Цифровое госуправление: проактивная соцзащита, ИИ-агенты в ведомствах и цифровой контроль

Федеральный центр собирает социальную поддержку на одной платформе и готов наказывать регионы за отказ от интеграции; регионы поддерживают модель, но спорят о сроках и о том, кто отвечает за перенос исторических данных.

1.1 Правила 178-ФЗ и экономия на адресности

Иван Пархоменко (Минтруд России) свёл требования закона о госсоцпомощи к трём правилам: единый фронт подачи всех мер поддержки – портал Госуслуг; обработка – в ГИС ЕЦП Социального фонда или в региональной системе; для собственной системы региона – требования глубокой интеграции. Все меры должны перейти в цифровой формат с ориентиром на одно заявление или беззаявительное назначение. В цифровом профиле ГИС ЕЦП собрано более 50 видов сведений от смежных органов власти.

Главный аргумент Минтруда – адресность. По словам Пархоменко, таргетированное назначение позволяет оптимизировать бюджет отдельных выплат до 40%. Он привёл проверку реестра одной выплаты в регионе-миллионнике с бюджетом около 825 млн ₽ за 10 месяцев: по доходу отсеяно до 38% получателей, с учётом имущественного ценза экономия составила около 46%. Сам Пархоменко оговорил, что это оценка «очень условная»: проверялась одна мера на расширенных данных Соцфонда, которыми регион не владеет. Высвобожденные средства он предложил не возвращать в казну, а направлять на новые меры для действительно нуждающихся.

Контроль ужесточится. В следующем году в КоАП появятся изменения для контроля за выполнением регионами требований о глубокой интеграции; пока к единой форме Госуслуг по долговременному уходу подключились только 26 регионов из 89 (Пархоменко Иван, Минтруд России).

1.2 Выключение ЕГИССО

С 15 декабря новый классификатор мер поддержки запускается в контуре ГИС ЕЦП, а ЕГИССО, по словам Пархоменко, «будет безальтернативно выключен 15-го декабря»: продлить её невозможно ни нормативно, ни технически. Все регионы получили доступ к новому классификатору. Сергей Скворцов («СоцИнформТех») сообщил, что регионы на ТОР «Соцзащита» примерно на 99% перешли на новый классификатор, но назвал срок 15 декабря очень жёстким: текущий формат не позволяет выгрузить ретроданные за 3 года только как назначения, без цепочки «заявление – назначение – выплата». Участники из регионов добавили, что муниципалитеты не успеют внести свои ретроспективные данные, а понимание мер регионом и федеральным центром часто расходится. Пархоменко ответил, что перенести ретроданные автоматически Минтруд не может: это решения конкретных органов власти и бюджет субъектов, ответственность за них несут регионы.

1.3 ТОР «Соцзащита»: опыт Тулы и Башкортостана

ТОР «Соцзащита» на платформе Гостех создана в 2024 году прежде всего для четырёх регионов Новороссии, где менялась структура органов власти и не хватало нормативной базы и инфраструктуры (Скворцов Сергей, «СоцИнформТех»). Сейчас на ней работают 10 регионов и подключаются ещё 4; в 2026 году соглашения подписали ещё 12 регионов, всего 22. В следующие 2 года планируется подключать по 15 регионов ежегодно, чтобы к 2028 году охватить 52. Платформа даёт 20 типовых электронных форм услуг, сохраняющих региональные ветки, а любая мера, по которой подаётся более 500 обращений в год, подлежит обязательной цифровизации с электронной формой на Госуслугах.

Ярослав Раков (Правительство Тульской области) рассказал, что регион в 2025 году решил перейти на ТОР и в мае 2026 года полностью переехал: на платформе более 100 госуслуг и мер поддержки, через неё прошло более 136 тыс. обращений и около 146 млрд ₽ начислений, удовлетворённость граждан – 4,5. Регион переработал регламенты более 20 услуг, около трети мер поддержки; каждая пятая мера уже назначается беззаявительно. Благодаря прямым выплатам через НСПК срок доведения средств сократился с 30 до 3 дней, так работают 8 мер. По словам Ракова, сократить сроки помогла прежде всего перестройка процессов: если сведения есть в электронном виде, справка по 210-ФЗ не нужна.

Башкортостан мигрирует на Гостех в ноябре–декабре и с января запускает ТОР «Соцзащита» в боевом режиме (Шарафутдинов Динар, Минцифры Башкортостана). В социальном регистре республики более 3,5 млн человек, 88% населения. Шарафутдинов описал проблему «мультисреды»: чиновники работают в нескольких системах сразу, а граждане отслеживают статусы в MAX, на федеральном и региональном порталах. Он предложил собрать на ТОР формы для перевода 500 популярных услуг на Госуслуги и реализовать на платформе собственные ИИ-инструменты скоринга вместо покупки сервисов у Яндекса и Сбера.

Государство пытается перейти от модели «гражданин ищет меру» к модели «мера находит гражданина», но опыт с участниками СВО показал, что уведомления без автоматического назначения почти не дают результата.

2.1 Меры для участников СВО на Госуслугах

Михаил Прохоров («Государственные технологии») привёл масштаб: в разделе о мерах поддержки участников СВО более 7 000 федеральных и региональных мер, у раздела более 60 млн просмотров и 17,5 тыс. уникальных посетителей в день. После короткого опроса он сформировал более 118 тыс. персональных подборок, а робот Макс ответил более чем на 12 млн запросов по теме. Сервисом подтверждения статуса по QR-коду пользуются более 30 тыс. учреждений в 89 субъектах, статус подтверждён почти 65 тыс. раз, оценка сервиса – 4,9 из 5. Из 22 мер, которые по поручению руководства страны переводятся в электронный вид, переведена 21. Ежемесячный рейтинг регионов учитывает доступность, удовлетворённость и отказы: средний результат – 61%, 12 регионов набрали менее 4 баллов.

