В феврале 2021 года вышел Указ Президента РФ № 68 «Об оценке эффективности деятельности высших должностных лиц субъектов Российской Федерации и деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации». Согласно Указу, деятельность глав регионов и органов исполнительной власти субъектов будут оценивать по 20 пунктам, среди которых доверие к власти и другие социально-экономические показатели, а также качество городской и окружающей среды и «цифровая зрелость» органов власти. Для выполнения указа требуется обеспечить высших должностных лиц субъектов необходимой инфраструктурой и данными. Однако либо таких данных у регионов нет, либо требуется организовать их сбор, очистку и анализ. В числе прочего этим занимается АНО «Лаборатория Цифровой Трансформации», учрежденная Международным Союзом неправительственных организаций «Ассамблея народов Евразии». О ее создании было объявлено на ПМЭФ в июне 2021 года.
О построении системы сбора государственных и коммерческих отраслевых данных и о работе по созданию математических моделей на их основе рассказал Павел Басин, и. о. директора АНО «Лаборатория Цифровой Трансформации», ставший номинантом на премию Data Award 2022. Одна из главных задач организации — обеспечить готовность регионов к обмену информацией, готовыми моделями и процессами через «цифровые мосты», что позволит создать достоверную базу знаний, компетенций и наборов данных.
- «Лаборатория Цифровой Трансформации» появилась летом 2021 года. Каковы ее цели и задачи?
Идея ее создания родилась в 2019 году, когда Минцифры проводило проект по цифровизации контрольно-надзорной деятельности. Мы работали по соглашению с одним из банков и хотели определить, какого эффекта для государства и бизнеса можно достичь, анализируя весь поток данных, которым оперируют контрольно-надзорные органы в своей работе. Появилось видение структуры организации и проектов, которые можно реализовать через государственно-частное партнерство, концессию или контракты жизненного цикла. Например, стало ясно, что инфраструктура для сбора данных сама по себе может окупаться, однако, для того чтобы обосновать регионам необходимость создания таких систем, в любом случае потребуются расчеты эффективности, основанные на данных. Мы оценили разные отраслевые направления и увидели, что данных хватает далеко не везде и можно создать новый рынок по их «добыче», очистке и анализу.
После переговоров с одним из фондов появилась задача сформировать рабочую повестку с точки зрения расчета индексов инвестиционной привлекательности регионов. Такую же задачу мы рассматривали, организуя консалтинг по автоматизации госуправления на международных рынках в 2015–2016 гг. Позже она стала еще более актуальной с появлением «зеленого рейтинга» ESG (Environmental, Social and Corporate Governance). Затем коллеги из Минцифры добавили к нашим проектам и исследованиям искусственный интеллект, и мы поняли, что имеет смысл создавать тот самый рынок данных — не «открытых данных», о которых сейчас часто приходится слышать, а достоверных данных, пригодных и для расчета необходимых показателей, и для прямой монетизации. Данные и модели на их основе нужны рынку.
Изучая рынок и его игроков, мы поняли, что нужно фокусироваться не на самих данных, а на эффективных моделях, которые можно на них построить. Таким образом, речь идет о формировании реестра моделей эффективности в разных отраслях на основе данных, полученных в регионах. Многие из них как раз и используются для расчета ESG. На данный момент мы находимся в процессе его развития и формируем требования к данным.
Стартовав, мы сфокусировались на расчетах 20 показателей эффективности высших должностных лиц. Сейчас мы планируем в экспериментальном режиме обеспечивать точными цифрами и достоверными показателями ситуационные центры губернаторов.
- В ходе своей работы вы создаете СП с регионами. Почему был выбран такой формат?
Действуем исходя из реалий. Мы изучили опыт работы одного из АНО — оператора цифрового диалога между властью и обществом, для нас это важный пример. Кроме того, как некоммерческая организация, не имеющая допуска к гостайне, мы не можем работать с некоторыми данными, собираемыми регионом. Поэтому подписываем соглашение о создании совместной структуры с его правительством в лице руководителя цифровой трансформации (РЦТ).
В нескольких регионах наши эксперты, и я в том числе, уже входим в рабочие группы исполнения региональной стратегии цифровой трансформации. Изучая регион, мы наполняем дорожную карту и формируем план мероприятий по достижению показателей эффективности его руководства. Например, сейчас проходит эксперимент в Калужской области, связанный с учетом водоснабжения и водоотведения в магистралях водоканалов и контролем качества воды. Совместно с РЦТ региона и Минцифры создана межведомственная рабочая группа по формированию требований к показателям, которые нужно собирать через сигнальную сеть и передавать в Роспотребнадзор и в другие органы исполнительной власти.
