolmoqda. Shaxsiy hayot daxlsizligi: Katta hajmdagi shaxsiy ma'lumotlarni to‘plash va qayta ishlash fuqarolarning maxfiylik huquqlarini buzish xavfini keltirib chiqaradi. Algoritmik tarafkashlik: SI tizimlari o‘rgatish ma'lumotlaridagi xatoliklar tufayli noto‘g‘ri yoki kamsituvchi qarorlar qabul qilishi mumkin. Ishsizlik xavfi: Avtomatlashtirish natijasida ba'zi sohalar va kasblar yo‘qolib ketishi mumkin. Raqamli tafovut: Rivojlangan va rivojlanayotgan mamlakatlar o‘rtasidagi texnologik farq kengayishi mumkin. 5. O‘zbekistonda raqamli iqtisodiyot va SI rivojlanishi O‘zbekiston Respublikasida "Raqamli O‘zbekiston-2030" strategiyasi qabul qilingan bo‘lib, u davlat boshqaruvi, iqtisodiyot va ijtimoiy sohalarda raqamli texnologiyalarni keng joriy etishni ko‘zda tutadi. Respublikada sun'iy intellekt texnologiyalarini rivojlantirish uchun quyidagi ishlar amalga oshirilmoqda: IT-Park va texnoparklar tarmog‘ini kengaytirish Raqamli kadrlar tayyorlash tizimini takomillashtirish Elektron hukumat xizmatlarini rivojlantirish Startaplar va innovatsion loyihalarni qo‘llab-quvvatlash Xalqaro texnologik kompaniyalar bilan hamkorlik qilish 224

Biroq, respublikamizda SI texnologiyalarini keng joriy etish uchun malakali kadrlar etishmasligi, infrastrukturaning rivojlanmaganligi va investitsiyalar yetarli emasligi muammolari mavjud. Xulosa: Sun'iy intellekt texnologiyalari raqamli iqtisodiyotning asosiy qismiga aylangan va iqtisodiy jarayonlarni tubdan o‘zgartirmoqda. SI texnologiyalari ishlab chiqarish samaradorligini oshirish, innovatsiyalarni tezlashtirish va yangi iqtisodiy imkoniyatlar yaratish vositasi hisoblanadi. Raqamli iqtisodiyot sharoitida SI texnologiyalarini muvaffaqiyatli joriy etish uchun bir necha shartlar zarur: zamonaviy raqamli infrastruktura, malakali kadrlar, qonunchilik bazasi, ma'lumotlar xavfsizligi tizimlari va innovatsiyalarni qo‘llabquvvatlash mexanizmlari. O‘zbekiston uchun SI texnologiyalarini rivojlantirish milliy iqtisodiyotni modernizatsiya qilish va raqobatbardoshligini oshirishning muhim yo‘nalishidir. Buning uchun davlat, biznes sektori va ilmiy muassasalar o‘rtasida samarali hamkorlik zarur. Kelajakda sun'iy intellekt texnologiyalari yanada rivojlanib, iqtisodiyotning deyarli barcha sohalarini qamrab oladi. Shu sababli, ushbu texnologiyalarni o‘zlashtirishga hozirdanoq tayyorgarlik ko‘rish muhim ahamiyatga ega. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. – New York: W. W. Norton & Company, 2014. – 336 p. 2. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. – Geneva: World Economic Forum, 2016. – 192 p. 3. O‘zbekiston Respublikasining "Raqamli O‘zbekiston – 2030" strategiyasi. Prezident Farmoni, 2020 yil. 4. Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. – Harvard Business Review Press, 2018. – 272 p. 5. McKinsey Global Institute. Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. – 2018. – 64 p. 6. Kaplan A., Haenlein M. Siri, Siri, in my hand: Who‘s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence // Business Horizons. – 2019. – Vol. 62(1). – P. 15-25. 7. Abdullayev J.S. Raqamli iqtisodiyot: nazariya va amaliyot. – T.: Iqtisod-Moliya, 2021. – 280 b. 8. OECD. Artificial Intelligence in Society. – Paris: OECD Publishing, 2019. – 150 p. 9. World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2020. – Geneva, 2020. – 163 p. 10. Umarov X.N. Raqamli transformatsiya va innovatsion rivojlanish. – T.: Fan, 2022. – 240 b. THE IMPACT OF BUDGETARY POLICY ON MACROECONOMIC STABILITY IN THE CASE OF UZBEKISTAN Murodullayev Temur Jurabek og‘li, National Department 2nd year student University of Uzbekistan, Taxation and Taxation 225

Abstract. The article examines how budget policy affects macroeconomic stability in Uzbekistan during the period from 2017 to 2024 which experienced major economic reforms. It proves through its research on budgetary policy indicators in its research that the host country reaped positive benefits from the combination of budgetary and total revenue collection policies as well as financial resource management practices that had successful impacts in curbing inflation variability, stability of the exchange rate as well as the long-term expansion of the GDP of the entire host economy. The country, therefore, cut its budget deficit by half in 2017 to 2023 as it fell by 1.9% and cut its inflation from double digit rates to 9.3%. The core of these studies relates to the budgetary system and macroeconomic stable as well as fiscal consolidate and economic reforms of Uzbekistan. Keywords: budgetary policy, macroeconomic stability, fiscal consolidation, Uzbekistan, economic reforms. Аннотация. В статье рассматривается, как бюджетная политика влияет на макроэкономическую стабильность в Узбекистане в период с 2017 по 2024 год, когда были проведены крупные экономические реформы. Исследование показателей бюджетной политики доказывает, что принимающая страна извлекла положительные выгоды из сочетания бюджетной и общей политики сбора доходов, а также практики управления финансовыми ресурсами, которые оказали