Основные направления внедрения технологии искусственного интеллекта в практику деятельности межмуниципальных ресурсных центров поддержки социально ориентированных некоммерческих организаций и отдельных некоммерческих организаций в Республике Татарстан

Дыганов А.Г.1, Сафина Л.М.1, Абрамов Д.А.1, Заппаров Б.А.1, Галеев С.И.1, Сафина Д.М.1
1 Казанский (Приволжский) федеральный университет, Россия, Казань

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 16, Номер 12 (Декабрь 2022)

Цитировать:
Дыганов А.Г., Сафина Л.М., Абрамов Д.А., Заппаров Б.А., Галеев С.И., Сафина Д.М. Основные направления внедрения технологии искусственного интеллекта в практику деятельности межмуниципальных ресурсных центров поддержки социально ориентированных некоммерческих организаций и отдельных некоммерческих организаций в Республике Татарстан // Креативная экономика. – 2022. – Том 16. – № 12. – С. 4919-4934. – doi: 10.18334/ce.16.12.116693.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=50350117

Аннотация:
В статье рассмотрены основные пути внедрения в практику деятельности межмуниципальных ресурсных центров поддержки социально ориентированных некоммерческих организаций и отдельных социально ориентированных некоммерческих организаций современных технологий искусственного интеллекта на уровне отдельного региона. Предлагается к рассмотрению авторская классификация и раскрыто содержание функций межмуниципальных ресурсных центров поддержки, включающая информационно-просветительскую, организационно-методическую, экспертно-аналитическую функции. Определено, что основным фактором, определяющим интерес к вопросу внедрения систем искусственного интеллекта в работу межмуниципальных ресурсных центров поддержки, является то, что это в перспективе позволяет объективно определять эффективность их деятельности. Ввиду отсутствия четко выраженного запроса как со стороны благополучателей и целевых групп, так и профильных министерств, и ведомств, переход к внедрению систем искусственного интеллекта займет в «третьем секторе» больше времени, чем в других сферах экономики. Однако, рекомендации, представленные в материалах статьи структурируют работу по системному и поэтапному внедрению систем искусственного интеллекта. По шагам рассматривается что именно должно быть внедрено в практику межмуниципальных ресурсных центров поддержки в первую очередь, а что является завершающим этапом, позволяющим достичь цели внедрения таких систем: оптимизировать и синхронизировать работу всех региональных межмуниципальных ресурсных центров поддержки, всесторонне оценить эффективность их деятельности и управлять денежными потоками, выделяемыми на развитие системы поддержки социально ориентированных некоммерческих организаций в Республике Татарстан

Ключевые слова: межмуниципальный ресурсный центр, социально ориентированная некоммерческая организация, инновационные технологии, искусственный интеллект

JEL-классификация: L30, L31, O35

В издательстве открыта вакансия ответственного редактора научного журнала с возможностью удаленной работы
Подробнее...



Введение

Практика работы межмуниципальных ресурсных центров поддержки социально ориентированных некоммерческих организаций (МРЦП СО НКО) предполагает постоянное совершенствование применяемых в работе цифровых ресурсов [1, с.55-57]. Анализ опыта деятельности автономной некоммерческой организации (АНО) «Центр инновационного развития и трансфера технологий», выступающего в качестве МРЦП Казанской агломерации Республики Татарстан, позволяет выделить следующие ключевые направления усилий по интеграции цифровых ресурсов в практику работы некоммерческих организаций (НКО).

Во-первых, создание портала, позволяющего оперативно разместить как информацию полезную в текущей деятельности, так и анонсы, и приглашения на мероприятия, проводимые НКО. С 2014 года в Республике Татарстан был создан Единый информационный портал по Республике Татарстан (nkort.ru), включающий в себя агрегатор конкурсов и грантов (cptgrants.org), странички НКО с возможностью размещения информации о текущей деятельности и другие полезные ресурсы.

