当美国防部(DoD)主计长向国会提交年度总统预算(PB)时,预算文件会辅以 "理由书 "或 "J-Books"。这些详细的文件按各个军事部门或国防机构内的单个计划、项目和活动提供预算细节,而不是从综合组合或任务的角度提供预算细节。这种不连贯的结构使非国防部内部人员(以及这些材料可能面向的国会工作人员)难以理解所申请投资的净运作效果,更不用说其组成计划要素了。鉴于最终报告第 809 节小组和后续法规规定,国防部应使用数据驱动的组合管理来进行采购和能力投资,我们询问如何调整现有 J-Book 文件的结构,以促进组合视图。本文首先介绍了我们探索性地使用自然语言处理(NLP)技术在多本 J-Books 中进行关键词搜索的结果,以提取并随后处理与关键词相关的内容。为了演示的目的,我们重点使用这些技术来识别这些 J-Books 中联合全域指挥与控制 (JADC2) 的不同要素。之所以选择 JADC2,是因为这项国防部战略横跨多个军种的研究、开发、测试和评估 (RDT&E) J-Book 卷。这项研究还探讨了新兴的大型语言模型(LLM)是否可用于回答不同类型的投资组合或有关国防部支出的其他问题,而无需改变现有的布局和文件交付方式。我们提供了通过重构这些预算材料(包括对跨越多年的 J-Books 内容进行时间分析)而实现的带有 LLM 界面的仪表板概念验证的结果。最后演示的用例是从一名新国会工作人员的角度出发,试图了解这些预算材料在不同年份之间的差异。

图 1. 使用假想战术飞机(TacAir)的概念组合分析仪表板

斯蒂文斯理工学院系统工程研究中心(SERC)/采购创新研究中心(AIRC)受 PPBE 委员委托,负责以下领域的研究工作、

1.开展技术转型案例研究。

2.提供 PPBE 流程研究和分析,并提出建议,以确定以下内容:a. 对于突破主要国防采购 (MDAP) 门槛(《美国法典》第 10 编第 4201 条)、主要系统门槛(《美国法典》第 10 编第 2302d 条)和非主要系统的项目,流程是否应相同;b. 审查国防部 (DoD) 如何使用采购途径;c. 推动 PPBE 的法律基础,并开发一个矩阵,概述 PPBE 各组成部分的指导方式(即法规、条例、政策或实践)。

3.探索围绕威胁、任务、行动和组合层面而非购置项目层面调整预算和工具(组合预算、J-Books 和选定购置报告 [SARs])的方法。

4.探索潜在的改革领域,这些领域有赖于项目规划、预算编制、需求和采购三个部门的协调变革。

5.探索国防部总统预算(PB)提案的重组方案,包括预算活动(BA)的潜在分组或组合,特别关注授权者和拨款者如何在潜在的新结构中仍然能够理解计划的阶段,提供对当前预算结构的创建和演变过程及原因的历史洞察。

6.探索替代线性目标的债务(Obs)和支出目标曲线/曲线图。(这项任务的最小扩展是通过相同的分析调查持续决议(CR)的影响)。

第三项和第五项任务希望我们探索通过重组项目预算提案来重组预算工件的方法,这两项任务在一个重要方面重叠,即审查如何提交预算工件的新的简化方法。因此,我们的早期目标之一是审查国防部预算文件,也称为 "理由书 "或 "J-Books"。这些详细文件说明了国防部内部具体计划、项目或活动的预算申请和资源分配的合理性。在美国联邦预算编制过程中,这些文件通常作为总统向国会提交的预算申请的一部分,具有以下几个基本目的

资源说明: J-Books 为与国防有关的具体活动提供了分配资源(包括资金、人员和设备)的全面理由。对于评估和批准国防部预算的国会决策者来说,这种合理性至关重要。

透明度: J-Books 旨在提高预算编制过程的透明度。它们有助于公众、国会和其他利益相关者了解国防部的财政需求、各种计划的目标以及如何利用资源。

问责制: 它们要求国防部对如何使用纳税人的钱负责。通过详细说明每个计划的预期成果和效益,J-Books 使国会能够评估拟议支出是否符合国防优先事项。

计划评估: 这些文件与其他相关材料(如《国防授权法案》[NDAAs]、《特别报告》等)有助于评估国防部计划的绩效和有效性。它们通常包括衡量标准和绩效措施,使国会能够衡量这些计划的成功与否。

计划规划: J-Books 通过概述国防部各种计划的目标、目的和预期里程碑来协助计划规划。这些信息对于管理和跟踪这些计划的进展至关重要。

国会批准: J-Books 在国会审批过程中发挥着至关重要的作用。国会利用 J-Books 就国防资金的分配做出知情决定,并确保国防部预算与国防和安全优先事项保持一致。

下一节是问题陈述,然后是方法和途径。随后是结果部分和结论部分。最后,对未来的研究提出了建议。

图 2. 使用 JADC2 关键词搜索 24 财年期刊的概念验证组合分析流程

本项目的总体目标分为两个阶段:

第 1 阶段。展示 NLP J-Books "组合式 "积累: 通过 NLP 模式匹配确定与关键字(缩略语)相关的 J-Book 章节后,我们计划关联其他材料(如 NDAA、SAR 等),从而展示 "组合式 "预算,并在网络图中显示其上下文。

第 2 阶段。增加分析功能: 该项目随后为算法方法制作了信息分析前端原型,以促进对投资组合趋势的深入了解。原型包括一个 OpenAI LLM 前端,通过可视化显示,对有关数据和文本的类似聊天的问题提供回复。

图 4. 第一阶段和第二阶段已完成的原型工作

图 5. 对 FY24 J-Books 中的 "JADC2 "和相关缩略语进行关键词处理的网络图结果

图 5 是 JADC2 关键词关联的网络图结果截屏。该图的未来迭代将包括符号、线型变化和颜色,以提供有关关联的可视化元信息。

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