2.2 Конверсия 2,1%

С марта по сентябрь проактивные уведомления по 6 мерам первой волны получили 208 тыс. человек, 54% уведомлений касались льгот по ЖКУ (Прохоров Михаил, «Государственные технологии»). Пик пришёлся на март – 42 тыс. уведомлений, в июне их было 17 тыс. Прочитана лишь пятая часть, по прочитанным подано 7 401 заявление, итоговая конверсия – 2,1%. Даже после уведомления услуга оказывается в среднем за 13 дней: человека заново проверяют и проводят через всю процедуру. Прохоров объяснил провал человеческим фактором: цифровизацией занялись позже очного предоставления мер, часть адресатов находится в зоне СВО без телефона, другие уже получили меру или отключили уведомления. Он назвал результат «не катастрофа, это призыв к действию».

Предложенная «Государственными технологиями» модель состоит из 4 шагов: данные о гражданине, автоматическая проверка права, реестр получателей с обновлением примерно раз в месяц и назначение регионом. Уведомление нужно только при нехватке данных, а для гражданина это «0 документов, 0 походов». Главное препятствие – входные данные: витрину Минобороны нужно доработать для передачи обновлений, а Росгвардия, второе ведомство по численности участников СВО, пока не выдаёт справки в электронном виде (Прохоров Михаил, «Государственные технологии»).

2.3 Три сценария и цифровой конвейер

Сергей Скворцов («СоцИнформТех») разделил меры на три группы. Полный проактив без участия гражданина сейчас возможен примерно для 6% услуг, в основном сертификатов, статусов и QR-кодов. В группу «в 1 клик», где о человеке известно всё, включая реквизиты, но нужно его согласие, попадает 65–69% мер. Для остальных возможно только проактивное информирование, потому что нужны чеки и договоры, которых нет в системах. Расширить полный проактив мешает согласие: автоматическая выплата может лишить человека субсидии ЖКУ или статуса малоимущего. Поэтому проактивность и беззаявительность Скворцов назвал двумя независимыми измерениями.

«Абсолютно все, что может сделать машина, должна сделать машина» (Скворцов Сергей, «СоцИнформТех»).

В конвейерном режиме специалист видит только скан чека или адрес и обрабатывает пару тысяч чеков в день. Себестоимость ручной обработки одного заявления – 500 ₽ (Денисов Антон, «Государственные технологии», со ссылкой на презентацию Скворцова). Детализация начислений в личном кабинете, по экспертной оценке Скворцова, переводит в онлайн около 80% обращений за пояснениями. Витрина сведений о мерах поддержки обрабатывает более 12 млн обращений в год, по 10 регионам в неё собрано 114 млн фактов выплат; в среднем регион оказывает в электронном виде около 71% услуг соцзащиты. Для перечисления выплат приходится поддерживать 100–150 форматов обмена с банками, поэтому платформа переходит на единый формат через НСПК; на Госуслугах планируется виджет НСПК, через который в систему попадут только хэш номера карты и последние 4 цифры.

2.4 Региональные практики

Тульская область к концу года сделает статус многодетной семьи беззаявительным: он будет назначаться при рождении третьего ребёнка. В проактивный режим переводятся льготный школьный проезд и выплата при рождении ребёнка. Раков назвал «рудиментом» ситуацию, «когда школьники должны доказать, что они школьники».

Новосибирская область пошла через мессенджер. Ирина Савельева (Минцифры Новосибирской области) рассказала о чат-боте «Поддержка для своих» в MAX: в нём собраны льготное такси, 10 услуг реабилитационного сертификата, обучение вождению и чат с оператором. Социальным такси воспользовались более 2 000 раз, около 500 уникальных участников; сервис обслуживают 4 специализированных автомобиля. За год к боту поступило 5 000 обращений. Шарафутдинов возразил, что по анкетированию аудитория участников СВО слабо доверяет MAX. Савельева ответила, что в Новосибирске аудиторию привёл привычный сервис заказа соцтакси, после чего востребованными стали и узкие сервисы. Регионы попросили у «Государственных технологий» статистику посещаемости раздела мер в разрезе субъекта; Прохоров обещал проработать её.

Эксперимент по переводу льготного права в платёжную инфраструктуру показал быстрые результаты на транспорте, но расширение категорий упирается в полноту данных Минтруда и в вопросы конфиденциальности.

3.1 Как устроен проект

Эксперимент запущен постановлением правительства № 914 и продлится до 31 марта 2027 года (Агаджанян Анна, Минцифры России). В пилот вошли 3 региона, затем ещё 3; в нём 4 льготные категории с юридически значимыми реестрами: инвалиды, многодетные, пенсионеры и студенты. Регион задаёт условия льготы и загружает категории в реестры Соцфонда, НСПК настраивает механику, гражданин видит свои права на Госуслугах и получает льготу картой, токеном или QR-кодом. Региону не нужно создавать ПО и интегрироваться с каждой торговой точкой, а настроить льготу или акцию можно за 3 дня. Ещё 22 региона рассматривают вступление в проект.

Павел Потанин (НСПК) подчеркнул, что система децентрализована: Минтруд хранит свои данные, НСПК – платёжные, и агрегировать чужую информацию никто не может. Оператор платёжной системы и продавец видят только размер скидки, но не её основание. Карту для льгот выбирает сам гражданин, а не региональный орган, который раньше договаривался о карте жителя с конкретным банком; связь льгот с картой устанавливается в течение часа без визита в МФЦ. На инфраструктуре НСПК карта жителя работает в 45 регионах, транспортный предпроцессинг – в 85. Регион почти в реальном времени видит расходование средств по каждой мере и может перераспределять их, не дожидаясь отчётов. Проект, по словам Потанина, «не проект ради проекта».

Источник сведений о льготах – ГИС ЕЦП. Иван Пархоменко (Минтруд России) сообщил, что сведения о мерах поддержки на витрину ЕЦП завели все 89 регионов, это около 200 млн записей, а инфраструктура электронного правительства сделала к витрине более 1 млн запросов.

3.2 Опыт регионов

Башкортостан запустил пилот на транспорте 1 октября, совершено около 800 льготных проездов (Шарафутдинов Динар, Минцифры Башкортостана). Льготник экономит около 565 ₽ в месяц, средний чек за проезд снизился с 46 до 22 ₽. В пилоте участвуют три республиканских ведомства – транспорта, культуры и торговли, у каждого свой блок льгот. Сложнее всего оказалось договориться с вендорами кассового ПО; помогли Минцифры России и НСПК. Региональная розничная сеть «Байрам» и «Планета книги» дают льготникам скидку около 5%. Шарафутдинов предложил расширить пилот на ветеранов Великой Отечественной войны, малоимущих и детей-сирот, а также ввести временные льготы для всех жителей – на выборы, начало учебного года или каникулы.

