ИИ помогает органам власти и учреждениям справляться с потоком обращений граждан на всех рутинных этапах: извлекает реквизиты и тему, классифицирует и направляет обращение исполнителю, находит повторные и коллективные обращения, готовит проект ответа по нормативной базе и прошлым ответам, следит за сроками. Решение по существу и подпись остаются за должностным лицом: закон обязывает рассмотреть обращение, а не просто ответить на него. Задача становится срочнее, потому что граждане сами начали писать обращения с помощью ИИ — и их становится больше.
Материал подготовлен AIrassvet по открытым источникам, проверенным 6 октября 2026 года. Он адресован руководителям и сотрудникам отделов по работе с обращениями в региональных и муниципальных органах власти и подведомственных учреждениях, а также ИТ-подразделениям, которые выбирают решения для этой работы. Статья не является юридической консультацией: порядок рассмотрения обращений определяют 59-ФЗ и регламенты конкретного органа. AIrassvet не аффилирован с упомянутыми организациями и продуктами, а раздел в конце описывает услуги издателя.
Содержание
- Почему обращений становится больше
- Что требует закон и где ИИ может помочь
- Кратко: этапы работы с обращением и роль ИИ
- Регистрация и классификация
- Маршрутизация, дубли и коллективные обращения
- Проект ответа: помощь исполнителю, а не автоответ
- Контроль сроков и аналитика проблем
- Риски и как их снизить
- Где должна работать модель
- План внедрения
- Какие метрики считать
- Частые вопросы
- Первоисточники и метод проверки
Почему обращений становится больше
10 сентября 2026 года 3DNews пересказал исследование Криса Шмитца (Chris Schmitz) о явлении, которое автор назвал «наплывом агентов» (agentic flooding): инструменты ИИ упростили заполнение форм и подачу жалоб, и государственные службы в разных странах столкнулись с резким ростом обращений (3DNews, 10 сентября 2026). По данным публикации:
- в Великобритании число жалоб омбудсмену по жилищным вопросам удвоилось с момента появления ChatGPT;
- Бюро по защите прав потребителей в финансовой сфере США зафиксировало пятикратный рост обращений;
- автор проанализировал 84 случая потенциального наплыва обращений в 11 юрисдикциях; в большинстве из них до 2022 года число обращений почти не менялось, а затем росло всё быстрее.
Шмитц не утверждает напрямую, что причина роста — именно ИИ, и подчёркивает, что значительную часть таких обращений подают добросовестные заявители, которые раньше не стали бы оформлять претензию. Данных по России в публикации нет, но механизм универсален: если гражданину стало проще написать обращение, органу нужно уметь быстрее его обработать.
Параллельно в России развивается централизованный сбор обратной связи. По данным TAdviser, 2 июля 2025 года вице-премьер Дмитрий Григоренко поручил Минцифры и Аналитическому центру при Правительстве создать на базе «Госуслуг» инструмент сбора, анализа и мониторинга цифровой обратной связи граждан и бизнеса; ведомства с собственными системами должны передавать данные в единую платформу (TAdviser, «Платформа обратной связи (ПОС)»). Путь к этому был долгим: по данным того же TAdviser, ещё в апреле 2021 года стало известно, что на создание Единого цифрового окна обратной связи для приёма обращений и жалоб через портал госуслуг из федерального бюджета выделят 7,46 млрд ₽ на период до 2024 года включительно. Обращения всё чаще приходят в цифровом виде — и их всё удобнее обрабатывать машинно.
Что требует закон и где ИИ может помочь
Базовые правила задаёт Федеральный закон № 59-ФЗ «О порядке рассмотрения обращений граждан Российской Федерации». По его краткому описанию в системе ГАРАНТ, письменные обращения подлежат обязательной регистрации в течение трёх дней с момента поступления и рассматриваются в течение 30 дней; закон также регулирует действия органов при обращениях не по их компетенции (ГАРАНТ, 59-ФЗ). Точные формулировки, исключения и порядок продления сроков нужно сверять с действующей редакцией закона и регламентом органа.
Из этих требований следует, где ИИ полезен, а где нет:
- полезен там, где работа механическая и объёмная: прочитать, извлечь реквизиты, определить тему, найти исполнителя и похожие обращения, напомнить о сроке;
- полезен как помощник при подготовке ответа: найти норму, прошлый ответ, данные от подразделения;
- не заменяет должностное лицо в рассмотрении по существу, принятии мер и подписании ответа.
