Цифровизация госуправления в России: взгляд участников рынка
Как оценивают процесс цифровизации госсектора участники отрасли?
Игорь Лейпи, директор управления по работе с государственными организациями и госхолдингами группы Softline, считает, что степень цифровизации госуправления в России «находится на достаточно высоком уровне, но далека от идеала». На протяжении десятков лет, отмечает Игорь Лейпи, информатизация в стране строилась в основном на продуктах западных вендоров, и говорить о том, что отечественные продукты сейчас смогли закрыть все задачи, которые раньше покрывали мировые ИТ-лидеры, преждевременно.
— У ряда заказчиков, особенно из числа силовых структур, сохраняется разрыв между большим количеством сервисов без целевой архитектуры, с одной стороны, и реальной, базовой потребностью функциональных задач сотрудников «на земле», с другой, — говорит Игорь Лейпи. — Тем не менее в России проделана большая работа. Цифровизация уже заметно упростила доступ граждан к ключевым госуслугам и снизила нагрузку на административный ресурс. А в портфеле нашей компании есть целая группа решений для госсектора, которые нисколько не уступают западным аналогам.
Алексей Козырев, вице-президент, директор департамента управления программой «ГосТех», считает главным вызовом и основной точкой роста в цифровизации госуправления применение искусственного интеллекта.
— Искусственный интеллект — сквозная технология, которая встраивается во все сферы экономики, повышая их эффективность, внедряется и в повседневную жизнь, и в бизнес, и в государственное управление. Функции на основе ИИ-технологий востребованы в госуправлении, а также в таких отраслях, как образование, здравоохранение, транспорт и другие.
Искусственный интеллект в государственном управлении: сферы применения
Год за годом ИИ входит в число ведущих ИТ-трендов. Технологии на основе ИИ признают мощным ресурсом для повышения эффективности бизнес-процессов и предназначают им важную роль в цифровой трансформации госсектора.
В 2024 году Президент России Владимир Путин подписал указ о национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года. Среди национальных целей — «Цифровая трансформация государственного и муниципального управления, экономики и социальной сферы». Достижение к 2030 году цифровой зрелости государственного и муниципального управления предполагает, в том числе, внедрение технологий искусственного интеллекта.
В области государственного управления, как и во многих других, одна из основных сфер применения искусственного интеллекта — автоматизация рутинных процессов. Прежде всего это обработка документов и обращений граждан. Как отмечает Игорь Лейпи (Softline), технологии ИИ успешно применяются также при автоматизации закупочной деятельности госструктур и интеграции данных из информационных систем различных государственных организаций и ведомств.
Согласно опыту Softline, силовые структуры используют решения на основе ИИ для планирования материальных ресурсов структуры снабжения и поддержки принятия решений в выполнении «боевых» задач. Большинство заказчиков компании в секторе государственных силовых структур внедрили ИИ хотя бы в некоторые функции своих процессов.
— В госсекторе востребованы решения, которые позволяют получать результаты, сопоставимые или превосходящие интеллектуальную деятельность человека — в смысловом и интеллектуальном поиске, извлечении атрибутов, фактов, кластеризации, в сравнении и выявлении схожих объектов, в ведении и генерации диалога, формировании ответов на вопросы, в построении структуры, в экспертизе ценности источника информации, прогнозировании и так далее, — говорят в Softline. — Возможности ИИ ограничены только стандартами и требованиями информационной безопасности.
Специалисты Arenadata отмечают, что в госуправлении ИИ все чаще применяют для автоматизации рутинных процессов, аналитики данных и поддержки принятия решений. В число наиболее востребованных направлений эксперты компании включают: анализ больших данных для прогнозирования и моделирования различных сценариев (экономических, социальных, экологических); оптимизацию распределения государственных ресурсов на основе аналитики больших данных; мониторинг и анализ рисков в различных отраслях (здравоохранение, образование, социальная защита); персонализацию государственных услуг для граждан за счёт использования предиктивных моделей.
Перспективы развития ИИ в государственном управлении
Гонка технологий искусственного интеллекта (ИИ) набирает обороты. В России растёт число компаний, которые активно развивают инновационные ИИ-сервисы, инвестируют в науку о данных (Data Science) и технологии машинного обучения (ML). В феврале 2024 года, согласно указу Президента РФ, федеральный проект «Искусственный интеллект» включили в национальный проект по формированию экономики данных и продлили до 2030 года.
Компании, работающие в области больших данных, такие как Arenadata, активно исследуют возможности применения своих решений в государственных структурах. К перспективным направлениям эксперты Arenadata относят создание единого аналитического контура для госорганов, позволяющего агрегировать данные из разных источников и применять ИИ для анализа и прогнозирования; разработку решений на основе машинного обучения для выявления аномалий и потенциальных угроз в госуправлении; оптимизацию процессов госзакупок и контроля исполнения контрактов на основе интеллектуального анализа данных; использование платформ больших данных для персонализированного предоставления госуслуг.
Такие решения требуют мощной инфраструктуры и адаптированных аналитических СУБД, способных эффективно обрабатывать большие объёмы информации и обеспечивать высокую производительность аналитических запросов.
И, конечно, так как речь идёт о государственных системах, то и платформы СУБД должны обладать соответствующими средствами защиты и сертификатами ФСТЭК.
Искусственный интеллект и решения для работы с большими данными — ключевые драйверы цифровой трансформации госуправления. Накопление и использование данных в рамках Data Lakes, поддержка обучаемых на конкретных данных моделей (RAG) и обеспечение высокой производительности аналитических процессов — всё это позволит государственным органам повысить эффективность своей работы и улучшить качество услуг, предоставляемых гражданам.