Finanze pubbliche PGŽ — trasparenti, verificabili, ottimizzate
576+
Javnih tijela u RH
+12%/god
Prosj. rast proračuna JLS
2,5%
Ušteda — Base scenario
30 dana
Pilot angažman
Bilancio PGŽ — Panoramica 2023–2026
Tutti i dati provengono da fonti ufficiali della PGŽ. Clicca sull'icona per visualizzare la fonte.
Napomena: Konsolidirani proračun obuhvaća sve proračunske korisnike — škole, bolnice, komunalna i javna poduzeća. Platforma je primjenjiva na sve razine javnog sektora u Republici Hrvatskoj.
Come si generano i risparmi
Un modello trasparente e riproducibile basato su dati verificati.
PROJEKCIJA — godišnje uštede
~407 tis. € – ~5,09 mil. €/god.
Konzervativni (10% × 1%) do naprednog scenarija (25% × 5%). Pretpostavke na /methodology.
Misurazione
Acquisizione automatizzata dei dati di bilancio dai portali CKAN, OpenCity e MFin. Standardizzazione secondo il piano dei conti GFI.
Rilevamento
Un modello statistico Z-score identifica gli scostamenti rispetto all'esecuzione attesa. Soglie: |z| ≥ 2,0 (elevato), |z| ≥ 3,0 (critico).
Previsione
Modello di estrapolazione lineare con intervallo di confidenza al 95% per l'esecuzione a fine anno (EOY). Fase 2: Prophet / LSTM.
Azione
Elenco prioritizzato di anomalie e raccomandazioni per il management. Dashboard per i cittadini a garanzia della trasparenza.
AI/ML/RL in pratica — contesto PGŽ
Quattro moduli concreti con applicazioni verificate e risultati misurabili.
Budget Control Tower
Centralizirani nadzor proračunskog izvršenja, KPI monitoring i automatski alerting za sve stavke i razine. Anomalije prikazane u realnom vremenu.
Anomaly Detection
Z-score statistički model identificira neobična odstupanja izvršenja od bazne linije. Prag: |z| ≥ 2,0 (high), |z| ≥ 3,0 (critical).
EOY Forecasting
Prognoza godišnjeg izvršenja (end-of-year) na temelju trenutnih trendova. Linearni model s 95%-tnim intervalom pouzdanosti. Phase 2: Prophet / LSTM.
Operational Optimization
Optimizacija komunalnih usluga — rute, raspored, potrošnja resursa. Reinforcement Learning modul za kontinuirano unapređenje operativa.
Pilot in 30 giorni
Un processo di onboarding strutturato e a basso rischio con risultati definiti per ciascuna settimana.
Tjedni 1–2
Onboarding & ingestija
Pristup podacima, setup data warehousea, automatski ingest CKAN / OpenCity izvora.
Tjedni 3–4
Detekcija & dashboardi
Aktivacija anomaly detection modela, prvi BI dashboardi s KPI prikazom i anomaly alertingom.
Tjedni 5–6
Prognoze & validacija
EOY forecast modeli, backtesting na prethodnim podacima, validacija s naručiteljem.
Tjedan 7
Predaja & prezentacija
Konačni izvještaj, prezentacija nalaza upravi, preporuke za fazu 2 i skaliranje.
Pronti per la trasparenza
Prima dimostrazione sui vostri dati entro 30 giorni. Senza costi, senza vendor lock-in.
Proiezione basata sul modello di risparmio. Ipotesi e metodologia sono disponibili nella sezione Metodologia. I risultati effettivi dipendono dalla qualità dei dati e dall'implementazione operativa.