Кратко: этапы работы с обращением и роль ИИ
| Этап | Что делает ИИ | Что остаётся за человеком | Риск ошибки |
|---|---|---|---|
| Приём | Распознаёт письма, сканы, рукописные тексты, сообщения из разных каналов | Проверка нечитаемых и спорных документов | Средний |
| Регистрация | Извлекает ФИО, адрес, контакты, тему, суть вопросов | Подтверждение карточки | Низкий |
| Классификация | Относит обращение к темам классификатора органа, выделяет несколько вопросов в одном тексте | Спорные темы | Средний |
| Маршрутизация | Предлагает исполнителя или орган по компетенции | Решение о перенаправлении | Средний |
| Поиск дублей | Находит повторные, коллективные и массовые однотипные обращения | Решение, как их рассматривать | Средний |
| Проект ответа | Готовит черновик по нормам, прошлым ответам и данным исполнителя | Рассмотрение по существу, правка, подпись | Высокий |
| Контроль сроков | Напоминает о сроках, выделяет просроченные и рискованные | Управленческие решения | Низкий |
| Аналитика | Показывает тематические всплески и повторяющиеся проблемы по территориям | Выводы и меры | Средний |
Таблица — редакционная классификация AIrassvet; риск оценён по последствиям ошибки для гражданина.
Регистрация и классификация
Регистрация съедает время на каждом обращении: нужно прочитать текст, выписать реквизиты, определить тему и суть. ИИ-классификатор обращений — это модель, которая по тексту обращения заполняет регистрационную карточку и предлагает темы из классификатора, который использует орган. Сотрудник проверяет и подтверждает, а не набирает с нуля.
Практические детали, которые стоит заложить сразу:
- несколько вопросов в одном обращении. Жалоба на двор, освещение и вывоз мусора — три темы и, возможно, три исполнителя;
- сканы и рукописные обращения. Бумажный поток никуда не делся, нужно распознавание текста; о возможностях и ограничениях — в материале про OCR и распознавание документов;
- разные каналы. Почта, электронная приёмная, платформа обратной связи, личный приём — карточка должна выглядеть одинаково, откуда бы ни пришло обращение. Похожая задача для бизнеса разобрана в статье про автоматизацию заявок из почты с ИИ.
Маршрутизация, дубли и коллективные обращения
Ошибка маршрутизации стоит дней: обращение уходит не тому исполнителю, возвращается, срок тем временем идёт. ИИ предлагает исполнителя по теме, адресу и истории похожих обращений; если вопрос не относится к компетенции органа, помечает это для решения сотрудника.
Наплыв обращений, написанных с помощью ИИ, добавляет новую задачу — кластеризацию похожих текстов. Модель сравнивает обращения по смыслу, а не только по совпадению слов, и показывает:
- повторные обращения одного заявителя по тому же вопросу;
- коллективные обращения и массовые однотипные тексты;
- всплеск обращений на одну тему из одного района.
Важно: похожесть текста — не основание оставить обращение без ответа. Решение о том, как рассматривать повторные и однотипные обращения, принимает человек по правилам закона и регламента. ИИ лишь собирает их вместе, чтобы исполнитель видел картину целиком и готовил согласованные ответы.
Проект ответа: помощь исполнителю, а не автоответ
Самый ценный и самый рискованный сценарий — подготовка проекта ответа. Хорошо устроенная система работает по принципу RAG: модель ищет ответ не «в своей памяти», а в утверждённой базе — нормативных актах, регламентах, прошлых ответах на похожие вопросы, данных от подразделений — и показывает, на какие документы опирается. Подробнее о подходе — в статье про RAG-систему, об ошибках — в материале про точность RAG и галлюцинации.
Чтобы помощник не превратился в генератор отписок, стоит договориться о правилах:
- Ответ — на каждый вопрос. Проект проверяется на то, что все вопросы из обращения получили ответ.
- Только проверяемые ссылки на нормы. Каждая ссылка на акт должна вести на документ из базы; придуманная статья закона — повод отклонить проект.
- Факты — от исполнителя. Сроки ремонта, результаты проверки, принятые меры берутся из данных подразделения, а не дописываются моделью.
