Suhbatdoshim Behruzbek Botirovning tajribasi nihoyatda salmoqli: u O‘zbekistonda innovatsiyalar va xalqaro reytinglar bilan ishlash jarayonida davlat boshqaruvida ma’lumotlar tahlili  bo‘yicha muhim islohotlarning ishtirokchisi bo‘lgan.

Behruzbek dastlab Toshkentdagi Xalqaro Vestminster universitetida moliya yo‘nalishi bo‘yicha tahsil olgan bo‘lsa, keyinchalik Xitoyning Pekin fan va texnologiyalar universitetida (USTB) menejment magistri darajasini qo‘lga kiritdi. Uning akademik izlanishlari AQShning Janubiy Kaliforniya universitetida (USC) biznes boshqaruvi magistri darajasi bilan davom etdi.

— Xitoy va AQSh universitetlarida ikki xil ta’lim — Sharq va G‘arb yondashuvi faoliyatingizga qanday ta’sir qildi?  

 — Xitoy va AQShda tahsil olishim menda muammolarga ham tizimli muhandis, ham strategik boshqaruvchi nigohi bilan qarash ko‘nikmasini shakllantirdi.

Xitoyda davlat boshqaruvi va ma’lumotlar bilan ishlash jarayoni aniq iyerarxiya hamda yuqori darajadagi tizimli intizomga asoslanadi.

AQShda esa boshqaruv tizimi regulyator nazorati ostidagi erkin xususiy sektor raqobatiga tayanadi. Ushbu ikki xil qutbning uyg‘unligi masalalarga keng qamrovli va universal yondashishimga zamin yaratdi.

— Raqamli tahlil (Data Analytics) yaqin 5-10 yilda davlat boshqaruvi va moliya sektorini qay darajada transformatsiya qiladi?

Keyingi 5-10 yil ichida Raqamli tahlil (Data analytics), AI shunchaki texnik vosita emas, balki davlat boshqaruvi va moliyaviy arxitekturaning markaziga aylanadi.

Davlat boshqaruvida ma’lumotlar tahlili hisobot berish bosqichidan oldindan ko‘rish va boshqarish bosqichiga o‘tadi. Budjet mablag‘lari statik jadvallar asosida emas, balki real vaqtdagi ijtimoiy-iqtisodiy ehtiyojlarga qarab aqlli algoritmlar orqali yo‘naltiriladi. Bu resurslarning isrof koeffitsiyentini minimallashtirib, har bir so‘mning ijtimoiy samaradorligini maksimal darajaga ko‘taradi.

Xitoyning “Digital Twin” (raqamli egiz) shaharlar tajribasidagi kabi, transport, energiya va kommunal tizimlarning yagona data-markazga bog‘lanishi shahar boshqaruvi xarajatlarini 30% gacha qisqartiradi.

Ma’lumotlar oqimi davlatga inqirozlar (pandemiya, tabiiy ofat yoki iqtisodiy shok) yuz berganda emas, ularning ilk belgilari paydo bo‘lgandayoq tezkor qaror qabul qilish imkonini beradi. Markaziy banklar pul-kredit siyosatini belgilashda eskirgan statistik ma’lumotlardan voz kechib, Nowcasting (hozirgi vaqtni prognoz qilish) modeliga o‘tadi. Raqamli valyutalar (CBDC) esa iqtisodiyotdagi pul aylanishini 100% shaffof qilib, yashirin iqtisodiyotga barham beradi.

Banklar an’anaviy kredit muassasasidan yuqori texnologik data-kompaniyalarga aylanadi. Kredit xavf-xatarini baholashda nafaqat rasmiy daromad, balki mijozning raqamli izlari (xulq-atvori, to‘lov intizomi) tahlil qilinadi. Sun’iy intellekt firibgarlik (fraud) harakatlarini soniyaning ming ulushida aniqlaydi va moliyaviy jinoyatlarni blokirovka qiladi. Har bir mijoz uchun uning ehtiyojiga mos individual investitsion va jamg‘arib borish portfellari avtomatik tarzda shakllantiriladi.

—  Mamlakat miqyosida innovatsion rivojlanish nimani anglatadi?

— Innovatsion rivojlanish shunchaki texnik yangilanish bo‘lmay, balki jamiyat va iqtisodiyotning murakkab muammolariga topilgan eng samarali hamda yangicha yechimlar yig‘indisi hisoblanadi. Bu jarayon to‘rtta asosiy yo‘nalishda namoyon bo‘ladi.

