Цифровые двойники регионов — новая модель управления экономикой Казахстана (Д. Адильбеков, Исполнительный директор Института Парламентаризма, д.э.н., профессор)

Корреспонденты на фрагмент
Поставить закладку
Посмотреть закладки
Добавить комментарий

02.12.2025

Цифровые двойники регионов — новая модель управления экономикой Казахстана

Д. Адильбеков,

Исполнительный директор

Института Парламентаризма

д.э.н. профессор

Продолжение: «Единая архитектура данных и ИИ: условие управляемости современной экономики»

Любая экономическая политика — от инвестиций до социальной поддержки — формируется в центре, но реализуется на конкретной территории: в городе, районе, селе, в отдельном населённом пункте.

Государство мыслит категориями страны, министерства — категориями отраслей, но реальная жизнь и реальные данные находятся в регионах.

Экономика Казахстана — это экономика трех городов (Астана, Алматы и Шымкент) и семнадцати областей (регионы) и каждый регион состоит из городов, районов, сельских округов и отдельных населённых пунктов.

Сегодня управление территориями стало сложной системой: миграция меняется ежемесячно, цены постоянно, инфраструктурная нагрузка непрерывно растёт, цифровая экономика ускоряет процессы.

Именно поэтому развитые страны перешли к цифровым моделям территорий — цифровым двойникам.

В предыдущих материалах мы объяснили:

ИИ — это не автономный мозг, а инструмент, который работает только на данных и в рамках цифровых процессов.

Теперь пора перейти к самому важному прикладному уровню — к регионам.

ИИ работает только там, где есть данные, стандарты и процессы.

Чтобы это объяснить, нужно ответить на три простых вопроса:

1. что такое цифровой регион,

2. что такое цифровой двойник,

3. какую роль играют министерства, а не только акиматы.

1. Что такое «цифровой регион» — простое объяснение

Регион — это данные:

· сколько людей живёт в каждом квартале,

· сколько детей идёт в школу,

· как работают больницы и поликлиники,

· где слабые места труб,

· где пробки и аварии,

· как расходуются деньги,

· какие очереди в ЦОНе,

· какой уровень цен и доходов,

· как нагрузка меняется по часам, дням и сезонам.

Но сегодня данные в регионах:

· частично на бумаге,

· частично в несовместимых системах,

· частично в Excel,

· частично в ведомствах,

· частично «в голове» специалистов.

Это не цифровой регион. ИИ работать в такой среде не может, потому что ему просто нечего анализировать и не к чему подключиться.

2. Что такое «цифровой двойник региона»

Цифровой двойник — это живая модель региона, построенная на данных.

Он состоит из нескольких слоёв:

1. Данные

медицина, образование, транспорт, ЖКХ, экология, безопасность, бюджет, кадастр и др.

2. Интеграции

данные связаны между собой, а не лежат «по ведомствам».

3. Процессы

идёт маршрут пациента, движение автобусов, трассы теплотрасс, очереди, ремонты.

4. Аналитика

постоянный мониторинг, сравнение, выявление закономерностей.

5. ИИ

прогнозирует аварии, распределяет заявки, планирует маршруты, анализирует очереди.

6. Реальное управление

включение, отключение, предупреждение, перераспределение.

В то же время, Цифровой двойник области = двойники районов и городов

Только многоуровневая архитектура работает на практике.

Правильная структура выглядит так:

Цифровой двойник области

Цифровые двойники городов

Цифровые двойники районов

Цифровые двойники сельских округов

То есть:

· двойник области = интеграция двойников районов и городов,

· двойник района = интеграция сёл, инфраструктуры, агросектора,

· двойник страны = интеграция всех областей.

Это единственная архитектура, которая даёт точность.

Международная практика

Китай

Цифровые двойники городов и провинций → интеграция в национальную модель.

ОАЭ

Дубай и Абу-Даби моделируют энергетику, транспорт и урбанистику.

ЕС

Digital Twin Europe — основа для анализа инвестиций, климата, региональных программ.

Что даст цифровой двойник Казахстану

· сокращение ошибок в региональной политике;

· снижение неэффективных расходов;

· точное планирование школ, дорог, больниц;

· прогнозирование до 2040-2050 гг.;

· улучшение инвестклимата;

· повышение качества жизни;

· прозрачность решений.

Так работает цифровой двойник в Сингапуре, ОАЭ, Китае, Финляндии, крупных городах США.

3. Почему цифровой двойник не может быть «региональным проектом»

Ни один регион не может создать цифровой двойник самостоятельно. Этим должны управлять министерства как владельцы отраслей.

Причина проста:

образование → стандарты задаёт Минобразования

медицина → Минздрав

транспорт → Минтранс

промышленность → Мининдустрии

экология → Минэкологии

бюджет и финансы → Минфин

Каждое министерство:

· владеет данными своей отрасли,

· отвечает за их качество,

· определяет форматы, классификаторы и процессы,

· устанавливает единые стандарты.