По итогам опыта Башкортостана НСПК разработала чек-лист подключения региона. Рекорд подключения коммерческой компании – 3 дня от инициирования до первой скидки на кассе, подключение региона занимает от 10 до 30 дней (Потанин Павел, НСПК). Бурятия стартовала в августе 2026 года и подписала соглашение с Минцифры 14 октября, при этом аптечная сеть заработала за три дня (Смоляк Ирина, Правительство Бурятии). Проблемы остаются с городским транспортом, а параллельный проект карты жителя со Сбером, по её словам, «тормозит». Бурятия готова перевести на проект все 95 своих мер поддержки участников СВО и их семей.

Здесь обозначился спор. Потанин заявил, что ему трудно дать согласие на расширение категорий, пока Минтруд не собрал все данные в своей системе. Анна Агаджанян (Минцифры России) пообещала включить чувствительные категории, в том числе участников СВО, после согласования вопросов конфиденциальности и подготовить нормативную базу, чтобы после окончания эксперимента не было разрыва. Сергей Цветков (Минцифры России) предложил дать регионам возможность задавать произвольные категории, например на период или по месту; Потанин ответил, что технически это возможно уже сейчас.

3.3 Биометрия и мессенджер

Наталья Цай (Центр биометрических технологий) сообщила, что доля граждан, знающих о биометрии, за 3 года выросла на 20 п. п. и достигла 75%, а экосистема включает более 30 биометрических сервисов. По её прогнозу, в начале 2027 года оплата с подтверждением возраста в одну транзакцию станет доступна на 2 млн терминалов. В этом году биометрия внедрена во всех метрополитенах, ею оснащены все вылеты из Пулкова и Шереметьева, на железной дороге она доступна на 5 направлениях; пилот посадки на поезда дальнего следования по Max ID запланирован на конец декабря (Юренков Артем, Минтранс России). НСПК вместе с мессенджером MAX планировала в первой декаде ноября запустить оплату проезда по QR-коду; ещё до релиза заявки на эту функцию подали 10 регионов (Потанин Павел, НСПК).

Татарстан построил собственную закрытую ИИ-платформу для госслужащих, обучил более тысячи чиновников и теперь переводит обучение в измеряемый эффект через хакатон.

4.1 Деньги и инфраструктура

Республика приняла пятилетнюю программу развития ИИ с финансированием 1 млрд ₽ ежегодно; в её рамках планируется создать 41 ИИ-агента, в том числе для госуправления (Шрша Равия, Администрация Раиса Татарстана). Из этой суммы 400 млн ₽ в год идёт на инфраструктуру (Габдрахманов Булат, Минцифры Татарстана). Булат Замалиев (ЦИТ РТ) привёл цену: для развёртывания одной крупной языковой модели нужны 2 сервера B200 на 16 видеокарт стоимостью 250–260 млн ₽. Поэтому инфраструктура гибридная: 80% задач решают малые модели на региональных серверах или локально на ноутбуке госслужащего, а ЦОД республики подключается для сложных задач. Закупка серверов связана с санкционными рисками, а днём загруженные серверы простаивают ночью, поэтому задачи агентов переносят на нерабочее время.

Данные «Госпромта» хранятся в защищённом ЦОД Татарстана, не передаются наружу и не используются для дообучения моделей. Модели обновляются раз в квартал (Шабанов Али, ЦИТ РТ), а новую сильную модель, если она не под санкциями, можно подключить за 2–3 дня (Цыганкова Регина, ЦОК НТИ). По оценке Замалиева, возможности самых сильных закрытых моделей становятся доступны в отечественном контуре примерно через 3 месяца за счёт китайских открытых моделей. В команде «Госпромта» около 90% кода пишется с помощью ИИ.

4.2 Какие эффекты насчитали

Эффекты «Госпромта» считает языковая модель; ручная выверка показала погрешность до 30%, но порядок экономии в 2,7 млрд ₽ подтверждён (Замалиев Булат, ЦИТ РТ). Георгий Цой (IT-парк) сообщил, что суммарный эффект 8 агентов, созданных на интенсиве, «сопоставим с 7 ставками сотрудников». Он привёл пример главы района, который через MAX создал агента для анализа муниципального чата на 1 377 жителей: за 2 дня агент обработал 151 сообщение и выделил 58 обращений, а эффект при зарплате 50 000 ₽ оценён в 525 000 ₽ в год.

Лиля Борисова (Госкомитет Татарстана по тарифам) рассказала, что ведомство регулирует около 1 000 организаций и ежегодно утверждает около 750 тарифов, а в одном тарифном деле около 10 000 страниц. ИИ-агент сверяет ведомости амортизации с бухучётом предприятия: проверка этой статьи сократилась с 7 рабочих дней до менее чем 1 дня. Агент пока в опытной эксплуатации на 13 делах: для тарифа нужен один точный результат, и последнее слово остаётся за экспертом. В межведомственной СЭД, где ежедневно создаётся более 27 000 документов и 11 000 резолюций, ИИ теперь кратко излагает суть документа и предлагает исполнителей поручений (Шрша Равия, Администрация Раиса Татарстана). Госархив республики использует агента для описи аудиовизуальных записей.

4.3 Обучение начинается с руководителя

IT-парк по поручению Раиса за 3 месяца обучил работе с ИИ 1 200 госслужащих по 5 программам для 7 уровней должностей (Цой Георгий, IT-парк). С августа глубокое обучение прошли более 800 человек – министры, главы районов, начальники отделов; в первой группе интенсива участвовал Раис Татарстана (Габдрахманов Булат, Минцифры Татарстана). Габдрахманов настаивает, что ИИ-трансформация начинается с руководителя, а учить эффективно группами не более 30 человек. Центр образовательных компетенций НТИ обучил 2 157 педагогов школ и колледжей, почти 3 300 медиков и 2 800 руководителей предприятий; по итогам обучения педагогов дошкольного образования обновлено около 1 200 методматериалов (Цыганкова Регина, ЦОК НТИ).

