Кейс 34. Оптимизация маршрутов общественного транспорта по данным валидаторов
Партнёр: Департамент транспорта
Проблема: Автобус ходит пустым в 9 утра, но забит в 18 вечера. Расписание не менялось 7 лет.
Задача: Анализ данных бесконтактной оплаты (вход/выход) для построения реальных пассажиропотоков по каждому маршруту в разрезе часа.
Результат: Рекомендации по изменению интервалов и вместимости транспорта.

Кейс 35. Верификация самозанятых через геолокацию и чеки
Партнёр: ФНС (экспериментальный проект)
Проблема: Самозанятые указывают один адрес деятельности, а работают по всему городу. Налоговая не может проверить реальный объём услуг.
Задача: Приложение для выборочного мониторинга: запрашивает геолокацию в момент выдачи чека и сверяет с заявленной сферой.
Результат: Инструмент риск-ориентированного контроля без массовых проверок.

Кейс 36. Автогенерация ответов на типовые запросы граждан в госпабликах
Партнёр: Центр управления регионом (ЦУР)
Проблема: 60% комментариев в соцсетях — однотипные: «Когда дадут горячую воду?», «Где убрали остановку?». Администраторы отвечают вручную.
Задача: LLM-бот на базе официальных документов и регламентов автоматически генерирует ответ с ссылкой на норму.
Результат: Плагин для ВКонтакте и Telegram с режимом «предложить ответ модератору».