Минтруда планирует использовать ИИ при назначении АСП

В Министерстве труда и социальной защиты населения РК сообщили о планах применять технологии искусственного интеллекта при проактивном назначении адресной социальной помощи (АСП) в рамках цифровой трансформации, озвученной Главой государства, передает Turantimes.kz со ссылкой на пресс-службу ведомства.

В министерстве напомнили , что в Послании от 8 сентября 2025 года Глава государства поставил задачу превратить Казахстан в полноценную цифровую страну в течение 3 лет.

Как сообщил вице-министр труда и социальной защиты населения Олжас Анафин, в настоящее время проводится обучение ИИ с использованием модели Random Forest Classifier.

«На сегодняшний день мы «обучаем» ИИ при помощи модели Random Forest Classifier, это один из наиболее эффективных алгоритмов машинного обучения, позволяющий получать более точные и устойчивые результаты за счёт объединения множества решающих факторов при назначении, это позволит автоматически определять право на получение АСП. Сейчас уже проведена комплексная валидация модели, достигнут уровень точности свыше 90%, что подтверждает её готовность к внедрению», – сообщил вице-министр труда и социальной защиты населения Олжас Анафин.

В Минтруда пояснили, что в ближайшее время технология будет запущена в пилотном режиме для рассмотрения новых заявлений на АСП. На этом этапе будет вестись сбор статистики по решениям модели ИИ.

Отмечается, что сначала решения ИИ будут иметь рекомендательный характер для местных исполнительных органов. Позже может быть рассмотрена возможность их применения как одного из критериев при принятии решений.

Второй этап проекта предусматривает расширение модели за счёт использования технологии «компьютерного зрения». Ведомство уточнило, что речь идёт об анализе фото- и видеоматериалов, предоставляемых в составе заявлений. Такой подход позволит учитывать не только текстовую, но и визуальную информацию, что повысит объективность оценки уровня благосостояния семьи и условий проживания. Эти данные будут использованы для дополнительного обучения модели с целью повышения точности.

На третьем этапе планируется, что на основе всестороннего анализа модель сможет предлагать детальные планы по выводу семей из трудной жизненной ситуации – как на уровне региона и района, так и применительно к конкретной семье.