- Вероятно, реализуемые проекты будут недешевыми…
К примеру, 2,5 тыс. датчиков с 10-летним обслуживанием для одного из заказчиков могут обойтись в 1 млрд руб. Но применение такого автоматизированного учета ресурсов позволит государственному предприятию сократить убытки в два раза, что выгодно для бюджета. На примере аналогичного проекта мы подтвердили, что модели, построенные на основе достоверной информации, эффективны.
- В рамках работы СП создается инфраструктура «добычи» данных, их нормализации и создания межрегиональной базы компетенций и обмена данными. Что она должна собой представлять?
Уже работает подсистема сбора данных ТОР КНД, оператором которой является Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России. Недавно мы подписали с ним соглашение об использовании функционала этой подсистемы. Имея доступ к ее функционалу и совместно определяя требования к сайзингу, можно наполнять ее инфраструктуру. Вместе с тем мы понимаем, что далеко не каждый субъект готов увеличивать свои мощности по объему хранения и обработки данных, поэтому сформировали дополнительные требования к инфраструктуре.
Что касается базы компетенций, то, например, в ходе реализации проекта в Калужской области появилось понятие «цифровой мост». Регионы начали подписывать межрегиональные соглашения для обмена компетенциями, создавая их единую базу. Скажем, если в той же Калужской, Пензенской или Белгородской области наработаны эффективные компетенции по расчету определенных показателей, то через свою структуру совместных предприятий мы можем распространять эту модель.
- Что входит в спектр государственных данных? Какие данные уже не проблема, а какие еще предстоит «добывать»?
Государственные данные — это особые данные, территория происхождения которых принадлежит государству, как и в случае с недрами. Рынок необходимо научить создавать качественные продукты на основе таких данных и применять их эффективно. Очевидно, что такие продукты могут быть использованы как для изучения истории, следа исходных данных, прогнозирования или планирования, так и для оперативного принятия решений.
Чтобы сэкономить время коллег в регионах, мы собрали с них по три задачи, связанные с актуальными проблемами госуправления. Кому-то важнее демография, кому-то — транспорт и ЖКХ, многие заинтересованы в коронавирусной тематике. Именно исходя из этого, мы выбирали источники данных для формирования моделей. Если в каком-то регионе нужных данных нет, то через рабочую группу стратегии цифровой трансформации предлагается внести в план мероприятий создание инфраструктуры для их «добычи».
Можно констатировать, что достоверных данных в большинстве регионов недостаточно. Нам предстоит очень большая работа.
- Вы создаете реестр моделей с решениями актуальных задач регионального госуправления. Как появляются такие модели и как определяются наиболее удачные из них?
В начале 2022 года мы проведем соревнования — Всероссийский чемпионат по дата-моделированию. На нем будут представлены как раз те самые реальные задачи от органов государственной власти регионов. Сейчас мы консолидируем региональные данные, которые будут использоваться в этих задачах. Решения-победители будут распространены по лицензионной схеме во всех регионах для применения уже на «боевых» данных. Это будет серия чемпионатов при поддержке Минцифры и Минстроя.
Мы понимаем, какие данные у нас есть, а каких нет. В случае отсутствия какой-либо информации придется использовать полусинтетическую замену. Например, в регионе может не быть датчиков качества воды для постоянного мониторинга — проводятся только отдельные лабораторные исследования. Однако регион все равно хочет спрогнозировать закупку химии для очистки воды, потому что существует федеральная программа «Чистая вода» и есть платформа обратной связи, в которой обращения граждан по воде стабильно находятся в верхней пятерке. Конечно, чтобы в будущем определить источник проблем, потребуется оснастить систему водоснабжения соответствующими датчиками.
Уже есть модели, созданные на открытых данных, которые апробированы и предложены нам для применения. С их помощью мы можем считать показатели верхнего уровня, но не можем лицензировать такие модели, так как не считаем использованные данные достоверными.
- Вы планируете довольно динамичное наполнение реестра моделями — несколько десятков моделей ежеквартально. Почему выбран именно такой темп? И каким ожидается целевой объем реестра?
В первую очередь мы должны выполнять устав — то, о чем договорились с Минцифры: 20 показателей регионального руководства из Указа № 68. Динамика наполнения зависит от объемов данных, которые нам в данный момент готовы предоставлять регионы. И именно таким нам представляется цикл отработки моделей на реальных данных. Кроме того, надо учитывать готовность региональных кадров.
Что касается итогового количества моделей, то его сейчас трудно прогнозировать. Как известно, нет предела совершенству.
- Культура управления на основе данных постепенно прививается в коммерческих структурах. А как с этим в госсекторе?
По опыту работы с регионами я понял, что они готовы делиться компетенциями между собой. На самом деле региональное сообщество оказалось довольно слаженным, особенно это касается РЦТ. На региональных круглых столах удается встречаться со многими из них, узнавать об их ожиданиях (и даже требованиях) в отношении нашей работы и слышать их мнения: об обеспечении расчета индекса инвестиционной привлекательности, об оперативности принятия решений на уровне губернатора, о финансовых вопросах. Все без исключения говорят о важности качества данных, используемых для госуправления. Любой госструктуре важно обосновать принятие решений, получить возможность планировать свои действия. И еще важнее — достигать необходимых показателей, спускаемых для них через федеральные программы как по социальным показателям, так и по экономическим.
