03.04.25

Взаимодействие и привлечение для работы по договору

Готовый продукт

Задачи ИКТ

Робототехника

Нейротехнологии и искусственный интеллект

ПО/ИС

Проблема заключается в неточной бюджетной планировки за счет применения машинного обучения для прогнозирования доходной части бюджета.

1. Прогнозирование поступлений в бюджет: • Прогнозирование макроэкономических показателей на основе фактических данных по производству и потреблению, а также поступлений по регионам. 2. Выявление мировых трендов: • Определение актуальных мировых трендов с учетом наличия ресурсной базы и ориентация экономики на перспективные отрасли. 3. Экономия ресурсов: • Автоматизация процессов сбора и анализа данных сокращает время на подготовку отчетов и прогнозов на 50–60%, а трудозатраты – на 40–50%. 4. Снижение финансовых рисков: • Сокращение рисков завышения планов финансирования более чем на 50% благодаря точным прогнозам. • Рекомендации по увеличению доходов и сокращению расходов с минимизацией ошибок до 15–20%. • Выявление критичных точек в расходовании бюджета с повышением прозрачности на 25–35%. • Контроль эффективности затрат с уменьшением рисков перерасхода до 10–15%. • Определение рисковых зон и проработка вариантов сценариев с повышением точности прогнозов до 90%. 5. Эффективность социальных программ: • Оптимальное распределение средств на социальные нужды с сокращением необоснованных расходов на 20–25%. • Адаптация программ к изменениям в демографии и экономике с повышением эффективности использования бюджета на 15–20%. 6. Долгосрочное планирование: • Поддержка стратегического планирования через точные долгосрочные прогнозы, позволяя улучшить реализацию стратегий на 30–40% и минимизировать ошибки в расчетах на 20–25%.

Центр Поддержки Цифрового Правительства

+77172735299