Цой перечислил барьеры: руководитель не знает, какие задачи ставить ИИ, знания с разовых курсов не применяются, ведомства учатся разрозненно и нет ответственного за внедрение. Его пять выводов: начинать с первых лиц, учиться на своих данных, считать эффекты, сопровождать после обучения и строить систему, а не отдельный курс. Али Шабанов (ЦИТ РТ) сформулировал главное правило работы с моделями: «Все, что вы не попросили их делать, они с удовольствием не будут делать».

4.4 Риски и хакатон

Замалиев признал, что чиновники загружают в «Госпромт» данные, которые загружать нельзя, в том числе паспортные; персональной ответственности нет, 20 пользователей заблокированы. Один заказчик уже премирует и депремирует сотрудников по использованию ИИ. На форуме стартовал месячный хакатон «ИИ-агенты в госуправлении» с тремя направлениями: сервисы для граждан, эффективность ведомства и управленческие решения для территории. Его задача, по словам Габдрахманова, не прототип за пару дней, а эффективность внедрённых решений. По его оценке, бесплатной для госслужащих и безопасной ИИ-платформы, как «Госпромт», пока нет ни в одном другом регионе; Татарстан будет предлагать её как сервис для других субъектов в рамках готовящегося федерального плана по ИИ.

Участники сошлись в том, что ИИ-агенты в госуправлении упираются не в модели, а в качество данных и в вопрос, кто отвечает за решение; о регулировании мнения разошлись.

5.1 Данные и семантика

Алексей Чистяков (НПФ «Беркут») назвал семантику главным разрывом при внедрении ИИ: агенты не понимают терминов, которые в разных организациях означают разное, и поэтому ошибаются. В госсистемах есть транспорт (СМЭВ), коды и права доступа, но нет описания смысла данных, и с появлением агентов такие ошибки мультиплицируются. Общий межведомственный словарь, по его словам, компактен – 50–70 терминов, а семантика на 90% состоит из смыслов и организационных договорённостей и лишь на 10% из технологий. В пример он привёл американский стандарт NIEM, по которому сейчас работают все ведомства США. Начинать он предложил с малого пилота на нескольких сущностях.

Сергей Щербаков (T-Data) указал, что на совещаниях у каждого ведомства своя цифра неизвестного происхождения и ИИ поверх таких данных гарантированно ошибётся; по его мнению, ИИ «должен быть рядом с данными и закладываться в саму платформу». Денис Романов («Базис») добавил, что данные должны быть подготовлены «для искусственного интеллекта, а не для человека». Его команда полностью переписала базу знаний по шаблону, после чего доля удачных ответов «цифрового техлида» выросла с 54% до 94%; из 100 сгенерированных ИИ статей архитекторы сразу одобрили 27. Сергей Карпович (Т1) предложил централизовать базу знаний и контролировать её пополнение.

5.2 Кто отвечает за решение

Роман Тукачев («Крафттек») напомнил, что по статье 16 закона № 152-ФЗ автоматическая обработка персональных данных не может ограничивать права граждан, поэтому отказ ИИ-агента в льготе несёт правовые риски для ведомства. Решение об отказе должен принимать сотрудник, а агент, который не пускает гражданина ко второй линии поддержки, в госуслугах недопустим. Частая ошибка – потеря владельца процесса: внедряет одна компания, обслуживает ИТ-отдел, пользуется руководитель подразделения, и агент не развивается. Карпович требует, чтобы у каждого агента был владелец процесса, а организация вела учёт агентов как цифровых сотрудников – что делают, сколько стоят и какой дают эффект. Построение промышленного контура ИИ в организации, по его оценке, занимает около 13 недель. Он сравнил подходы: Великобритания делает ставку на человеческий контроль, Сингапур – на жёсткое ограничение автономии агентов, Эстония – на общие стандарты мультиагентной экосистемы.

Дмитрий Кузьменко (Аналитический центр Москвы) показал практику: до внедрения ИИ обработка одного обращения гражданина средней и высокой сложности занимала у эксперта от получаса до 4 часов. Теперь система подбирает источники из базы прошлых ответов и нормативных актов, эксперт их утверждает, и только после этого генерируются черновики; так эксперт контролирует процесс, а не проверяет готовый текст. Решение работает в закрытом контуре на мини-серверах. Виталий Малышев (Билайн) сообщил, что ИИ-агенты в терминалах МФЦ сокращают время ожидания в очереди в 3–5 раз, и подчеркнул, что агенты освобождают людей от рутины, а не заменяют их.

5.3 Как измерять эффект и регулировать

Александр Кожин («Программный продукт») считает, что государство вкладывает в ИИ большие средства, но неясно, как измерять эффект и рост производительности чиновников; метрики нужно закладывать с начала проекта, а в органах власти – создавать группы внедрения ИИ. Он описал переход от фазы «Ведомство 3.0» с ИИ-помощниками к «Ведомству 4.0», где агенты ведомств обмениваются данными, а у граждан и компаний появляются доверенные агенты. Кожин указал на противоречие: государство декларирует ИИ-ориентированное развитие, но ФСТЭК ужесточает приём ИИ-систем на баланс органов власти. По словам Тукачева, с 1 марта 2027 года вступают в силу новые требования ФСТЭК к ИИ-технологиям и агентам; он прогнозирует, что за ними появятся требования по импортозамещению и новые реестры.

Предложения государству разошлись. Щербаков просил задать нормативную рамку, Карпович – единые технические стандарты внедрения, Кожин – экспериментальные режимы вместо моментальной регуляции, Малышев – не загонять разработчиков в рамки. Романов предложил не ограничивать, а помогать: договориться с Китаем о технологиях больших моделей, развивать энергетику и строить ЦОДы. Кузьменко пожаловался на нехватку качественных русскоязычных моделей и попросил государство стандартизировать данные, которые оно предоставляет.

Татарстан строит антикоррупционную политику на устранении личного контакта и автоматическом сопоставлении данных; эксперты предложили следующие шаги – подталкивание служащих и цифровой рубль для контроля бюджетных денег.