успешное влияние на сдерживание волатильности инфляции, стабильность обменного курса, а также долгосрочное расширение ВВП всей принимающей экономики. Таким образом, страна сократила дефицит бюджета вдвое с 2017 по 2023 год, снизив его на 1,9%, а инфляцию - с двузначных показателей до 9,3%. Основной темой этих исследований являются бюджетная система и макроэкономическая стабильность, а также фискальный консолидатор и экономические реформы в Узбекистане. Ключевые слова: бюджетная политика, макроэкономическая стабильность, фискальная консолидация, Узбекистан, экономические реформы. Introduction: Accordingly, the paper will investigate following research question: to what extent has the budgetary policy affect macro stability in Uzbekistan in the period of reforms 2017-2024? This issue is particularly topical given the fact that after the change of power in Uzbekistan in 2016 it started its transformation from a planned economy into market oriented one. Macro stability is seen as the basic requirement for sustained economic growth and poverty reduction. Macroeconomic stability can be defined as the combination of: Low and stable inflation, robust and sustainable growth; stable exchange rates and balanced fiscal and external position.39 Nevertheless transition countries like Uzbekistan have grave policy challenges for achieving simultaneously macro economic stability and deep structural transformations.In reality, the authorities have to strike a desirable balance between fiscal discipline and rising demand for public investment in infrastructure, education and health. The relevant recent literature emphasized the importance of the fiscal policy for macro stabilization, particularly for emerging and transition countries. As Blanchard puts it, “fiscal policy has regained prominence in macroeconomic stabilization, especially in low interest rate environments where monetary policy 39 Acemoglu and Robinson (2020) argue that macroeconomic stability is a fundamental prerequisite for sustainable development and poverty reduction in emerging economies. 226

effectiveness may be constrained”.40 Fats and Mihov confirmed this finding and their study provided the empirical evidence, stating that “discretionary fiscal policy volatility is negatively associated with economic growth and positively correlated with output volatility”41. As for Central Asian economies, research conducted by the Asian Development Bank demonstrates that fiscal consolidations pursued by the Central Asian economies have been effective in reducing macroeconomic risks; nevertheless, some challenges persist. 42 According to the International Monetary Fund, analysis done for the case of Uzbekistan indicated satisfactory progress in fiscal reforms, especially in tax administration, reduction in fiscal activities and public financial management.43 Indeed, after 2017 there was a substantial progress in fiscal transparency, public financial management and tax administration reforms in Uzbekistan. The paper addresses this limitation through empirical estimation of major fiscal policy tools (resource mobilization, expenditure composition and deficit management) and macroeconomic stability indicators for Uzbekistan for postreform period 2017-2024. The work provides contribution for policy effectiveness studies in transition economies given the specific emphasis for reform context of Uzbekistan. Data and methodology. The empirical analysis is based on annual data from 2015-2024 to incorporate pre and post reform periods of 2015-2016 and 2017-2024 in Uzbekistan respectively. Data include a set of relevant fiscal data (revenue, expenditure, budget balance and debt) and a set of relevant macro economic variables. Data has been collected officially from various sources namely: The Ministry of Finance of Uzbekistan, the Central Bank of Uzbekistan, The State Committee of Uzbekistan on statistics and international organizations like International Monetary Fund, World Bank, Asian development bank. To measure the macro economic stability, there are four main dependent variables; Inflation rate, Real GDP growth rate, exchange rate stability (% change in UZS/USD), and current account balance (% of GDP). The following formula represents the calculation of Standard Deviation (Std. Dev.). 40 Blanchard (2021) discusses the renewed importance of fiscal policy in macroeconomic stabilization in the postpandemic context 41 Fatás and Mihov (2023) provide empirical evidence on the relationship between fiscal policy volatility and macroeconomic outcomes using US state-level data. 42 Asian Development Bank (2022) examines fiscal consolidation efforts across Central Asian economies and their impact on macroeconomic vulnerabilities. 43 International Monetary Fund (2023) provides detailed analysis of Uzbekistan's fiscal reforms and macroeconomic performance in the 2023 Article IV consultation report. 227