Birinchi navbatda, institutsional innovatsiyalar davlat boshqaruvining shaffofligi va byurokratiyaning yo‘qligida ko‘rinadi, ya’ni  bir muammo inson omilisiz hal bo‘ladigan tizimni ifodalaydi. Inson kapitali yo‘nalishida esa ta’limning eski qoliplardan voz kechishi, mustaqil fikrlaydigan va yechim topa oladigan avlodni yetishtirish muhim o‘rin tutadi. Iqtisodiy erkinlik biznes uchun to‘siqlarning kamligi va startaplarning raqobat muhitida rivojlanishi bilan belgilansa, ijtimoiy madaniyat jamiyatda xato qilishdan qo‘rqmaslik va doimiy izlanish muhiti shakllanishini anglatadi. Innovatsion rivojlanishni o‘lchash uchun bir nechta muhim ko‘rsatkichlardan foydalaniladi. Bularning birinchisi ilmiy-tadqiqot ishlariga ajratilayotgan mablag‘larning yalpi ichki mahsulotdagi ulushidir. Shuningdek, innovatsiya samaradorligi kiritilgan investitsiyalarning yangi ish o‘rinlari yoki eksport hajmi kabi real iqtisodiy foydaga aylanishi bilan baholanadi. Raqamli iqlim darajasi davlat xizmatlarida inson omilining kamaygani bilan o‘lchansa, bilimlar tijoratlashuvi oliygohlardagi ixtirolarning patent holida qolib ketmasdan bozorda real mahsulotga aylanishini ko‘rsatadi.

— O‘zbekistonning Global innovatsion indeksdagi (GII) o‘rnini yaxshilashdagi ulushingiz va jarayondagi to‘siqlar, erishilgan muhim natijalar haqida...

—  Global innovatsion indeks (GII) bilan ishlash jarayoni shunchaki raqamlarni o‘zgartirish emas, balki butun tizimni transformatsiya qilish ekanini ko‘rsatdi. Ko‘p hollarda davlat organlarida ma’lumot bor, lekin u xalqaro standart va davriylikka mos emas, eski statistika metodlari zamonaviy indikatorlarni aks ettira olmasdi. Xususiy sektordagi (ilmiy-tadqiqot) xarajatlari, venchur investitsiyalar va startap ekotizimi kabi muhim yo‘nalishlarni o‘lchash mexanizmi umuman mavjud emas edi. Ma’lumotlarning turli idoralarda sochiilib yotganligi, yagona standart va manba yo‘qligi sababli xalqaro tashkilotlarga ziddiyatli raqamlar taqdim etilardi. IT infratuzilmasidan ko‘ra, kadrlarning ma’lumotlarni tozalash va xalqaro metodologiya asosida tahlil qilish ko‘nikmalari yetishmasdi.

Tizimli monitoring natijasida ilk bor ko‘plab indikatorlar bo‘yicha ma’lumot yig‘ishning institutsional mexanizmi yaratildi. Davlat idoralari reytingga shunchaki raqam emas, balki islohotlar samaradorligini o‘lchaydigan diagnostika vositasi sifatida qarashni boshladi. Ma’lumotlar shaffofligi va sifati oshishi natijasida O‘zbekistonning GIIdagi pozitsiyasi sun’iy pasayishlardan qutilib, real dinamikani aks ettirgan holda barqaror yaxshilana boshladi.

 — Nima uchun davlat organlari o‘rtasidagi ma’lumotlar almashinuvining sifati xalqaro reytinglardagi o‘rnimizga bevosita ta’sir qiladi?

 — Ma’lumotlar almashinuvini mamlakatning “raqamli asab tizimi”ga qiyoslash mumkin. Uning sifati reytinglarga ikkita asosiy kanal orqali ta’sir qiladi: birinchisi ishonch va tasdiqlash orqali. Bu jarayonda xalqaro tashkilotlar faqat davlat bergan raqamga ishonib qolmaydi. Ular ma’lumotlarni mustaqil so‘rovlar va boshqa idoralarning raqamlari bilan solishtiradi. Agar vazirliklar o‘rtasida ma’lumotlar bir-biriga mos kelmasa ishonchsiz deb topiladi va ko‘rsatkich eng past ball bilan baholanadi.  