А регион:

· исполняет,

· собирает данные,

· встраивает регион в единую систему.

Если регион делает всё «сам», мы получаем «мини-цифровизацию», несовместимую с другими областями.

4. Что ИИ МОЖЕТ делать в регионе

На уровне региона ИИ может:

Прогнозировать

— аварии, паводки, всплески нагрузки, очереди.

Анализировать

— цены, транспорт, социальные данные, риски.

Оптимизировать

— маршруты, графики, распределение ресурсов.

Маршрутизировать

— пациентов, заявки, транспортные потоки.

Контролировать

— состояние сетей, давление, утечки, отключения, трафик.

Предлагать рекомендации

— куда вложить деньги, где слабые места, что приоритетно.

Это мощные функции, но все они — на данных и стандартах.

5. Что ИИ НЕ МОЖЕТ делать в регионе

ИИ не способен:

· определять приоритеты региона,

· менять стратегию развития,

· устанавливать тарифы,

· перераспределять бюджет,

· принимать политические решения,

· учитывать ценности и социальные риски,

· нести ответственность за ошибки.

ИИ — не аким и не управленец. ИИ — «приборная панель», а не «руководитель».

Отсюда главный вывод: цифровой двойник — это инструмент управления экономикой, бюджетом, миграцией и социальной политикой.

Почему Казахстану нужны цифровые двойники именно сейчас

Казахстан столкнулся с тремя большими вызовами:

· регионы развиваются неравномерно,

· внутренняя миграция меняет экономику быстрее, чем обновляются программы,

· ИИ невозможно применять без региональных моделей в данных.

ИИ не может управлять регионом, которого он не видит.

Он всегда «слепой», если данные разрознены или неполные.

Поэтому цифровые двойники необходимы не только для цифровизации, но и для экономической политики, бюджетного планирования и социальной сферы.

Что делают отраслевые министерства

Министерства отвечают за содержание отрасли — а значит, за правила, которые ИИ использует при расчётах:

1. Отраслевые стандарты данных

Министерства определяют:

· структуру данных,

· форматы и классификаторы,

· единицы измерения,

· периодичность обновления.

Примеры:

Минздрав — койко-места, маршруты пациентов.

Минобрнауки — классы, ученики, наполняемость.

МИИР — дороги, сети, транспортная доступность.

2. Отраслевые формулы и нормативы

Министерства определяют:

· нормы обеспеченности,

· нормы мощности (ТЭЦ, ПМСП, школ),

· стандартные коэффициенты,

· показатели эффективности.

ИИ рассчитывает сценарии строго по этим формулам, а не «как считает модель».

3. Обязательные отраслевые слои цифрового двойника

Министерства определяют, какие данные должны быть включены:

· школы, больницы, ПМСП,

· дороги и инженерные сети,

· объекты социнфраструктуры,

· агросектор, кадастр.

4. Проверка корректности моделей ИИ

Министерства проверяют:

· соблюдение отраслевых нормативов,

· корректность расчётов,

· отсутствие искажений.

5. Отраслевая экспертиза решений

Перед утверждением крупных решений (школы, больницы, дороги, ТЭЦ):

· министерство проверяет расчёты ИИ,

· подтверждает соответствие отраслевым правилам.

6. Обновление методик

Когда меняется норматив или показатель:

· министерство обновляет правила;

· ИИ автоматически перестраивает расчёты по новым требованиям.

Чего министерства НЕ должны делать

Нельзя заказывать собственные двойники

Это приведёт к 20 несовместимым системам.

Нельзя разрабатывать «свой» ИИ

Будет разрыв данных и логики.

Нельзя покупать сторонние «умные системы»

Это путь в хаос, фрагментацию и зависимость от подрядчиков.

Нельзя хранить критичные данные у внешних компаний

Это угроза безопасности и риски суверенности.

Что делают регионы

Чтобы искусственный интеллект заработал в реальной жизни, регионы должны выполнять конкретные, понятные и измеримые функции.

Вот 8 ключевых задач, которые лежат на уровне областей и городов.

1) Оцифровывать данные региона

Без данных ИИ невозможен — это фундамент всей системы.

Регионы должны оцифровать:

· дороги, мосты, сети, инженерную инфраструктуру

· школы, больницы, поликлиники

· земельный фонд и агроданные

· соцподдержку и выплаты

· бюджеты и расходы

· коммунальные сети (вода, тепло, свет)

· экологические данные

И — главное — делать это в едином национальном формате, чтобы информация сразу попадала в общую систему.

2) Чистить и структурировать данные

Это самая трудоёмкая работа.

Нужно:

· убрать дубликаты,

· привести данные к одному стандарту,

· собрать и отсканировать архивы,

· исправить ошибки,

· синхронизировать всё с национальной платформой.

95% успеха ИИ — это качество данных.

А данные в основном находятся в регионах.

