Назад

Президентская академия разработала для Правительства Москвы систему распознавания коррупционных маркеров при проверках

Президентская академия разработала для Правительства Москвы систему распознавания коррупционных маркеров при проверках

Исследовательский центр искусственного интеллекта Президентской академии представил 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 смогут 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.

Другие новости

1/7

Остался последний шаг:)

Проверьте почту: мы выслали письмо для подтверждения подписки.