Цифровая трансформация государственнго управления. //Политология (интерактивное мультимедийное учебное пособие)

Санжаревский И.И. Государственные услуги: цифровое государство для аналоговых людей (видеолекция)

Резюме лекции. Важно акцентировать внимание на том, что технологии - это только инструмент для реального изменения системы управления, а цифровая трансформация на всех административно-управленческих уровнях Российской Федерации возможна только при новом подходе к ролям в командах государственных управленцев и появлении команд цифровой трансформации, объединяющих регионы, муниципалитеты, федеральные органы власти, бизнес и граждан.
Рассуждая в рамках концепции «Государство как платформа», мы говорим о людях и технологиях, что надо сделать, для того, чтобы не только правильно «нырнуть» в цифровую трансформацию, но и куда мы должны «вынырнуть». Сегодня мы еще не знаем ответов на все эти вопросы. Пока наука, общество и власть будут искать ответы, важно не потерять технологическую и управленческую цель. Сейчас, когда система государственного и муниципального управления переходит на цифровую платформу управления, создание национальной системы управления данными, цифровых профилей для граждан и организаций, становится важным не только вопрос «Что делать?», но и вопрос «Кто и как будет делать?»

«Государство как платформа: люди и технологии» - практическое пособие, отвечающее на вопросы, кто и как может осуществлять цифровую трансформацию государственного управления, которое развивает идеи доклада «Государство как платформа», выпущенного фондом «Центр стратегических разработок» в мае 2018 года, и содержит конкретные рекомендации, как формировать ИТ-команды цифровой трансформации, а также описание компетенций и технологий, необходимых участникам команды.

Цифровая трансформация государственного управления: мифы и реальность. Доклад НИУ ВШЭ. Москва, 2019.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием, ИС); теория и технология создания интеллектуальных машин, собенно интеллектуальных компьютерных программ.

Искусственный интеллект (ИИ) позволяет машинам учиться на опыте, приспосабливаться к новой информации и выполнять задачи человека. Большинство примеров искусственного интеллекта, о которых вы слышите сегодня – от играющих в шахматы компьютеров до автомобилей с автоматическим управлением – в значительной степени зависят от глубокого обучения и обработки естественного языка. Используя эти технологии, компьютеры можно обучать выполнению конкретных задач с помощью обработки больших объемов данных и распознавания закономерностей в данных.

Машинное обучение
Машинное обучение (англ. machine learning, ML) – это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это область искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
В то время как искусственный интеллект (ИИ) является широкой наукой, имитирующей человеческие способности, машинное обучение – это особая разновидность ИИ, которая обучает машину обучаться.

Глубокое обучение
Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. Deep learning) – это тип машинного обучения, который обучает компьютер выполнять задачи человека. Например, распознавать речь, идентифицировать изображения или делать прогнозы.
Вместо того, чтобы организовывать данные для работы с заданными по умолчанию формулами, глубокое обучение устанавливает базовые параметры данных и обучает компьютер самостоятельно обучаться, распознавая шаблоны с использованием множества слоев обработки.

Компьютерное зрение
Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры понимать и интерпретировать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео, а также модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, а затем реагировать на то, что они «видят». От распознавания лиц до обработки живого действия футбольной игры, компьютерное зрение конкурирует с человеческим и во многих сферах превосходит человеческие визуальные способности.

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ (ВНЕДРЕНИЯ)
ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ГОСУДАРСТВЕННОМ УПРАВЛЕНИИ.

Технологии искусственного интеллекта в государственном управлении используются для повышения эффективности, прозрачности и качества принятия решений.

👉   Автоматизация процессов.
ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, такие как обработка документов, анализ данных и управление базами данных. Пример: чат-боты для ответов на запросы граждан.
👉   Анализ данных и прогнозирование
ИИ анализирует большие объемы данных для выявления тенденций и прогнозирования. Пример: прогнозирование экономических показателей или анализ социальных проблем.
👉   Улучшение сервисов для граждан
ИИ используется для персонализации услуг, например, в здравоохранении, образовании или социальной поддержке. Пример: рекомендательные системы для выбора образовательных программ.
👉   Борьба с мошенничеством и коррупцией
ИИ помогает выявлять аномалии в финансовых операциях и государственных закупках. Пример: анализ тендеров на признаки коррупции.
👉   Управление инфраструктурой, например, городской
ИИ оптимизирует транспортные потоки, управление энергопотреблением и экологический мониторинг. Пример: умные системы управления дорожным движением.
👉   Поддержка принятия решений
ИИ предоставляет аналитику и рекомендации для госслужащих на основе данных. Пример: моделирование последствий политических решений.
👉   Кибербезопасность
ИИ помогает защищать государственные информационные системы от кибератак. Пример: системы обнаружения и предотвращения угроз.

Обязательная литература.
1. Конституция Российской Федерации. Ст. 24, 33.
2. Федеральный закон от 2 мая 2006 г. N 59-ФЗ "О порядке рассмотрения обращений граждан Российской Федерации"
2.1. Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях от 30 декабря 2001 г. N 195-ФЗ (КоАП РФ) (с изменениями и дополнениями). Статья 5.59. Нарушение порядка рассмотрения обращений граждан.
2.2. Федеральный закон от 6 октября 2003 г. N 131-ФЗ "Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Федерации" (с изменениями и дополнениями). Статья 32. Обращения граждан в органы местного самоуправления
3. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. N 152-ФЗ "О персональных данных"
3.1. Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях от 30 декабря 2001 г. N 195-ФЗ (КоАП РФ). Статья 13.11. Нарушение законодательства Российской Федерации в области персональных данных
3.2. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ "Об информации, информационных технологиях и о защите информации". Статья 15.5. Порядок ограничения доступа к информации, обрабатываемой с нарушением законодательства Российской Федерации в области персональных данных.

4. Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг: федеральный закон от 27 июля 2010 года № 210-ФЗ.
4.1. Постановление Правительства РФ от 22.12.2012 N 1376 (ред. от 02.08.2018)"Об утверждении Правил организации деятельности многофункциональных центров предоставления государственных и муниципальных услуг"
4.2. Постановление Правительства Российской Федерации от 27 сентября 2011 г. № 797 «О взаимодействии между многофункциональными центрами предоставления государственных и муниципальных услуг и федеральными органами исполнительной власти, органами государственных внебюджетных фондов, органами государственной власти субъектов Российской Федерации, органами местного самоуправления»

Санжаревский И.И. Государственные услуги: цифровое государство для аналоговых людей (мультимедийное учебное пособие). Изд.2-е испр. и доп. // Тамбов, 2021. // Политическое управление: сетевое периодическое издание. ISSN 2221-7703. (Мультимедийный сетевой научно-образовательный проект). Авт. и сост. Санжаревский И.И. 2014-2021. URL: https://virmk.ru/umk/TRAINING_COURSES/Gosuslugy_sifra/.1 п.л. (7 мб.).