ИИ-проект «Автоматизация проверки документов на субсидии» — это первая региональная практика применения технологий генеративного искусственного интеллекта, включая большие языковые модели, в процесс оказания государственных услуг и сервисов. Проект выполнен собственными силами Правительства Московской области, без привлечения коммерческих решений, на базе свободного лицензионного обеспечения.

Внешняя оценка внедрения ИИ-практики:

В рамках расчета рейтинга руководителей цифровой трансформации регионального уровня ИИ-проект учтен Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации по показателю «Количество внедренных сценариев использования доверенного искусственного интеллекта на базе региональных или федеральных решений и сервисов» на портале «Цифровой регион» с 2 рекомендованными сценариями использования:

1. «Интеллектуальная обработка документов» (распознавание, классификация, извлечение, сравнение, саммаризация);

2. «Проверка и контроль документов» (оформление, коллизии, соответствие требованиям и т. д.).

Основание для реализации проекта:

Масштабный поток неунифицированных документов, существенно усложняющий процесс анализа и принятия решения о предоставлении финансовой поддержки бизнеса в сжатые государственной программой сроки (постановление Правительства Московской области от 04.10.2022 № 1074/35).

Причины внедрения:

1. Большое количество обрабатываемой информации вручную — ежегодно более 6 тыс. заявлений и 250 тыс. страниц в прилагаемых документах;

2. Рассмотрение каждой отдельной заявки более 8 рабочих часов.

Решение анализирует документы из ведомственной информационной системы, определяет тип файла, автоматически корректирует ориентацию страниц, распознает текст на странице, классифицирует каждую страницу по типу документа, детектирует и классифицирует элементы структуры страницы (текстовые блоки, заголовки, таблицы, изображения, колонтитулы и т. д.), генерирует промпты и извлекает искомые поля документа, объединяет полученные данные в итоговый json файл и отправляет в ведомственную информационную систему для автоматической проверки полученных полей на соответствие между заявлением и прилагаемыми документами.

Сотрудник Правительства Московской области принимает решения, учитывая результаты ИИ-проверки.

ИИ-проект успешно внедрен в 6 видах субсидий, обеспечивая обработку 11 ключевых документов (из которых извлекается более 60 атрибутов), на стороне внутренней ведомственной системы реализована матрица сопоставления полученных данных для определения связанности представленных документов.

Точность распознавания документов в первой итерации ИИ-проекта составила 89%.

Ознакомиться с технической документацией Вы можете в прилагаемых к практике материалах.

С момента вывода ИИ-проекта в промышленную эксплуатацию — 12.09.2025 и состоянию на 15.12.2025 через ИИ-проект проведена проверка более 22,1 тыс. документов, полученных от заявителей.

Внедрение ИИ-проекта позволило сократить сроки рассмотрения заявки с 8 часов до 15 минут (при условии полной комплектности и корректности документов) и уменьшить объем документов, проверяемых вручную, более чем на 40%.

Картирование процессов:

Первая итерация:

1. Определение наиболее приоритетных документов, подлежащих разбору ИИ-решением в первой итерации — были определены 11 документов, которые чаще всего встречаются в комплектах, предоставляемых заявителями, и используемых в качестве подтверждения затрат в ряде мероприятий.

2. Формирование технического задания с учетом требований заказчика — Мининвест Московской области и возможностями Мингосуправления Московской области и ГБУ МО «ЦРЦТ», обеспечивающих техническую реализацию проекта.

3. Систематизация и визуализация исследуемых документов с указанием требуемого к анализу атрибутива. Планирование архитектуры решения и проверка выбранных моделей на соответствие требованиям информационной безопасности (далее — ИБ).

4. Исследование внедрения генеративных моделей для извлечения данных из документов. Сравнительно проанализированы модели Qwen, DeepSeek и Google Gemma.

5. Разметка данных для классификации документов: собран датасет, разработано техническое задание на разметку, выполнена разметка и валидация более 12 700 страниц документов для обучения модели классификации BERT.

6. Разметка данных по структуре страниц документов: собран датасет, разработано техническое задание на разметку, выполнена разметка ключевых объектов (таблиц, текста, подписей, печатей и других элементов) на более чем 11 000 страниц документов для обучения модели DocLayout-YOLO.

7. Обучены модели BERT и DocLayout-YOLO для классификации документов и выделения структурных единиц на страницах. Также обучена модель ResNet18 для определения угла поворота текста на странице.

8. Разработаны промпты для модели LLM Qwen2.5-VL-3B-Instruct-AWQ для извлечения данных из 11 типов документов. Проведена детальная проработка промптов для повышения точности распознавания содержимого.

9. Тестирование моделей: реализован пайплайн обработки документов и проведено тестирование ансамбля из пяти моделей: ResNet18 с дополнительными слоями, Surya, BERT, DocLayout-YOLO и Qwen2.5-VL-3B-Instruct-AWQ.

10. Скорректирована структура JSON с результатами работы сервиса ИИ для ИС ЛОД.