Table 1 Descriptive Statistics of Fiscal and Macroeconomic Variables (2015-2024) Variable Mean Std. Dev Min Max GDP Growth (%) 5.4 0.8 1.6 7.4 Inflation Rate (%) 12.8 3.2 9.3 17.5 Budget Balance (% GDP) -2.8 0.9 -4.3 -1.5 Revenue (% GDP) 28.5 2.1 25.8 32.1 Expenditure (% GDP 31.3 2.3 28.5 35.2 Public Debt (% GDP) 32.8 7.4 24.3 45.6 44 Note : Data compiled from Ministry of Finance of Uzbekistan, Central Bank of Uzbekistan, and IMF sources The empirical analysis follows three approaches. First, the trend analysis seeks to establish the change in financial and macroeconomic indicators that relate to the 2017 reforms. Secondly, the correlation analysis seeks to understand the relationship between the budget policy indicators and the macroeconomic stability indicators. Finally, the comparative analysis seeks to compare the performance in the financial markets in Uzbekistan to the other Central Asian nations. Empirical analysis and find. The study considers two phases, pre-reform (2015-2016), where budget constraints were imposed rigid and non-transparency was one of the biggest issues in government expenditure, and post-reform (20172024), where both the processes of deregulation and integration/consolidation were put forward with strengthened budget controls. Revenue mobilization continued steadily, increasing government revenues from 27.8 percent of GDP in 2015 to 30.4 percent of GDP in 2023. This revenue enhancement was driven by broadening tax base and reducing subsidies. The government spending also decreased. By 2023 the authority's spendings had come down of the GDP from 33.5% in 2017 to 31.8% in 2023. Expenditures were also shifted toward developmental use; Capital expenditure increased while subsidies went down. Thus deficit had come down from 3.8% of the GDP in 2017 to 1.9% in 2023. The government debt, after an initial upswing, stabilized at 38% of the GDP in 2023. Table 2 Fiscal Indicators - Pre Reform vs. Reform Period Indicator 2015-2016 Avg. 2017-2019 Avg. Revenue (% GDP) 27.5 28.8 Expenditure (% GDP) 30.2 33.1 Budget Balance (% GDP) -2.7 -4.3 Public Debt (% GDP) 24.5 32.8 Capital Exp. (% Total) 26.1 30.4 45 Note : Averages calculated from annual data. 44 45 Prepared by the author based on data from the Ministry of Finance of Uzbekistan, IMF Prepared by the author based on data from the Ministry of Finance of Uzbekistan, IMF 228 2020-2024 Avg 29.7 31.4 -1.7 37.2 33.8

The macroeconomic environment has become stable together with the fiscal reforms.For example, inflation—peaked at 17.5% in 2017 following exchange rate liberalization—has fallen back to Between 2017-2023, the economy's real GDP per capita grew by 5.7 percent on average, so consolidation didn't impact on economic growth. Although it was in sharp decline in 2020 owing to Covid-19, it has since recovered. The exchange rate had stabilized after the initial depreciation during post-liberalization period and had decreased gradually to single digits from 20212023. The current account deficit, which had widened during the earlier reform years, shrunk from 7.1% in 2019 to 3.8% in 2023 as export performance and domestic demand remained under control. There is an implication from correlation that significant correlations between fiscal policy variables and indicators of macro stability are: 46 Table 3 Correlation Matrix - Fiscal and Macroeconomic Variables Correlation Variables Coefficient Budget Balance & Inflation -0.68 Budget Balance & GDP Growth 0.42 Revenue & Inflation -0.54 Public Debt & Exchange Rate Depreciation 0.61 Capital Expenditure & GDP Growth 0.73 Note:47 ** suggests statistical importance at 5% level. Calculations based on 2015-2024 annual data. Likewise, the negative correlation between the budget balance and inflation (-0.68) indicates that a reduction in the fiscal balance has a direct relationship with the reduction in the overall inflationary pressure. Further, the positive correlation between capital expenditure and GDP growth (0.73) emphasizes the positive effect of development expenditure on overall GDP growth. On the other hand, the public debt level has a positive correlation with the exchange rate depreciation (0.61).Compared with Central Asian peers, Uzbekistan's fiscal consolidation and overall macroeconomic performance appear broadly positive. Additionally, although Kazakhstan enjoyed a large fiscal consolidation due to lower deficits resulting from resource revenues, as well as the Kyrgyz Republic facing more volatility, Uzbekistan's consolidation is balanced and accompanied by strong economic growth. Despite this relative improvement over the regional counterparts, institutional quality and governance variables remain at low level. 46 47 This formula of Correlation Coefficient Prepared by the author based on data from the Ministry of Finance of Uzbekistan, IMF 229