Сейчас пожелания РЦТ трансформируются в требования к предоставлению данных, их качеству и защите. Нужна не просто «большая куча информации», а каталогизированные данные с требованиями и описанием — для чего добываются, как используются.
- Госструктуры всегда были консервативными. Насколько быстро можно сломать старую, «аналоговую» модель управления и создать цифровую?
Прошло время, когда отраслевые специалисты «просили» айтишников не мешать им работать. Сейчас всем требуются новые идеи и инструменты, а технологии получают отраслевую направленность. Эффективность используемых решений легко подтверждается.
Важно, что мы создаем запрос на отраслевых специалистов, формирующих требования к инфраструктуре и данным. Это означает, что создаваемые системы будут востребованы.
Наконец, в октябре вышло Распоряжение правительства № 2998-р о создании единой системы сбора, учета и анализа социально-экономических показателей, в котором фактически говорится об оцифровке Госплана, а в ноябре был опубликован Указ Президента РФ № 633 «Об утверждении Основ государственной политики в сфере стратегического планирования в Российской Федерации». Для решения поставленных задач нужны достоверные данные, требования к получению информации и ее обработке. Мы занимаемся именно такой работой, и надеюсь, у нас это получится — необходимую поддержку мы имеем.
- Что даст создание реестра качественных моделей данных и алгоритмов прогнозирования в госуправлении? Какими могут быть эффекты для органов власти и граждан?
Приведу несколько примеров задач, которые будут представлены на чемпионате по моделированию. Предсказание увеличения нагрузки на социальную инфраструктуру, а также расчет объема дополнительных социальных выплат при текущем уровне миграционного потока. Определение предприятий, загрязняющих атмосферный воздух выбросами, превышающими ПДК. Электронная модель тепло-, водоснабжения и водоотведения. Оптимизация графика движения общественного транспорта. Снижение уровня смертности с помощью прогнозирования заболеваемости. Прогноз увеличения доли детей и молодежи, у которых выявлены выдающиеся способности и таланты на основе анализа проводимых конкурсных мероприятий.
Здравоохранение, транспорт, ЖКХ — определяющие направления социальной сферы. Во многом ситуация в них показывает реальную эффективность руководства региона. А для обычных граждан это означает рост качества жизни. Вероятно, в ряде случаев появится возможность не только своевременно выявлять проблемы и оперативно их решать, но и действовать проактивно, не дожидаясь обращений людей. А оперативные ответы на запросы повысят лояльность граждан властям.
- А по каким показателям будет измеряться эффективность работы «Лаборатории Цифровой Трансформации»?
Наш главный KPI — способность рассчитать и предоставить государству и бизнесу все необходимое для качественного планирования. Другие измеримые показатели – значительный список эффективных моделей в реестре, перечень сильных и технологичных участников и получаемый доход.
Конечно, лучше всего эффективность нашей работы будет демонстрировать реальное использование регионами цифровых моделей и их развитие. Если у вас есть бюджет для поддержания и развития в регионах необходимой инфраструктуры и кадрового потенциала, важно создать экосистему, чтобы созданный механизм работал.
- Каких реальных результатов уже удалось достичь?
Важно было отработать с регионами подход, который будет им понятен, и это пока нам удается. В субъектах разные типы административного управления: где-то с нами работает правительство, где-то — губернатор и его замы, где-то — отдельные министерства.
Сейчас на работу в рамках нашей программы подписано 7 субъектов РФ, с ними создаются СП. Мы уже подготовили и защитили серверную часть инфраструктуры. Собрано 30 региональных задач, которые будут преобразованы в реальные цифровые модели через чемпионат, в дальнейшем они будут отработаны на «боевых» данных. В нескольких регионах мы вошли в рабочие группы и составили план мероприятий по работе в нашей региональной сети.
В Калужской области проводится эксперимент по созданию системы учета водных ресурсов, реализованы два его этапа. Удалось увеличить доходность — эффективность очевидна. По итогам доклада руководства области Правительству РФ вышло распоряжение вице-премьера Дмитрия Чернышенко о тиражировании опыта в других регионах. Помимо прочего, на базе этого проекта отрабатывается межведомственное взаимодействие с применением межотраслевых моделей данных.
- В каком направлении будет развиваться деятельность «Лаборатории Цифровой Трансформации»? На чем будут сфокусированы усилия?
На первых этапах работы нам важно охватить большинство регионов, создать базу компетенций и наладить добычу данных и обмен, создать «рынок данных», удовлетворяющий конкретным требованиям. Это позволит обеспечить работу задуманных механизмов.
