Наверх

ECM-Journal обновился!

Если вы ещё не зарегистрированы на сайте, сделайте это прямо сейчас. Если у вас уже есть профиль, то просто обновите пароль.

Искусственный интеллект в госсекторе. Обзор кейсов 2021

Время чтения: 11 минут
0
Искусственный интеллект в госсекторе. Обзор кейсов 2021

Органы власти в России всё чаще осваивают AI-решения. Растёт количество проектов внедрения RPA, интеллектуальной обработки документов и обращений, чат-ботов. Каждый успешный опыт усиливает интерес госсектора к умным технологиям.

Органы власти в России всё чаще осваивают AI-решения. Растёт количество проектов внедрения RPA, интеллектуальной обработки документов и обращений, чат-ботов. Каждый успешный опыт усиливает интерес госсектора к умным технологиям. Насколько на самом деле необходим ИИ в этой сфере и какие решения особенно актуальны сейчас, обсуждаем с экспертами ECM-Journal.

Интерес к ИИ могут усилить новые KPI на госслужбе

Официальной точкой отсчёта в истории AI-решений в органах власти эксперты считают 10 октября 2019 года. Именно тогда указом Президента РФ была утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Основная цель документа — обеспечить рост спроса в России на продукты, созданные на основе ИИ. Причём среди потребителей авторами Стратегии названы не только граждане и организации, но и органы государственной власти.

Что именно из AI-решений им интересно чаще всего?

Умная обработка входящей корреспонденции

«Для искусственного интеллекта в госсекторе есть много способов применения, которые можно условно разделить на две группы. Первая — умная обработка документов, работа с первичкой, где ИИ распознает и извлекает необходимые поля, — комментирует Алексей Ильин, руководитель направления RPA в ОТР. — Вторая — работа с текстом в свободном формате, где ИИ принимает сообщения, а дальше классифицирует их и определяет, какие действия нужно предпринять в ответ на это сообщение и почему».

Самый очевидный и востребованный из этих кейсов применения ИИ в госсекторе — работа с входящей корреспонденцией. Документы, поступающие из различных источников, и письма требуют много трудозатрат — корреспонденцию необходимо сканировать и заносить в информационную систему, заполнить карточки.

«Искусственный интеллект уже может определять вид входящего документа и, соответственно, автоматически заполнять карточку в информационной системе, в которой в дальнейшем будет проводиться обработка корреспонденции. Делопроизводителю остаётся только проверить корректность заполнения реквизитов», — рассказывает Александр Сёмочкин, руководитель группы продвижения интеллектуальных механизмов Directum.

По его словам, время обработки одного входящего письма или документа в органах власти с использованием ИИ сокращается в 2 раза. В пересчете на десятки, а то и сотни тысяч входящих писем в год это огромная экономия времени и ФОТ.

Искусственный интеллект и обращения граждан

«Классификация и обработка обращений граждан — ещё один классический кейс ИИ, — продолжает Александр Сёмочкин. — Запросы от населения могут поступать из различных источников и содержать информацию, которую часто приходится вручную заносить в информационные системы госорганов. Как минимум человеку приходится классифицировать само обращение — определять его вид (например, жалоба, заявка или пожелание к работе) или вопрос, которого оно касается. Эту рутину ИИ уже может брать на себя. Основываясь на исторических данных и технологиях машинного обучения, искусственный интеллект сам определяет вид обращения и вопрос, экономя время госслужащих».

Эксперт уточняет, что в 35% случаев регистрация и классификация обращений может проходить совсем без привлечения человека. При этом экономия времени в среднем сводится к 187 рабочим часам в год, что равносильно целому месяцу работы одного сотрудника.

Но и это ещё не всё. В работе с корреспонденцией и обращениями искусственный интеллект может также определять ответственного исполнителя. «Опять же опираясь на исторические данные, интеллектуальные сервисы подсказывают, кому именно нужно отправить в работу письмо или запрос с сайта, — добавляет Александр Сёмочкин. — Более того, ИИ умеет формировать проекты резолюции. Это удобно для помощника руководителя и делопроизводителя, им остаётся только проверить корректность автоматически заполненных данных».

Подробнее об интеллектуальной обработке обращений и документов эксперт рассказал на вебинаре Directum. Там же были представлены результаты пилотного проекта, который прошёл в Администрации Главы и Правительства Удмуртской Республики. Видеозапись вебинара и другие материалы доступны по запросу.

Чат-боты в органах власти

Чтобы ускорить работу с обращениями и информированием граждан, органы власти всё чаще присматриваются к виртуальным помощникам. И реальных проектов с каждым годом становится значительно больше.

«На самые распространенные вопросы москвичей на портале mos.ru отвечает чат-бот. В прошлом году в онлайн-чат поступило более 1,5 млн обращений, половину из которых — порядка 750 тыс. — виртуальный помощник обработал без привлечения оператора, — приводит пример Кирилл Петров, управляющий̆ директор Just AI. — В обновленной версии портала Госуслуг главное место занимает виртуальный ассистент Макс. На сайте уже запущен пилотный проект по информированию взыскателей и должников. В этом году у Макса появится голос, и он сможет общаться с пользователями через умные устройства».

Обращения граждан — не единственный кейс, где востребованы виртуальные помощники. Второе направление, набирающее обороты в связи с переходом на удалённую систему работы и борьбой с текучкой персонала, — это HR- или FAQ-боты, отвечающие на самые распространенные вопросы сотрудников.

