Что внедрит Afina
Пять решений, объединённых одной идеей: сделать реальную экономику республики наблюдаемой — и превратить это знание в деньги бюджета.
Наукастинг экономики по большим данным
Технология: предиктив + big data (ККТ, эквайринг, энергия) · Эффект: оценка реального оборота с лагом дни, а не год
Официальный ВРП считается с лагом больше года и не видит тень. Мы соберём наукастинг-модель на опережающих индикаторах: обезличенные чеки ККТ от операторов фискальных данных, обороты эквайринга, данные операторов связи о численности людей на территории, электропотребление по группам потребителей. Ключевой приём — разрыв «энергия vs выпуск»: если энергопотребление коммерческого сектора района растёт, а официальный оборот нет, разница и есть количественная оценка тени. Вы впервые получите еженедельную карту реальной экономической активности по муниципалитетам — основу для прогноза СЭР, адресных программ легализации и аргументированного разговора с федеральным центром о реальном размере экономики.
Уже доказано
- «Платформа ОФД» — оператор фискальных данных, предоставляющий аналитику продаж, выручки и среднего чека по регионам: готовый источник для наукастинга.
- OECD «Governing with AI» — наукастинг по альтернативным данным как признанная практика правительств ОЭСР.
- «Яков и Партнёры»: ИИ-2025 — аналитика данных в госуправлении входит в основные источники эффекта 7,9–12,8 трлн ₽ для экономики РФ.
Карта теневой занятости
Технология: геоаналитика + ML-сопоставление реестров · Эффект: адресная легализация вместо ковровых рейдов
Мы сопоставим по территориям численность трудоспособного населения, данные о фактическом присутствии людей (операторы связи), объёмы розничных оборотов и число официально занятых и самозанятых. Там, где экономическая активность высокая, а официальная занятость низкая, — зона теневого найма. Республика уже лидер по темпам роста самозанятых — инструмент мягкой легализации работает; наша карта позволит направлять его адресно: в конкретные сёла и отрасли, с предложением «оформись — получи доступ к микрозайму и мерам поддержки», а не карательными проверками. Абстрактный план «снижения неформальной занятости» превращается в управляемый процесс с измеримой обратной связью.
Уже доказано
- СУР АСК НДС-2 — федеральный пример того, как риск-скоринг по сопоставлению данных выявляет разрывы: методология переносима на занятость.
- OECD «Governing with AI» — практики выявления неформальной экономики на основе сопоставления административных данных.
Туристический аналитический контур
Технология: геоаналитика + КВ + парсинг платформ · Эффект: незарегистрированные средства размещения — в поле зрения
Турпоток вырос до 1,8–2 млн человек, а выручка туруслуг — с 4 до 23,6 млрд ₽ за пять лет, но значительная часть размещения — незарегистрированные гостевые дома. Мы соберём контур из трёх слоёв: объявления на платформах бронирования (парсинг), фактические скопления туристов по данным операторов связи, и спутниковые снимки прибрежной и горной зон, где компьютерное зрение находит новые постройки гостиничного типа. Пересечение слоёв даёт реестр фактических средств размещения против официального — базу и для легализации, и для планирования инфраструктуры Каспийского кластера: где реально не хватает воды, парковок, очистных.
LLM-мониторинг отчётности госпрограмм
Технология: LLM (анализ текстов отчётов) · Эффект: «водянистые» отчёты видны до сводного доклада
Вы сводите отчётность десятков госпрограмм, и типовая болезнь жанра — формально заполненные отчёты: показатели «в стадии достижения», формулировки кочуют из квартала в квартал. Мы настроим языковую модель, которая прогоняет весь массив и размечает риски: текст скопирован из прошлого отчёта, заявленный результат не подтверждён числом, показатель переформулирован против паспорта программы, деньги освоены при нулевой динамике показателя. Ваш аналитик получает не 800 страниц, а ранжированный список из 20 проблемных пунктов. Это самое дешёвое в запуске решение: документы уже в электронном виде, модель работает в защищённом контуре.
Уже доказано
- GigaChat — российская LLM с контурными версиями для госсектора, пригодная для документарного анализа.
- Робот ALICE (Бразилия, OECD OPSI) — государственный NLP-анализ массивов служебных документов в масштабе страны: доказательство работоспособности подхода.
ИИ-помощник оценки регулирующего воздействия
Технология: LLM (RAG по НПА и методикам ОРВ) · Эффект: экспертиза каждого акта, а не выборки
На содержательную экспертизу каждого проекта акта не хватает специалистов, и часть регуляторных издержек для бизнеса проходит незамеченной. Мы развернём LLM-ассистента с ретривером по действующим НПА и методикам ОРВ: он делает первичный разбор проекта — находит новые обязанности и издержки для бизнеса, дублирование существующих требований, противоречия с федеральными нормами, отсутствие переходных периодов. Ваш эксперт работает с готовой картой рисков и пишет заключение вдвое быстрее, а главное — экспертизу проходят все акты, а не выборка.
Уже доказано
- GigaChat — база для юридического RAG-ассистента в защищённом контуре.
- OECD «Governing with AI» — применение ИИ в регуляторной экспертизе и «регуляторной гильотине» в странах ОЭСР.
