ГБУ «ЦЭСИ РТ» опубликовал методику оценки рисков недостижения показателей ВДЛ на основе STRAT AI
09 июл. 2026 г.

На сайте ГБУ «Центр экономических и социальных исследований Республики Татарстан» в разделе об искусственном интеллекте опубликованы методические рекомендации по определению риска неисполнения показателей оценки эффективности деятельности высших должностных лиц региона — в их основе наш программный комплекс STRAT AI.
ГБУ «Центр экономических и социальных исследований Республики Татарстан при Кабинете Министров Республики Татарстан» использует наши разработки.
На сайте центра в разделе «Экономическое планирование и программирование. Искусственный интеллект» опубликован документ «Методические рекомендации по определению риска неисполнения показателей оценки эффективности деятельности высших должностных лиц региона и оценки эффективности деятельности исполнительных органов региона на примере Республики Татарстан».
В основе методики лежит сервис STRAT AI — программный комплекс для анализа документов стратегического планирования всех уровней: федерального, регионального и муниципального. Он разработан компанией ООО «АйЛэнг Солюшнс» по инициативе и при поддержке специалистов ГБУ «ЦЭСИ РТ» в рамках исполнения гранта Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере.
Для оценки смысловой близости фрагменты документов стратегического планирования вводятся в базу комплекса. STRAT AI использует методы искусственного интеллекта и обработки естественного языка: комплекс преобразует текстовые выражения — формулировки целей, результатов, задач и показателей ВДЛ — в векторное представление с помощью токенизатора, энкодера, матрицы эмбеддингов и предобученных нейросетей. Затем он сравнивает вектор цели и результата документа стратегического планирования с вектором показателя ВДЛ и вычисляет угол между ними. Этот угол характеризует семантическую (смысловую) близость выражений в косинусной метрике в интервале от 0 до 1: значение 1 соответствует полной идентичности текстовых выражений, 0 — ортогональности, то есть полному смысловому несовпадению.
Результаты анализа визуализируются в нескольких формах: тепловые карты смысловой близости (heatmap), графики смысловой структуры документа, полученные путём понижения размерности векторных представлений, и гистограммы распределения плотности смысловой близости фрагментов.
Ознакомиться с документом: https://cesi.tatarstan.ru/iskusstvenniy-intellekt.htm