Донской регион стал первым, где при поддержке Сбера разрабатывается интеллектуальная система аналитической поддержки принятия решений и помощи при прогнозировании налоговых поступлений  

В Ростовской области при содействии Сбера разрабатывается интеллектуальная система поддержки принятия решений, которая будет использоваться как дополнительный инструмент при прогнозировании прибыли и налоговых поступлений. Модель объединит налоговые, бюджетные и статистические данные, что позволит анализировать влияние большого числа экономических факторов на прогнозные показатели.  Ростовская область станет первым субъектом России, где ИИ будет комплексно использоваться для построения прогнозной аналитики и помогать планировать налоговые поступления доходов бюджета.

Проект является продолжением стратегического сотрудничества Агентства инноваций Ростовской области и Сбера. Соглашение о сотрудничестве было заключено на Кавказском инвестиционном форуме-2026. Его ключевая цель – внедрение передовых технологий и сервисов на базе искусственного интеллекта и машинного обучения в ключевые отрасли экономики и социальной сферы Донского региона.

Для принятия взвешенных решений в регионе регулярно прогнозируются ключевые социально-экономические показатели и налоговые поступления. При этом используется масштабный объем разнородной информации: данные налоговой отчетности, бюджетные показатели, статистика и отраслевые данные. Традиционные подходы требуют значительного объема ручной аналитической работы, затрудняют оперативную оценку влияния возросшего количества разнородных факторов на развитие региона.

Павел Павлов, министр экономического развития Ростовской области:

В начале года на уровне Правительства Ростовской области совместно со Сбером была сформирована рабочая группа по внедрению проекта. Специалисты минэкономразвития области, управления финансовых ресурсов и налоговой политики области, Ростовстата, УФНС по РО, Администрации г. Ростова-на-Дону проработали вопросы наполнения системы данными, определили источники информации и подходы к оценке точности прогнозов.

Для обучения и тестирования прогнозных моделей использовались ретроспективные данные о бюджете и фактических налоговых поступлениях, а также широкий спектр макроэкономических показателей. Дополнительно в систему интегрируются данные о деятельности крупного, среднего и малого бизнеса. Это позволяет алгоритмам «видеть» более полную картину формирования прогнозных показателей региона.

Константин Бугрим, управляющий Ростовским отделением Сбербанка:

При этом особое внимание уделено соблюдению нормативно-правовых требований к процессу прогнозирования. Также система будет работать только с открытыми данными.

На сегодняшний день система прошла этапы обучения и тестирования прогнозных моделей на исторических данных. Агентство инноваций Ростовской области и разработчик решения договорились о внедрении продукта. Ожидается, что первые прогнозные результаты появятся уже в следующем году.