В Алтайском крае планируют использовать нейросети для экономических прогнозов. Что это даст
В АКЗС 28 августа поговорили о возможностях использования ИИ для составления прогнозов социально-экономического развития края. В обсуждении участвовали депутаты, руководители служб, представители правительства региона, уполномоченный по защите прав предпринимателей в Алтайском крае и представители научного сообщества. Какие они отметили преимущества и сложности, а что уже используется — в материале.
Самые важные новости в Телеграм и ВКонтакте. Подпишитесь!
Подготовить нейросеть — не проблема
Искусственный интеллект — тема, которую не обсудили, пожалуй, только самые ленивые. А о том, как использовать его возможности для облегчения повседневных задач, в коммерческих и государственных структурах говорят уже не первый год.
В Алтайском крае разговор недавно состоялся серьезный — нейросети хотят начать применять в сфере управления экономикой и финансами. Главное — оценить риски и решиться, а дальше дело за малым.
Как рассказал Максим Краюшкин, старший преподаватель кафедры Цифровых технологий и бизнес-аналитики АлтГУ, создать нейросеть — в среднем около десяти минут времени. Система уже существует, и необходимую модель можно создать на ее основе — загрузить данные, задать логику оценки, и программа будет готова. В АлтГУ уже описали конкретный путь:
«Мы предлагаем относительно быстрый и недорогой способ внедрения искусственного интеллекта в практику прогнозирования показателей социально-экономического развития Алтайского края. За основу рекомендуем взять расчетные модели, поскольку они уже применяются в практике построения среднесрочных и долгосрочных прогнозов социально-экономического развития Алтайского края», — объяснил старший преподаватель кафедры Цифровых технологий и бизнес-аналитики АлтГУ.
Максим Краюшкин не зря подчеркнул именно социально-экономическое развитие как область, с которой стоит начать. По его мнению, этому нужно уделить особое внимание. От прогноза, можно сказать, зависит и все остальное: он служит основой для корректировки вектора развития региона, регионального бюджета, государственных программ и других инструментов управления.
Его коллега Инна Санникова, заведующий кафедрой экономической безопасности, учета, анализа и аудита МИЭМИС АлтГУ, доктор экономических наук, добавила, что создавать отдельную нейросеть — правильный выбор. По ее словам, эффективные ИИ-решения для управления — это всегда про глубокую кастомизацию, подстраивание под конкретную территорию, ее экономику, социальную сферу и вызовы.
«Ядро алгоритмов может быть одинаковым для всех регионов, но должно присутствовать дообучение базовой модели, — подчеркнула эксперт. — Также необходима постоянно действующая поддерживающая инфраструктура».
Что уже есть — примеры
ИИ уже прочно закрепился в деятельности многих организаций и учреждений. Из практики — на совещании об опыте рассказал заместитель руководителя УФНС по Алтайскому краю Сергей Сметанников.
Так, налоговики Алтайского края используют цифровые системы работы с налогоплательщиками, автоматизировали процесс предоставления имущественных и социальных налоговых вычетов в упрощенном порядке.
На очереди — роботизация. Она затронет документооборот, налоговое администрирование, формирование отчетов, работу с таблицами, сбор данных из открытых ресурсов других ведомств, анализ полученных данных и формирование отчетных форм.
Сергей Сметанников объяснил, что роботизация должна помочь сократить временные, материальные и трудовые затраты в рутинных операциях, а также уменьшить количество ошибок. А сотрудники смогут сконцентрироваться на интеллектуальных задачах.
Факт
Возможности искусственного интеллекта, по мнению аналитиков, еще только предстоит основательно изучить и внедрить в нашу жизнь как ее естественный элемент.
Так, на форуме «В фокусе – здоровье», организованном компанией «Гедеон Рихтер» в августе 2025 года, Елена Панина, операционный директор «Айра Лабс», старший преподаватель кафедры Лучевой диагностики МОНИКИ им М.Ф. Владимирского, член правления «Стратегий устойчивого развития», подчеркнула, что ИИ, как любая другая технология, проходит через внедрение по кривой Гартнера.
Согласно этой методике анализа, любая инновация должна преодолеть пять этапов, прежде чем окончательно и бесповоротно прижиться в обществе. Так, сейчас нейросети переживают бурный второй этап — пик завышенных ожиданий, когда от них ждут чудес, революции и чуть ли не нового слова в научной парадигме. Но неизбежно пыл остынет.
«Потом, когда мы понимаем, что это просто технология, которая входит в нашу жизнь, наступает разочарование, — объясняет эксперт. — Например, раньше не было у нас электронных энциклопедий, а потом они появились — ничего такого суперреволюционного не произошло, но говорили о них много. И здесь, в разговоре об ИИ, вопрос тот же самый — это революция или эволюция? Еще предстоит разбираться. Дальше по стадиям, соответственно, склон просветления и продуктивная работа. И вот до продуктивной работы нам еще достаточно далеко».
Может быть, в глобальных масштабах к полному освоению еще предстоит долгий путь, но отрадно видеть, что даже в пределах одного региона делают планомерные шаги.