Во-вторых, организацию профессиональных сообществ на базе социальных сетей, оперативно освещающих текущую деятельность МРЦП и НКО. Так Группа в Телеграм «НКО и социальные предприниматели (СП) Татарстана» (https://t.me/nko_sp), включает более 300 подписчиков, а группа ВКонтакте АНО Центр инноваций социальной сферы Республики Татарстан (https://vk.com/cissrt) объединяет более 1500 НКО, социальных предпринимателей и инициативных граждан.

В-третьих, создание единой базы данных по НКО Республики Татарстан «Портфолио НКО». Такая база, помимо формирования официальных количественных данных для Министерства экономики Республики Татарстан, позволяет МРЦП оперативно осуществлять, с помощью сервисов почтовых рассылок, персональные приглашения на целевые мероприятия, еженедельный дайджест всех планируемых в Республике Татарстан и РФ мероприятий, опросы, информирование о наборе на программы обучения и др.

Следующим этапом работы является внедрение технологии искусственного интеллекта (ИИ) в деятельность МРЦП и отдельных НКО, обусловленное тем, что ИИ позволит повысить эффективность бизнес-модели и прозрачность бизнес-процессов, в том числе структурных, операционных и финансовых механизмов работы некоммерческого сектора.

МРЦП ведущие НКО, осуществляющие деятельность на территории Республики Татарстан, накопили большие массивы данных по работе с благополучателями, однако принятие решений в отношении стратегии развития таких организаций, как правило, ложится на плечи основателя и/или небольшой команды, зачастую не обладающей требуемыми компетенциями для масштабирования и быстрого развития бизнес-проектов, и, следовательно, препятствует увеличению объема финансирования их деятельности из тех или иных источников [2, с.35-38].

Таким образом, целью данного исследования является оценка возможности и определение наиболее вероятных траекторий внедрение технологии ИИ в деятельность МРЦП и отдельных НКО.

Методология. Основой представленного исследования послужили общенаучные методы, с помощью которых была изучена практика деятельности МРЦП и отдельных НКО в Республике Татарстан.

Основная часть

Функции МРЦП

Основным документом, определяющим порядок открытия и ведения деятельности ресурсных центров, остается Письмо Минэкономразвития России от 30.09.2016 № 29850-ОФ/Д01 и «Методические материалы по формированию и поддержке в субъектах РФ и муниципальных образованиях ресурсных центров поддержки НКО». Письмо носит скорее рекомендательный характер и в нем обозначены возможные, по мнению разработчиков этого документа, 8 функций ресурсных центров. Если рассмотреть опыт первых двух МРЦП Республики Татарстан, созданных в начале 2017 года (АНО Ресурсный центр развития и дополнительного образования институтов гражданского общества «Перспектива» и Центр инноваций социальной сферы Фонда поддержки предпринимательства Республики Татарстан), а также существующих в настоящее время , то деятельность МРЦП, по нашему мнению, выстраивается в рамках трех базовых функций: информационно-просветительская, организационно-методическая, экспертно-аналитическая [3].

Информационно-просветительская функция предполагает накопление, хранение и распространение информации об эффективных практиках и мерах поддержки НКО. В рамках информационно-просветительской деятельности МРЦП реализуют для НКО консультационные, информационные и образовательные услуги [4, с.111-115]. Консультационные услуги могут оказываться как очно, при встрече, так и дистанционно, что позволяет охватить все целевые группы. В настоящее время образовательные услуги, например «Социальное проектирование и управление социальными проектами» реализуется как минимум 1 раз в год и предполагает не просто изучение особенностей заполнения разделов заявки на гранты РФ и республиканского уровня, но и работу НКО над собственными грантовыми заявками с возможностью получить экспертную оценку от специалистов центра [5, с.22-24].