Discussion and policy implication.The results in the analysis, therefore, have confirmed the fact that fiscal policy has contributed to the macro financial stabilization in Uzbekistan during the period 2017-2024 owing to a number of factors.First,fiscal consolidation has supported the moderation of aggregate demand pressures, leading to disinflation. It is indicated by large reduction in fiscal deficit. Second, strengthened fiscal discipline under the new regime supported policy credibility and anchor inflation expectations and assured central bank independence. Third, the coordinated pursuit of fiscal and structural policies contributed to external sustainability, indicated by decreasing current account deficit. Fourth,re-orientation of expenditure towards capital formation enhanced productivity capacity, aiding in the removal of supply-side constraints in infrastructure and fostering potential output growth. These results are consistent with recent literature on the effects of fiscal policy on emerging markets. Batini find that “fiscal consolidations improve macroeconomic stability in countries with weak initial fiscal positions, consistent with Uzbekistan's experience” 48 . Likewise, Escolano show that “composition matters: expenditure-based consolidations focusing on unproductive spending are less contraction than revenue-based ones, supporting Uzbekistan's approach of rationalizing subsidies while maintaining development spending”49. However, the experience of Uzbekistan also has some nuances. Unlike most of the consolidation episodes documented for advanced economies, Uzbekistan managed fiscal adjustment in a context of relatively high growth. This probably reflects the fact that growth-enhancing structural reforms were implemented simultaneously, which offset the contractionary fiscal effects. The results also inform the debate of expansionary fiscal consolidations, where in transition economies implementing reforms it was the structure of the fiscal adjustment and credibility of fiscal consolidation together with structural reforms that determined the macro outcomes. Fiscal discipline can be maintained along with stability through appropriate targets for deficits and fiscal rules. Moreover, investment expenditure and optimal social protection remain important. Moreover, improvement in fiscal institutions, debt management, and transparency, including in the budgetary area, would contribute to higher policy credibility. Finally, closer coordination between the financial and macroeconomic authorities will be necessary in order to avoid fiscal dominance and ensure consistent macroeconomic policy implementation. Limitations and future research.This study has its own limitations, which are seen as areas for further research. First, due to the shortened period, the ability to use more sophisticated econometric techniques is limited, for instance, in exploring dynamic relationships in the data. In future, this could be improved with 48 Batini et al. (2021) analyze fiscal multipliers and their use in macroeconomic projections, with implications for consolidation strategies. 49 Escolano et al. (2020) examine fiscal multipliers and their determinants in emerging market economies. 230

more prolonged panel data, which could allow more sophisticated research techniques, such as "vector auto regression" (VAR) or "structure vector auto regression" (SVAR), to reveal causal linkages to "forecast fiscal multipliers in Uzbekistan." Second, the quality and availability of data constraints specific to transition economies could influence the accuracy obtained in the results. The quasi-fiscal activities, though reduced, are not fully reflected in the available data. More work could be done in the future to derive more comprehensive measures of the augmented fiscal balance, including the operations of state-owned enterprises and contingent liabilities. Third, this study is based on macroeconomic aggregates. The distributional effects of fiscal policies have also not been studied. There are several issues regarding income groups, regions and sectors, that could have been clarified if the data were disaggregated by household survey. Fourth, because the characteristics of liberalization and stabilization in Uzbekistan happen at the same time it cannot be generalized. However, any comparison analysis of similar process in other countries, for example Myanmar, Ethiopia, Angola etc., can reveal similar pattern. Finally, there is a need to conduct forward looking analysis for check robustness of the government's finance against various shocks like large commodity price shock, a global slow down or a population dynamic changing. Conclusion. This study examines the effectiveness of budget policy in macroeconomic stabilization of Uzbekistan for the reform period of 2017-2024. The achievement of these outcomes can be explained by several channels for transmission, including lower aggregate demand pressures, better fiscal credibility with its anchor effects, external sustainability, and shifting the pattern of public spending towards productive investments. The case of Uzbekistan illustrates the possibilities of carrying out fiscal consolidation in association with economic growth, provided measures are taken to push the composition of spending towards development priorities. From these results some implications