Контроль с умом
В Орловской и Курской областях управление Россельхознадзора выявляет нарушителей, применяя аналитические инструменты искусственного интеллекта.

Федеральная служба по ветеринарному и фитосанитарному надзору (Россельхознадзор) была образована в 2004 году в результате слияния «Государственной ветеринарной службы России» и «Государственной службы по карантину растений (Госкарантин)». Сегодня в зоне ответственности ведомства: государственный ветеринарный контроль; контроль в области безопасного обращения с пестицидами и агрохимикатами; контроль в области семеноводства; контроль в области обеспечения качества и безопасности зерна и продуктов переработки зерна; государственный земельный контроль; контроль в области обращения с животными; контроль в сфере обращения лекарственных средств.
Такой объем работы невозможно проводить без цифровизации. Это позволяет выявлять потенциальные нарушения и проводить риск-ориентированные проверки, не отрывая от текущих дел добросовестных предпринимателей. В 2025 году в Публичной декларации Россельхознадзора (РСХН) в числе основных целей и задач была указана цифровизация деятельности.
Эффективный поиск нарушений
Сегодня РСХН использует 11 цифровых систем, в том числе технологии искусственного интеллекта. Нейросети улучшают свои возможности за счет постоянного обучения.

Руководитель управления Россельхознадзора по Орловской и Курской областям Евгений Черный во время публичного обсуждения итогов правоприменительной практики за 2025 год подчеркнул, что в прошлом году большинство контрольно-надзорных мероприятий составили выездные обследования без взаимодействия с бизнесом. Было проведено 16282 обследования. Чтобы предотвратить нарушения, выдано 28 667 предостережений. Такие возможности дает анализ большого объема документов с помощью ИИ. Например, анализ электронных ветеринарных сопроводительных документов (эВСД) в ФГИС «Меркурий».
Так, в сентябре орловский индивидуальный предприниматель оформил ветеринарный сопроводительный документ на молочную продукцию, предназначенную для отправки в другой район. Путь должен был занять примерно 1 час 43 минут. Однако ветеринарные сопроводительные документы были погашены через 11 минут после отправки. Это могло указывать, в том числе, на перемещение подконтрольной продукции без документов. Предприятиям объявили предостережение.
Использование аналитических инструментов с применением ИИ для ветеринарного контроля и надзора позволяет оптимизировать процессы, сокращает время реагирования на нарушения, ускоряет межведомственное взаимодействие и дает возможность автоматически блокировать опасную продукцию.

Полный учет зерна и контроль обработки полей
Цифровизация учета оптимизирует и контроль качества зерновых культур. В 2025 году завершилась реорганизация федеральных государственных информационных систем (ФГИС) в сфере карантина растений. ФГИС «Сатурн» была интегрирована с системой учета сельхозземель (ЕФИС ЗСН), а также с информационной системой отслеживания зерна и продуктов его переработки (ФГИС «Зерно»).
В Орловской и Курской областях в 2025 году с помощью ФГИС «Зерно» выявили 10 случаев отсутствия сопроводительной документации при отгрузке зерна. 134 раза в такую документацию вносили неполную информацию или зерно пытались реализовать без декларации. Выявлено 950 случаев недостоверного декларирования зерна.
Основные причины - обращение аграриев в неаккредитованные лаборатории, где не проводились полные исследования. Выявлены и поддельные протоколы испытаний зерна.
Важной инноваций для пчеловодов стал созданный на базе цифровой системы ФГИС «Сатурн» специальный портал, где доступна интерактивная карта с информацией о планируемом применении пестицидов и агрохимикатов. Это позволяет оперативно менять место сбора меда. При этом у растениеводов появилась возможность вносить сведения во ФГИС «Сатурн» с мобильных устройств и без подключения к сети Интернет.

Прозрачность рынка АПК
Масштабное использование ИИ в работе РСХН повышает прозрачность всего рынка сельхозпродукции. В перспективе такие системы будут интегрированы с другими государственными платформами, в том числе, системами таможенного контроля и налоговой инспекции.
В результате надзорные органы получат возможность сквозного контроля движения продукции на рынке товаров и услуг. Таким образом, государственный контроль за отраслью переходит к цифровой модели управления рисками. Это отражает общую тенденцию - переход от традиционных инспекций к работе с данными и алгоритмами.









































