ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ОБРАБОТКИ ОБРАЩЕНИЙ ГРАЖДАН В ГОСУДАРСТВЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
Ключевые слова:
искусственный интеллект, государственные информационные системы, электронное правительство, обработка обращений граждан, NLP, машинное обучение.Аннотация
В статье рассмотрены теоретические основы и современные технологии применения искусственного интеллекта для оптимизации обработки обращений граждан в государственных информационных системах. Проанализированы существующие подходы к обработке обращений, выявлены их ограничения и обоснована необходимость внедрения интеллектуальных методов обработки информации. Рассмотрен зарубежный опыт применения технологий искусственного интеллекта в цифровом государственном управлении. Систематизированы ключевые технологии обработки естественного языка, машинного обучения и интеллектуальных платформ. Определены риски и ограничения внедрения технологий искусственного интеллекта в государственном секторе. Полученные результаты формируют теоретико-методологическую основу для дальнейшей разработки архитектурных решений интеллектуальной обработки обращений граждан.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Белов, С.В. Электронное правительство и цифровизация государственных услуг: теория и практика / С.В. Белов. М.: Наука, 2020. 256 с.
2. Волкова, Е.А. Искусственный интеллект в государственном управлении: возможности и риски / Е.А. Волкова // Вестник государственного управления. 2021. №3. С. 45–58.
3. Григорьев, А.Н. Машинное обучение и обработка естественного языка для государственных информационных систем / А.Н. Григорьев, П.П. Иванов // Информационные технологии в управлении. 2020. №2. С. 12–25.
4. Закон Республики Узбекистан «О персональных данных» от 30.07.2019 г. № ЗРУ-553 // Национальный правовой интернет-портал. URL: https://lex.uz/docs/4463093
5. Куликов, И.В. NLP и автоматизация обработки обращений граждан: современные подходы / И.В. Куликов // Научный журнал «Цифровое государство». 2022. Т. 4, №1. С. 34–50.
6. Лебедев, С.А., Петров, В.Н. Технологии искусственного интеллекта для оптимизации работы с обращениями граждан / С.А. Лебедев, В.Н. Петров // Автоматизация и управление. 2021. №6. С. 28–39.
7. Мировая практика применения ИИ в государственных системах: Эстония, ОАЭ, Южная Корея / под ред. И.Н. Смирнова. М.: Институт цифрового развития, 2021. 180 с.
8. Назаров, Р.Т. Интеллектуальные системы в государственном управлении: опыт и перспективы / Р.Т. Назаров // Государственное управление и инновации. 2020. №4. — С. 55–67.
9. Подлипский А.В. Машинное обучение и глубокие нейронные сети в задачах классификации текстов / А.В. Подлипский // Журнал прикладной информатики. 2021. №3. С. 22–36.
10. Федеральный стандарт обработки персональных данных в информационных системах (аналог для практики Узбекистана, адаптация) // URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_178993/
11. Харченко, М.С. Чат-боты и интеллектуальные помощники в электронном правительстве / М.С. Харченко // Информационные технологии и государственное управление. 2022. №2. С. 15–27.
12. Шмидт, Ф., Бондаренко, А. Explainable AI и этика алгоритмов в государственных информационных системах / Ф. Шмидт, А. Бондаренко // Журнал «Искусственный интеллект». 2021. Т. 10, №4. С. 40–52.