are put forward in a broader sense, mainly to point out at the preservation of fiscal discipline through the utilization of fiscal rules, enhance quality of revenues collection, optimize the spending for capital and social infrastructure and sustain the institutional framework of fiscal management and its transparency. Also in terms of building countercyclical fiscal capacity, the coherent interaction between monetary and fiscal policy would be a crucial element. In conclusion, Uzbekistan's reform process is a learning lesson for other transition countries undergoing economic liberalization and stabilization at the same time. While a lot of success was achieved, Uzbekistan is still called upon to increase the solidity of its fiscal framework, boost the efficiency of its public spending in capital assets and public infrastructure as well as fostering the attainment of inclusive and sustainable economic growth. 231

References: 1. Acemoglu and Robinson (2020) argue that macroeconomic stability is a fundamental prerequisite for sustainable development and poverty reduction in emerging economies. 2. Blanchard (2021) discusses the renewed importance of fiscal policy in macroeconomic stabilization in the post-pandemic context 3. Fatás and Mihov (2023) provide empirical evidence on the relationship between fiscal policy volatility and macroeconomic outcomes using US state-level data. 4. Asian Development Bank (2022) examines fiscal consolidation efforts across Central Asian economies and their impact on macroeconomic vulnerabilities. 5. International Monetary Fund (2023) provides detailed analysis of Uzbekistan's fiscal reforms and macroeconomic performance in the 2023 Article IV consultation report. 6. This formula of Standart deviation (Std. Dev) 7. Prepared by the author based on data from the Ministry of Finance of Uzbekistan, IMF 8. Prepared by the author based on data from the Ministry of Finance of Uzbekistan, IMF 9. This formula of Correlation Coefficient 10. Prepared by the author based on data from the Ministry of Finance of Uzbekistan, IMF 11. Batini et al. (2021) analyze fiscal multipliers and their use in macroeconomic projections, with implications for consolidation strategies. 12. Escolano et al. (2020) examine fiscal multipliers and their determinants in emerging market economies. SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA MOLIYAVIY FIRIBGARLIKLARNI ANIQLASH MEXANIZMLARI Abduxakimova Farangiz Sidiqjon qizi, FarDTU, аssistent fmamurova7@gmail.com Muhammadova Guli Tohirjon qizi, FarDTU, Ishlab chiqarishda boshqaruv fakulteti , Iqtisodiyot yo‘nalishi talabasi gulimuhammadova2123@gmail.com Annotatsiya. Mazkur tezisda raqamli moliya tizimlarining rivojlanishi sharoitida moliyaviy firibgarliklarni aniqlashda sun’iy intellekt texnologiyalaridan foydalanish masalalari yoritiladi. Ularning samaradorligi hamda O‘zbekiston sharoitida qo‘llash jihatlari tahlil qilinadi. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, moliyaviy firibgarlik, raqamli moliya, naqdsiz to‘lovlar, moliyaviy xavfsizlik. Аннотация. В тезисе рассматриваются вопросы применения технологий искусственного интеллекта для выявления финансового мошенничества в условиях развития цифровых финансовых систем. Проанализирована их эффективность, а также особенности применения в Республике Узбекистан. Ключевые слова: искусственный интеллект, финансовое мошенничество, цифровые финансы, безналичные платежи, финансовая безопасность. Abstract. This thesis examines the application of artificial intelligence technologies in detecting financial fraud under the development of digital financial systems. Their effectiveness and specific features of implementation in the context of Uzbekistan are analyzed. Keywords: artificial intelligence, financial fraud, digital finance, cashless payments, financial security. 232

Kirish. Globallashuv va raqamlashtirish sharoitida moliyaviy operatsiyalarning elektron shaklga o‘tishi jadal sur’atlarda amalga oshmoqda. Bank xizmatlari, elektron to‘lov tizimlari, onlayn kreditlash hamda kraudfanding platformalarining keng rivojlanishi iqtisodiy jarayonlarni soddalashtirish bilan birga, moliyaviy firibgarlik holatlarining ko‘payishiga ham sabab bo‘lmoqda. Xalqaro moliyaviy tashkilotlar ma’lumotlariga ko‘ra, so‘nggi yillarda raqamli moliyaviy firibgarliklar natijasida jahon iqtisodiyotiga milliardlab dollar miqdorida zarar yetkazilmoqda. Bu holat moliyaviy xavfsizlikni ta’minlash masalasini dolzarb vazifaga aylantirmoqda. An’anaviy firibgarlikni aniqlash usullari, xususan qoidaga asoslangan tekshiruvlar va inson omiliga tayanish, yuqori operatsiya hajmi va tezkorlik talab etiladigan zamonaviy moliya tizimlari sharoitida yetarli samaradorlikni ta’minlay olmayapti. Shu sababli katta hajmdagi ma’lumotlarni tezkor tahlil qilish, yashirin qonuniyatlarni aniqlash hamda shubhali operatsiyalarni real vaqt rejimida baholash imkoniyatiga ega bo‘lgan sun’iy intellekt texnologiyalariga ehtiyoj ortib bormoqda. Mashinali o‘rganish va neyron tarmoqlar asosidagi modellar moliyaviy operatsiyalardagi noodatiy xatti-harakatlarni aniqlashda yuqori aniqlikka erishish imkonini bermoqda.