Taotlus

Taotlusvorm Tark tagasiside: AI-toega kliendikogemuse analüüs avalikus sektoris Koostatud justiits- ja digiministri 18.05.2026 määruse nr 15 “Tulevikukindla andmemajanduse ökosüsteemi mudel ja taristulised lahendused andmete turvaliseks haldamiseks, käitlemiseks ja väärindamiseks” põhjal. 1. Taotleja andmed Taotleja asutuse nimi Transpordiamet Taotleja esindaja nimi Priit Sauk Taotleja esindaja ametikoht peadirektor Esindaja telefoninumber +37253417569 Esindaja e-post [email protected]; [email protected] 2. Partneri andmed (vajadusel) Partnerasutuse nimi - Partneri esindaja nimi Partneri esindaja ametikoht Partneri esindaja telefoninumber Partneri esindaja e-post 3. Projekti lühiülevaade Projekti lühikirjeldus Tark tagasiside: AI-toega kliendikogemuse analüüs avalikus sektoris Tegu on AI‑toega klienditagasiside analüüsi lahenduse piloteerimisega avalikus sektoris. Projekti käigus luuakse prototüüp, mis suudab koondada eri kanalitest tulevat klienditagasisidet, sh ennekõike vabatekstina sisestatud kommentaare, analüüsida saadud andmestikku automaatselt ning pakkuda reaalajas ülevaateid peamistest probleemidest, trendidest ja parendusvõimalustest, mida klientide tagasisidest järeldada saab. Lahendus asendab senise käsitöömahuka ja aeglase klienditagasiside analüüsi skaleeritava ja andmepõhise lähenemisega, mis võimaldab kiiret probleemide tuvastamist, paremat otsustamist ning süsteemset teenuste arendamist ning parendab seeläbi nii avaliku sektori töö kvaliteeti kui klientide rahulolu riigi pakutavate teenuste tagasisidele reageerimise osas. Projekti ajaraam 01.09.2026 – 31.10.2027 Omafinantseeringu suurus ja allikas 13 500 €; Transpordiameti eelarve Taotletav toetuse summa [€] 76 500 € 4. Projekti detailsem kirjeldus Probleemikirjeldus Avalikus sektoris kogutakse suurel hulgal klienditagasisidet (Transpordiametis kvartalis ~4000 Selgitage, miks on probleem kommentaari kvartalis), kuid selle analüüs toimub aktuaalne ning keda see puudutab. valdavalt käsitsi. Mida on probleemi lahendamiseks Seetõttu: Eestis juba tehtud või mis on - tagasiside töötlemine võtab palju aega; tegemisel? - probleemid ei jõua õigel ajal otsustajateni; - puudub terviklik ja süsteemne ülevaade teenuste toimimisest; - korduvate probleemide ja trendide tuvastamine on piiratud. See mõjutab otseselt avalike teenuste kvaliteeti, kasutajate rahulolu ja organisatsiooni võimet reageerida probleemidele õigel ajal. Probleem ei puuduta üksnes taotlejat, vaid on süsteemne kogu avalikus sektoris – eriti nendes asutustes, kus on suur maht otseseid kliendikontakte ja tagasisidet (nt loamenetlused, järelevalve, teeninduskanalid, digiteenused). Lisaks oleme riigi tasandil seadnud selge ootuse ja võtnud kohustuse juhtida otseseid avalikke teenuseid kasutajakeskselt. Vastavalt määrusele „Teenuste korraldamise ja teabehalduse alused“ tuleb asutustel korraldada ja arendada otseseid avalikke teenuseid ning tagada nende kvaliteedi hindamine ja parendamine, mis eeldab ka kasutajate tagasiside kogumist ja kasutamist teenuste juhtimisel ja arendamisel. Praktikas ei ole see kohustus aga täies mahus realiseerunud, kuna olemasolevad tööriistad ei võimalda suurt hulka vaba tekstina kogutud tagasisidet kiiresti ja süsteemselt analüüsida, eriti arvestades selle tänast kõrget tööjõuvajadust. Seetõttu jääb oluline osa kasutajakogemusest andmepõhises juhtimises kasutamata. AI‑põhise analüüsi lahendusi on Eestis katsetatud üksikutes