Что внедрит Afina
Пять услуг: от проактивных выплат, которые сами находят семью, до чат-бота о льготах на языках народов Дагестана. Каждую можно заказать отдельно или в составе пакета.
Проактивные региональные выплаты
Технология: Интеграция ЕГИССО + РПГУ, правила + ML-верификация · Эффект: охват льготников → 95%, исчезают «недополучатели» из отдалённых сёл
Мы построим контур, в котором по событию в ЕГИССО или ЗАГС — например, рождению третьего ребёнка — система сама формирует проект назначения региональной меры: семье остаётся только подтвердить согласие на Госуслугах. ML-верификация сверяет реестры и подсвечивает специалисту УСЗН расхождения до назначения, а не после, когда переплату придётся взыскивать. Для Дагестана с его долей многодетных семей и отдалёнными сёлами это самый массовый по охвату сценарий: помощь перестаёт зависеть от того, знает ли семья о своих правах и доедет ли до УСЗН.
Уже доказано
- Эстония — проактивные «невидимые» услуги: семейное пособие назначается автоматически по факту регистрации рождения, без заявления.
- ЕГИССО / ГИС ЕЦП — федеральная платформа, на которой уже работает проактивное информирование и «социальное казначейство».
- Минтруд России — сведения о назначенных мерах доступны гражданам на Госуслугах: готовый канал подтверждения проактивных назначений.
Скоринг успеха соцконтракта
Технология: ML на исторических исходах соцконтрактов · Эффект: рост доли семей, реально вышедших из бедности; меньше «мёртвых» контрактов
Мы обучим модель на накопленной истории соцконтрактов республики: она прогнозирует, какой тип поддержки — ЛПХ, открытие ИП, обучение, трудоустройство — с наибольшей вероятностью сработает для конкретной семьи с её составом, местом жительства и профилем занятости. Специалист УСЗН получает рекомендацию и обоснование, а не готовое решение. Второй контур — раннее выявление рисков: контракты, где бизнес-план буксует, попадают на сопровождение раньше, чем деньги потрачены впустую. Метрика успеха одна — доля семей, чей доход через год после контракта устойчиво выше черты бедности.
Уже доказано
- Канада, IRCC — миграционное ведомство применяет ML-триаж заявлений: типовые случаи ускоряются автоматически, сложные — направляются специалистам; модель для триажа соцконтрактов.
- Эстония — данные о жизненных событиях как триггер адресной поддержки: подход, применимый к назначению и сопровождению соцконтрактов.
Раннее выявление семейного неблагополучия
Технология: Межведомственная аналитика, объяснимый скоринг · Эффект: профилактика вместо реагирования на ЧП
Мы построим систему, которая сопоставляет разрозненные сигналы — долги по ЖКХ, систематические пропуски школы, частые обращения за экстренной медпомощью — и формирует приоритетный список семей для выезда соцработника. Ключевое слово — «приоритизирует»: ИИ определяет, куда соцработнику поехать в первую очередь, но любое решение о вмешательстве принимает комиссия людей, а семья имеет право получить разъяснение. Это самый этически чувствительный сценарий предложения, поэтому мы проектируем его от антипримеров — прежде всего нидерландского SyRI — с объяснимой моделью и публичной методикой.
Уже доказано
- Финляндия, AuroraAI — национальная программа проактивных услуг вокруг жизненных событий человека: помощь предлагается до кризиса, а не после.
- Нидерланды, SyRI (антипример-урок) — суд запретил алгоритм поиска «рисковых» получателей пособий за непрозрачность и дискриминацию: обязательный чек-лист ограничений, который мы закладываем в проект.
ИИ-профилировщик безработного и рынка труда
Технология: Рекомендательные системы поверх «Работы России» · Эффект: сокращение срока поиска работы; канал легализации занятости
Поверх данных «Работы России» мы построим региональный рекомендательный слой: анализ навыков соискателя, подбор вакансий и программ переобучения с учётом реального локального спроса — стройка, АПК, туризм, переработка. Молодой безработный из района увидит не абстрактный список, а конкретную траекторию: какое короткое обучение открывает какие вакансии с какой зарплатой и где. Министерство параллельно получит карту разрывов «навыки — спрос» по муниципалитетам — доказательную базу для заказа программ обучения. Побочный эффект — легализация: удобный официальный подбор снижает барьер входа в формальную занятость.
Уже доказано
- «Работа России» (trudvsem.ru) — единая цифровая платформа занятости с проверенными вакансиями: готовый источник данных для регионального рекомендательного слоя.
- Роструд — единая цифровая платформа в сфере занятости и трудовых отношений: нормативная база для сервисов поверх неё.
Чат-бот «Мои льготы» на языках народов Дагестана
Технология: Российские LLM (RAG) + база мер соцподдержки · Эффект: −40% нагрузки на УСЗН, доступность 24/7
Мы запустим диалогового помощника на сайте минтруда, в Telegram и по телефону, который отвечает на главный вопрос каждой семьи: «что нам положено?» — по составу семьи, доходам и жизненной ситуации, со ссылками на нормативные акты и список документов. Голосовой канал важен для пожилых, а поддержка распространённых языков республики снимает языковой барьер для старшего поколения в сёлах. Каждый вопрос, на который ответил бот, — это специалист УСЗН, освобождённый для содержательной работы. Это самое быстрое внедрение предложения: запуск за 2–3 месяца.
Уже доказано
- GigaChat (Сбер) — российская LLM, тиражируемая как основа диалоговых сервисов для госорганов.
- Финляндия, чат-бот Kamu — государственный диалоговый помощник, отвечающий на вопросы о госуслугах и статусах, снявший значительную часть нагрузки с ведомственных линий.
- Дизайн-сессия по ИИ в РД — диалоговые ИИ-сервисы для граждан названы среди приоритетов ИИ-трансформации республики.