6.1 Татарстан: автоматизация вместо договорённостей

Равия Шрша (Администрация Раиса Татарстана) сформулировала принцип: «Автоматизация процедур убивает саму возможность договориться». Цифровизация органов власти республики началась в 2006 году с межведомственной СЭД, где зарегистрировано более 65 млн документов. С августа 2023 года антикоррупционное управление подключено к ГИС «Посейдон», которая сопоставляет данные ФНС, Росреестра, ГИБДД и ещё более 35 федеральных органов; в неё направлено более 7 000 запросов. За 9 месяцев 2026 года с её помощью недостоверные сведения выявлены у 164 должностных лиц в 25 муниципальных районах; за утрату доверия уволены 16 должностных лиц против 9 годом ранее. Слабое место – система выдаёт неподтверждающиеся данные о транспорте, который был у служащих в 1980–1990-х годах. С 1 января 2026 года закон № 505-ФЗ отменил ежегодное декларирование доходов, сведения подаются при поступлении на службу и переводе, а в республике их представляют более 22 000 человек.

Шрша привела и общий фон. За 9 месяцев 2026 года в Татарстане выявлено более 1 000 коррупционных преступлений и пресечено 808 фактов взяточничества на 400 млн ₽, больше всего преступлений в здравоохранении (176) и образовании (154). Доля жителей, лично столкнувшихся с коррупцией, по итогам 2025 года – 9,2% против 21% 15 лет назад. При этом конкретные антикоррупционные меры известны лишь 46,3% граждан. Система «Инцидент-менеджмент» с 2018 года обработала более 130 000 обращений, среднее время ответа сократилось примерно с 18 до немногим более 3 часов.

Альберт Яковлев (Минцифры Татарстана) назвал три принципа цифровых госсервисов: нет личной встречи заявителя с исполнителем, все действия фиксируются без возможности правки, данные открыты. На платформе госуслуг республики 299 услуг, а чат-боты на этапе подачи проверяют полноту документов и снижают число отказов.

6.2 Имущество, финансовый контроль, образование

Фаниль Аглиуллин (Минземимущество Татарстана) привёл примеры рисков: в одном районе объекты инженерной инфраструктуры остаточной стоимостью около 112 млн ₽ использовались коммерческой организацией без договоров, а сельские поселения передали технику стоимостью более 5 млн ₽ в безвозмездное пользование без торгов. Муниципалитеты заключили более 50 000 договоров аренды, арендные платежи дают более 40% доходов местных бюджетов от управления землёй и имуществом. Безвозмездное пользование он считает уязвимее аренды: нет платы как рыночного индикатора. Минземимущество и Минцифры республики создают единую систему учёта госимущества с претензионно-исковой подсистемой.

Олег Алексеев (Минфин Татарстана) рассказал, что модуль «Риск-мониторинг» ЕИС в сфере закупок анализирует около 100 признаков нарушений и формирует досье на каждого заказчика; с 2023 года число внеплановых проверок по его сигналам выросло в 3 раза. Модуль сам никого не наказывает, но заказчик, зная о своём профиле риска, устраняет многие нарушения до проверки. Светлана Захарова (Минобрнауки Татарстана) сообщила, что все 86 пунктов проведения ЕГЭ оснащены камерами на 360 градусов, а после передачи закупки учебников на уровень школ жалоб на вынужденную покупку учебников родителями в этом году не было.

6.3 Подталкивание, цифровой рубль и комплаенс-платформы

Юрий Трунцевский (Институт законодательства и сравнительного правоведения) предложил не пугать служащих санкциями, а подталкивать: например, сообщать, что 85% коллег уже выполнили требование. Он предложил «этического помощника», который в момент решения подсказывает правила, и закрепление технологий подталкивания в законе о госслужбе; предложение внесено в Совет Федерации. Условие – добровольность и отказ от сбора лишних данных о частной жизни.

Игорь Кох (КФУ) считает, что цифровой рубль может служить финансовому контролю: у каждого лица один кошелёк на платформе Банка России, поэтому движение средств видно почти в реальном времени без запросов в десятки банков, а «окрашивание» ограничивает цели расходования. Наиболее действенно это для бюджетных денег, ушедших коммерческим исполнителям госзаказа; целевой цифровой рубль мог бы вернуть авансирование контрактов. Против, по его оценке, будут банки, а гражданам он пока не даёт стимулов, поэтому начнётся всё с бюджетной сферы. Тимур Тухватуллин (Московская дирекция транспортного обслуживания) рассказал о цифровой антикоррупционной платформе в 6 организациях московского транспорта с около 2 000 пользователей: помощник по конфликту интересов выдаёт одну из 40 рекомендаций на основе около 250 судебных дел, но решение всегда принимает человек.

Конкурентные закупки полностью оцифрованы, и ИИ стал рабочим инструментом и у контролёров, и у заказчиков; нерешённым остаётся вопрос ответственности за ошибки ИИ-подсказок.

7.1 ГИС «Антикартель»

Артем Исайчик (ФАС России) рассказал, что ГИС «Антикартель» создана в 2025 году на платформе Гостех, с 1 августа 2025 года закреплена в законе о защите конкуренции. В систему загружено около 28,6 млн торгов, она ежедневно анализирует закупки по 37 параметрам и относит более 91 000 закупок к торгам с высокой или средней степенью риска. В этом году ИИ системы инициировал 382 расследования по торгам на общую сумму контрактов 102 млрд ₽. По этим сигналам центральный аппарат возбудил 3 дела о картелях, в 39 территориальных управлений направлено 63 поручения, территориальные органы уже возбудили 13 дел. В 2025 году с помощью системы раскрыт 21% картелей на торгах, а в 2026 году 65% дел центрального аппарата возбуждены с использованием её информации.

С ноября 2026 года систему внедряют в 6 территориальных управлениях – Московском, Московском областном, Санкт-Петербургском, Хабаровском, Ставропольском и Новосибирском. ФАС заключила соглашения об интеграции с электронными площадками и планирует анализировать цепочки поставок на товарных рынках. Основные паттерны сговора – поведение участника (отказы, отзыв заявок) и общая инфраструктура, цифровые следы. Исайчик подчеркнул, что система не принимает решений, а подсвечивает паттерны, и что конфликт интересов (родственные связи участников и заказчиков) ФАС не оценивает.

