Классификация обращений граждан с помощью ИИ: сервис для Минцифры

Заказчик - Минцифра. Сервисом пользуется Управление по работе с обращениями граждан - общественная приёмная Губернатора Новосибирской области.

С сайтов многих ведомств приходит около 200 обращений граждан в день. Каждое сотрудник приёмной читает целиком, подбирает темы по официальному классификатору, ставит вид и тип вопроса и только потом регистрирует обращение в СЭДД. Это система электронного документооборота, где обращение дальше рассматривают.

Срок задаёт закон: письменное обращение нужно зарегистрировать в течение трёх дней (59-ФЗ, ст. 8, ч. 2). Граждане пишут и в праздники. Письмо может быть на одну страницу, а может на тридцать. Приходят сканы, фото с телефона, письма от руки.

Классификатор большой: 9 видов вопроса, типы видов и около 1 870 тем в 5 разделах. Соседние темы часто отличаются одним словом. В одном обращении бывает много тем, по словам заказчика рекорд был 12. Каждую нужно отметить, иначе часть просьб никто не рассмотрит.

Требовалось сделать сервис, который читает обращение и выдаёт всё для регистрации: тематику, вид и тип вопроса. Отправку данных в СЭДД заказчик делает сам.

1. Сервис принимает текст или файл: PDF, DOCX, скан, фото, рукописное письмо. Распознаёт текст и сразу заменяет фамилии, имена, телефоны и адреса метками. Дальше идёт текст уже без личных данных.

2. Первый этап: одна тема на обращение. На тестовых обращениях с разметкой экспертов главная тема совпала в 12 случаях из 16. В обращениях с несколькими темами сервис находил 3% тем эксперта, потому что всегда возвращал одну.

3. Нашли главную причину ошибок. Из длинного PDF распознавание возвращало только первую страницу. В обращении на 27 страниц было около 62 тысяч символов, а до подбора тем доходило около 1,5 тысячи.

4. Перевели распознавание на части по 3 страницы, которые читаются одновременно. 27 страниц теперь распознаются примерно за 30 секунд и доходят целиком. Только это подняло совпадение главной темы с 12 до 15 из 16.

5. Научили сервис находить несколько тем. Первый проход собирает широкий список кандидатов по всему классификатору: предмет каждой просьбы, категорию заявителя (инвалид, ветеран боевых действий, семья с детьми), органы, на чьи отписки жалуется автор, и то, о чём автор пишет попутно. Второй проход отбирает темы с опорой на примеры разметки экспертов приёмной.

6. К каждой теме сервис пишет короткое обоснование, например «организация школьного подвоза». Ниже отдаёт запасных кандидатов.

7. Сделали панель для сотрудника. Темы стоят с галочками, код можно заменить на соседний из той же рубрики, запасных кандидатов добавить одним нажатием, есть поиск по классификатору и кнопка «Скопировать итог». Сотрудник проверяет готовый список, а не выбирает из 1 870 тем с нуля.

8. Добавили решение «Автомат» или «На сверку» по порогу уверенности, порог настраивается. Пока он стоит на максимуме, и все обращения идут на сверку: на тестах оценка уверенности ещё плохо отличает верные ответы от неверных. Снижать порог можно, когда накопится статистика на живом потоке.

9. Безопасность. Журнал работы не хранит текст обращений, примеры разметки экспертов обезличены, сервис работает без прав администратора. Нейросеть подключается стандартным способом, её можно заменить на свою внутри ведомства. На тестах работали DeepSeek и Gemini через российский шлюз с оплатой в рублях.

С 6 по 12 октября 2026 года эксперты приёмной вручную разобрали все расхождения сервиса со своей разметкой: тема верная, лишняя, подходят оба кода или ошибся эксперт. Итог:

• Обращения с несколькими темами: сервис нашёл 80% тем (49 из 61), верных среди выданных 96% (52 из 54).

• Обращения с одной темой: нашёл 94% тем (44 из 47), верных среди выданных 74% (46 из 62).

• Главная тема одиночных обращений: 15 из 16 против 12 из 16 на первом этапе.

Эксперты сами пропустили много тем. В 8 обращениях с несколькими темами после сверки оказалась 61 тема вместо 32 в исходной разметке. Свою точность до проекта эксперты оценивали в 95%.

Вывод экспертов: система в большинстве случаев выбирает правильно. Лишняя тема лучше пропуска, потому что снижает риск потерять вопрос гражданина, а лишнюю регистратор удалит.

Скорость: распознавание от 5 до 30 секунд в зависимости от числа страниц, подбор тем от 10 до 30 секунд. Запросы к нейросети стоят около 1,5-3 ₽ за обращение, когда сервис ищет несколько тем.

12 октября 2026 года сервис передан заказчику: исходный код, готовый контейнер и инструкция. Запуск и связку с СЭДД служба заказчика делает своими силами. Замеров на живом потоке пока нет.