Организационно-методическая функция предполагает участие МРЦП в организации и проведении семинаров, вебинаров, интенсивов по ведению основной деятельности НКО, подготовке текущей документации, подготовке и составлению годовых отчетов и отчетов по грантам и др. Постоянное обновление нормативно-правовой базы, регламентирующей отдельные аспекты деятельности НКО определяет потребность в том, чтобы МРЦП осуществляли работу по подготовке и актуализации методических материалов по всем основным аспектам деятельности НКО.

Реализация экспертно-аналитической функции МРЦП предполагает проведение экспертизы пакета документов по запросу НКО, заявок на гранты, а также проведение аналитических исследований по изучению, прогнозированию, мониторингу и оценке мероприятий, проектов и программ по содействию и поддержке НКО. Такая работа со стороны МРЦП позволяет организациям некоммерческого сектора получить информационные, консультационные услуги в необходимом объеме и в удобном формате.

Безусловно, осуществление каждой из представленных функций взаимосвязано с исполнением других, а нарушение управленческого процесса по организации деятельности специалистов МРЦП по оказанию спектра услуг может быть вызвано невыполнением той или иной функции. Наиболее остро, на наш взгляд, стоит вопрос реализации экспертно-аналитической функции МРЦП. Как правило, небольшой бюджет и ограниченный штат специалистов не позволяет МРЦП на должном уровне организовать работу с массивом аналитических данных. Именно это направление является перспективным с точки зрения внедрения систем искусственного интеллекта.

Оценка эффективности МРЦП

Отдельным вопросом в текущей деятельности МРЦП становится вопрос оценки эффективности деятельности. В настоящее время Министерство экономики Республики Татарстан не применяет единых критериев из года в год для количественной оценки деятельности подотчетных МРЦП. И в годовом отчете каждый МРЦП отчитывается по достигнутому значению показателя на отчетную дату и проценту ее выполнения. На 2022 год, в частности, АНО «Центр инновационного развития и трансфера технологий» запланировала следующие 4 количественных показателя для оценки:

1. Повышение профессиональных компетенций представителей НКО;

2. Проведение консультаций для представителей НКО;

3. Аудит заявок, поданных на участие в республиканских и федеральных конкурсах на предоставление грантовой поддержки;

4. Увеличение количества зарегистрированных НКО.

Совокупность этих показателей не позволяют, на наш взгляд, объективно определить эффективность деятельности МРЦП как соотношение востребованности проводимых мероприятий и импакт-эффекта, достигаемого НКО, принявших участие в мероприятиях или обратившихся за консультацией в МРЦП. Фактически оценка эффективность деятельности МРЦП отсрочена по времени и является косвенной, т.е. определяемой на основании показателей деятельности НКО. В этом случае только удобные, технические решения могут способствовать точной оценке и настройке текущей деятельности МРЦП. Если осуществление мониторинга НКО в сфере ответственности МРЦП требует внедрения отдельных элементов автоматизации текущих процессов в каждой из организаций и формирование единой формы внутренней отчетности, то оптимизация управленческих процессов МРЦП должна быть налажена с применением специализированных сервисов, позволяющих высвободить ресурсы организации, для организации текущей деятельности, а рутинные процессы переданы системе искусственного интеллекта, например CRM (Сustomer Relationship Management)-системам, BI (Business Intelligence)-системам.

При этом принципиальная возможность применения BI-систем связана с тем, что на рынке появились инструменты бизнес-анализа, интегрированные в учетные системы организации. Проблемой МРЦП является то, что необходимой учетной системы, позволяющей интегрировать данные деятельности НКО по зоне их присутствия как таковой нет. Имеющиеся базы данных НКО, например, данные, формируемые Центром инноваций социальной сферы Фонда поддержки предпринимательства Республики Татарстан с 2017 года в формате таблиц Excel, не позволяют оперативно собирать актуальную информацию для принятия стратегических и тактических решений.