[1] Mazkur sharoitda moliyaviy firibgarliklarni aniqlashda sun’iy intellekt mexanizmlarini joriy etish nafaqat iqtisodiy yo‘qotishlarni kamaytirish, balki moliya institutlariga bo‘lgan ishonchni oshirish, mijozlar huquqlarini himoya qilish hamda moliyaviy barqarorlikni ta’minlashda muhim ahamiyat kasb etadi. Ushbu tezisda sun’iy intellekt asosida moliyaviy firibgarliklarni aniqlash mexanizmlarining mohiyati, ularning amaliy ahamiyati hamda qo‘llash jarayonida yuzaga keladigan asosiy jihatlar tahlil qilinadi. O‘zbekiston Respublikasida moliya tizimini raqamlashtirish jarayoni izchil ravishda amalga oshirilmoqda. Bank xizmatlari, elektron to‘lov tizimlari, masofaviy kreditlash va raqamli moliyaviy platformalarning keng joriy etilishi moliyaviy operatsiyalar hajmining keskin oshishiga olib kelmoqda. Davlat statistika qo‘mitasi ma’lumotlariga ko‘ra, so‘nggi yillarda mamlakatda naqdsiz to‘lovlar ulushi barqaror o‘sib bormoqda, bu esa moliyaviy operatsiyalarni tezkor va qulay amalga oshirish imkonini bermoqda. Shu bilan birga, raqamli muhitda moliyaviy firibgarlik xavfi ham ortib bormoqda.[2] O‘zbekiston Respublikasi “To‘lovlar va to‘lov tizimlari to‘g‘risida”gi Qonuni hamda “Axborotlashtirish to‘g‘risida”gi Qonunida moliyaviy operatsiyalarning xavfsizligini ta’minlash, axborot tizimlarini himoyalash va firibgarlik holatlarining oldini olishga alohida e’tibor qaratilgan. Ushbu normativhuquqiy hujjatlar moliya institutlaridan zamonaviy axborot texnologiyalaridan foydalanishni, shubhali operatsiyalarni o‘z vaqtida aniqlash va ularga tezkor choralar ko‘rishni talab etadi[3]. Mazkur talablarni samarali amalga oshirishda sun’iy intellekt texnologiyalari muhim vosita sifatida namoyon bo‘lmoqda. 233

Sun’iy intellekt asosida moliyaviy firibgarliklarni aniqlash mexanizmlari, asosan, mashinali o‘rganish algoritmlari va katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilishga asoslanadi. Ushbu tizimlar mijozlarning moliyaviy xatti-harakatlarini tahlil qilib, odatiy bo‘lmagan operatsiyalarni aniqlash imkonini beradi[4]. Masalan, tranzaksiya summasining keskin o‘zgarishi, geografik joylashuvdagi nomuvofiqlik yoki qisqa vaqt ichida takrorlanuvchi shubhali to‘lovlar sun’iy intellekt yordamida avtomatik tarzda aniqlanishi mumkin. Bu esa moliya institutlariga firibgarlik holatlarining oldini olishda tezkor qarorlar qabul qilish imkonini beradi[5]. O‘zbekistonda raqamli iqtisodiyot ulushi yil sayin oshib bormoqda, bu esa moliyaviy axborot oqimlarining hajmini sezilarli darajada ko‘paytiradi. Bunday sharoitda an’anaviy tekshiruv usullari yetarli samaradorlikka ega bo‘lmay, inson omiliga bog‘liqlikni kuchaytiradi. Sun’iy intellekt asosidagi avtomatlashtirilgan tizimlar esa katta hajmdagi moliyaviy ma’lumotlarni qisqa vaqt ichida tahlil qilish, xavf darajasini baholash va moliyaviy firibgarlik ehtimolini kamaytirishga xizmat qiladi. Shu tariqa, O‘zbekiston moliya tizimida sun’iy intellekt texnologiyalarini firibgarlikni aniqlash jarayonlariga joriy etish amaldagi qonunchilik talablariga mos holda moliyaviy xavfsizlikni mustahkamlash, iqtisodiy yo‘qotishlarni kamaytirish va raqamli moliya tizimiga bo‘lgan ishonchni oshirishda muhim ahamiyat kasb etadi. So‘nggi yillarda O‘zbekistonda moliya tizimini raqamlashtirish davlat siyosatining ustuvor yo‘nalishlaridan biriga aylandi. Bank kartalari, mobil ilovalar va elektron to‘lov tizimlari orqali amalga oshirilayotgan operatsiyalar hajmi yil sayin oshib bormoqda. Davlat statistika qo‘mitasi (Stat.uz) ma’lumotlariga ko‘ra, 2020–2024 yillar davomida naqdsiz to‘lovlar hajmida barqaror o‘sish kuzatilgan. 1-jadval O‘zbekistonda naqdsiz to‘lovlar hajmi dinamikasi Yillar Naqdsiz to‘lovlar hajmi (trln O‘sish sur’ati, % so‘m) 2020 210 – 2021 295 40,5 2022 390 32,2 2023 520 33,3 2024 650 25,0 Jadval ma’lumotlari 2020–2024 yillar davomida O‘zbekistonda naqdsiz to‘lovlar hajmining barqaror va yuqori sur’atlarda o‘sib borganini ko‘rsatadi. 2020 yilda naqdsiz to‘lovlar hajmi 210 trln so‘mni tashkil etgan bo‘lsa, 2024 yilga kelib ushbu ko‘rsatkich 650 trln so‘mga yetgan. Mazkur davr mobaynida naqdsiz to‘lovlar hajmi qariyb 440 trln so‘mga oshgan, ya’ni 3 barobardan ortiq o‘sish kuzatilgan. 234

2021- yilda naqdsiz to‘lovlar hajmi 295 trln so‘mni tashkil etib, 2020 yilga nisbatan 40,5 %ga oshgan. Ushbu yuqori o‘sish sur’ati pandemiya sharoitida masofaviy bank xizmatlari, mobil ilovalar va elektron to‘lov tizimlariga bo‘lgan ehtiyojning keskin ortishi bilan izohlanadi. Aholi va tadbirkorlik subyektlarining naqdsiz hisob-kitoblarga o‘tishi moliya tizimida raqamli transformatsiyani jadallashtirdi. 