Սոցիալական պաշտպանության ոլորտում պետության աջակցության ծրագրերը որքանո՞վ են արդյունավետ, կամ նպաստառու ընտանիքները ճի՞շտ են արդյոք ներկայացնում իրենց տվյալները, կարգավիճակը, խնդիրները: Այս և նման հարցերի պատասխանները աշխատանքի և սոցիալական հարցերի նախարարությունը կարողացել է ստանալ արհեստական բանականության շնորհիվ՝ վերլուծելով վերջին երեք տարվա տվյալները:
Անահիտ Պարզյան («Նորք» տեխնոլոգիաների կենտրոնի տնօրեն) - Մասնավորապես, գտանք ընտանիքներ, որոնք 3 տարուց ավելի մնացել են այդ համակարգում, որովհետև մարդիկ աջակցության են դիմում, ոչ թե այնտեղ մնալու, այլ ժամանակավորապես այդ վիճակից դուրս բերելու համար:
Արհեստական բանականությունը սոցիալական պաշտպանության ոլորտում ներդրվել է նախորդ տարեվերջին, նշում է «Նորք» կենտրոնի տնօրենը: Արդեն վերլուծել են 2021-ի նպաստառուների դիմումները, այժմ 22-ի տվյալների հավաքագրման-համադրման փուլն է: Արհեստական բանականությունը հնարավորություն է տալիս պարզելու քաղաքացիներից ստացվող դիմումների կեղծարարության ռիսկը. որքան բարձր է ինդեքսը, այնքան բարձր է նաև կեղծիքի առկայության հնարավորությունը՝ բացատրում է Անահիտ Պարզյանը:
Անահիտ Պարզյան - Եթե քաղաքացին ընտանիքի համար է դիմել, այն տվյալները, որոնք տվել է նախարարությանը, որի հիման վրա նախարարությունը որոշում պիտի կայացնի, ամենայն հավանականությամբ, 24, 18 և 46 տոկոսով կեղծ են: Դա համադրում է այլ տվյալների բազաների հետ և գտնում ոչ համաչափ տվյալներ:
Ոչ համաչափ տվյալներ կարող են և՛ միտումնավոր ստացվել, և՛ մարդկային գործոնով պայմանավորված լինել: Կասկածելի, ռիսկային խմբում հայտնվածների դեպքում նախարարությունը կրկնակի ստուգայց է իրականացնում, պարզում իրականությունը: Այս պահին շարունակվում է ոլորտի թվային փոխակերպման իրականացումը: Այլ կերպ ասած՝ ինչ վրիպում է մարդու աչքից, չի վրիպում արհեստական բանականության համակարգից, նշում է ոլորտային նախարարի տեղակալը, հավելում՝ բոլոր անձնական տվյալները ապաանձնավորված, պաշտպանված են:
Աննա Ժամակոչյան (ՀՀ ԱՍՀ նախարարի տեղակալ) - Հասցեականության հարցը առաջնահերթություն է Կառավարության համար, և մենք դրան ուղղված քաղաքականություն ենք իրականացնում: Այս տարի գործարկելու ենք նաև նոր համակարգ, և այս գործիքը մեզ ցույց է տալիս՝ որտեղ խնդիր ունենք, օրինակ` որ տիպի ընտանիքներն են, որ չեն համապատասխանում աղքատության չափանիշներին:
Արհեստական բանականությամբ ստացված տվյալները, փոխնախարարի գնահատմամբ, թեև ավելի խորքային, հիմնավոր են, բայց նաև համադրում են վիճակագրական կոմիտեի տվյալների հետ՝ բացառելու հնարավոր անճշտությունները:
Աննա Ժամակոչյան - Օրինակ՝ տվյալ սոցիալական խմբի անդամների եկամուտները համադրելով, նաև զբաղվածությունը, ավելի քիչ հավանական է, որ աղքատ են, և համադրելով այլ բաղադրիչներ` հնարավոր է լինում պարզել, որ տվյալ խումբը պակաս խոցելի է, բայց հայտնվել է նպաստների համակարգում:
Համակարգում առաջիկայում նոր գործիքներ էլ կկիրառվեն. դա հնարավորություն կտա նպաստից օգտվող քաղաքացուն ճիշտ գնահատել սեփական կարիքները: Արդյունքում պետությունը կկարողանա ավելի թիրախային աշխատել, նպաստառուին և նպաստի կարիք չունեցողին տարբերակել:
