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.
Новый инструмент, разработанный командой Центра ИИ, анализирует звук и видео с нагрудных регистраторов должностных лиц по итогам проверок объектов недвижимости. Алгоритмы искусственного интеллекта автоматически распознают словесные и поведенческие маркеры коррупции. Автором методологии выступил Институт права и национальной безопасности.
«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», – прокомментировала Оксана Шмалий, заместитель директора по научной работе ИПНБ, руководитель научно-исследовательской работы.
Система фиксирует прямые предложения незаконного вознаграждения, попытки договориться или назначить встречу после проверки. Также распознаются скрытые сигналы — например, передача конвертов и пакетов или демонстрация суммы на экране телефона. Каждому выявленному риску программа присваивает определенный статус по пятиуровневой шкале.
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», – подчеркнул Павел Голосов, директор Института общественных наук, куратор проекта.
В свою очередь начальник Госинспекции по недвижимости Иван Бобров отметил: «Система контроля в Москве, созданная на базе искусственного интеллекта, постоянно трансформируется и совершенствуется. Одна из важных задач, которая стоит сегодня перед столичными ведомствами – создание универсальной методологии выявления коррупционных рисков. Представленный прототип этой системы с помощью ИИ анализирует материалы с персональных видеорегистраторов инспекторов и определяет маркеры коррупционного поведения. Внедрение подобного функционала поможет повысить доверие к инспекторам и обеспечить прозрачность контрольно-надзорных мероприятий».
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», – отметил директор Исследовательского центра ИИ Сергей Боловцов.
По итогам работы специалистов сформирована детальная методологическая база, которая станет основой для обновления нормативной документации и инструкций для инспекторов. На следующем этапе протестированные алгоритмы будут полностью интегрированы в действующие цифровые системы Департамента ИТ. Это обеспечит бесперебойную работу инструмента на постоянной основе и сделает процессы городских проверок максимально прозрачными для всех участников.