Рассмотрим пример сбора, обработки и хранения информации о заболеваемости в период пандемии коронавирусной инфекции. В РФ аналогичная информация собиралась путем прямых запросов органов власти к акторам рынка здравоохранения. К сожалению, такой подход к организации информационного обмена приводил к значительному как намеренному, так и ненамеренному искажению собранной статистики.

Ярким примером иного подхода к организации информационного обмена между субъектами рынка и органами власти может выступать организация сбора информации о заболеваемости коронавирусной инфекцией во время пандемии 20-21 года в Бельгии. Чтобы избежать подобного сценария Министерство здравоохранения Бельгии избрало иную тактику. В первую очередь все врачи первой линии (домашние доктора) используют в своей работе CRM-системы. Правительство не принуждает к покупке данного программного обеспечения, но субсидирует его приобретение пользователями. Соответственно вместо прямых информационных запросов используется выгрузка данных из CRM системы каждого отдельного врача. Более того за участие в предоставлении данных каждый доктор получает небольшое денежное вознаграждение. В результате Министерство здравоохранения Бельгии получает ежедневневную сводку о состоянии развития эпидемии с минимальными затратами на ее получение.

Аналогичные системы используются при анализе работы НКО в Эстонии и ряде других государств. Такой интегрированный подход позволяет повысить качество пользовательского опыта при взаимодействии с государственными институтами [6, с.39-45], а также дать более релевантную оценку исследуемой области [7, с.422].

Уровни внедрения ИИ решений в деятельность МРЦП

В настоящее время в научном и профессиональном сообществе не сложилось единого определения понятия «искусственного интеллекта», однако можно выделить четыре ключевых определения:

- Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.

- Свойство интеллектуальных систем выполнять функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система – это техническая или программная система, способная решать сложные, творческие задачи, традиционно считающиеся нестандартными, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока – базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с электронными вычислительными машинами (ЭВМ) без специальных программ для ввода данных.

- Направление в информатике и информационных технологиях, задачей которого является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

- Способность системы правильно интерпретировать внешние данные, извлекать уроки из таких данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач при помощи гибкой адаптации.

В разрезе информационных центров мы, очевидно, применяем второй вариант определения – свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. Прежде всего, это коммуникативные и аналитические функции, учитывая специфику работы НКО и самих ресурсных центров [8, с.68-75].

На наш взгляд, оценку готовности МРЦП к переходу на аналитику больших данных можно осуществить по степени внедрения отдельных полезных технических решений в их текущую деятельность. При этом такая работа должна быть системной, а не проводиться от случая к случаю. По степени сложности внедряемых ИИ решений и степени их влияния на организацию текущей работы МРЦП в свете рекомендованного к применению Фонда президентских грантов Стандарта информационной открытости НКО [9] можно выделить работу на 2 уровнях: базовом и полном.

Расширенный уровень информационной открытости предполагает полноту отражения на специализированных ресурсах результатов деятельности, что осуществляется без применения ИИ систем. В то время как внедряемые ИИ системы ориентированы на проработку всех элементов в формате оптимизации текущей деятельности, расширения границ взаимодействия с заинтересованными сторонами и выстраивания работы по понятной для представителей бизнес структур модели [10, с.14].

Базовый уровень предполагает внедрение следующих технических решений, позволяющих повысить как информационную открытость МРЦП, как НКО, так и эффективность ее рутинных процессов.

Организация коммуникации в социальных сетях и мессенджер-маркетинг [11, с.4-9]. При выборе онлайн-сервиса для МРЦП необходимо обратить внимание на то, какие социальные сети и мессенджеры поддерживает сервис, спектр возможностей по интеграции с сайтом МРЦП, удобство работы с несколькими аккаунтами одновременно, спектр дополнительных возможностей по сбору информации, автоответы на стандартные сообщения пользователей, возможность формирования базы знаний и др. К таким ресурсам относятся, например, https://getbutton.io/ – виджет чатов с поддержкой большинства социальных сетей и мессенджеров; https://textback.ru/ – поддерживает Telegram, VK, WhatsApp. Есть встроенный чат-бот и возможность создания автоворонок; https://talk-me.ru/ – онлайн-консультант для сайта с поддержкой основных мессенджеров и социальных сетей.

