Цифровой тариф – от автоматизации к ИИ и роботизации

Цель проекта — создание единой цифровой среды тарифного регулирования, обеспечивающей автоматизацию всех основных этапов установления тарифов, сокращение ручных операций и внедрение интеллектуальных технологий обработки документов на платформе региональной государственной информационной системы Московской области АИС «Тариф» (АИС «Тариф»)

2026

В Московской области создана единая цифровая среда тарифного регулирования: автоматизированы проверка документов, направление решений и извлечение данных с помощью ИИ.

Ключевые эффекты:

- высвобождено ~6000 человеко‑часов (≈3 штатные единицы);

- проверка комплектности сокращена с 2 часов до 5–7 минут, ошибки исключены;

- точность извлечения реквизитов — свыше 95% при уверенности модели >0,85; - доставка решений ускорена с 1–2 дней до нескольких минут;

- доля времени на экспертизу выросла с 40–50% до 70–80%.

Проект реализован на отечественных решениях (Robin RPA, Qwen, Kafka) в закрытом контуре ЦОД Московской области — с шифрованием, разграничением прав и полным аудитом действий. Технологическая основа (Kafka + JSON, локальная LLM) готова к масштабированию на другие органы власти Московской области.

Для реализации проекта использовалось оборудование, размещенное в ЦОДах Правительства Московской области.

Основное использованное ПО:

- 1C Предприятие (платформа АИС «Тариф»)

- Robin RPA (платформа роботизации)

- LM Qwen2.5.vl-7b-awq (локальное развертывание)

- Kafka (для механизма взаимодействия)

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Проект — первый в России опыт комплексного применения ИИ и программных роботов в тарифном регулировании. Его сложность — в совмещении инноваций с жёсткими требованиями к безопасности и встраивании в действующие процессы без готовых отраслевых решений.

Ключевые вызовы и решения:

- безопасность чувствительных данных — локальное развёртывание ИИ в защищённом контуре ЦОД (без внешних облаков).

- интеграция с АИС «Тариф» — универсальный механизм на базе JSON и Kafka для асинхронной обработки и масштабирования.

- адаптация ИИ к отраслевой специфике — специализированные датасеты и настройка моделей под методики тарифного регулирования.

- роботизация нестандартизированных комплектов — автоматическая распаковка, идентификация и проверка документов. В результате создана единая, безопасная и масштабируемая технологическая основа для дальнейшей автоматизации.

Ежегодно в Комитет по ценам и тарифам Московской области (Комитет) поступает свыше 1500 заявок от ресурсоснабжающих организаций (РСО) на оказание государственных услуг по установлению тарифов в сферах теплоснабжения, водоснабжения и водоотведения. Каждая заявка содержит комплект обосновывающих документов, требующих обязательной проверки на комплектность и экспертной оценки.

Введение в эксплуатацию в 2020 году АИС «Тариф» объединило ключевые процессы в единой цифровой среде. Система непрерывно развивается: интеграция с внешними системами, расширение возможностей, новые цифровые сервисы.

Проблема: потери времени на рассмотрение обосновывающей расходы РСО документации. В ручном режиме проверка комплектности и первичный анализ заявки занимали до 8–12 чел‑часов, а доля ошибок при ручном вводе данных до 10–15%.

Представляемый проект позволил решить проблему и перейти на новый технологический уровень к интеллектуальной обработке и роботизации.

Совместно с Министерством государственного управления, информационных технологий и связи Московской области (Мингосуправления) было организовано внедрение технологий ИИ в процессы экспертизы документов.

Комитет обеспечил подготовку датасетов, формирование чек‑листов проверки комплектности и правил валидации. Мингосуправления обеспечило обучение модели ИИ.

Для взаимодействия АИС «Тариф» с сервисами ИИ разработан универсальный интеграционный интерфейс, обеспечивающий передачу идентификаторов документов и получение структурированных результатов обработки (JSON). Созданный механизм позволяет расширять перечень обрабатываемых документов.

В 2025 году был реализован пилот по обработке документов, подтверждающих расходы по топливно‑энергетическим ресурсам — 50% в структуре расходов РСО.

В 2026 году осуществлено масштабирование на документы, подтверждающие проведённые мероприятия и затраты по иным расходам.

С 2026 году внедряется программная роботизация на российской платформе ROBIN RPA.

Роботизированы три ключевых процесса:

1. Проверка комплектности заявок РСО. Робот обрабатывает документы в составе заявок: распаковывает архивы, проверяет наличие и соответствие приложенных документов, формирует отчёт.

Эффект: время технической проверки одной заявки сокращена с 1,5–2 часов до 5–7 минут; доля ошибок снижена до нуля.

2. Обработка заявок, поступивших с регионального портала госуслуг (РПГУ). Робот в регламентный срок проверяет наличие новых заявок и открывает тарифные дела в системе.

Эффект: 100 % охват роботом поступающих заявок, сокращение трудозатрат на 80–90%.

3 Направление распоряжений об установлении тарифов в личный кабинет РСО на РПГУ. Результат рассмотрения поступивших заявок - подписанное распоряжение, которое формируется автоматически в АИС «Тариф». Робот направляет электронные образы подписанных распоряжений в Личные кабинеты РСО на РПГУ, в отношении которых принято тарифное решение.

Эффект: исключён ручной поиск и отправка распоряжений, сокращено время отправки с 1–2 дней до нескольких минут.

Московская область