kasutusjuhtudes (sh erasektoris ja eraldiseisvates projektides avalikus sektoris), kuid meile teadaolevalt puudub terviklik, avaliku sektori vajadustele vastav klienditagasiside analüüsi lahendus, mis ühendaks automaatse analüüsi, kiire reageerimise toe ning organisatsiooniülese vaate 4. Projekti detailsem kirjeldus ning seeläbi klientide rahulolu tõusu nende tagasisidele reageerimisele. Projekti oodatav tulemus ja mõju Projekti tulemusena valmib töötav prototüüp, mis: - struktureerib automaatselt klienditagasiside Kas projektil on selge ning (teemad, mustrid, meelsus); mõõdetav eesmärk, mille - tuvastab kriitilised probleemid ja trendid; saavutamist või mittesaavutamist - võimaldab teenuse- ja organisatsiooniüleseid on võimalik hinnata? vaateid; - toetab kiiret reageerimist (hoiatused, teavitused); - pakub andmepõhist sisendit juhtimisotsusteks ja teenuste arendamiseks. Eesmärk on vähendada käsitsi tehtava tagasiside analüüsi mahtu pilootteenuses vähemalt 50% võrra. Mõju: - kiirem probleemide tuvastamine ja lahendamine; - tõhusam teenuste arendamine; - parem otsustuskvaliteet; - suurem kliendirahulolu; - süsteemne ja järjepidev tagasiside kasutamine pidevas parendustegevuses. Edu mõõdetakse järgmiste tunnuste kaudu: 1) Analüüsi automatiseerituse tase: - vähemalt üks pilootteenus(t)el kasutatav lahendus suudab automaatselt kategoriseerida ja struktureerida klienditagasisidet (teemad, meelsus, probleemitüübid) - käsitöömaht tagasiside esmasel analüüsil väheneb oluliselt (kvalitatiivne hinnang võrreldes algtasemega) 2) Kiirem probleemide tuvastamine: - kriitiliste probleemide tuvastamise aeg väheneb võrreldes senise praktikaga (nt reaktsioon mitte kvartalite lõikes, vaid jooksvalt / lühikese ajasammuga) - süsteem suudab tuvastada korduvaid probleeme ja mustreid automaatselt 3) Lahenduse kasutatavus ja väärtus: - pilootkasutajad (nt teenusejuhid) hindavad lahenduse kasutatavust ja praktilist väärtust positiivselt - lahendust kasutatakse pilootperioodil reaalses töös (mitte ainult testkeskkonnas) 4) Juhtimisotsuste toetamine 4. Projekti detailsem kirjeldus - lahendus annab selgelt eristatavat sisendit vähemalt mõne parendustegevuse või otsuse tegemiseks tekib teenuse- või organisatsiooniülene vaade, mida varem ei olnud võimalik saada 5) Skaleeritavuse tõestus - hinnatakse ja kirjeldatakse võimalus rakendada lahendust teistel teenustel või teistes asutustes - tuvastatakse peamised eeldused ja piirangud laiemaks kasutuselevõtuks Projekti meeskond ja töökorraldus Projekt viiakse ellu Transpordiameti eestvedamisel, tuginedes olemasolevale teenuste arenduse ja Kirjeldage rollide ja töö jaotust andmehalduse kompetentsile ning kaasates vajadusel projektimeeskonnas. Missugust väliseid partnereid. täiendavat ekspertiisi tuleb juurde Projekti juhtimise ja koordineerimise eest vastutab kaasata (nt tehniline ekspertiis, teenuste ja kliendikogemuse arendusjuht, kes tagab andmekaitse)? projekti eesmärkide saavutamise, seose organisatsiooni strateegiliste prioriteetidega ning sidususe teenusejuhtimise praktikatega. Projekti meeskond koosneb järgmistest rollidest:  projekti koordinaator (teenuste ja kliendikogemuse arendusjuht) – vastutab projekti üldjuhtimise, eesmärkide seadmise, prioriteetide kujundamise ning sidusrühmade kaasamise eest;  teenusejuhid – määratlevad kasutusjuhtumid, annavad sisendi analüüsi vajadustele ning valideerivad lahenduse praktilise kasutatavuse;  analüütikud – kaardistavad