Добрые дела больших данных
09.11.2020
Оказать наиболее эффективную помощь малоимущим или привлечь в регион больше туристов, сделать более адресными анонсы культурных мероприятий или дать объективную оценку качеству медицинских услуг в области... Нет, это не случайная выборка задач в социальной сфере, которые ставят перед собой руководители российских регионов. Все эти задачи объединяет то, что их решение подразумевает использование современных инструментов анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Они взяты из обширного списка актуальных социальных проблем регионов, вынесенных на конкурс цифровых решений (World AI&Data Challenge) Агентства стратегических инициатив. Конкурс проводится уже два года, и если проанализировать проекты, дошедшие до финального этапа практического внедрения, то можно получить наглядную картину наиболее востребованных сфер применения «умных» алгоритмов в решении социальных задач регионов.
Одним из наиболее важных и перспективных направлений использования анализа данных оказывается выявление ситуации с бедностью в регионе. Понимание того, каким образом малообеспеченное население распределено по области, дает возможность сфокусировать меры социальной поддержки в тех районах, которые в этом больше всего нуждаются. А социальный «портрет» малоимущих семей позволяет корректировать бюджеты на программы профессиональной переподготовки — у людей появляется возможность обучиться по интересным и доступным им специальностям и в результате получить постоянный доход. Кроме того, анализ профиля бедности помогает оптимизировать выделение квот на высокотехнологичную медицинскую помощь — чтобы эти деньги были направлены максимально адресно и расходовались предельно эффективно.
Подобные проекты в Ростовской и Липецкой областях помогли тысячам семей значительно улучшить свою материальную ситуацию — выйти из группы с доходами ниже прожиточного минимума. В разработках использовались данные операторов связи и ведомственных информационных систем.
2020 год закрыл границы, зато дал шанс для развития внутреннего туризма. Многие регионы готовы им воспользоваться, наиболее продвинутые ищут способы привлекать путешественников, опираясь на глубокую аналитику. Анализ цифрового следа туриста с использованием данных социальных сетей и сотовых операторов позволяет создать «тепловую карту», демонстрирующую количество потенциальных туристов и их социальные характеристики (пол, возраст, образование, интересы, доход). С помощью такой карты можно сделать более адресной и эффективной рекламу региона как лучшего места для путешествий. Над подобными проектами работают в Челябинской и Липецкой областях.
Регионы страны вслед за Москвой и Московской областью активизируют создание сервисов на основе данных для коммуникации органов власти с жителями. Онлайн-классификация обращений граждан (как сделано, например, в Рязанской области) позволяет автоматически определять тему обращения и оперативно передавать его в ответственный орган власти, минимизируя бюрократические проволочки во взаимодействии государства и человека.
Данные и искусственный интеллект на службе медицины — стремительно развивающаяся тенденция на федеральном уровне. Многие регионы тоже не отстают, тем более что в текущих условиях значение разработки сервисов на основе данных для диагностики заболеваний или для улучшения организации медицинской помощи, трудно переоценить. В регионах берутся как за задачи, которые могут найти применение по всей стране (например, анализ компьютерных томограмм методом компьютерного зрения для выявления вирусной пневмонии Covid-19), так и за свои местные проблемы, хотя в случае успеха этот опыт также можно тиражировать. Например, на основе анализа данных из открытых интернет-источников строится сервис по оценке качества медицинских услуг (такую разработку сделали в Новгородской области), который поможет медицинским организациям региона оперативно совершенствовать свою работу.
Не все так просто
Пока для регионов решения в социальной сфере на основе данных — это, как правило, исследовательские инициативы, а не системные проекты. Культура управления на основе данных в органах власти только формируется, региональным управленцам и сообществу дата-аналитиков еще предстоит наладить друг с другом постоянный продуктивный диалог. В регионах ищут возможности взаимодействия с молодыми талантливыми профессионалами, способными предложить яркие, нетривиальные подходы к решению проблем.
