Сумма: 0
Количество заявок: 3
03.04.25
Взаимодействие и привлечение для работы по договору
Готовый продукт
Задачи ИКТ
Робототехника
Нейротехнологии и искусственный интеллект
ПО/ИС
Традиционные методы планирования бюджета имеют низкую точность и не учитывают сложные экономические взаимосвязи, что приводит к перерасходу средств и финансовым рискам.
1. Прогнозирование поступлений в бюджет: • Прогнозирование макроэкономических показателей на основе фактических данных по производству и потреблению, а также поступлений по регионам. Анализ влияния исполнения социальных и иных программ на экономические и социальные показатели с учетом множества факторов повышает точность до 85–95%, что значительно превосходит традиционные методы (с точностью около 50–60%). 2. Выявление мировых трендов: • Определение актуальных мировых трендов с учетом наличия ресурсной базы и ориентация экономики на перспективные отрасли. Повышение точности и скорости анализа трендов на 40% за счет использования ML-алгоритмов. 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
Цель и описание задачи (проекта)
Проект прогнозирования бюджета с использованием ML. Разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования расходной части бюджета на основе исторических данных и экономических трендов Расходная часть: Оценка будущих затрат для более точного планирования и контроля исполнения бюджета