Что внедрит Afina
Каждый сценарий — готовая услуга: мы разворачиваем, обучаем сотрудников и сопровождаем по SLA. Три сценария работают на отрасль, три — на контроль.
ДЗЗ-реестр виноградников
Технология: геоаналитика / ДЗЗ · Эффект: измеренные, а не заявленные площади; честная база субсидий и реестра
Виноградник — идеальный объект для распознавания из космоса: правильные ряды шпалер дают характерную текстуру, которую нейросеть уверенно отличает от сада и пашни. Мы проведём ИИ-инвентаризацию по снимкам высокого разрешения и передадим вам полный контур насаждений республики: фактические границы, площадь, возрастные признаки, выпады. Дальше — ежегодная сверка: заявка на субсидию за уход сопоставляется с фактическим состоянием лоз на снимке, новые закладки подтверждаются появлением рядов, а не только актом. Вы получите чистую базу федерального реестра и закроете главный коррупционный риск субсидий — оплату «бумажных» гектаров.
Уже доказано
- «Терра Тех» (Роскосмос) — инвентаризация сельхозугодий и многолетних насаждений по ДЗЗ как готовый коммерческий сервис для регионов.
- ЕФИС ЗСН — федеральная система, в которую результаты паспортизации участков ложатся напрямую.
Прогноз урожая по сортам и зонам
Технология: предиктивная аналитика · Эффект: планирование приёмки, логистики и акцизной базы за месяцы до уборки
Мы обучим модель на вегетационных индексах, метеоданных, истории сборов по хозяйствам и сортовой структуре — она будет прогнозировать валовой сбор за 6–10 недель до уборочной с детализацией по зонам и основным сортам (Ркацители, Августин, Молдова, коньячные сорта). Вы получите рабочий инструмент уборочной кампании: сколько приёмных мощностей понадобится заводам, где будут пики, сколько сезонных рабочих и транспорта заказывать. Для минфина республики это ранний ориентир акцизной базы следующего года. Прогноз урожайности винограда — зрелая практика виноделен Калифорнии и Австралии; точность растёт с каждым сезоном.
КВ-диагностика болезней лозы
Технология: компьютерное зрение (мобильное приложение + дроны) · Эффект: обнаружение милдью и оидиума до масштабной вспышки
Милдью и оидиум — главные враги приморского виноградарства: во влажные годы счёт идёт на недели между первыми пятнами на листьях и потерей урожая. Мы выпустим мобильное приложение с КВ-моделью: агроном фотографирует лист и получает диагноз с рекомендацией по обработке — распознавание болезней растений по фото давно вышло на точность выше 90%. Второй контур — дроны с мультиспектральными камерами, которые видят очаги стресса на массиве раньше человеческого глаза и превращают сплошные обработки в адресные. Вы распространяете приложение бесплатно через субсидируемые хозяйства — и получаете взамен карту фитосанитарной обстановки в реальном времени.
Уже доказано
- Saagu Baagu, Индия — массовое ИИ-консультирование фермеров, включая диагностику по фото: +21% урожайности в пилоте.
- Израильский агротех — компьютерное зрение и датчики в защите растений как повседневный инструмент интенсивных хозяйств.
Риск-скоринг лицензиатов по данным ЕГАИС
Технология: машинное обучение + правила · Эффект: проверки там, где риск, а не по графику
ЕГАИС видит каждую легальную бутылку — а нелегальный оборот проявляется в данных косвенно: точка закупает подозрительно мало при большой проходимости, ассортимент не бьётся с профилем района, закупки обрываются при действующей лицензии, у соседних точек один и тот же нетипичный поставщик. Мы построим скоринговую модель, которая ранжирует лицензиатов по совокупности таких индикаторов и формирует приоритетный список для контрольных мероприятий. Принципиально: мы формализуем индикаторы риска так, чтобы каждая проверка обосновывалась конкретными сработавшими критериями, а не «моделью так решила», — это защищает и бизнес от произвола, и комитет от обвинений в избирательности.
Уже доказано
- OECD «Governing with AI» — риск-ориентированные модели надзора с требованием объяснимости как магистральное направление ИИ в госконтроле.
- Платформы Сбера — российский стек для скоринговых и аналитических моделей в госсекторе.
LLM-ассистент лицензирования
Технология: LLM · Эффект: меньше отказов по формальным основаниям, разгрузка отдела лицензирования
Заявитель на лицензию розничной продажи алкоголя проходит квест из требований: удалённость от образовательных учреждений, статус помещения, уставные документы, госпошлина. Значительная часть отказов — формальные ошибки комплекта. Мы развернём LLM-ассистента на сайте комитета: он отвечает на вопросы заявителей и проверяет черновик комплекта документов до подачи, а внутри ведомства готовит проекты решений по типовым заявлениям — проверка и подпись остаются за специалистом. Бонус — журнал вопросов как карта самых непонятных мест регламента. Это самый быстрый по внедрению сценарий: корпус документов невелик и полностью публичен.
Уже доказано
- GigaChat в госсекторе — ведомственные ассистенты по регламентам и работе с заявителями на готовой российской платформе.
Предиктив заморозков и града с СМС-оповещением
Технология: предиктивная аналитика + оповещение · Эффект: спасение молодых посадок, защита субсидированных инвестиций
Весенний заморозок в фазу распускания почек способен уничтожить урожай и погубить молодые лозы — то есть обесценить и субсидии, вложенные в закладку. Мы развернём гиперлокальную модель прогноза (микрорельеф, инверсии, данные метеостанций и спутника), которая вычисляет риск заморозка по конкретным массивам за 24–48 часов и рассылает адресные СМС и push-уведомления хозяйствам: где жечь дымовые шашки, включать дождевание, ускорять обработку. Тот же контур работает по граду и окнам для опрыскиваний. Стоимость системы — доли процента от одного спасённого урожая; недостающие метеостанции мы включим в проект.