В современных условиях массового перехода, например, на площадку Telegram, настройка эффективных форматов коммуникации имеет принципиальное значение для того, чтобы не потерять выстроенную работу с НКО. Вышеперечисленные сервисы помогают упростить работу сразу с несколькими аккаунтами, разместить чаты социальных сетей на сайте, а также настроить отправку автоматических сообщений по заданным правилам.

Организация email-рассылок. В условиях запрета на деятельность социальных сетей Instagram и Facebook организации возвращаются к практике почтовых рассылок. При выборе сервиса email-рассылок необходимо обратить внимание на то, есть ли возможность заливать свою базу, ее сегментировать при необходимости (если списки формируются через разнообразные формы подписки, то это не очень удобно для работы), наличие дизайнерских шаблонов писем и возможность формировать собственный дизайн письма с логотипом ресурсного центра, есть ли дополнительная опция по авто и sms-рассылкам. Примерами таких российских сервисов являются Dashamail – сервис с широкой возможностью для сегментации, в том числе персонализации с помощью хэштэгов и настройкой разных типов рассылок, со встроенной проверкой текстов ГлавРедом (https://glvrd.ru/, сервис для улучшения текста). Ресурс позволяет провести интеграцию с AmoCRM (CRM отдела продаж) и по API (Application Programming Interface). Сервис Mailo post, отличительной особенностью которого является высокая скорость отправки (до 25 тыс. писем в минуту), есть адаптивность (т.е. письма корректно отражаются как на экране ноутбука/телефона, так и на экране телефона), доступна интеграция только по API. Sendbox – российский сервис рассылок от ВКонтакте, располагающей возможностью отправлять также смс, рассылки в Viber, ВКонтакте и Одноклассники. Mail365 – базовый email-сервис по доступной цене с отличными возможностями редактирования, автоматизацией, эффективными формами подписки, высокой скоростью отправки писем (120 тыс. писем в час), с возможностью проверки импортируемых имен на правильность и встроенной аналитикой (подсчет открытых писем, кликов, в том числе по каждой ссылке), и интеграции с Битрикс, AmoCRM, Wordpress, а также возможность настроить по API. Сервисов являются SendPulse – сервис, позволяющий осуществлять не только email, но и push, sms и прочие варианты рассылок, с большой базой чат-ботов и сервисом создания онлайн-курсов. Чем более качественной на ресурсе является система настройки разнообразных фильтров, позволяющих сегментировать и адресно направлять сообщения целевой аудитории, тем более эффективной будет такая работа.

Таким образом, особенностью внедрения в текущую работу сервисов email-рассылок для МРЦП, является то, что необходимо подобрать сервис с интересующим набором функционала и оптимальной стоимостью, т.к. в большинстве случаев в бесплатный тариф входит до 100-200 контактов, но в рассылке, например, АНО «Центр инновационного развития и трансфера технологий» таких контактов более 3000. Кроме того, при подборе сервиса рассылок для МРЦП важно наличие антиспам-проверка текста письма для того, чтобы письма не попадали в спам и возможность настройки email сообщений в мессенджерах и чат-ботах.

По нашему мнению, освоение сервисов коммуникации в социальных сетях и email-рассылок является базовым минимумом для МРЦП, но в настоящее время для них актуальным является внедрение инструментов, позволяющих выстроить работу на активное развитие деятельности. К таким инструментам «продвинутого» уровня можно отнести внедрение колл-трекинга, автоматизированных систем рекламы и продвижения, сервисов постинга в социальных сетях и применение ботов и рассылок в социальных сетях.

Рассмотрим основные моменты работы по внедрению этих инструментов, отвечающих запросу полного уровня информационной открытости.

