Investicijų projekto metu kuriama interaktyvi kainų prognozavimo ir analizės sistema bus pritaikoma tarptautinio ir nacionalinio mąsto reikmėms. Skaitmeninis sprendimas būtinas siekiant įgyvendinti bent VPNĮP suplanuotą Vyriausybės programos projektą ir pateiktas papunktyje 5.9.2. Remti pažangias technologijas, skaitmeninimą ir kitus išmaniuosius verslo valdymo sprendinius, didinančius konkurencingumą ir tvarumą žemės ir maisto ūkio bei žuvininkystės srityse. Taip pat projektu prisidedama prie 2021-2030 metų Lietuvos Respublikos ekonomikos ir inovacijų ministerijos valstybės skaitmeninimo plėtros programos pažangos priemonės Nr. 05-002-01-07-08 „Kurti technologinius sprendimus ir įrankius, leidžiančius saugiai ir patogiai naudotis paslaugomis“ aprašo patvirtinimo“ įgyvendinamo Nacionalinio pažangos plano uždavinio Nr. 1.7. Skatinti valstybės skaitmeninimą. Planuojama kurti sistema yra įtraukta į ŽŪDC 2022–2025 m. strateginį planą. Šiuo projektu bus prisidedama prie ŽŪDC administruojamos LŽŪMPRIS nuostatų, patvirtintų Lietuvos Respublikos žemės ūkio ministro 2014 m. balandžio 8 d. įsakymu Nr. 3D-156 (Lietuvos Respublikos žemės ūkio ministro 2022 m. kovo 4 d. įsakymo Nr. 3D- 154 redakcija), 25.8. papunktyje nustatytų elektroninių viešųjų paslaugų – žemės ūkio ir maisto produktų rinkos stebėsenos, informacijos interaktyvios sklaidos, prognozavimo ir sprendimų paramos verslo subjektams brandos lygio kėlimo. Kuriama mėsos (kiaulienos ir galvijienos) rinkų kainų prognozės ir stabilumo sistema leis užtikrinti sklandų mėsos sektoriaus vystymąsi ir padės įvertinti kainų svyravimus. Dideli kainų pokyčiai turi neigiamų pasekmių tiek gyventojų gerovei, tiek visai šalies ekonomikai, todėl rinkų pusiausvyros veiksnių tyrimai yra svarbūs ir aktualūs ekonomikai nelengvu šiuo laikotarpiu. Kaip ūkio subjektai turėtų elgtis siekdami suvaldyti nestabilią situaciją krizių akivaizdoje ir kokiais būdais su šiais iššūkiais susidoroti galima pasitelkus inovatyvias priemones, sukurtas naudojant dirbtinį intelektą bei šiuolaikinius matematinius metodus, tokius kaip Lamberto funkcijų metodas. Naudojant dirbtinio intelekto metodus, tokius kaip gilųjį mokymą (Deep learning) ir Rekurentinius neuroninius tinklus (Recurent neutral network), bei inovatyvų Lamberto funkcijų metodą sukurta mėsos (kiaulienos ir galvijienos) rinkos kainų stabilumo analizės ir prognozavimo informacinė sistema sudarytų galimybes mėsos (kiaulienos ir galvijienos) rinkos subjektams formuoti elgseną siekiant gauti didžiausią ekonominę naudą. Skaitmeninės sistemos pagrindiniai naudotojai, tai verslo, mokyklų (vidurinių, aukštesnių, aukštųjų), mėsos sektoriaus subjektai – moksleiviai, studentai, ūkininkai, perdirbėjai, prekybininkai, valstybinių institucijų atstovai ir kiti interesantai. Verslo subjektams bei ūkininkams pagalba priimant su verslu ar ūkininkavimu susijusius sprendimus naudojant atviros prieigos mėsos (kiaulienos ir galvijienos) kainų prognozavimo ir stabilumo analizės sukurtą interaktyvią sistemą. Šiuo metu nėra sukurtų sistemų, leidžiančių skaitmeniniu būdu atlikti mėsos sektoriaus rinkos kainų stabilumo analizę, bei prognozavimą. Paslauga teikiama susirašinėjimo elektroniniais laiškais būdu arba per dokumentų valdymo platformas. Prognozavimui pasitelkiami elementarieji