7.2 ИИ-помощники заказчиков и вопрос ответственности

Участники сессии сообщили, что конкурентные закупки к 2025 году полностью оцифрованы – от плана-графика до электронного контракта и цифровой приёмки, а закупки малого объёма включаются в реестр контрактов ЕИС и после переходного периода перейдут в полностью цифровой формат; Федеральное казначейство готовит пилоты по применению ИИ. Татьяна Рерих (Сибирский институт государственного и муниципального управления) указала на пробел: не определено, кто отвечает за ошибки в рекомендациях ИИ-помощников по НМЦК и описанию объекта закупки, а по КоАП штраф до 50 000 ₽ несёт должностное лицо. При этом, по её словам, много уголовных дел связано именно с обоснованием НМЦК, и автоматизированный поиск поставщиков снижает этот риск.

Артем Сергеев («Кейсистемс») советует применять ИИ, только когда задачу не решает классический алгоритм: ИИ дороже. После внедрения ИИ-ассистента компании в Чувашии обращения на горячую линию снизились примерно на 20%. В пилоте в трёх муниципальных округах сервис проверки документов провёл 2 252 проверки, 250 из них выявили ошибки, а срок нахождения заявки в уполномоченном органе сократился с 3,71 до 1,69 дня. Елена Оголь (БФТ) напомнила, что ИИ – только помощник, «искусственный интеллект это не равно точность», и подключает к своей системе модели заказчика только при условии доверенной модели в закрытом контуре. Руслан Севастьянов («ТенАй») показал агента, который в одной закупке подобрал 250 сайтов поставщиков и за 15 минут оставил 80 контактов; сервис компании проверяет национальный режим по реестровой записи и нашёл товар, чей номер принадлежал другому изделию.

Антон Никифоров (Газпромбанк) назвал банковское сопровождение контрактов «большой универсальный рентген, который просвечивает всю кооперацию насквозь». Мешают ему скан-копии документов, поэтому в 2026 году банк представил концепцию сопровождения на электронном документообороте; каскад OCR и языковых моделей распознаёт сканы с точностью, близкой к 100%.

Города используют ИИ прежде всего для контроля – видеоаналитики, штрафов, работы подрядчиков, – и муниципалитеты подчёркивают, что эффект даёт перестройка процессов, а не только камеры.

8.1 Российские мегаполисы

Евгения Лодвигова (Мэрия Казани) описала логику городских ИИ-проектов: город получает качественные данные, ИИ выявляет проблему, специалист её подтверждает, а цифровые системы организуют работу и контролируют результат. В Казани 35 камер на муниципальной технике ежедневно обследуют около 2 000 км улично-дорожной сети и фиксируют ямы и снег; ещё 20 камер следят за перевозкой грузов без полога и 20 – за контейнерными площадками, что позволило пресечь работу серых перевозчиков.

Евгений Попантонопуло (Мэрия Новосибирска) рассказал, что в 2024 году город обнаружил разрозненность муниципальных систем контроля: «все вроде бы есть, но ничего не работает». Оформление одного постановления о парковке на газоне занимало до 6 часов, а штрафы получали лишь 4% нарушителей. Город объединил 7 районных систем в одну, и за 2025 год поступления от парковочных штрафов выросли в 5 раз, теперь штрафуются все неплательщики. Пилотная ИИ-камера контроля непокрытых грузов окупилась за время пилота, и её тиражируют по одной на район; нарушители начали обходить камеры откидными рамками номеров. Попантонопуло подчеркнул: «мы это делаем не для того, чтобы пополнить бюджет».

Екатерина Коновалова (Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр) рассказала о Центре развития ИИ при межведомственной комиссии, который приоритизирует потребности органов власти и ведёт экспертизу решений подрядчиков. Его команда создала собственную платформу в закрытом контуре, на пилоте около 10 решений, а модели вынесены в отдельные сервисы, чтобы быстро их заменять. Обработку обращений граждан не удалось сделать типовым решением: каждый орган власти работает по-своему. Сопротивление сотрудников сменилось спросом – после пилотов один орган прислал около 20 новых потребностей. Единый центр видеоаналитики города объединяет более 100 000 камер и ежедневно обрабатывает более 10 000 событий; купленное решение дорабатывали более года. Билайн предлагает регионам видеоаналитику, которая подключается к уже установленным камерам, например для контроля вывоза мусора с контейнерных площадок (Малышев Виталий, Билайн).

8.2 Зарубежные муниципалитеты

В Оше муниципальные системы интегрируются с государственным порталом «Тундук», работает ИИ-помощник «Санарип» для оформления обращений, а комплекс распознавания машин на муниципальном авторынке, по словам Улукбека Ыктыярбек уулу (Ошский городской кенеш), увеличил выручку рынка в 5 раз за год. Южноафриканская ассоциация местного самоуправления видит в ИИ инструмент инклюзии: житель многоязычной страны должен общаться с цифровым правительством на удобном ему языке (Пакати Ксола, SALGA). Муниципалитет Мбхаше оцифровал документооборот, чтобы сельские жители получали разрешения на строительство без поездок в город; его представитель Самкело Джанда назвал это концом «тирании больших расстояний». Эскишехир рассылает ИИ-прогнозы для сельского хозяйства по данным 4 метеостанций около 7,5 тыс. пользователей (Gurup Guray, Eskisehir Metropolitan Municipality).

Государство собирает управление наукой в единый цифровой домен, но регионы указывают на дублирование ввода данных и слабое участие промышленности, а эксперты по интеллектуальной собственности – на отсутствие единого координатора.

9.1 Домен «Наука и инновации»

Андрей Омельчук (Минобрнауки России) рассказал, что ядро домена – ЕГИСУ НИОКТР, в домене 33 сервиса, практически все услуги научной аттестации выведены на Госуслуги. В этом году министерство соберёт цифровой профиль исследователя и цифровой профиль субъекта с региональными мерами поддержки и заказом бизнеса. Конечная цель – охватить все государственные расходы на исследования и разработки. По поручению по итогам стратегической сессии все нацпроекты технологического лидерства должны быть охвачены отраслевыми сегментами домена до конца следующего года (Швиндт Антоний, Аппарат Правительства). Домен подключён к «Электронному бюджету», и региональные меры поддержки будут забираться централизованно: «Вводить больше не надо будет», – сказал Павел Стариков (ЦИТиС), попросив регионы корректно указывать КБК.