Внедрение телефонии и колл-трекинга в работу МРЦП, на первый взгляд, не имеет большого практического применения. Однако среди НКО, работающих со сложным контингентом благополучателей, а именно, детей с дивиантным поведением, нарко- и алкозависимыми, жертвами насилия, иммигрантами и др. настройка современных систем фиксации звонков с возможностью вывода информации в аналитику, имеет значение с позиции качества оказания услуг и понимания собственных точек роста. В тоже время реализация экспертно-аналитической функции МРЦП предполагает содействие НКО в выборе сервисов для телефонии и колл-трекинга. Искусственный интеллект сервисов позволяет осуществлять выборочную автоматизированную запись звонков, по ключевым словам, угрозы, осуществлять параллельный вызов в специализированные службы 02, 03.

В отношении автоматизированных систем рекламы и продвижения и их внедрение в работу МРЦП важно понимать насколько он заинтересован в расширении вовлеченности НКО в участии в семинарах, вебинарах, интенсивов и др. На наш взгляд, для МРЦП республиканского уровня внедрение таких систем позволяет за счет их интеграции с сайтом и аналитикой понять, какие именно каналы продвижения услуг являются рабочими, на каких сегментах целевой группы какой тип кампаний получает наибольший отклик. Все это позволяет наладить работу без увеличения штата, а также выйти за регион присутствия, предлагая консультационные и образовательные программы на коммерческой основе всем заинтересованным сторонам. Искусственный интеллект сервисов в этом варианте интеграции помогает в принятии управленческих решений.

Выбор бот-платформы для МРЦП имеет небольшие особенности. Кроме традиционной оценки, включающей анализ того какие именно социальные сети поддерживает бот, насколько удобно его редактировать, для МРЦП важно обращать внимание на дополнительные возможности, а именно, возможность формирования сложных многошаговых развилок для каждого сегмента, постановка кнопки в социальных сетях, возможность применять не только для рассылок, но и для организации образовательных мероприятий. Это в фактически снижает текущую нагрузку на сотрудников.

Еще одной сферой применения ИИ решений является внедрение автоматизированных систем рекламы и продвижения. В данном случае важно понимать насколько конкретный МРЦП СО НКО заинтересован в расширении вовлеченности СО НКО в участии в семинарах, вебинарах, интенсивов и др. На наш взгляд, для МРЦП СО НКО республиканского уровня внедрение таких систем позволяет за счет их интеграции с сайтом и аналитикой понять, какие именно каналы продвижения услуг являются рабочими, на каких сегментах целевой группы какой тип кампаний получает наибольший отклик. Все это позволяет наладить работу без увеличения штата, а также выйти за регион присутствия, предлагая консультационные и образовательные программы на коммерческой основе всем заинтересованным сторонам.

Полный уровень готовности МРЦП к интеграции в экосистемы как с привязкой к государственным ресурсам, например, министерствам и ведомствам, так и к частным, предполагает освоение HRM-систем («Human Resource Management», что дословно переводится как «управление человеческим ресурсом») [12] с целью упрощения процесса рекрутинга, отбора кандидатов, а также обучения новых сотрудников и волонтеров. Для подбора персонала в штат или для реализации проектов ресурсного центра можно применить, например, интересный сервис https://cleverstaff.net/ru со встроенным парсингом резюме с самых популярных порталов подбора персонала HeadHunter, SuperJob и др. и возможностью интеграции по запросу с другими ресурсами. Сервис https://gorecruit.ru/ анализирует данные по базам МВД, налоговой службы, данных паспортов МВД и др. и позволяет проверить кандидата онлайн. https://hr.robotvera.ru/ это робот, умеющий искать резюме и обзванивать потенциальных кандидатов, однако стоимость на услугу высока. Если применять возможности искусственного интеллекта этих систем с целью оценки потенциала сотрудника, волонтера, то это позволит экономить время на подготовке сотрудника.

