sber
Не сто резюме, а сто друзей: почему рекомендации снова стали валютой рынка труда
РМИАЦ Бурятии запустил отказоустойчивый кластер на базе РЕД ВИРТ
Свыше тысячи школ Уральского ФО выбрали ОС Astra Linux для цифровизации образования
Иван Хрулев, «Группа Астра»: «Astra Automation – уникальная на российском рынке платформа по спектру возможностей»
КПД ИИ-контура: новая метрика для CIO
ЦБ
°
четверг, 13 августа 2026

В Якутии в тестовом режиме проверяют работу нейросети по документообороту

Итоги первого месяца обучения нейросети были представлены в Москве, на Всероссийской конференции "Осенний документооборот – 2021"

В сентябре 2021 года в госорганах Якутии тестово заработала система классификации документов в Единой системе электронного документооборота (ЕСЭД) на основе нейронных сетей. Проект курируют министерство инноваций, цифрового развития и инфокоммуникационных технологий РС (Я) совместно с Республиканским центром инфокоммуникационных технологий (РЦИТ), сообщили ИА YakutiaMedia в пресс-службе Мининноваций.

ЕСЭД работает в Якутии с января 2019 года, сейчас в неё включены 37 органов государственной власти республики, 445 органов местного самоуправления, все госучреждения и большая часть муниципальных учреждений.

Каждый день в системе создается 3,6 тысячи документов, 1,7 тысячи РКПД и 9,5 тысяч поручений. Объем базы данных составляет 5,2 Тб и растет на 1,9 Тб в год.

Итоги первого месяца обучения нейросети были представлены в Москве, на Всероссийской конференции "Осенний документооборот — 2021".

Петр Николаев, заместитель министра инноваций, цифрового развития и инфокоммуникационных технологий РС (Я):

— Выбирая бизнес-процесс для внедрения нейросетей, мы остановились на распределении входящих документов по исполнителям. С одной стороны, обработка входящей корреспонденции — это рутинная, однообразная работа, но в то же время, определение сути вопроса в документе, и кто его решает, требует определённых знаний от специалиста и времени на изучение документа. Кроме того, входящие документы — это неструктурированная информация, тексты в документах совершенно различного содержания, поэтому стандартные алгоритмы либо бессильны, либо должны быть чрезмерно сложны, в решении задачи распределения документов. Распределение документов по отделам — с точки зрения нейронной сети — задача классификации. В нашем случае нейронная сеть должна классифицировать входящие документы по отделам, ускоряя прохождение документов до конечного исполнителя.

Для обучения моделей нейросети разработчики использовали входящие документы министерства инноваций РС(Я) и документы РЦИТ, начиная с января 2019 года. В общем получилось почти 20 тысяч документов с PDF-файлами.

После обучения для оценки работы нейросети в РЦИТ было собрано 550 проектов поручений за сентябрь и начало октября для сравнения исполнителей, выбранных нейросетью и человеком.

В 71% случаев нейросеть смогла дать ответ, к какому отделу относится документ. Из них 58% ответов полностью совпадали с выбором человека, и еще 22% частично совпадали. 20% процентов ответов не совпадали.

Средняя точность ответов составила 76%, а полнота — 68%. Это, как полагают разработчики, связано с неравномерным распределением объема документов по отделам.

В министерстве инноваций проанализировали результаты по 219 проектам поручений за период с 11 по 20 октября. Нейросеть выбрала исполнителей в 84% случаев.

58% ответов полностью совпадали с выбором человека, и еще 28% частично совпадали. 14% процентов ответов не совпадали. Средняя точность и полнота для министерства не рассчитана.

Петр Николаев:

— Внедрение нейросети — процесс не быстрый, но уже мы видим неплохие результаты. Работа будет продолжаться в нескольких направлениях, в том числе на увеличение точности и полноты классификации, учёт реорганизаций в обучении нейросети.

Свежее по теме