andmeallikad, analüüsivad olemasolevat tagasisidet ning osalevad mudelite ja loogikate valideerimisel;  IT- ja andmehalduse spetsialistid – vastutavad andmevoogude, andmete töötlemise ja tehnilise arhitektuuri realiseerimise eest ning tagavad lahenduse kooskõla olemasolevate süsteemidega. Projekti elluviimisel kasutatakse vajaduspõhiselt ka väliseid partnereid, eelkõige järgmises mahus:  AI‑lahenduste arendus ja mudelite loomine; 4. Projekti detailsem kirjeldus  tekstianalüüsi ja keele­tehnoloogia kompetents;  andmetöötluse ja tarkvaraarenduse spetsialiseeritud oskused. Täiendavalt kaasatakse projekti:  andmekaitse ekspertiis, et tagada lahenduse vastavus andmekaitse nõuetele (sh pseudonümiseerimine ja turvaline töötlus);  tehniline AI‑kompetents, et valida sobivad meetodid ja tagada lahenduse toimivus;  vajadusel akadeemilised partnerid, et toetada metoodikat ja tulemuste valideerimist. Töökorraldus põhineb selgel rollijaotusel ja tihedal koostööl erinevate osapoolte vahel. Projekt viiakse läbi etapiviisiliselt, alustades probleemide ja andmete täpsustamisest ning liikudes edasi arenduse, piloteerimise ja valideerimise suunas. Arendus viiakse läbi iteratiivse lähenemisena, kus lahendust arendatakse, testitakse ja täiendatakse järjestikustes tsüklites. Iga iteratsiooni käigus hinnatakse tulemusi, kaasatakse kasutajate tagasisidet ning tehakse vajalikud parandused. See võimaldab vähendada innovatsiooniriski ning tagada, et valmiv lahendus vastab reaalsele kasutusvajadusele. Selline töökorraldus tagab, et projekt ei jää tehniliseks arenduseks, vaid toob kaasa ka reaalse muutuse teenuste juhtimises ja klienditagasiside süstemaatilises kasutamises. Jätkutegevused Pärast pilootprojekti lõppu keskendub Kirjeldage planeeritud Transpordiamet lahenduse edasiarendamisele, jätkutegevusi pärast praktilisele kasutuselevõtule ning laiemale rahastusperioodi lõppu. rakendamisele organisatsioonis ja võimalusel ka avalikus sektoris tervikuna. Transpordiameti tegevused pärast projekti lõppu:  hinnatakse piloodi tulemusi (kasutatavus, täpsus, mõju juhtimisotsustele);  otsustatakse lahenduse edasiarenduse ja püsilähenduseks kujundamise osas;  integreeritakse lahendus olemasolevate tagasiside- ja aruandluskeskkondadega;  laiendatakse lahenduse kasutust teistele teenustele; 4. Projekti detailsem kirjeldus  kujundatakse ühtne praktika klienditagasiside süsteemseks kasutamiseks teenuste juhtimisel. Skaleeritavus ja laiem rakendus:  lahendust kavandatakse modulaarse ja skaleeritavana, et seda oleks võimalik rakendada erinevates teenustes ja andmeallikates;  projekti käigus dokumenteeritakse metoodika (andmete töötlemine, klassifitseerimine, töövood), mis võimaldab lahendust üle kanda teistele avaliku sektori asutustele;  tulemusi ja õppetunde jagatakse teiste asutustega (nt kogukonnad, töövõrgustikud), et soodustada ühtsete lähenemiste kujunemist;  hinnatakse võimalust pakkuda lahendust või selle komponente korduvkasutatava teenusena (nt keskne teenus või raamistik). Intellektuaalomand ja kasutusõigused:  eesmärk on tagada, et Transpordiametil oleks vähemalt piisavad kasutusõigused arendatud lahenduse kasutamiseks, edasiarendamiseks ja rakendamiseks oma teenustes;  arenduse tellimisel sätestatakse lepingus selgelt intellektuaalomandi ja kasutusõiguste tingimused;  eelistatud on lähenemine, kus lahenduse põhikomponendid ja metoodika on kasutatavad ka teiste avaliku sektori asutuste poolt (nt avatud standardid, võimalik