Жараёнларни интеллектуал таҳлил қилиш ва кам кодли платформалар асосида молиявий маъмурий жараёнларни мақбуллаштириш усуллари ҳамда моделлари
Ключевые слова:
сунъий интеллект, машинали ўқитиш, кечикиш хавфи, молиявий жараён, тушунтириладиган модель, кам кодли платформа, ROMEАннотация
Мақолада давлат ташкилотларидаги молиявий-маъмурий аризаларни кўриб чиқиш жараёнида кечикиш хавфини олдиндан баҳолашга мўлжалланган тушунтириладиган сунъий интеллект модели таклиф этилади. Модель ариза тури, жараён босқичлари, статуслар тарихи, ҳужжат тўлиқлиги, қайтаришлар сони, масъул роллар ва вақт белгилари каби маълумотларга таянади. Тадқиқот ROME автоматлаштириш прототипида шаклланадиган жараён изларини тажриба базаси сифатида кўриб чиқади, бироқ таклиф этилаётган маълумотлар тузилмаси ва баҳолаш усули бошқа ташкилотларга кўчирилиши мумкин. Мақолада сунъий интеллект натижасини инсонга тушунарли қилиб бериш, махфийликни сақлаш ва якуний қарорни масъул ходим ихтиёрида қолдириш асосий талаб сифатида белгиланган. Эмпирик натижа тўқиб чиқарилмайди; модель кейинги босқичда анонимлаштирилган маълумотлар асосида синовдан ўтказилиши назарда тутилади.
Библиографические ссылки
1. Ўзбекистон Республикаси Президентининг 2024 йил 14 октябрдаги ПҚ-358-сон қарори. Сунъий интеллект технологияларини 2030 йилга қадар ривожлантириш стратегияси. https://lex.uz/docs/7158604 йилгача
2. Ўзбекистон Республикаси Рақамли технологиялар вазирлиги. Сунъий интеллектни 2030 ривожлантириш https://gov.uz/en/digital/news/view/24510 стратегиясининг устувор йўналишлари.
3. Samek W., Wiegand T., Müller K.-R. Explainable Artificial Intelligence Understanding Visualizing and Interpreting Deep Learning Models. 2017. arXiv:1708.08296.
4. van der Aalst W. Process Mining Data Science in Action. 2nd ed. Springer, 2016.
5. Bozorgi Z. et al. Process Mining Meets Causal Machine Learning Discovering Causal Rules from Event Logs. ICPM 2020. DOI: 10.1109/ICPM49681.2020.00028.
6. Moreira C. et al. Process mining with real world financial loan applications. PLoS ONE, 2018, 13(12). DOI: 10.1371/journal.pone.0207806.