Ikkinchisi, bu qaror qabul qilish samaradorligi. Agar reytinglarni oyna deb tasavvur etsak, undagi tasvir (ma’lumot) xira yoki xato bo‘lsa, davlat noto‘g‘ri qaror qabul qiladi. Ya’ni budjet mablag‘lari ehtiyoj bo‘lmagan sohaga yo‘naltirilishi mumkin.

Yana bir tomoni, sifatsiz statistika investorlar uchun xavf signali hisoblanadi, chunki ular real bozor holatini ko‘ra olmaydilar.

 — Credit Suisse kabi dunyoning eng yirik banklaridan biriga ishga qabul qilinish jarayoni qanday kechgan va u yerda orttirilgan eng asosiy tajriba nima?

— Men Credit Suisse jamoasiga 2023-yilda — bank tarixidagi eng keskin burilish nuqtasida, ya’ni UBS bilan birlashish jarayoni boshlangan paytda qo‘shildim. Ushbu bankka ishga qabul qilish jarayonida nomzodning matematik modellashtirish, ma’lumotlar bilan ishlash va moliyaviy tahlil qobiliyati sinovdan o‘tkaziladi. Yuqori bosim ostida qaror qabul qilish va murakkab korporativ vaziyatlarda muvozanatni saqlash ko‘nikmasi tekshiriladi.

Ikki yil davomida men ikkita turli korporativ madaniyat, ikki xil texnologik platformaning qanday qilib yagona tizimga aylanishini ichkaridan kuzatdim va ishtirok etdim. Eng katta tajribam — ma’lumotlarning shaffofligi va tizimlarning mutanosibligi naqadar hayotiy muhimligini anglash bo‘ldi.

Moliyaviy barqarorlik bevosita boshqaruv sifati va xavf-xatarni baholash madaniyatiga bog‘liq. Hisobotlardagi shaffoflikning ta’minlanishi nafaqat texnik talab, balki bozor ishonchini ushlab turishning kafolati. Zamonaviy ma’lumotlar tahlili shuni ko‘rsatadiki, raqamli asrda mablag‘larning chiqib ketishi an’anaviy boshqaruv mexanizmlariga qaraganda ancha tezroq sodir bo‘ladi. Bu esa menejmentdan tezkor va ma’lumotlarga asoslangan qaror qabul qilishni talab etadi.

 Ushbu inqirozdan so‘ng AQSh Federal rezerv tizimi banklarning bardoshliligini tekshirish uchun stress-test amaliyotlarini tubdan kuchaytirdi. Endilikda testlar nafaqat klassik moliyaviy ko‘rsatkichlarni, balki ekstremal bozor sharoitlarida likvidlikning saqlanib qolishini ham qat’iy nazorat qiladi. Bu esa banklardan har qanday kutilmagan shok holatlariga qarshi yetarli kapital zaxirasiga ega bo‘lishni talab etadigan yangi davrni boshlab berdi.

 — Shaxsiy ma’lumotlarning chiqib ketishi mamlakatning investitsiyaviy jozibadorligiga va raqamli iqtisodiyotga bo‘lgan ishonchga qanday ta’sir qiladi?

— Yirik xorijiy investorlar (ayniqsa FinTech va IT sohasida) mamlakatga kirishdan oldin ma’lumotlar himoyasi va huquqiy kafolatlarni tekshiradi. Agar tizim zaif bo‘lsa, investor o‘z kapitali va texnologiyasini xavf ostiga qo‘ymaslik uchun boshqa bozorni tanlaydi. Agar fuqaro o‘z ma’lumotlari xavfsizligiga ishonmasa, u raqamli xizmatlardan (onlayn to‘lovlar, davlat xizmatlari) voz kechadi va an’anaviy “naqd pul va qog‘oz” tizimiga qaytadi. Shaxsiy ma’lumotlarning sizib chiqishi (data breaches) aholining raqamli islohotlarga va davlat tizimiga bo‘lgan ishonchini so‘ndiradi.

Bu esa raqamli iqtisodiyot o‘sishini yillab orqaga surishi mumkin.

— Kiberxavfsizlikni faqat eng qimmat va kuchli dasturlar  bilan ta’minlash mumkinmi?  

