Показана возможность применения искусственного интеллекта, а именно алгоритмов кластеризации и связанных с ними алгоритмов визуализации данных в сфере цифровизации публичных финансов. Осуществлен анализ возможности внедрения цифровых валют центральных банков как нового инструмента монетарной политики. В работе сформулированы принципы методического подхода, основанного на адаптации Cross-Industry Standard Process for Data Mining к кластерному анализу - кластеризации стран для оценки внедрения цифровых валют центральных банков. В ходе исследования была проведена подготовка данных - устранение пропусков, учет выбросов, приведение признаков к единому масштабу, анализ корреляций. Далее были использованы алгоритмы, требующие указания количества кластеров, - иерархической кластеризации, K-средних, K-медоидов, спектральной кластеризации, Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies (определение количества кластеров осуществлялось на основе метода локтя, дендрограммы и теоретического обоснования); алгоритмы, не требующие указания количества кластеров, - распространения близости, сдвига среднего, Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. Для оценки результатов кластеризации рассчитаны качественные метрики: коэффициент силуэта, индекс Дэвиса - Болдина, индекс Калински - Харабаша. Применение кластерного анализа продемонстрировало возможность поиска стран со схожими характеристиками и условиями группировки их по стадиям готовности к внедрению цифровых валют центральных банков. Теоретическая значимость исследования состоит в обосновании возможности использования кластеризации и визуализации в анализе публичных финансов, в том числе для выявления страновых сходств и различий в контексте внедрения цифровых валют центральных банков. Практическая значимость заключается в формировании подхода к оценке условий успешного внедрения цифровых валют центральных банков, способствующего разработке оптимальных стратегий запуска валюты для национальных банков.