korduvkasutus);  sõltuvalt arendusmudelist võib tehniline teostus (nt kood) jääda arenduspartnerile, kuid Transpordiamet tagab enda jaoks vajalikud laiad kasutus- ja edasiarenduse õigused. Lisaks tutvustatakse projekti lõpus Transpordiameti kogemust huvitatud avaliku sektori organisatsioonidele. Selline lähenemine tagab, et projekt ei lõpe 4. Projekti detailsem kirjeldus prototüübiga, vaid loob aluse püsivaks muutuseks klienditagasiside kasutamises ning toetab andmepõhise ja kasutajakeskse teenusejuhtimise arengut nii Transpordiametis kui laiemalt avalikus sektoris. Riskid ja maandamismeetmed 1) Andmete kvaliteet ja ühtlustatus Kirjeldage peamisi riske, mis Klienditagasiside pärineb erinevatest kanalitest ja võivad takistada projekti elluviimist vormidest (vaba tekst, erinevad küsimustikud), või eesmärkide saavutamist, mistõttu andmed võivad olla ebaühtlased, puuduliku millised maandamismeetmed kvaliteediga või raskesti võrreldavad. See võib kasutusele võetakse? mõjutada analüüsi täpsust ja vähendada automaatse klassifitseerimise usaldusväärsust. → Maandamine: Andmete kaardistamine, puhastamine ja struktureerimine viiakse läbi projekti varases etapis ning rakendatakse ühtseid klassifitseerimise ja andmetöötluse põhimõtteid. Kasutatakse pseudonümiseerimist ja andmete standardiseerimist, et tagada analüüsi kvaliteet ja võrreldavus. 2) Andmekaitse ja privaatsuse nõuded Klienditagasiside võib sisaldada isikuandmeid või kaudset tuvastamist võimaldavat infot, mistõttu tuleb tagada vastavus andmekaitse nõuetele (sh GDPR). Ebapiisav tähelepanu andmekaitsele võib takistada lahenduse kasutuselevõttu või tekitada õigusriske. → Maandamine: Andmekaitse ekspertiis kaasatakse projekti algfaasis ning viiakse läbi vajalikud mõjuhinnangud. Andmed pseudonümiseeritakse ning rakendatakse minimaalsuse ja turvalise töötlemise põhimõtteid kogu lahenduse elutsükli vältel. 3) AI‑lahenduse täpsus ja usaldusväärsus AI‑põhise analüüsi tulemused (nt teemade tuvastamine või meelsuse analüüs) ei pruugi esialgu olla piisava täpsusega, eriti keerukate või kontekstipõhiste tagasiside kommentaaride puhul. See võib vähendada kasutajate usaldust ja takistada lahenduse igapäevast kasutamist. → Maandamine: Lahendust arendatakse iteratiivselt, testitakse pärisandmetega ja täiendatakse kasutajate tagasiside põhjal. Pilootfaasis valideeritakse tulemusi koos teenusejuhtide ja analüütikutega, et tõsta mudelite täpsust ja praktilist kasutatavust. 4. Projekti detailsem kirjeldus 4) Kasutajate vähene omaksvõtt Kui lahendus ei sobitu olemasolevatesse tööprotsessidesse või ei loo kasutajatele selget lisaväärtust, võib selle kasutuselevõtt jääda piiratud. See vähendab otsest mõju teenuste juhtimisele ja projekt ei saavuta oma eesmärke. → Maandamine: Teenusejuhid ja lõppkasutajad kaasatakse arendusprotsessi alates algusest ning lahendust testitakse reaalses töökontekstis. Keskendutakse kasutusmugavusele ja selge väärtuse loomisele, et tagada lahenduse praktiline kasutus ja integreerimine igapäevatöösse. 