Улучшение электронных государственных услуг посредством разработки чат-ботов с использованием Azure OpenAI

Реализация и развитие чат-ботов как сервиса электронного правительства в значительной степени способствуют модернизации и повышению эффективности государственных услуг. Используя технологии Microsoft - в частности, сервис Azure OpenAI - возможно быстро и эффективно разработать интеллектуальных чат-ботов. При интеграции с порталом электронного правительства такие чат-боты обеспечивают пользователям улучшенный доступ к информации и персонализированную коммуникацию между гражданами и государственными учреждениями. Одной из ключевых проблем на сегодняшний день является отсутствие эффективных каналов связи, что приводит к увеличению времени отклика и снижению удовлетворенности пользователей. Цель данной работы – разработка чат-бота, который повысит качество предоставляемых услуг и сделает государственные сервисы более доступными гражданам через портал электронного правительства. В работе анализируются функциональные возможности чат-бота, такие как генерация ответов, проверка релевантности заданных вопросов и фильтрация информации. Кроме того, внимание уделяется правовым и этическим аспектам, защите данных, а также постоянному обучению модели для поддержания точности данных. В исследовании также рассматривается и демонстрируется, каким образом современные технологии, основанные на искусственном интеллекте, способствуют приближению государственных услуг к пользователям. Предлагаемое решение выявленных проблем заключается в внедрении модели чат-бота с интеграцией в портал электронного правительства для улучшения коммуникации. В конечном итоге основное внимание уделяется цифровизации и модернизации услуг в государственном секторе для получения выгод для общества в целом.

1. E. Adamopoulou and L. Moussiades, “An Overview of Chatbot Technology,” IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol. 584 IFIP, pp. 373–383, 2020, doi: 10.1007/978-3-030-49186-4_31.

2. S. Hussain, O. Ameri Sianaki, and N. Ababneh, “A Survey on Conversational Agents/Chatbots Classification and Design Techniques,” Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 927, pp. 946–956, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-15035-8_93.

3. L. F. Lins dos Santos, “Evaluating and Comparing Generative-based Chatbots Based on Process Requirements,” Dec. 06, 2023, University of Waterloo.

4. C. Zhang and Y. Lu, “Study on artificial intelligence: The state of the art and future prospects,” Journal of Industrial Information Integration, vol. 23, p. 100224, Sep. 2021, doi: 10.1016/J.JII.2021.100224.

5. M. I. Jordan and T. M. Mitchell, “Machine learning: Trends, perspectives, and prospects,” Science, vol. 349, no. 6245, pp. 255–260, Jul. 2015, doi: 10.1126/SCIENCE.AAA8415.

6. K. R. Chowdhary, “Natural Language Processing,” Fundamentals of Artificial Intelligence, 2020, doi: 10.1007/978-81-322-3972-7_19.

7. E. Novikova, “Influence of NLP on organizational design and development of dynamic capabilities,” 2024.

8. S. Minaee et al., “Large Language Models: A Survey”.

9. M. Nejjar, L. Zacharias, F. Stiehle, and I. Weber, “LLMs for science: Usage for code generation and data analysis,” Journal of Software: Evolution and Process, vol. 37, no. 1, p. e2723, Jan. 2025, doi: 10.1002/SMR.2723.

10. A. Androutsopoulou, N. Karacapilidis, E. Loukis, and Y. Charalabidis, “Transforming the communication between citizens and government through AI-guided chatbots,” Government Information Quarterly, vol. 36, no. 2, pp. 358–367, Apr. 2019, doi: 10.1016/J.GIQ.2018.10.001.

11. A. Rukavina, “How chatbots can improve government services.” Accessed: May 08, 2025. [Online]. Available: https://www.infobip.com/blog/ai-customer-experiences-in-government

12. “Invest in Estonia.” Accessed: May 08, 2025. [Online]. Available: https://investinestonia.com/estonia-created-suve-an-automated-chatbot-to-provide-trustworthy-information-during-the-covid-19-situation/

13. M. M. Salas-Zárate and M. Luis Colombo-Mendoza, “CLOUD COMPUTING: A REVIEW OF PAAS, IAAS, SAAS SERVICES AND PROVIDERS,” Lámpsakos (revista descontinuada), no. 7, pp. 47–57, Jun. 2012, doi: 10.21501/21454086.844.

14. A. Jamshidi, “Applications of Microsoft Azure OpenAI to code management,” 2024.

15. N. P. S. Kumar, S. Ramakrishnan, and M. Vignesh, “AI-Based Data Analytics & Business Intelligence Chatbot Using Azure Functions and OpenAI,” pp. 129–137, 2025, doi: 10.1007/978-981-97-9619-9_11.

16. V. T. Mahajan and S. Sarode, “COMPARATIVE INSIGHTS INTO AI TOOLS: AN ANALYTICAL APPROACH”.

17. S. Ifrah, “Getting Started with Azure OpenAI,” Getting Started with Azure OpenAI, 2024, doi: 10.1007/979-8-8688-0599-8/COVER.

18. Microsoft, “What is Azure OpenAI Service?” Accessed: May 12, 2025. [Online]. Available: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/overview

19. Microsoft, “App Service Overview.” Accessed: May 12, 2025. [Online]. Available: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/app-service/overview

20. Microsoft, “What’s Azure AI Search?” Accessed: May 12, 2025. [Online]. Available: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-what-is-azure-search

21. K. Weiland, “Azure AI Search: A Comprehensive Guide.” Accessed: May 12, 2025. [Online]. Available: https://www.linkedin.com/pulse/azure-ai-search-comprehensive-guide-kim-weiland-mvb1e/

22. Y. Lu, “Artificial intelligence: a survey on evolution, models, applications and future trends,” Journal of Management Analytics, vol. 6, no. 1, pp. 1–29, Jan. 2019, doi: 10.1080/23270012.2019.1570365.

23. J. R. Guay Paz, “Introduction to Azure Cosmos DB,” Microsoft Azure Cosmos DB Revealed, pp. 1–23, 2018, doi: 10.1007/978-1-4842-3351-1_1.

24. Microsoft Corporation, “Chat with your data - Solution Accelerator,” GitHub. Accessed: May 12, 2025. [Online]. Available: https://github.com/Azure-Samples/chat-with-your-data-solution-accelerator

25. R. Islam and O. M. Moushi, “GPT-4o: The Cutting-Edge Advancement in Multimodal LLM,” TechRxiv, Jul. 2024, doi: 10.36227/TECHRXIV.171986596.65533294/V1.