- Понятный язык. Модель хорошо переписывает канцелярит простыми словами, это стоит использовать.
- Подпись — человек. Ответ рассматривает и подписывает должностное лицо.
Контроль сроков и аналитика проблем
Срок рассмотрения — самый формальный и самый проверяемый показатель. ИИ здесь работает вместе с системой электронного документооборота: считает дни, напоминает исполнителю, выделяет обращения с риском просрочки — например, те, по которым исполнитель ещё не запросил данные. Как ИИ встраивается в СЭД, разобрано в статье про ИИ для документооборота.
Второй уровень — аналитика. Обращения — это карта проблем территории: где чаще жалуются на дороги, где на отопление, где проблема повторяется из года в год. ИИ превращает свободный текст в структурированные данные, по которым видны всплески и динамика. Это та же логика, что заложена в федеральном проекте аналитической панели обратной связи: сделать из обращений рабочий инструмент реагирования. Обзор зарубежного и российского опыта ИИ в госуправлении — в отдельной статье про ИИ в государственном управлении.
Риски и как их снизить
| Риск | Как проявляется | Как снизить |
|---|---|---|
| Формальный ответ | Проект отвечает «в общем», не по вопросам заявителя | Проверка покрытия всех вопросов, ответственность исполнителя |
| Выдуманные нормы | Ссылка на несуществующую статью или старую редакцию | Ответы только по базе актуальных документов, проверка ссылок |
| Ошибка классификации | Обращение уходит не тому исполнителю | Подтверждение сотрудником, контроль доли переназначений |
| Игнорирование однотипных обращений | Похожие тексты оставлены без рассмотрения | Кластеризация только для группировки, решение — человеку |
| Персональные данные | Тексты с ФИО, адресами, здоровьем уходят во внешний сервис | Модель в контуре органа, разграничение доступа, журнал действий |
| Предвзятость | Модель систематически занижает срочность отдельных тем | Регулярная выборочная проверка, анализ ошибок по темам |
Где должна работать модель
Обращения содержат персональные данные, а часто — сведения о здоровье, семье и конфликтах. Поэтому для органов власти и учреждений обычно рассматривают модель, развёрнутую в собственном контуре или в аттестованной инфраструктуре, а не публичный облачный сервис. Выбор зависит от требований к защите информации конкретного органа. Варианты локального развёртывания и их стоимость разобраны в материале про локальные LLM для российского бизнеса.
Компромисс понятен: локальная модель обычно слабее крупнейших облачных, но для классификации, извлечения реквизитов и поиска похожих обращений её возможностей, как правило, достаточно. Самые сложные задачи — проекты ответов — стоит проверять на реальных обращениях органа до запуска.
План внедрения
- Аудит потока. Сколько обращений в месяц, из каких каналов, по каким темам, сколько переназначений и просрочек. Без базовых цифр эффект не доказать.
- Выбор одного этапа. Обычно начинают с регистрации и классификации: риск невысокий, эффект легко измерить.
- Подготовка данных. Классификатор тем, справочник исполнителей, обезличенная выборка прошлых обращений для проверки.
- Пилот в режиме подсказки. ИИ предлагает карточку, тему и исполнителя, сотрудник подтверждает или исправляет. Все исправления — материал для улучшения.
- Расширение. Поиск дублей и контроль сроков, затем проекты ответов по ограниченному кругу типовых тем.
- Регулярная проверка. Ежемесячная выборка карточек и ответов, разбор ошибок, обновление базы документов.
Какие метрики считать
| Метрика | Как считать | Зачем |
|---|---|---|
| Время регистрации | Медиана минут от поступления до зарегистрированной карточки | Эффект на первом этапе |
| Точность классификации | Доля карточек, где сотрудник не исправил тему / проверенные карточки | Качество модели |
| Доля переназначений | Обращения, переданные другому исполнителю / все обращения | Качество маршрутизации |
| Доля ответов в срок | Ответы в установленный срок / все ответы | Главный формальный показатель |
| Правки проектов ответов | Доля проектов, принятых без существенных правок | Польза помощника исполнителю |
| Повторные обращения | Доля повторных обращений по тому же вопросу | Косвенная оценка качества ответов |
Частые вопросы
Как ИИ помогает в обработке обращений граждан?