Регионы видят слабые места. Рифкат Минниханов («Безопасность дорожного движения») сообщил, что в домене более 38 000 пользователей, из них 955 из Татарстана, около 2,5%, что он счёл низкой вовлечённостью. Ирина Мануйлова (Правительство Новосибирской области) констатировала: «У меня все хорошо в науке, но все очень плохо в промышленности» – промышленники работают в ГИСП Минпромторга, а меры для малого технологического бизнеса приходится вносить вручную в три сервиса. Омельчук признал, что развитие ГИС отстаёт: только заключение госконтракта занимает полгода, поэтому министерство рассматривает облегчённую «негисовую» надстройку и короткие спринты с пилотными регионами. Арсен Савва (ЦНТИ Татарстана) предложил интегрировать с доменом региональную систему учёта, где собраны сведения о 2 733 НИОКР. Наталья Гвоздева (Центр научно-технологического развития при Правительстве) предложила пилот по оцифровке научно-технических библиотек предприятий для обучения суверенных моделей; Омельчук указал на неурегулированность авторских прав, Стариков ответил, что новый закон прямо позволяет начинать такое обучение.

9.2 Интеллектуальная собственность и институты развития

Наталья Золотых («Опора России») назвала межведомственную координацию в сфере инноваций и интеллектуальной собственности находящейся «на самом-самом низком уровне». Университет не может внести созданный на бюджетные деньги результат в уставный капитал ООО, только передать по лицензии, а инвесторы не хотят входить в такие общества. По итогам стратегической сессии правительства даны поручения снять неопределённость с принадлежностью прав, а Минобрнауки подготовило законопроект о передаче исполнителю прав распоряжения результатами.

Опыт Москвы представила Анастасия Новожилова (Фонд «Московский инновационный кластер»): в кластере более 40 000 компаний из 89 регионов, привлечено более 55 млрд ₽ частных инвестиций, через платформу i.Moscow администрируется более 20 млрд ₽ грантов и субсидий. Программа пилотного тестирования объединяет 350 городских и коммерческих площадок, а перевод любой новой меры поддержки на платформу занимает 1 день. Фонд закрывает программы, если аналитика не показывает результата. «Наша же цель не в создании платформы, а в том, чтобы технологический бизнес рос», – сказала Новожилова. Савва считает, что новые институты развития создавать не нужно, нужно пересмотреть архитектуру и процессы существующих.

Национальный реестр интеллектуальной собственности и ЦНТИ Татарстана подписали соглашение о создании депозитария интеллектуальных прав республики (Беленькая Наталья, НРИС); по словам Саввы, 85% объектов, не регистрируемых в Роспатенте, – объекты авторского права. Анна Гращенкова (НРИС) предупредила, что использование ИИ ставит под вопрос охраноспособность результатов, и предложила в условиях мер поддержки требовать подтверждения творческого вклада человека. Спор о координаторе остался открытым: Олег Дьяченко (ВОИР) призвал создать координатора в сфере ИС в масштабе страны, Золотых возразила, что Роспатент по своим функциям не может взять на себя всю координацию.

Закон о платформенной экономике, вступивший в силу за месяц до форума, по оценке участников, закончил период односторонних изменений условий; следующий пакет поправок уже готовится.

10.1 Масштаб и первые эффекты закона

Никита Цепков (АНО «Цифровая экономика») привёл масштаб: онлайн-продажи в России по итогам прошлого года составили более 13 трлн ₽ и превысили пятую часть розничного товарооборота, около 70% из них приходится на цифровые платформы, где за год оформлено более 8 млрд заказов. В стране более 270 000 пунктов выдачи и более 1 млн продавцов на платформах. Владимир Сунцов («Ренова»), сеть которого выросла до более чем 750 ПВЗ, сказал, что закон закончил период «анархии»: условия теперь можно менять только с предупреждением за 45 дней. Эльмира Шакирова («Волгамедтех») главным достижением назвала запрет площадкам снижать цену без согласия продавца.

Позиции разошлись в вопросе комиссий. Шакирова сообщила, что комиссия маркетплейсов по медицинским расходным материалам достигает около 50%, и предложила пониженную комиссию для социально значимых товаров по уходу за больными. Александр Васильев («Интернет Решения») по оценке Ozon назвал фактическую комиссию с продаж около 1,5% в среднем, а все расходы селлера с рекламой и логистикой – около 25%. Он добавил, что более 95% вопросов поддержки решают чат-боты, а сложные вопросы закрываются в среднем за 15 дней при 30 днях по закону.

10.2 Государство как поставщик контента для платформ

Павел Ремнев («Циан») описал модель, где платформа даёт трафик, а государство – уникальный контент. После того как «Циан» по соглашению с Московской областью начал показывать выставленные на торги объекты государственной и муниципальной собственности, единовременные поступления в бюджет области выросли на 48%, с 2,9 до 4,3 млрд ₽, а число торгов – на 19%. Компания также подтягивает госданные в карточки земельных участков, чтобы покупатель видел, можно ли строить дом. Васильев рассказал, что в Нижегородской области семьям новорождённых выдают электронный сертификат на 20 000 ₽ для покупок товаров местных производителей на Ozon, за год выпущено 25,5 тыс. сертификатов.

Владимир Волошин (Минэкономразвития России) сообщил, что для реализации закона выпущено 10 подзаконных актов. Второй пакет поправок предусматривает упрощённое включение платформ в реестр и гарантии партнёрам по размеру и срокам перечисления вознаграждения; там, где можно обойтись саморегулированием, новых обязательных мер, по его словам, вводить не следует. Цепков пригласил селлеров и владельцев ПВЗ участвовать в опросе для подготовки регуляторных предложений.

Некоммерческие организации и разработчики социальных сервисов цифровизируются малыми шагами и при этом предупреждают о рисках ИИ для уязвимых людей: утечках персональных данных и опасных ответах чат-ботов.