tiesinės regresijos arba slenkamojo vidurkio matematiniai modeliai, turintys dideles prognozavimo paklaidas, neleidžiantys tinkamai įvertinti jų pokyčius ar šuolius. Kainų stabilumo analizę įvertina, tik ekspertai, kurių ekonominiu požiūriu vertinimai labai skiriasi tarpusavyje. Pagrindinės skaitmeninės sistemos kūrimo priežastys: 1. Dideli darbo užmokesčio kaštai. Darbuotojui atlikti rinkos kainų analizę ir prognozavimą, turint esamus produktus užtrunka: vieno produkto duomenų susirinkimas ir susisteminimas iš duomenų šaltinių, duomenų analizė ir klasterizavimas, prognozavimas, įvertinant, kuriuo metodu yra prognozuoti tiksliau - 56 valandos. Jeigu turime du produktus 112 valandų, o jeigu norima kitokiam periodui atlikti prognozę, turime vėl tiek pat valandų sugaišimą, kadangi pasikeičia laiko eilutės (duomenų struktūra). Jeigu reikalinga įvertinti rinkos kainų stabilumą, tai pasiūlos ir paklausos modelių sudarymams, duomenų atrinkimas iš duomenų šaltinių, vienam darbuotojui užtrunka papildomai 40 val. Jeigu norima įvertinti vieno produkto prognozavimo paslaugos sąnaudas, tai remiantis ŽŪDC nustatytu ir viešai skelbiamu https://www.vic.lt/paslaugos/informacija-apie-ikainius-ir-ju-taikyma/ valandiniu įkainiu 11,96 Eur/val. sudarys 669,76 Eur, jeigu dviejų produktų 1 339,52 Eur, jeigu įtraukus vieno produkto stabilumo analizę, kurios sąnaudos yra 478,4 Eur, tai viso vienkartinio paketo sąnaudos į kurį įeina dviejų produktų prognozavimas ir stabilumo analizė sudarys 2 296,32 Eur. Pasikeitus laikotarpiui, keičiasi ir visa duomenų eilutė, dėl tos priežasties reikalinga, vėl atlikti visus pakartotinai paminėtus veiksmus. Darbo kaštai išauga priklausomai, kiek kartų kreipiasi paslaugos prašytojas ir kokiu laikotarpiu. Pavyzdžiui per metus kreipiasi 100 interesantų, skirtingais periodais, tai pilno paketo sąnaudos už metus 229 632 Eur. Be to reikia įvertinti, kad tokio pobūdžio darbą gali atlikti tik kvalifikuoti specialistai. Reikia įvertinti ir laiko sąnaudas, kurios atsiranda atliekant užsakomąją paslaugą, nes darbuotojai turi tikslines užduotis. Pavyzdžiui, kaip nepaprastosios padėties atveju, atsiranda daug interesantų, tai tuomet reikia skirti papildomai žmogiškųjų resursų analizei atlikti ir informacijai parengti. Lietuvos žemės ūkio ir maisto produktų rinkos informacinėje sistemoje (LŽŪMPRIS) šiuo metu 37 respondentai teikia gamybos duomenis apie klasifikuojančių galvijų skerdenas ir kas savaitę prašo kainų analizės duomenų, tai iš viso metuose 1924 paraiškos. O duomenis apie klasifikuojančių kiaulienų skerdenas teikia 46 respondentai, bei prašo kas savaitę apibendrintų duomenų, tai metuose sudaro 1472 paraiškas. Sukūrus skaitmeninį prognozavimo ir analizės įrankį, respondentai galės savarankiškai, jiems patogiu būdu gauti reikiamą informaciją, bei gauti kainų prognozes ir jų stabilumo analizę. Lietuvoje nėra sukurtas tokia sistema, kurios pagalba galima būtų atlikti duomenų analizę ir prognozavimą remiantis dirbtinio intelekto algoritmais ir ji būtų laisvai pasiekiama per internetinę prieigą. Sukūrus interaktyvų mėsos sektoriaus prognozavimo ir analizavimo sistemą, atsirastų didesnis naudotojų sąrašas, kadangi ne tik duomenų teikėjai galėtų pasinaudoti paslauga, bet ir prekybininkai, ekonomistai ar valstybinės