3) Провести инвентаризацию процессов и инфраструктуры (важный момент)

Регион должен понять:

· какие процессы можно автоматизировать;

· какие передать ИИ;

· а где решение обязательно принимает человек.

Без этой инвентаризации ИИ просто «не к чему подключать».

4) Назначить региональных операторов ИИ

Минимум:

· один администратор ИИ в акимате;

· рабочая группа по ИИ на уровне региона.

Их задача — связать центр и регион: принимать модули из центра и внедрять их в реальную работу.

5) Внедрять модули ИИ в реальные процессы региона

Это зона ответственности региона, а не центра.

Примеры:

· агро-ИИ: прогноз урожайности, карты почв

· мед-ИИ: маршрутизация пациентов, диагностика

· соцИИ: точность назначения субсидий

· ИИ для ЖКХ: утечки воды, аварии, контроль сетей

· транспортный ИИ: пробки, маршруты, ДТП

· образовательный ИИ: аналитика успеваемости

· бюджетный ИИ: прогноз налогов и расходов

ИИ должен работать не в документах — а в реальной жизни.

6) Проводить мониторинг и давать обратную связь

Регион — «глаза и уши» всей системы.

Он должен видеть:

· работает ли модуль,

· где ошибки,

· где сбой,

· есть ли эффект,

· что нужно исправить.

Без региональной обратной связи центр не видит, что происходит на практике.

7) Корректировать региональные программы под ИИ-аналитику

ИИ имеет смысл только тогда, когда его выводы меняют решения.

Примеры:

· изменять агроподдержку на основе новых данных,

· перераспределять бюджет по прогнозам ИИ,

· ремонтировать дороги по аналитике трафика,

· корректировать соцвыплаты по реальным параметрам,

· распределять врачей по нагрузке и дефициту.

ИИ → информация. Регион → решения.

8) Формировать запросы на улучшение национальных модулей

Центр не видит всех региональных проблем.

Регионы — видят.

Поэтому они должны предлагать:

· «добавить слой данных по дорогам»;

· «усилить агромодуль под климатическую зону»;

· «изменить алгоритм электронной очереди»;

· «учитывать особенности конкретного района».

Это улучшает всю систему для всей страны.

Что регионы НЕ должны делать

Регионы НЕ должны:

· строить собственные архитектуры ИИ,

· разрабатывать свои модели ИИ,

· вводить свои форматы данных,

· строить изолированные дата-центры,

· создавать региональные цифровые правила.

Это приведёт к цифровой фрагментации страны, когда каждый регион будет «жить в своём ИИ».

Главная формула

Центр создаёт платформу. Регион наполняет её реальными данными и внедряет ИИ в управление.

Что есть у Казахстана уже сегодня — и что можно использовать даже без архитектуры данных

Важно подчеркнуть: Казахстан не начинает с нуля. Уже создан серьёзный цифровой фундамент, который можно использовать в разработке цифровых двойников даже без полной архитектуры данных.

Что уже работает и может использоваться:

· eGov и ЦОН — цифровые точки взаимодействия граждан и государства;

· Единый социальный регистр — детальная база социальной сферы;

· Информационные системы ведомств — пригодны для первичного моделирования;

· Интеграционная шина — позволяет соединять отдельные данные;

· Административная статистика — основа для демографии, занятости, миграции;

· Сервисы мониторинга цен и рынка труда.

Казахстан уже имеет минимально необходимый набор данных, чтобы начать строить цифровые двойники регионов.

Что пока отсутствует:

· единая структура данных по региону,

· общая модель «регион как система»,

· совместимость данных ведомств,

· событийные данные в реальном времени,

· цифровой реестр экономики и домохозяйств,

· «сквозные» связи между данными,

· актуальные потоки миграции и инфраструктурных данных.

Это не ошибка и не проблема отдельных органов. Это нормальный этап развития цифрового государства.

Личный профессиональный опыт автора

Я говорю об управлении регионами не как исследователь или наблюдатель со стороны. Моя профессиональная биография связана с регионом более тридцати лет: от производства до государственного управления.

Я прошёл путь от слесаря до директора транспортного предприятия. После этого работал в государственном управлении: заместителем председателя райисполкома, первым заместителем главы района, руководителем областного управления экономики, акимом областного центра и первым заместителем акима области.

Этот путь дал мне главное — понимание, что региональная экономика не существует на бумаге. Это сложная, живая система, где решения государства проявляются мгновенно: в занятости, транспорте, инфраструктуре, миграции, ценах, бизнес-активности.

Именно этот опыт позволяет мне говорить о необходимости цифровых двойников регионов — не теоретически, а на основе реальной практики регионального управления.

Цифровые двойники — это сложная система данных. Чтобы они стали совместимыми между собой и с ИИ, стране нужен единый язык данных и единые правила интеграции, объединённые в единую архитектуру данных.

Этому посвящена следующая статья — кто должен задавать правила цифровой архитектуры и как устроена модель управления данными в современном государстве.