5. Seos teadus- ja arendustegevuse kriteeriumitega (palun kirjeldage) Tegevuse liik (alusuuring, Eksperimentaalarendus rakendusuuring või eksperimentaalarendus) Uudsus AI‑põhine klienditagasiside terviklahendus avalikus sektoris Loomingulisus Erinevate andmeallikate, tekstianalüüsi ja AI‑meetodite kombineerimine Ettemääramatu tulemus Pole ette teada, milline AI lähenemine annab parima tulemuse Süsteemsus Struktureeritud arendus, piloteerimine, valideerimine ja iteratiivne täiustamine Ülekantavus või korratavus Lahendus on rakendatav teistes avaliku sektori asutustes ja miks mitte ka erasektoris 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. Eelarve on koostatud lähtudes projekti ajakavast, vajaminevast töökulust ning hinnangulistest turuhindadest sarnaste AI‑ ja andmeanalüüsi projektide puhul. Arvestus sisaldab kõiki makse ning kajastab projekti kogumaksumust. I etapp Analüüs ja disain Periood: 01.09.2026 – 31.12.2026 Etapi eelarve kokku: 20 000 € Tegevus 1 Probleemi täpsustamine - täpsustatakse kasutusjuhtumid, eesmärgid, ootused lahendusele koostöös teenusejuhtidega. Periood: 01.09.2026-15.10.2026 Eelarve: 6000 € Tegevus 2 Andmete kaardistus - kaardistatakse olemasolevad andmeallikad, hinnatakse andmete kvaliteeti ja kättesaadavust. Periood: 01.10.2026-15.11.2026 6. Projekti eelarve ja ajakava Lisa iga etapi ning tegevuse juurde tegevuse kirjeldus, algus ja lõpp ning eelarve. Eelarve: 7000 € Tegevus 3 Lahenduse arhitektuur - disainitakse süsteemi arhitektuur, töövood ja AI-lahenduse kontseptsioon Periood: 15.11.2026-31.12.2026 Eelarve: 7000€ II etapp Arendus ja piloteerimine Periood: 01.01.2027 – 31.08.2027 Etapi eelarve kokku: 55 000 € Tegevus 1 AI mudelite loomine - arendatakse ja treenitakse mudelid (tekstianalüüs, klassifitseerimine, mustrite tuvastus). Periood: 01.01.2027-30.04.2027 Eelarve: 20 000 € Tegevus 2 Andmete töötlemine - andmete puhastamine, pseudonümiseerimine, struktureerimine ja andmetoited. Periood: 01.02.2027-30.06.2027 Eelarve: 18 000 € Tegevus 3 Töövoogude loomine - luua töövood, dashboardid ja automatiseeritud analüütika väljundid Periood: 01.05.2027-31.08.2027 Eelarve: 17 000 € III etapp Testimine ja hindamine Periood: 01.09.2027 – 31.10.2027 Etapi eelarve kokku: 15 000 € Tegevus 1 Piloot - lahenduse piloteerimine valitud teenustega, kasutajatega testimine Periood: 01.09.2027-30.09.2027 Eelarve: 7000 € Tegevus 2 Tulemuste valideerimine - hindamine: täpsus, kasutatavus, mõju otsuste tegemisele. Periood: 01.09.2027-15.10.2027 Eelarve: 4000 € Tegevus 3 Parendusettepanekud – kasutajate tagasiside küsimine, lõplikud järeldused, soovitused ja skaleerimisplaan Periood: 15.10.2027-31.10.2027 Eelarve: 4000 € KOKKU etapid I-III 90 000 € 7. Kasutatavate andmete ülevaade Ülevaade projekti käigus Töödeldakse töödeldavatest andmetest - klienditagasiside tekstandmed - teenustega seotud metaandmed Andmed pseudonümiseeritakse ja töödeldakse kooskõlas andmekaitse nõuetega.  7. Kasutatavate andmete ülevaade Kas vajalik on läbi viia Jah andmekaitsealane mõjuhinnang? Kas projekti käigus rakendatakse Kaalumisel andmejälgijat? Kas vajalik on täita algoritmi Jah kasutatavuse vorm?1 Kas projekti käigus avalikustatakse Hinnatakse projekti käigus avaandmeid? 8. Muu vajalik teave vabas vormis Avaliku sektori asutustel on kohustus pakkuda otseseid avalikke teenuseid ning neid süsteemselt arendada ja juhtida, sealhulgas tuginedes nende kasutamisele ja kvaliteedile. Samal ajal on riigi tasandil kirjeldatud vajadus hinnata teenuste kvaliteeti, kasutusmahtu ja kasutajate rahulolu, et teenuseid saaks järjepidevalt parandada ja võrreldavalt juhtida. Praktikas jääb see kohustus aga sageli täitmata või poolikuks, sest klienditagasiside analüüs on käsitöömahukas, aeglane ja killustatud. See tähendab, et kõige väärtuslikum sisend – kasutajate vahetu kogemus – ei jõua õigel ajal otsustajateni ega toeta süsteemset