Как генеративный ИИ Google Cloud автоматизирует работу органов планирования в муниципалитетах

Правительственные министерства развертывают Google Облако Внедрение генеративного ИИ в муниципальных учреждениях для автоматизации процессов планирования советами — шаг, который может коренным образом изменить подход местных властей к обработке заявок на инфраструктурные проекты.

Администрация государственного сектора обрабатывает огромные объемы неструктурированных данных, что замедляет развитие инфраструктуры. Центральное правительство Великобритании поставило перед собой амбициозную цель по строительству 1,5 миллиона новых домов к 2029 годуОднако местные органы планирования по-прежнему сталкиваются с административными задержками, вызванными большим объемом бумажной работы, что еще больше сдвигает сроки реализации проектов.

Для решения этих проблем были приняты следующие меры: Министерство жилищного строительства, общин и местного самоуправления (MHCLG) и Департамент науки, инноваций и технологий (DSIT) Расширил возможности двух инструментов машинного обучения, предназначенных для ускорения обработки муниципальных данных. Выступая на мероприятии... Google Cloud Summit в ЛондонеОфициальные лица подтвердили развертывание войск по всей стране. 'Извлекать' применение и развитие «Расширенные решения в области планирования» (APD) прототип.

«У Великобритании есть возможность построить жилье, необходимое нашим общинам, но местные советы сталкиваются с огромным количеством бумажной работы. Именно поэтому мы совместно с советами разрабатываем сложный инструмент планирования для решения реальных проблем».

— Лила Ибрагим, директор по готовности к внедрению ИИ, Google DeepMind

Ибрагим добавил, что эта инициатива будет «Это поможет значительно сократить время принятия решений, освободив специалистов по планированию от рутинной работы и позволив им сосредоточиться на будущем, чтобы ускорить строительство в Великобритании».

Заявления домовладельцев, включающие в себя обычные бытовые переделки, такие как переоборудование чердаков или расширение домов, составляют... почти 70% всех заявок на планирование Представленные документы подаются ежегодно. Ручная оценка этих стандартных заявок требует от сотрудников отдела планирования многочасовой работы по сопоставлению региональных политических документов, исторических архивов и неструктурированных PDF-файлов.

Подобные повторяющиеся процессы оценки отнимают административное время, которое в противном случае было бы направлено на поддержку крупных инфраструктурных и коммерческих проектов. Внедрение автоматизации направлено на устранение этого административного узкого места и призвано... сократить сроки принятия решений по заявкам на 50%.

⚙ Основные возможности инструментов генеративного ИИ Google Cloud

Инженеры в МХКЛГ и правительственная группа по прикладному искусственному интеллекту. Инкубатор для искусственного интеллекта (i.AI)Инструмент Extract был разработан внутри компании с использованием... модели фонда GeminiПосле проведения испытаний в более чем 20 местных органах планирования, администрация расширила действие программы на все советы графств Англии.

Инструмент Extract анализирует неструктурированные данные, содержащиеся в устаревших PDF-файлах, преобразуя сотни страниц исторической плановой документации в структурированные цифровые наборы данных за считанные минуты. Данные, полученные в ходе оперативных испытаний, показывают, что инструмент позволит сократить примерно 255 часов ручного ввода данных на каждый муниципалитет ежегодно — что позволяет местным властям перераспределять персонал для решения сложных задач по оценке.

Интеграция крупных языковых моделей в рабочие процессы государственного сектора требует обеспечения безопасности корпоративного уровня. Правительство разместило модели Gemini на платформе... Google Облако создать защищенную операционную среду, где суверенитет данных сохраняется.Облачная среда включает в себя активные средства контроля безопасности для блокировки вредоносных входных данных, в том числе: мгновенные инъекционные атаки — обеспечение безопасности конфиденциальных муниципальных данных как в процессе тестирования, так и в процессе эксплуатации.

📋 Как работает система APD: четыре основные автоматизированные задачи

Он Расширенные решения в области планирования (APD) Система выступает в качестве аналитического помощника для сотрудников муниципальных служб планирования, автоматизируя четыре основные административные задачи:

Для обеспечения подотчетности перед регулирующими органами прототип APD последовательно регистрирует этапы своей внутренней обработки, устанавливая таким образом... проверяемая цепочка мыслей а также документ, подтверждающий правильность обработки каждой заявки, для принятия окончательного решения сотрудником.

📍 Сроки проведения и масштабирования экспериментов по планированию в местных советах

Разработка прототипа APD основана на сотрудничестве, объединяющем администраторов государственного сектора с инженерными группами. Google Облако, Google DeepMind, и ФакультетВ настоящее время альфа-версия проходит тестирование в трех местных органах власти:

• Лондонский район Барнет
• Совет Дорсета
• Лондонский район Камден

Тестирование в различных региональных юрисдикциях предоставляет разработчикам разнообразные муниципальные наборы данных для проверки программного обеспечения на соответствие различным местным правилам. Центральные планировщики намерены завершить альфа-фазу и Внедрить инструмент APD во всех более чем 300 местных органах власти Англии к 2027 году.Google Cloud предоставляет гибкую вычислительную инфраструктуру, необходимую для обработки тысяч одновременных запросов на вывод результатов, генерируемых в ходе повседневной работы.

«Английская система планирования перегружена. Сотрудники отделов планирования вынуждены тратить половину своего времени на рассмотрение заявок на переоборудование чердаков, из-за чего рассмотрение заявок на строительство жилых комплексов и складов задерживается. Наша система искусственного интеллекта, разработанная совместно с сотрудниками отделов планирования, избавит их от рутинной работы по рассмотрению простых заявок на планирование, позволяя им быстро принимать решения».

— Пол Малтби, директор государственных служб. Факультет

«Возможность этого инструмента собирать необходимую информацию, проводить предварительную оценку и составлять основу отчета потенциально может значительно сэкономить время сотрудников, затрачиваемое на администрирование заявок на планирование, и направить это время на ускорение процесса принятия решений для жителей».

— Найша Полейн, исполнительный директор по развитию, Совет Барнета

👥 Структурированное государственно-частное разделение труда

Координация между МХКЛГ, i.AI, Google DeepMind, и Факультет устанавливает структурированное разделение труда в сфере разработки корпоративного программного обеспечения:

• Государственные министерства определить руководящие принципы политики и законодательные границы.
• Внешние технические партнеры разработать и развернуть базовые архитектуры моделей.

Успешная интеграция этих систем демонстрирует возможность размещения передовых языковых моделей в рамках одной системы. защищенная общедоступная облачная инфраструктура для обработки основных административных задач — и это свидетельствует о более широком сдвиге в сторону модернизации предоставления государственных услуг в Великобритании с помощью искусственного интеллекта.