11.1 Цифровизация НКО

Екатерина Сморода (Совет при Президенте по развитию гражданского общества и правам человека) представила цифровую программу Российского Красного Креста: более 600 отделений, ежегодный охват более 2 млн человек, центр цифровой трансформации, электронный кадровый документооборот, единая CRM. Со следующего года вступить в организацию можно будет через смартфон с членским взносом 1 ₽ в день, идёт оцифровка 15 млн архивных карточек Центра розыска, из них 8 млн относятся к эвакуированным. Главная задача, по её словам, чтобы цифровые инструменты «усиливали, а не подменяли человеческое участие и сострадание». Организация сталкивается с дипфейками и взломами сайтов.

Илья Иванов (Российский Красный Крест) указал, что цифровые решения для НКО дороги и внедряются так долго, что процесс успевает измениться, поэтому идти нужно маленькими шагами; CRM для добровольцев петербургского отделения пока обошлась в 14 000 ₽, потому что её делают сами добровольцы. Светлана Салмина (Республиканский ресурсный центр поддержки СО НКО) рассказала, что единый грантовый конкурс Татарстана перешёл на федеральную платформу Фонда президентских грантов: справки подгружаются автоматически, эксперты стали публичными, а при сбое серверов центра данные сохранились полностью. «Ёлка желаний» объединяет ежегодно 120 000 исполнителей, исполнено около 430 000 желаний (Гильметдинова Эльвина, «Движение первых»). Круглый стол принял 4 рекомендации: программа поддержки цифровой трансформации СО НКО, обучение сотрудников, ответственное применение ИИ и площадка для обмена опытом.

11.2 ИИ в психологической и медицинской помощи

Регина Игнатьева («Игнегина») назвала качество психологических ответов ИИ вопросом общественного здоровья: регулярная работа с психологом обходится примерно в 10 000 ₽ в месяц, а нейросеть бесплатна и доступна сразу. По её словам, чат-боты пропускают скрытые суицидальные сигналы, а единых правил психологической безопасности ИИ нет. Она предложила стандарты и систему оценки таких ботов со связью с местными службами помощи; при признаках кризиса «должен быть понятный путь к живой помощи». Илья Першин (Университет Иннополис) считает главным вопросом не реализацию, а доставку помощи человеку в кризисе, и предложил встраивать её в массовые голосовые ассистенты. Он предупредил, что заведомо ложные подсказки ИИ статистически значимо снижают качество диагностики врачей.

Команда Кыргызско-Российского славянского университета представила чат-бот EarlyCheck для скрининга развития детей: промежуточная валидация показала чувствительность 93% и специфичность 74%, начато более 4 тыс. тестов, более 87% пройдены до конца (Aimukhamedova Nurgiza, КРСУ). Для применения в России, по словам Гузаль Комбарбаевой (КРСУ), потребуется отдельная валидация. Артем Усов (Университет Иннополис) оценил положение страны жёстко: «Мы не делаем искусственный интеллект. Мы пользуемся им».

• Соцзащита переходит на единую платформу: ЕГИССО выключают 15 декабря, сведения о мерах поддержки на витрину ГИС ЕЦП завели все 89 регионов – около 200 млн записей (Пархоменко Иван, Минтруд России). На ТОР «Соцзащита» соглашения подписали 22 региона, к 2028 году их должно стать 52 (Скворцов Сергей, «СоцИнформТех»).
• Проактивные уведомления без автоматического назначения не работают: конверсия в заявления по мерам для участников СВО – 2,1%, а услуга после уведомления оказывается за 13 дней (Прохоров Михаил, «Государственные технологии»). Полностью без участия гражданина сейчас можно оказать около 6% услуг, «в 1 клик» – 65–69% (Скворцов Сергей, «СоцИнформТех»).
• «Моя карта Мир» даёт быстрый эффект на транспорте: льготник в Башкортостане экономит около 565 ₽ в месяц (Шарафутдинов Динар, Минцифры Башкортостана), но расширение категорий НСПК связывает с полнотой данных Минтруда (Потанин Павел, НСПК).
• Татарстан тратит на ИИ 1 млрд ₽ в год (Шрша Равия, Администрация Раиса Татарстана) и оценивает эффект «Госпромта» в 2,7 млрд ₽ при погрешности до 30% (Замалиев Булат, ЦИТ РТ); обучение 1 200 госслужащих за 3 месяца превращено в хакатон с замером эффекта (Цой Георгий, IT-парк).
• Главные барьеры ИИ-агентов в госуправлении – данные и ответственность: решение об отказе гражданину должен принимать сотрудник (Тукачев Роман, «Крафттек»), а с 1 марта 2027 года вступают в силу новые требования ФСТЭК к ИИ-технологиям и агентам (Тукачев Роман, «Крафттек»).
• Цифровые инструменты контроля дают измеримый результат: в 2026 году 65% дел центрального аппарата ФАС возбуждены с использованием ГИС «Антикартель» (Исайчик Артем, ФАС России), а «Посейдон» выявил недостоверные сведения у 164 должностных лиц Татарстана за 9 месяцев (Шрша Равия, Администрация Раиса Татарстана).
• Государство может работать с коммерческими платформами как поставщик контента: размещение торгов Московской области на «Циан» увеличило поступления от них на 48% (Ремнев Павел, «Циан»).

• Сессия «Домен „Наука и инновации“: цифровая среда управления научно-технологическим развитием», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Искусственный интеллект и будущее городов: как технологии меняют управление, сервисы и городскую среду», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Мера поддержки находит человека: единый стандарт и проактивная социальная защита. Часть 1», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Мера поддержки находит человека: единый стандарт и проактивная социальная защита. Часть 2», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Цифровая трансформация институтов гражданского общества: глобальное влияние и новые соц практики», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Социальная карта: биометрия и коммерческие сервисы», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Цифровой гуманизм: технологии на службе людей в кризисе», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Регионы + платформы: настройка отношений по новым правилам», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Цифровая трансформация в профилактике коррупции: вызовы и возможности», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Актуальные тренды в государственном управлении в реалиях ИИ», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Опыт Татарстана: внедрение ИИ в госуправлении – от массового обучения до внедрения ИИ-агентов», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Новая архитектура поддержки инноваций: координация, цифровизация и коммерциализация», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Официальный запуск хакатона „ИИ-агенты в госуправлении“», Kazan Digital Week 2026
• Сессия «Цифровая трансформация госзакупок: новые технологии для повышения эффективности и прозрачности», Kazan Digital Week 2026