Еще одним аспектом работы с персоналом, а так же организации обучающих курсов, как для целевой группы МРЦП, так и волонтёров является подбор платформы для обучения. Выбор достаточно большой, но самостоятельная настройка обучения без поддержки технических администраторов на таких традиционных ресурсах как https://lms.etutorium.ru, https://moodle.org, https://skillbox.ru/, https://getcourse.ru/ для МРЦП будет сложной ввиду того, что настройка работы на этих платформах предполагает большой пользовательский опыт, и навыки программирования выше минимального уровня. Как правило, организация обучения на базах Google Classroom, https://welcome.stepik.org/ru и https://coreapp.ai/, проста для модерации и доступна для самостоятельной работы ввиду того, что интерфейс очень простой, доступный и вся техническая сторона, связанная с настройками модерируется с помощью техподдержки платформ. Например, размещение подготовленного АНО «Центр инновационного развития и трансфера технологий» курса «Основы грантрайтинга: о грантах просто и доступно» (https://coreapp.ai/app/teach/course/604c70e54b445c798e256241) на платформе фактически заняло с тестированием не более 3 часов.

Отдельно стоит рассмотреть ресурсы, позволяющие автоматизировать внутреннюю отчетность и аналитику. Среди таких сервисов, полезных в деятельности МРЦП можно выделить сервисы для анализа продуктовых метрик и встроенные инструменты аналитики в разных системах (CRM-системы и прочие). С одной стороны, большинство современных сервисов, как правило, содержат какую-то встроенную аналитику, подходящую для оперативной работы. Для принятия управленческих решений нужно, чтобы данные собирались из применяемых в текущей деятельности простых инструментов и помогали увидеть картину в целом. Например, сервис Metabase https://www.metabase.com/ позволяет построить управленческие отчеты на основе данных из разных источников, но его поддержка требует высокоуровневое понимание баз данных, Сервис сквозной аналитики https://roistat.com/ru, позволяющий собрать разрозненную информацию от удаленных пользователей в одном месте данные с разных каналов продвижения, CRM-системы, телефонии и посмотреть сводные отчёты по итогам реализации проектов и вовлеченности участников, однако его рекомендуется настраивать при поддержке самого сервиса, что повышает скорость ее внедрения.

Текущая работа по ведению реестра консультаций не предполагает постоянного мониторинга ландшафта запросов со стороны НКО. Такая работа по выявлению наиболее востребованных в формате консультаций вопросов осуществляется фактически основателем или одним из членов команды НКО. В результате системная картина может не сложиться, упускаются из вида «боли» и актуальные проблемы, с которыми сталкиваются НКО, и, как следствие, предлагаемые консультационные, образовательные программы МРЦП разрабатываются с запозданием, т.е. когда уже НКО столкнулись с проблемами, не смогли найти информацию, разрешить вопросы. Внедрение систем ИИ позволяет из большого массива информации выделять наиболее проблемные вопросы в текущей деятельности НКО [13, с.12-21] и разрабатывать не просто востребованные программы, а программы актуальные в текущем моменте.

Выводы

На наш взгляд, в процессе внедрения технологии ИИ в практику деятельности СО НКО можно выделить три основных направления.

Во-первых, применение ИИ для анализа целевых групп на территории и сегментация рынка. Это позволит перейти к адресному оказанию услуг, лучше понимать как настоящие, так и отслеживать будущие запросы благополучателей, что позволит принимать превентивные или опережающие решения в деятельности НКО.

Во-вторых, получение данных о качестве и спектре оказываемых услуг, что позволит НКО повысить качество оказания услуг, а также четко показать результативность деятельности, особенно для сетевых, разветвленных структур. Это должно способствовать большей вовлеченности в работу организаций НКО со стороны благополучателей, волонтеров, что в свою очередь, позволит НКО эффективно интегрироваться в современные экосистемы и значительно расширит формы поддержки их текущей деятельности, в том числе от крупных бизнес компаний. Таким образом, НКО сможет оказывать большее количество услуг, в том числе независимо от доступности государственной поддержки.