Системы поддержки принятия решений и безопасность

«Для госорганов самые востребованные внедрения искусственного интеллекта — это СППР (системы поддержки принятия решений) в ситуационных комнатах, в виде цифрового ИИ-мониторинга 24/7, когда умное решение самостоятельно детектирует лица, траектории передвижений граждан, цифровые следы транзакций, управляет потоками (транспортные, пациентов, граждан, получающих госуслуги) и т. д. Это системы „Умная клиника“, „Умный город“ и вообще „Умная страна“, — комментирует Лоран Акопян, генеральный директор iPavlov, исполнительный директор НИЦ АО „Швабе“ в МФТИ. — Основной вопрос в этой области госсектора — уровень глубины принятия решения самим ИИ и соответствующее расширение или сужение законодательных полномочий людей и машин».

В целом, если оценивать ситуацию детально, то становится понятно, что буквально в каждом направлении госсектора есть трудоемкие задачи, которые можно автоматизировать. «В их числе обеспечение безопасности. Видеокамеры с технологиями AI можно использовать для моментального распознания номеров автомобилей, лиц и поведения людей, состояния их здоровья. Подобные видеокамеры обойдутся куда дешевле, чем найм отдельного сотрудника», — комментирует Дмитрий Демидов, руководитель лаборатории НОРБИТ.

К искусственному интеллекту также присматриваются госструктуры, ответственные за безопасность.

«В госсекторе актуально применять ИИ в координации деятельности субъектов критической информационной инфраструктуры РФ по вопросам обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак и реагирования на компьютерные инциденты — того, что делает сейчас Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) при помощи государственной системы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак (ГосСОПКА)», — приводит пример Антон Фишман, технический директор RuSIEM.

По мнению эксперта, искусственный интеллект уже может использоваться для разделения угроз по различным отраслям, обработки больших данных и выявления паттернов актуальных угроз со стороны прогосударственных хакерских группировок и прогнозирования влияния их воздействия на экономическую экосистему страны.

Что будет дальше

Главным мотивирующим фактором внедрения ИИ в госсекторе (как и в бизнесе) остаётся выгода. «Эффект может быть как экономическим — рост количества и качества активов граждан и самого государства или субъекта РФ, так и управленческим — закрепление основ власти, развитие гражданского общества, повышение образованности электората и т.д», — поясняет Лоран Акопян. В первом случае органы власти могут создавать приложения по типу Smart City/Village/Country — суперсервисы или маркетплейсы, на которые привлекать бизнес и повышать тем самым местный ВВП, так и продвигать там же собственные услуги — ЖКХ, туризм, найм и т. д.

«Если считать совокупный эффект ИИ в органах власти, то он всегда будет выше от проектов на федеральном уровне. Главное преимущество таких проектов — их легко масштабировать и свою эффективность они показывают именно при увеличении количества пользователей системой, — добавляет Дмитрий Демидов. — Разработка и внедрение технологий — процессы достаточно дорогостоящие, и в рамках конкретного муниципального образования может оказаться, что выгоднее продолжить расширять штат». Например, по его словам, для одного заповедника не имеет смысла разрабатывать и внедрять за десятки миллионов рублей систему обработки снимков со спутников. Дешевле выделить средства на технику и людей. Но если сделать систему для анализа всех лесов в стране, то экономия будет колоссальной.

«Для управленческих задач госсектора сейчас главное — безопасность граждан и защита субъекта/госоргана/государства, повышение уровня спокойствия среди населения, — отмечает в свою очередь Лоран Акопян. — Граждане должны постепенно понимать и принимать, что госорганы знают всё и реагируют моментально. По сути, мы говорим о том, что задачи именно такого плана — это защита новой цифровой инфраструктуры умного города/региона/страны».

Ещё одним стимулом для внедрения AI могут стать требования законодательства и регуляторов, для соблюдения которых ИИ будет наиболее оптимальным решением. «В сфере безопасности нормотворчество может быть интересно с точки зрения надзора за соблюдением соответствующих требований участниками экосистем на базе финансовых платформ, — приводит пример Антон Фишман. — Атаки становятся настолько сложными, что решений для их выявления и используемых участниками этих экосистем, на которых не распространяется законодательство о КИИ и требований ЦБ РФ, становится недостаточно».

Искусственный интеллект может также применяться для прогнозирования и реагирования на функциональные сбои — исторический анализ событий и выявление закономерностей позволят с высокой вероятностью прогнозировать инциденты в работе информационных систем органов власти.

«Для руководителей и рядовых сотрудников госсектора по многим задачам крайне важно выполнение поставленных KPI. Например, по обращению гражданина в органы исполнительной власти ответ должен быть подготовлен качественно и в определенный срок. При этом ИИ может сильно помочь в ситуациях, например, когда происходит одновременное обращение большого числа людей по похожим вопросам, когда внезапно возникает необходимость обработать очень много однотипных запросов в короткие сроки», — добавляет Алексей Ильин.

И наконец, способствовать росту числа внедрений ИИ и других передовых технологий может «перестройка» сознания госслужащих. Из сегодняшних чиновников они должны перерасти в современных руководителей проектов (project managers). «Нужно продумать новую систему мотивации для работников госорганов/сектора. Сейчас у них нет ясных личных KPI. При этом с одной идеологией далеко не пойдешь, нужна новая система цифрового развития самого госаппарата. Одним словом, госсектор сам должен быть драйвером инноваций», — заключает Лоран Акопян.

Чтобы прочитать эту статью до конца,
или зарегистрируйтесь

Комментарии 0

Чтобы прокомментировать, или зарегистрируйтесь