11. Анализ метрик точности моделей: рассчитаны бизнес-метрики по результатам обработки тестовой выборки сервисом ИИ, сформированы выводы и предложения по улучшению.

12. Межведомственное тестирование настроенного процесса, определение точности распознавания (по результатам — 90%).

13. Межведомственное документирование приемки настроенного функционала: протокол приемки, заключение о соответствии ИБ.

14. Запуск ИИ-решения в продуктивный контур.

Вторая итерация (регулярная):

1. Корректировка процесса в соответствии с изменениями.

2. Повышение точности распознавания.

3. Повышение погруженности во вложенность (архив в архиве).

4. Расширение перечня услуг с применением ИИ-решения.

Жизненный цикл проекта:

Дополнительный возможный функционал для обеспечения клиентоцентричности:

1. Реализована возможность взаимодействия с ведомством: функционал, позволяющий осуществлять доработку ранее направленного комплекта документов при обнаружении ошибок в представленных документах без принятия решения об отказе в оказании услуги;

2. Внедрен ИИ-робот «Проактивный голосовой помощник София»: тиражируемая практика, перенаправляющая кадровые и материальные ресурсы ведомств от рутины к решению ключевых задач путем автоматического информирования заявителя об изменениях статуса заявления.

ИИ-робот «Проактивный голосовой помощник София»

Внедрена в октябре 2025 года. До внедрения искусственного интеллекта процесс информирования заявителей о мерах государственной поддержки и субсидиях требовал огромных временных ресурсов сотрудников. Взаимодействие происходило по реактивной или ручной схеме.

ИИ-робот «Проактивный голосовой помощник София» (далее — Проактивная София) полностью меняет порядок информирования заявителей. Теперь предприниматели Подмосковья и Мининвест Московской области не тратят время на ожидание/предоставление ответа или поиск информации, а система самостоятельно, вовремя и в удобной форме берет на себя инициативу по сопровождению каждого заявления.

Проактивная София ведет заявителя по всему жизненному циклу рассмотрения заявки, используя технологии распознавания (STT) и синтеза (TTS) речи, а также контекстный анализ.

Ключевые функции Проактивной Софии:

1. Мониторинг и уведомление о статусе: автоматический звонок в момент смены статуса заявления;

2. Упреждающее решение проблем: в случае выявления ошибок или неполного пакета документов, «София» оперативно связывается с заявителем и индивидуально информирует о наличии нарушений, препятствующих дальнейшему рассмотрению и необходимых к устранению;

3. Навигация по действиям: Проактивная София не просто констатирует факт, а дает понятный скрипт действий: куда прийти, какую кнопку нажать на портале, какие оригиналы документов необходимы к дозагрузке для дальнейшего рассмотрения заявления и в какой срок.

Экономическая польза и социальный эффект:

1. Разгрузка сотрудников: до внедрения указанного решения за аналогичный период сотрудниками Мининвеста Московской области было потрачено более 7,8 тыс. исходящих минут на информирование и разъяснение о дальнейших действиях, теперь мы фокусируемся исключительно на сложных, нестандартных кейсах, а рутинные звонки («Что с моей заявкой?») полностью забирает ИИ. Если в процессе диалога у заявителя остаются специфические вопросы, выходящие за рамки базового сценария, Проактивная София внимательно их записывает, структурирует и передает команде Мининвеста Московской области для оперативной обратной связи. Таким образом, ни один сложный запрос не теряется, а нагрузка на людей снижается в разы;

2. Сокращение сроков оказания услуги: благодаря моментальному информированию об ошибках, у предпринимателей есть больше времени на корректировку и загрузку документов;

3. Экономия бюджета: стоимость одной минуты разговора Проактивной Софии в разы ниже стоимости минуты работы штатного оператора. В то время как сотрудник тратит ценные часы на рутинный ручной обзвон и долгие разъяснения, Проактивная София выполняет эту задачу моментально и параллельно, высвобождая человеческий ресурс для более сложных аналитических задач;

4. Сервис с человеческим лицом: Проактивная София говорит естественным голосом, умеет слушать, не перебивая, и понимает сложные речевые обороты;

5. Персональный ИИ-помощник для каждого: Технологическая архитектура Проактивной Софии обеспечивает сквозную индивидуализацию работы с каждым заявителем. Это позволяет ведомству уйти от шаблонных массовых звонков и рассылок и выстроить точечную, содержательную коммуникацию, учитывающую жизненную ситуацию каждого заявителя;

6. Доступность 24/7: Проактивная София совершает звонки в строго разрешенное и максимально комфортное для восприятия информации время.

С момента внедрения решения (совершено более 1,3 тыс. звонков. Средняя продолжительность информирования составляет 54 секунды, в то время, как ранее такой процесс, осуществляемый сотрудником, занимал от 5 минут и более.

Обращаем Ваше внимание!
Осознавая риски использования ИИ в решении не применяются ИИ-инструменты через API, а работают через закрытый контур Правительства Московской области. Модели установлены в закрытом контуре и не имеют доступа в сеть «Интернет».