Проблема бюрократических задержек

Правительство Великобритании поставило перед собой амбициозную цель: построить 1,5 миллиона новых домов к 2029 году. Однако на пути к этой цели стоят местные власти, которые сталкиваются с огромным объемом бумажной работы. Накопленные очереди из заявок замедляют развитие инфраструктуры и жилищного строительства.

Около 70% всех ежегодных заявок — это стандартные запросы на мелкие изменения в жилье, такие как расширение дома или обустройство мансарды. Проверка таких документов требует от чиновников многих часов ручного сопоставления данных из региональных политик, архивов и разрозненных PDF-файлов. Это отвлекает ресурсы от решения более сложных задач по развитию коммерческой недвижимости и крупных инфраструктурных объектов.

Инструмент Extract для работы с данными

Чтобы решить проблему, Министерство жилищного строительства совместно с департаментом науки и технологий расширило использование двух инструментов на базе машинного обучения. Один из них — приложение Extract, разработанное специалистами i.AI с использованием моделей Gemini от Google.

Extract предназначен для работы с устаревшими цифровыми архивами. Он способен анализировать неструктурированные данные в PDF-файлах и за считанные минуты превращать сотни страниц документов в структурированные наборы данных. По результатам испытаний в более чем 20 муниципалитетах, внедрение этого инструмента позволит экономить около 255 часов ручного ввода данных в каждом местном совете ежегодно.

Система APD: помощник, а не замена человеку

Второй инструмент — прототип системы Augmented Planning Decisions (APD). Она выступает в роли аналитического ассистента для сотрудников муниципальных органов, автоматизируя четыре основные административные задачи. Важно отметить, что система не принимает окончательных решений самостоятельно: право финального утверждения или отклонения заявки остается за человеком.

Сотрудники проверяют каждую строку текста, сгенерированную моделью, и могут корректировать логику анализа перед подтверждением отчета. Для обеспечения прозрачности система APD фиксирует все этапы своей внутренней обработки. Это создает проверяемый «след рассуждений», который позволяет аудиторам отследить, на основании чего было сделано то или иное заключение.

Безопасность и масштабирование

Поскольку муниципальные власти работают с конфиденциальными данными, использование языковых моделей требует особого подхода к безопасности. Для защиты информации государственные органы используют облачную инфраструктуру Google Cloud. Это создает защищенную среду, где действуют строгие протоколы управления рисками и механизмы защиты от вредоносных запросов, таких как атаки методом «инъекции промпта».

В настоящее время альфа-версия системы APD проходит тестирование в трех регионах: лондонских районах Барнет и Камден, а также в совете Дорсета. Разнообразие этих территорий позволяет разработчикам проверить работу алгоритмов на различных наборах данных и местных правилах. Планируется, что к 2027 году система будет развернута во всех 300+ местных советах Англии.

Что это значит

Внедрение инструментов автоматизации позволит сократить время на принятие решений по заявкам на строительство на 50%. Это освободит специалистов от рутинной проверки простых документов и позволит им сосредоточиться на реализации масштабных градостроительных проектов.