institucijos. Dirbtinio intelekto panaudojimas suteikia įvairias galimybes šių dienų įmonėms valdyti sudėtingus procesus priimant itin svarbius ekonominius sprendimus verslo plėtojimui, investicijoms ir ekonominiam stabilumui. Tai skatiną verslo bendradarbiavimą su institucijomis siekiant atrasti naujus metodus prognozavimui panaudojant dirbtinį intelektą. Su paslaugų teikimu susijusios didžiausios problemos tai augančių paraiškų skaičius, kurio pasėkoje pastebimas žmogiškųjų išteklių stygius dėl laiko kaštų padidėjimo. Dėl ekonominės situacijos, dėl karo pasekmių išaugęs rinkos kainų stabilumo tyrimo reikalingumas. Keičiantis pasaulinėje rinkoje situacijoms, labai svarbus ir kainų prognozavimo modelis, pagrįstas, pakankamai tiksliu kurtu dirbtinio intelekto pagrindu. Projektu siekiamos naudos 1. Išaugtų paslaugos ir (ar) jai suteikti reikalingų veiklos procesų atsparumas kibernetinėms grėsmėms. 2. Sumažėtų klaidų teikiant paslaugą tikimybė. 3. Paslaugos teikimo veiklos procesams atlikti reikėtų mažiau žmonių. 4. Paspartėtų paslaugai suteikti reikalingi veiklos procesai. 5. Padidėtų paslaugos teikimo veiklos procesų skaidrumas. 6. Institucija per tą patį laiką galėtų aptarnauti daugiau paslaugos gavėjų. 7. Būtų taupomas paslaugos teikimo veiklos procesus atliekančių darbuotojų laikas. 8. Mažėtų paslaugos suteikimo laiko ir sprendimo priklausomybė nuo netinkamo paslaugą teikiančių darbuotojų veikimo. 9. Paslaugos gavėjui mažėtų poreikis kreiptis į įvairias institucijas, siekiant gauti paslaugą. 10. Būtų galima automatizuotai kaupti su paslaugos teikimo veiklos procesais susijusias žinias ir patirtį (organizacijos žinių valdymas, institucinės atminties išsaugojimas), nes duomenys būtų kaupiami LŽŪMPRIS posistemyje. 11. Būtų sustiprinta ir paspartinta tarpinstitucinė komunikacija. 12. Paslauga taptų lengviau prieinama įvairių gebėjimų paslaugų vartotojams. Išaugtų vartotojų pasitenkinimas institucijų teikiamomis paslaugomis. 13. Sumažėtų finansinės paslaugos teikimo veiklos procesų atlikimo sąnaudos. 14. Išaugtų paslaugų naudotojų skaičius. 15. Išaugtų paslaugų naudotojų pasitenkinimas teikiama paslauga. Įgyvendinant projektą bus atsižvelgiama į Jungtinių Tautų neįgaliųjų teisių konvencijos nuostatas. Projektas neturi neigiamo poveikio horizontaliesiems principams, įskaitant prieinamumo visiems reikalavimą. Projekte nebus numatyti veiksmai, kurie galėtų riboti ar pažeisti atitinkamos Europos Sąjungos pagrindinių teisių chartijoje numatytas pagrindines teises. Įgyvendinant projektą bus išpildomi skaitmeninių sprendimų privalomi kriterijai, aprašyti Skaitmeninių sprendimų vertinimo metodikos 1 priede (kriterijai Nr. 1.1., 3.2., 4.1., 5.1., 5.3., 7.3., 8.1., 9.1.; daugiau informacijos PĮP priede Nr. 13). Į projekto apimtį yra įtrauktos veiklos, skirtos užtikrinti projekto atitiktį Aprašo 9.4, 9.8 ir 9.9 punktams (detaliau ties III skyriaus 3.1. dalies „Projekto veiklos (trukmė ir etapai)“: prie poveiklės Nr. 1.1.3, dalyje „Poreikio ir išlaidų pagrindimas“). Skaitmeninio sprendimo kūrimas, modernizavimas ir plėtra bus vykdoma panaudojant LŽŪMPRIS jau sukauptus istorinius oficialiuosius statistinius duomenis t. y. naudojant viešojo sektoriaus informacijos pakartotinio naudojimo principą (įgyvendinant Direktyvos (ES) 2019/1024 nuostatas).