ИИ распознаёт обращения из разных каналов, извлекает реквизиты и суть вопросов, классифицирует обращение по темам и предлагает исполнителя, находит повторные и коллективные обращения, готовит проект ответа по нормативной базе и прошлым ответам, следит за сроками и показывает аналитику по темам и территориям.
Может ли ИИ сам отвечать на обращения граждан?
Не должен. По 59-ФЗ обращение нужно рассмотреть по существу, а ответ подписывает должностное лицо. ИИ может подготовить проект ответа по утверждённой базе документов, но проверка, решение и подпись остаются за человеком.
Какие сроки рассмотрения обращений установлены 59-ФЗ?
По краткому описанию закона в системе ГАРАНТ, письменные обращения регистрируются в течение трёх дней с момента поступления и рассматриваются в течение 30 дней. Исключения и порядок продления срока нужно сверять с действующей редакцией закона и регламентом органа.
Почему обращений граждан становится больше?
Одна из причин — ИИ-инструменты, которые упрощают составление жалоб. По данным исследования Криса Шмитца, пересказанного 3DNews в сентябре 2026 года, в ряде стран число обращений в госслужбы резко выросло после появления ChatGPT; значительную часть таких обращений подают добросовестные заявители.
Можно ли обрабатывать обращения граждан в облачной нейросети?
Обращения содержат персональные данные, иногда — сведения о здоровье. Для органов власти и учреждений обычно выбирают модель в собственном контуре или в инфраструктуре, соответствующей требованиям к защите информации. Конкретное решение зависит от требований органа.
С чего начать внедрение ИИ для обращений граждан?
С аудита потока и пилота на одном этапе — обычно регистрации и классификации — в режиме подсказки: ИИ предлагает карточку и исполнителя, сотрудник подтверждает. Затем добавляют поиск дублей, контроль сроков и проекты ответов по типовым темам.
Первоисточники и метод проверки
Проверено 6 октября 2026 года:
- ГАРАНТ, Федеральный закон № 59-ФЗ — краткое описание сроков регистрации и рассмотрения письменных обращений.
- 3DNews, 10 сентября 2026 — пересказ исследования Криса Шмитца об «agentic flooding».
- TAdviser, «Платформа обратной связи (ПОС)» — поручение 2 июля 2025 года о создании инструмента анализа обратной связи на базе «Госуслуг» и финансирование Единого цифрового окна обратной связи (2021).
Данные о росте обращений относятся к зарубежным юрисдикциям и приведены по пересказу исследования; российской статистики в источнике нет. Таблицы этапов, рисков и метрик и план внедрения — редакционный анализ AIrassvet; собственных испытаний и результатов проектов статья не приводит.
Как AIrassvet помогает органам власти работать с обращениями
Если отдел по работе с обращениями тонет в регистрации, теряет время на переназначениях или не успевает готовить ответы в срок, задачу можно разобрать по шагам. На сайте AIrassvet, который также использует название «AI студия Владимира Ломтева», описаны направления, применимые к ней:
- Распознавание сканов и рукописных обращений с извлечением реквизитов в регистрационную карточку.
- RAG-система по нормативной базе и прошлым ответам органа для подготовки проектов ответов со ссылками на документы.
- Развёртывание и дообучение языковой модели в контуре органа для классификации обращений с персональными данными.
- Агентная автоматизация рутинных действий в интерфейсе системы документооборота: заполнение карточек, назначение исполнителей, напоминания о сроках.
Первый шаг — выбрать один этап, например регистрацию и классификацию, и описать его текущие показатели, источники данных, ограничения и критерий, по которому вы признаете пилот успешным.
Итог: быстрее обработать, а не быстрее отписаться
Обращений становится больше, в том числе потому, что гражданам стало проще их писать с помощью ИИ. Ответ органа — использовать те же технологии для рутинной части: регистрации, классификации, маршрутизации, поиска дублей, контроля сроков и подготовки проектов ответов.
Граница проходит по ответственности: рассмотрение по существу, решение и подпись остаются за должностным лицом, а ИИ работает в контуре органа с проверяемыми ссылками на документы. Начинать стоит с регистрации и классификации в режиме подсказки — это даёт измеримый результат и почти не несёт риска для граждан.