В-третьих, внедрение технологии ИИ позволит автоматизировать рутинные процессы в деятельности НКО (например, подключение к образовательным/консультационным мероприятиям с помощью чат-ботов). В результате ограниченное число сотрудников МРЦП сможет с минимальным количеством ошибок осуществлять больший объем работы, сосредоточив внимание на разработке стратегических планов и принятии решений.

Реализация такого подхода позволит выстроить на уровне региона системную работу по интеграции усилий всех региональных МРЦП, оценивать их вклад в направлении активизации грантовой и иной активности со стороны НКО, а также охватить все направления их деятельности. Кроме того, наличие систем ИИ, позволяющих на базе множества критериев оценивать показатели эффективности деятельности и вовлеченность, позволят Минэкономразвития России в регионах управлять денежными потоками, направляемыми на поддержку МРЦП.


Источники:

1. Кулькова В.Ю. Позиционирование миссии в управлении деятельностью некоммерческих организаций сферы услуг в Российской Федерации // Вопросы управления. – 2020. – № 3(64). – c. 54-64.
2. Хабриева Т.Я., Нарышкин С.Е., Капустин А.Я. Некоммерческие организации в международном и национальном праве. / монография. - М.: ИНФРА-М, 2022. – 304 c.
3. Концепция развития деятельности межмуниципальных ресурсных центров поддержки социально ориентированных некоммерческих организаций (опыт Республики Татарстан) (2020) Домашняя страница. [Электронный ресурс]. URL: https://jsps.hse.ru/article/view/11438 (дата обращения: 03.08.2022).
4. Петрова Т.Э. Общественные объединения и некоммерческие организации: деятельность и поддержка. / монография. - Москва: ИНФРА-М, 2020. – 118 c.
5. Ямщиков А.С., Карабицина Е.Ф. Механизмы реализации мер государственной поддержки социально ориентированных некоммерческих организаций // Финансовая экономика. – 2021. – № 3. – c. 288-291.
6. Барков А.В., Ручкина Г.Ф., Демченко М.В. Государственное регулирование деятельности социально ориентированных некоммерческих организаций. / монография. - Москва: ИНФРА-М, 2022. – 181 c.
7. Старшинова А.В., Бородкина О.И. Деятельность НКО в сфере социальных услуг: общественные ожидания и региональные практики // The Journal of Social Policy Studies. – 2020. – № 18(3). – c. 411-428.
8. Косыгина К.Е. Инструменты развития некоммерческого сектора в регионе // Проблемы развития территории. – 2021. – № 6. – c. 67-81.
9. Стандарт информационной открытости НКО. Методические рекомендации по применению. [Электронный ресурс]. URL: https://www.infoculture.ru/wp-content/uploads/2018/03/Standart-informacionnoi-otkrytosti-NKO.-Metodicheskie-rekomendacii-po-primeneniju.pdf (дата обращения: 06.03.2022).
10. Григорьева И.А., Парфенова О. Социально ориентированные НКО и социальные предприятия как драйверы разгосударствления социального обслуживания: барьеры и возможности // The Journal of Social Policy Studies. – 2021. – № 19(1). – c. 7-22.
11. Alan R Andreasen Philip R Kotler. Strategic Marketing for Non-Profit Organizations. Seventh Edition Pearson Education Limited.- 2014.- рр. 474
12. HRM-системы. [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0 (дата обращения: 06.07.2022).
13. Hille I., Frank G.A. de Bakker, Ferguson J., Groenewegen P. Cross-sector partnerships for Sustainability: How mission-driven conveners drive change in national coffee platforms // Sustainability. – 2020. – № 12(1). – p. 1-23. – doi: 10.3390/su12072846.

Страница обновлена: 30.03.2024 в 17:10:27