— Dunyo statistikasi shuni ko‘rsatadiki, kiberhujumlarning 80-90% inson omili (Human Error) bilan bog‘liq. Siz dunyodagi eng kuchli himoya tizimini o‘rnatishingiz mumkin, lekin birgina xodim noma’lum fishing havolasini bossa yoki parolini “123456” deb qo‘ysa, tizim ichkaridan qulaydi.

Bu yerda ikki tomonlama yondashuv zarur, ya’ni davlat idoralari va banklarda ma’lumot bilan ishlovchi har bir xodim “raqamli gigiyena” qoidalarini bilishi shart. Ma’lumotlar sizib chiqishi ko‘pincha texnik xatodan emas, balki ichki xodimlarning e’tiborsizligi yoki ijtimoiy injeneriya qurboni bo‘lishi natijasida sodir bo‘ladi.

Aholining raqamli savodxonligi ham juda muhim. Foydalanuvchilar o‘z ma’lumotlarini qayerga kiritayotganini, ikki bosqichli autentifikatsiya (2FA) nima ekanligini va fishing saytlarini farqlay olishi kerak.

Bugungi vaziyatda bizga mudofaa uchligi kerak. Qonuniy javobgarlik, ya’ni ma’lumotlarning sizib chiqishiga yo‘l qo‘ygan tashkilotlarga nisbatan qat’iy iqtisodiy va huquqiy sanksiyalar bo‘lishi lozim (masalan, Yevropaning GDPR standarti kabi). Texnik audit, ya’ni davlat va moliyaviy tizimlar muntazam ravishda buzib kirish sinovidan o‘tkazilishi shart. Kiberxavfsizlik bu shunchaki IT sohasining ishi emas, bu butun jamiyatning madaniyatiga aylanishi kerak.

— Moliyaviy tashkilotlar mijozlarning ma’lumotlarini himoya qilishda eng ko‘p qaysi xatolarga yo‘l qo‘yishadi?

—  Ma’lumot — raqamli iqtisodiyotning “qoni”. Agar bu qon sifatsiz bo‘lsa yoki tizimdan sizib chiqsa, butun davlat organizmi falajlanadi.

Davlatning makroiqtisodiy prognozlari, budjet taqsimoti va pul-kredit siyosati bevosita kiruvchi ma’lumotlar sifatiga bog‘liq. Noto‘g‘ri yoki «shovqinli» ma’lumotlar asosida qabul qilingan qarorlar iqtisodiy inqirozga yoki ijtimoiy resurslarning noto‘g‘ri yo‘naltirilishiga sabab bo‘ladi. Shu bois, ma’lumotlarning sofligi va ularning lokalizatsiya qilinishi (O‘zbekiston hududida saqlanishi) mamlakatni tashqi axborot xurujlari hamda kiber-manipulyasiyalardan himoya qiluvchi strategik qalqondir.

Moliyaviy tashkilotlarning ma’lumotlar himoyasidagi eng katta xatolari texnik emas, balki strategik va inson omiliga bog‘liq. Banklar ichki tizimlarni kuchli himoya qilsa-da, ko‘pincha marketing yoki tahlil uchun mo‘ljallangan tashqi skriptlar va uchinchi tomon xizmatlarini nazoratsiz qoldirishadi. Bu “orqa eshik” orqali mijoz ma’lumotlari begona qo‘llarga o‘tib ketadi.

Yana bir muhim jihat: ko‘pchilik banklar yangi tizimlarni sinashda haqiqiy mijoz ma’lumotlaridan foydalanadi. Bu katta xavf! Professional yondashuvda test muhitida faqat sintetik yoki anonimlashtirilgan ma’lumotlar ishlatilishi shart.

Bundan tashqari, ma’lumotlarning turli bo‘limlarda (kredit, marketing) alohida bazalarda (data silos) saqlanishi yagona nazoratni imkonsiz qiladi va ichki firibgarlik xavfini oshiradi.

— O‘zbekistonda ma’lumotlar tahlili (Data Analytics) sohasiga qanday hissa qo‘shmoqchisiz?

—  Yirik xalqaro banklardagi Regulatory Reporting (hisobot berish tizimi) va stress-testlar bo‘yicha tajribam mamlakatimiz moliyaviy barqarorligini ta’minlashda asqotadi deb o‘ylayman.

Barno Sultonova suhbatlashdi