«Организуя конкурс, мы создавали своего рода песочницу для исследований. Мы даем регионам возможность быстро проверять гипотезы по решению актуальных задач на собранных данных и, если они подтверждаются, совместно с разработчиками доводить эти решения и внедрять в свою работу», — рассказала Вера Адаева, директор Центра цифрового развития АСИ.
.png) |
| По словам Веры Адаевой, в регионах ищут возможности взаимодействия с молодыми талантливыми профессионалами, способными предложить яркие, нетривиальные подходы к решению проблем |
Однако, чтобы решения получались эффективными, нужны не только талантливые разработчики, но и грамотные постановщики задач. Недостаток компетенций в области управления данными в структурах регионального госуправления мешает успеху социальных проектов на основе данных. Впрочем, за последнее время ситуация меняется к лучшему: запущено несколько серьезных образовательных программ для управленцев, которые уже дают эффект. В регионах начинают осознавать, что постановка задач для применения технологий анализа данных и машинного обучения требует конкретных целей, проработки гипотез, понимания механизмов внедрения.
Есть еще одна сложность. «У любой команды дата-аналитиков всегда одно простое желание — работать с красивыми, хорошо упакованными задачами, очищенными и размеченными данными. Но в реальных задачах госсектора данных подобного качества нет», — отметила Адаева. А значение качества исходных данных для проекта очень велико — именно оно во многом определяет, насколько эффективным окажется решение.
И только технологиями здесь не обойтись. Региональным органам власти, заинтересованным в том, чтобы управление на основе данных становилось для них повседневной практикой, а не эпизодическими внедрениями, предстоит организовать системную работу на уровне рядовых сотрудников министерств и ведомств. Те, кто ежедневно собирает и готовит данные, должны осознавать свою ответственность и сопричастность общему процессу, в котором данные становятся основой для «умных» алгоритмов принятия решений.
Анализ большого количества идей по реализации социальных задач на основе данных вместе с пулом успешных практик внедрения этих идей в жизнь хорошо показывает и то, какие административные и правовые барьеры возникают на пути таких проектов. Наступает время системной работы по масштабированию социальных дата-инициатив.
Конкурс добрых дел на основе данных
В 2019 году в конкурсе по решению социально-экономических задач АСИ World AI&Data Challenge приняли участие более тысячи дата-аналитиков, свои задачи представили 43 региона. В 2020 году конкурс привлек в 6 раз больше участников, причем не только из различных регионов России, но и из других стран.В ходе конкурса органы власти, а также общественные организации региона предлагают задачи, которые после предварительного отбора передаются для решения командам дата-аналитиков, объединяющих специалистов разного уровня подготовки, включая студентов и даже старшеклассников. Вера Адаева, директор Центра цифрового развития АСИ, подчеркнула, что важнейшим элементом конкурса является внедрение решений-победителей: те, кто ставил задачу, должны применить на практике разработки, признанные лучшими. «Кроме того, мы стараемся, чтобы команды дата-аналитиков не только фокусировались на задачах своего региона, но и выбирали задачи в соответствии со своими компетенциями, — пояснила Адаева. — Участие регионов в конкурсе дает им возможность привлекать местных разработчиков и развивать внутреннее дата-сообщество, а кроме того, если оно еще слабо развито, — приглашать разработчиков из других регионов для решения задач на основе данных».
Сложившиеся за время конкурса сильные совместные команды управленцев и айтишников готовы делиться своими наработками с другими регионами. Опираясь на опыт успешных внедрений, АСИ формирует открытую базу лучших практик социально-экономического развития территорий на основе данных. По замыслу организаторов, такая база решений с открытым кодом позволяет развивать само дата-сообщество и объединять по всей стране активных людей, готовых менять жизнь вокруг себя к лучшему.
Еще статьи
Больше информации об интересных событиях, тенденциях и фактах в сфере цифровой экономики, мнений экспертов, а главное — ярких рассказов о решениях на основе данных в социальной сфере, здравоохранении, культуре, образовании, благотворительной и волонтерской деятельности, читайте в новом проекте «DobroData. Данные на службе добра». Пусть тех, кто умеет делать мир лучше, станет больше! Возрастная маркировка: 12+