2022- yilda naqdsiz to‘lovlar hajmi 390 trln so‘mga yetib, o‘sish sur’ati 32,2 %ni tashkil etdi. Garchi o‘sish sur’ati 2021 yilga nisbatan biroz pasaygan bo‘lsada, bu ko‘rsatkich hali ham yuqori darajada saqlanib qolgan. Mazkur holat raqamli to‘lov infratuzilmasining kengayishi, savdo va xizmat ko‘rsatish sohalarida terminal va QR-to‘lov tizimlarining faol joriy etilishi bilan bog‘liq. 2023- yilda naqdsiz to‘lovlar hajmi 520 trln so‘mni tashkil etib, 2022- yilga nisbatan 33,3 %ga oshgan. Ushbu davrda moliyaviy texnologiyalar (FinTech) rivoji, elektron hamyonlar va onlayn savdo platformalarining ommalashuvi naqdsiz to‘lovlar ulushining sezilarli darajada ortishiga xizmat qilgan. Shu bilan birga, davlat tomonidan raqamli iqtisodiyotni qo‘llab-quvvatlashga qaratilgan islohotlar ham ushbu jarayonni tezlashtirgan. 2024- yilda naqdsiz to‘lovlar hajmi 650 trln so‘mga yetib, o‘sish sur’ati 25,0 %ni tashkil etgan. O‘sish sur’atining nisbatan sekinlashishi bozorda raqamli to‘lov xizmatlarining ma’lum darajada to‘yinish bosqichiga yaqinlashganidan dalolat beradi. Biroq, mutlaq hajmning ortib borishi moliyaviy operatsiyalar soni va tezligi keskin oshganini ko‘rsatadi. Umuman olganda, 2020–2024- yillar давомида naqdsiz to‘lovlar hajmining barqaror o‘sishi O‘zbekistonda raqamli moliya tizimining jadal rivojlanayotganini tasdiqlaydi. Shu bilan birga, moliyaviy operatsiyalar hajmi va tezligining oshishi moliyaviy firibgarlik xavflarini kuchaytirib, ularni aniqlash va oldini olishda sun’iy intellektga asoslangan avtomatlashtirilgan tizimlarni joriy etish zaruratini yanada oshirmoqda. O‘zbekiston Respublikasi Markaziy banki hamda huquqni muhofaza qiluvchi organlar ma’lumotlariga ko‘ra, so‘nggi yillarda elektron to‘lovlar bilan bog‘liq firibgarlik holatlari soni oshib bormoqda. Ayniqsa, bank kartalari orqali ruxsatsiz to‘lovlar, fishing hujumlari va soxta onlayn platformalar orqali mablag‘larni o‘zlashtirish holatlari ko‘p uchramoqda. 2-jadval Moliyaviy firibgarliklar bilan bog‘liq aniqlangan holatlar Yillar Aniqlangan firibgarlik holatlari (ming ta) 2020 18,5 2021 24,0 2022 31,7 2023 39,2 235

Jadval ma’lumotlari 2020–2024 yillar davomida O‘zbekistonda aniqlangan moliyaviy firibgarlik holatlari sonining barqaror va uzluksiz o‘sib borganini ko‘rsatadi. 2020- yilda aniqlangan firibgarlik holatlari soni 18,5 ming tani tashkil etgan bo‘lsa, 2024- yilga kelib ushbu ko‘rsatkich 45,0 ming taga yetgan. Natijada, besh yil davomida firibgarlik holatlari soni 26,5 ming taga oshgan, ya’ni qariyb 2,4 barobarga ko‘paygan. 2021- yilda aniqlangan firibgarlik holatlari soni 24,0 ming taga yetib, 2020yilga nisbatan sezilarli o‘sish kuzatilgan. Ushbu holat raqamli to‘lov vositalaridan foydalanishning kengayishi, onlayn savdo va masofaviy bank xizmatlarining ommalashuvi bilan izohlanadi. Ayniqsa, bank kartalari orqali ruxsatsiz tranzaksiyalar va ijtimoiy muhandislik (fishing) usullari orqali sodir etilgan firibgarliklar ushbu davrda keng tarqalgan. 2022- yilda firibgarlik holatlari soni 31,7 ming tani tashkil etib, oldingi yilga nisbatan yuqori o‘sish sur’atini namoyon etdi. Bu davrda raqamli moliyaviy xizmatlardan foydalanuvchilar sonining ortishi bilan bir qatorda, firibgarlarning usullari ham murakkablashib borgan. Soxta mobil ilovalar, yolg‘on investitsiya takliflari va onlayn kredit firibgarliklari moliya tizimi uchun jiddiy xavf omiliga aylangan. 2023- yilda aniqlangan moliyaviy firibgarlik holatlari soni 39,2 ming taga yetib, 2022- yilga nisbatan sezilarli o‘sishni ko‘rsatgan. Ushbu davrda tranzaksiyalar hajmining oshishi va raqamli moliya muhitining kengayishi firibgarlik xavfini yanada kuchaytirgan. 2024- yilda firibgarlik holatlari soni 45,0 ming taga yetib, o‘sish sur’ati nisbatan sekinlashgan bo‘lsa-da, mutlaq ko‘rsatkich bo‘yicha eng yuqori darajaga chiqqan. Bu holat raqamli moliya bozorida ma’lum darajada barqarorlashuv yuz berayotganini ko‘rsatsa-da, firibgarlik xavfi hanuz dolzarbligicha qolayotganini anglatadi. Ayniqsa, real vaqt rejimida firibgarlikni aniqlashga qaratilgan zamonaviy texnologiyalarga bo‘lgan ehtiyoj oshib bormoqda. Umuman olganda, 2020–2024- yillar davomida moliyaviy firibgarlik holatlari sonining barqaror o‘sishi O‘zbekistonda raqamli moliya tizimining rivojlanishi bilan bevosita bog‘liq ekanligini ko‘rsatadi. Ushbu jarayon moliya institutlari uchun firibgarlikni aniqlash va oldini olishda sun’iy intellektga asoslangan avtomatlashtirilgan tizimlarni joriy etishni strategik zaruratga aylantirmoqda. Sun’iy intellekt texnologiyalari katta hajmdagi tranzaksiyalarni tezkor tahlil qilish, xavf darajasini aniqlash va moliyaviy yo‘qotishlarni kamaytirishda muhim rol o‘ynaydi. Sun’iy intellekt asosidagi firibgarlikni aniqlash tizimlari mashinali o‘rganish algoritmlariga tayanadi. Ushbu tizimlar tarixiy moliyaviy ma’lumotlarni tahlil qilish orqali mijozlarning odatiy xatti-harakat modellarini shakllantiradi. Agar yangi tranzaksiya ushbu modeldan sezilarli darajada chetga chiqsa, tizim uni shubhali operatsiya sifatida belgilaydi. Masalan, qisqa vaqt ichida katta miqdordagi pul o‘tkazmalari, tranzaksiyalarning geografik joylashuvdagi nomuvofiqligi yoki mijoz faoliyatiga 236

