Artificial intelligence in municipal management: international experience and application opportunities in Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Taking into account the current trends of digital transformation, artificial intelligence is becoming one of the most relevant and in-demand digital technologies, which is used to solve a wide range of tasks related to the practice of municipal management and the provision of municipal services. Artificial intelligence is becoming more and more in demand both in public administration and in the practice of organizing the work of local governments, in the development and implementation of plans for the effective use of municipal resources. The purpose of the study is to determine the main vectors of the introduction of artificial intelligence into the practice of municipal government bodies based on the analysis of existing experience of digital transformations. Research methods. A comparative analysis was used to study the experience of introducing digital artificial intelligence technology into municipal management. The structural and functional method is applied to determine the main vectors of the use of artificial intelligence in municipal management. The results of the study demonstrated practical examples of the use of artificial intelligence in the field of municipal administration and presented new opportunities for the introduction of artificial intelligence into the practice of local self-government in Russia. Conclusions. The implementation of the digital transformation of municipal government based on artificial intelligence will require serious efforts and financial investments. However, in the future, it is possible to achieve significant improvements in the work of municipal authorities and, ultimately, improve the quality of life of citizens.

About the authors

Elena N. Karatueva

Saint Petersburg State Agrarian University

Author for correspondence.
Email: e_karatueva@mail.ru

Candidate of Political Sciences; associate professor at the Department of State and Municipal Administration of Saint Petersburg State Agrarian University. Saint Petersburg, Russian Federation.

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Vasin S.G. Artificial intelligence in state management. Management. 2017. No. 3. Pp. 5–10.
  2. How AI helps transform Russian regions. CDO2DAY. 30.08.2022. URL: https://cdo2day.ru/events/kak-ii-pomogaet-transformirovat-rossijskie-regiony/ (data of accesses: 25.03.2023).
  3. National Technical Initiative. NTI Competence Center in the direction of “Artificial Intelligence”. 2022. URL: https://nti2035.ru/technology/competence_centers/mipt.php (data of accesses: 25.03.2023).
  4. Solovyov A.I., Solovyov S.A. On approaches to the analysis of demographic data using machine learning. Modern Information Technologies and IT Education. 2018. No. 14 (4). Pp. 947–959.
  5. Agarwal P. Public administration challenges in the world of AI and Bots. Public Administration Review. 2018. Vol. 78 (6). Pp. 917–921.
  6. Barcelona “superblock” sees 25 percent drop in pollution. Cities Today. 18.10.2021. URL: https://cities-today.com/barcelona-superblock-sees-25-percent-drop-in-pollution/ (data of accesses: 25.03.2023).
  7. Bundin M., Martynov A., Aliev Y., Kutuev E. Legal aspects of the use of AI in public sector. International Conference on Digital Transformation and Global Society. 2018. Pp. 171–180.
  8. Cath C., Wachter S., Mittelstadt B. et al. Artificial intelligence and the “good society”: The US, EU, and UK approach. Science and Engineering Ethics. 2018. Vol. 24 (2). Pp. 505–528.
  9. Corvalán J. Digital and intelligent public administration: Transformations in the era of artificial intelligence. A&C-Revista de Direito Administrativo & Constitucional. 2018. Vol. 18 (71). Pp. 55–87.
  10. Helsinki accelerates AI and automation in city services. Cities Today. 26.02.2021. URL: https://cities-today.com/helsinki-accelerates-ai-and-automation-in-city-services/ (data of ac-cesses: 25.03.2023).
  11. Herath H.M.K.K.M.B., Mittal M. Adoption of artificial intelligence in smart cities: A comprehensive review. International Journal of Information Management Data Insights. 2022. Vol. 2. Issue 1. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667096822000192 (data of accesses: 25.03.2023).
  12. Kankanhalli A., Charalabidis Y., Mellouli S. IoT and AI for smart government: A research agenda. Government Information Quarterly. 2019. Vol. 36 (2). Pp. 304–309.
  13. Kuziemski M., Misuraca G. AI governance in the public sector: Three tales from the frontiers of automated decision-making in democratic settings. Telecommunications Policy. 2020. Vol. 44 (6). P. 101976. DOI: https://doi.org/10.1016/j.
  14. Longo J. When artificial intelligence meets real public administration. Canadian Public Administration. 2022. Pp. 1–5. DOI: https://doi.org/10.1111/capa.12465.
  15. Makridakis S. The forthcoming artificial intelligence revolution: Its impact on society and firms. Futures. 2017. Vol. 90. Pp. 46–60.
  16. Natale S., Ballatore A. Imagining the thinking machine: Technological myths and the rise of artificial intelligence. Convergence. 2020. Vol. 26 (1). Pp. 3–18.
  17. Opiela N. et al. Executive AI 2030 – Four future scenarios for Artificial Intelligence in Public Administration. Berlin: Competence Center for Public IT. 2018. URL: https://www.oeffentliche-it.de/publikationen (data of accesses: 25.03.2023).
  18. State of the cities 2018. National League of Cities. 2018. URL: https://www.nlc.org/resource/state-of-the-cities-2018/ (data of accesses: 25.03.2023).
  19. Wirtz B.W., Müller W.M. An integrated artificial intelligence framework for public management. Public Management Review. 2019. Vol. 21 (7). Pp. 1076–1100.
  20. Wirtz B.W., Weyerer J.C., Geyer C. Artificial intelligence and the public sector –Applications and challenges. International Journal of Public Administration. 2019. Vol. 42 (7). Pp. 596–615.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Yur-VAK

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».