Исследовательский центр ИИ разработал для Правительства Москвы систему распознавания коррупционных маркеров при проверках
Поделитесь с друзьями

Исследовательский центр искусственного интеллекта Института общественных наук совместно с Институтом права и национальной безопасности РАНХиГС представили результаты исследования по использованию ИИ в контрольно-надзорной деятельности столицы. Эксперты Академии разработали и успешно протестировали пилотное решение, позволяющее оценивать работу проверяющих инспекторов и фиксировать нарушения.
Для работы ИИ в органах власти требуется абсолютная нормативная прозрачность и точность. Главная цель заключалась в формировании правовой логики, гарантирующей независимость и неоспоримость собираемых алгоритмом доказательств. В результате сформирована общая модель, по которой органы государственной власти Москвы сможет переводить в автоматический режим контрольные процедуры и в других сферах управления
Защита прошла при участии команды разработчиков и руководителей ведомств Правительства Москвы, включая представителей Главного контрольного управления, Государственной инспекции по недвижимости, Департамента информационных технологий и Департамента региональной безопасности.
Использование подобных решений кардинально меняет подход к контрольно-надзорной деятельности. Наша цель заключалась не только в создании рабочего инструмента, но и в формировании строгой методологической базы для его законного применения. Дальнейшая интеграция алгоритмов в ИТ-контур столицы позволит масштабировать этот опыт, минимизировать влияние человеческого фактора и сделать городские проверки абсолютно прозрачными как для ведомств, так и для проверяемых объектов
Внедрение автоматизации уже продемонстрировало высокую практическую значимость: инструмент позволил ускорить анализ видеозаписей в 4,8 раза по сравнению с традиционными методами. В ходе пробной обработки реального массива данных система доказала свою эффективность, выявив ряд серьезных нарушений, включая подтвержденный факт незаконных действий.
Основная технологическая задача состояла в том, чтобы научить ИИ-модели с высокой точностью распознавать скрытые невербальные сигналы и контекст диалога. Мы создали инструмент, который не просто фиксирует факт общения, а выявляет конкретные маркеры нарушений — от демонстрации экрана телефона до специфических формулировок. Автоматизация этого процесса дает проверяющим органам принципиально новый и эффективный уровень контроля