teenuste arendamist. See projekt lahendaks selle lõhe. AI‑toega klienditagasiside analüüsi lahendus muudab tagasiside kogumise reaalselt kasutatavaks juhtimistööriistaks – võimaldades tuvastada probleeme, mustreid ja trende peaaegu reaalajas ning suunata parendustegevusi sinna, kus mõju on suurim. Projekt ei loo pelgalt uut tehnoloogiat, vaid aitab täita riigi seatud ootust juhtida otseseid teenuseid andmepõhiselt ja kasutajakeskselt. Lahendus on piloteeritav, mõõdetav ja skaleeritav ning seda on võimalik rakendada laiemalt kogu avalikus sektoris. Projekt loob eelduse, et klienditagasiside ei ole lihtsalt aruandlus, vaid operatiivne juhtimisvõimekus – ning see on kriitiline samm paremate avalike teenuste suunas. 1 AI ülevaade | Kratid Volitused Kontrollige e-äriregistrist2, kas Teil on äriregistri registrikaardi järgi õigus taotleja esindamiseks. Juhul, kui Teil puudub e-äriregistris taotleja esindusõigus, saate oma esindusõigust tõendada, lisades taotlusele digiallkirjastatud volituse. Kinnitused Palun tutvuge alljärgnevate tingimustega ning kinnitage, et olete nendega nõus: Annan nõusoleku: - teha õiguspädevale organile järelpärimisi; - teostada taotleja suhtes toetuse andmise tingimustest tulenevaid õigusi; - edasise infovahetuse toimumiseks elektroonilisel teel. Kinnitan järgnevat: - kõik taotluses esitatud andmed on õiged ning esitatud dokumendid on kehtivad ja ehtsad; - taotluses sisalduv projekt vastab toetuse andmise tingimuste määruses sätestatud eesmärkidele ja toetatavatele tegevustele; - taotlejal on toetuse andmise tingimustes sätestatud projekti elluviimiseks ja haldamiseks vajalik kvalifikatsioon või kogemus ning õiguslik, organisatsiooniline või tehniline eeldus; - taotleja kohustub väljastama andmeid ja osutama igakülgselt kaasabi Justiits- ja Digiministeeriumile ning teistele asutustele, kelle kohustus on teha taotluses sisalduva projekti elluviimise üle järelevalvet; - taotleja kohustub viima projekti ellu taotluses esitatud teabe ja tingimuste alusel; - taotleja kohustub Justiits- ja Digiministeeriumi viivitamata teavitama taotluses esitatud andmetes toimunud muudatusest ja ilmnenud asjaolust, mis võib mõjutada taotluse kohta otsuse tegemist; - taotlejal on nõutavad vahendid projekti omafinantseeringu tagamiseks; - taotleja on teadlik, et toetuse saamise info ja toetuse summa avalikustatakse. ☒ Kinnitan, et kõik taotluses esitatud andmed on õiged ja täielikud, olen ülaltoodud tingimustega tutvunud ja olen nendega nõus. 2 Juriidilise isiku otsing | e-Äriregister  /*ASUTUSESISESEKS KASUTAMISEKS Märge tehtud: Kehtib kuni: Alus: Teabevaldaja: Transpordiamet*/ Kaarel Sepp Justiits- ja Digiministeerium /*Teie 03.07.2026*/ /*nr 1-17/4722- [email protected] 10*/ Meie 06.07.2026 nr 5.2-2/26- 037/10554-3 Tehisarulahenduste toetusmeede – parandatud taotlus. Austatud hr Kaarel Sepp Täname võimaluse eest täiendada esitatud taotlust. Lisatud taotlusvormis on ebatäpsus parandatud. Soovitud toetuse summa on 76 500 eurot, mis moodustab 85% projekti planeeritud kogueelarvest 90 000 eurot. Lugupidamisega (allkirjastatud digitaalselt) Priit Sauk peadirektor Lisa: Täiendatud_Taotluse vorm_Tark tagasiside_Transpordiamet_JDM_07.07.26 Kaido Sipelgas 53417569, [email protected] Valge 4 / 11413 Tallinn / 620 1200 / [email protected] / www.transpordiamet.ee Registrikood 70001490 Saatja: [email protected] Teema: 5.2-226-03710554-3 06.07.2026 Valjaminev kiri.asice Kuupäev: 2026-07-06 12:13