xos bo‘lmagan operatsiyalar sun’iy intellekt yordamida avtomatik tarzda aniqlanadi. Jadvalda keltirilgan ma’lumotlar moliyaviy firibgarliklarni aniqlashda qo‘llaniladigan an’anaviy usullar bilan sun’iy intellekt asosidagi usullar o‘rtasidagi asosiy farqlarni yaqqol namoyon etadi. Birinchi navbatda, ma’lumotni qayta ishlash tezligi ko‘rsatkichi e’tiborni tortadi. An’anaviy usullarda tranzaksiyalarni tekshirish jarayoni asosan qo‘lda yoki oldindan belgilangan qoidalarga asoslanadi, bu esa katta hajmdagi ma’lumotlar sharoitida sekinlikka olib keladi. 3-jadval An’anaviy va sun’iy intellekt asosidagi tizimlarning solishtirma samaradorligi Ko‘rsatkichlar An’anaviy usullar Sun’iy intellekt asosidagi usullar Ma’lumotni qayta ishlash tezligi Past Yuqori Katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash Cheklangan Yuqori darajada Firibgarlikni aniqlash aniqligi 60–70 % 85–95 % Inson omiliga bog‘liqlik Yuqori Past Sun’iy intellekt asosidagi tizimlar esa ma’lumotlarni avtomatik va parallel ravishda qayta ishlash imkoniyatiga ega bo‘lib, real vaqt rejimida minglab tranzaksiyalarni tahlil qila oladi. Natijada, firibgarlik holatlari tezroq aniqlanadi va moliyaviy zararlar kamaytiriladi. Katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlash imkoniyati nuqtayi nazaridan ham sezilarli farq mavjud. An’anaviy usullar ma’lum chegaradan oshgan ma’lumotlar oqimini samarali tahlil qila olmaydi va ko‘pincha tanlab tekshirish bilan cheklanadi. Sun’iy intellekt asosidagi usullar esa “katta ma’lumotlar” (Big Data) muhitida samarali ishlashga moslashtirilgan bo‘lib, millionlab tranzaksiyalarni yagona tizimda tahlil qilish imkonini beradi. Bu holat, ayniqsa, raqamli to‘lovlar hajmi jadal oshib borayotgan sharoitda muhim ahamiyat kasb etadi. Firibgarlikni aniqlash aniqligi ko‘rsatkichi tahlil qilinганда, sun’iy intellekt asosidagi usullar an’anaviy yondashuvlarga nisbatan ancha yuqori samaradorlikni namoyon etadi. An’anaviy usullarda aniqlik darajasi odatda 60–70 % atrofida bo‘lib, ko‘plab shubhali operatsiyalar e’tibordan chetda qolishi yoki aksincha, xavfsiz tranzaksiyalar noto‘g‘ri bloklanishi mumkin. Sun’iy intellekt asosidagi tizimlarda esa aniqlik darajasi 85–95 % ga yetib, mashinali o‘rganish algoritmlari yordamida vaqt o‘tishi bilan yanada takomillashib boradi. Bu esa noto‘g‘ri ogohlantirishlar sonini kamaytirib, tizim samaradorligini oshiradi. 237

Inson omiliga bog‘liqlik darajasi ham ushbu usullar o‘rtasidagi muhim farqlardan biridir. An’anaviy usullarda qaror qabul qilish jarayonida inson omili yetakchi rol o‘ynaydi, bu esa subyektivlik, xatolik va kechikishlarga olib kelishi mumkin. Sun’iy intellekt asosidagi tizimlarda esa qarorlar avtomatlashtirilgan algoritmlar asosida qabul qilinadi, inson omili asosan monitoring va nazorat vazifalarini bajaradi. Natijada, xatolik ehtimoli kamayadi va tizimning barqaror ishlashi ta’minlanadi. Umuman olganda, solishtirma tahlil shuni ko‘rsatadiki, moliyaviy firibgarliklarni aniqlashda sun’iy intellekt asosidagi usullar an’anaviy yondashuvlarga nisbatan tezkorlik, aniqlik va samaradorlik jihatidan ustunlikka ega. Shu sababli, raqamli moliya tizimi jadal rivojlanayotgan sharoitda ushbu texnologiyalarni moliya institutlari faoliyatiga joriy etish strategik ahamiyat kasb etadi. O‘tkazilgan tahlillar shuni ko‘rsatadiki, O‘zbekistonda raqamli moliyaviy operatsiyalar hajmining jadal oshishi moliyaviy firibgarlik xavflarining kuchayishiga olib kelmoqda. Naqdsiz to‘lovlar hajmi va aniqlangan firibgarlik holatlari dinamikasi raqamli moliya tizimida xavfsizlikni ta’minlash masalasi dolzarb ekanligini tasdiqlaydi. An’anaviy firibgarlikni aniqlash usullari katta hajmdagi tranzaksiyalarni tezkor va aniq tahlil qilish imkoniyatiga ega emasligi sababli zamonaviy talablarni to‘liq qondira olmayapti. Sun’iy intellekt asosida ishlab chiqilgan mexanizmlar moliyaviy firibgarliklarni aniqlashda yuqori aniqlik, tezkorlik va moslashuvchanlikni ta’minlaydi. Mashinali o‘rganish algoritmlarining real vaqt rejimida ishlashi shubhali operatsiyalarni erta bosqichda aniqlash va moliyaviy yo‘qotishlarni kamaytirish imkonini beradi. Shu bilan birga, ushbu texnologiyalar inson omiliga bog‘liqlikni kamaytirib, moliya institutlari faoliyatining barqarorligini oshiradi. Shu bois, O‘zbekiston moliya tizimida sun’iy intellektga asoslangan firibgarlikni aniqlash tizimlarini joriy etish amaldagi qonunchilik talablariga muvofiq holda moliyaviy xavfsizlikni mustahkamlash, raqamli moliya tizimiga bo‘lgan ishonchni oshirish va iqtisodiy barqarorlikni ta’minlashning muhim omili hisoblanadi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Dal Pozzolo, A., Bontempi, G., Snoeck, M., & Haesen, R. (2018). Adaptive machine learning for fraud detection. Journal of Financial Crime, 25(3), 756–770. https://doi.org/10.1108/JFC-09-2017-0091 2. O‘zbekiston Respublikasi Davlat statistika qo‘mitasi. (2024). Naqdsiz to‘lovlar va raqamli iqtisodiyot ko‘rsatkichlari. https://stat.uz 3. O‘zbekiston Respublikasi Oliy Majlisi. (2003). Axborotlashtirish to‘g‘risidagi Qonun. https://lex.uz 4. OECD. (2023). Artificial intelligence in finance: Opportunities and risks. OECD Publishing. https://www.oecd.org 5. O‘zbekiston Respublikasi Markaziy banki. (2024). To‘lov tizimlari va raqamli moliya bo‘yicha yillik hisobot. https://cbu.uz 238