27 марта прошел очередной, уже восьмой, форум BIG DATA, ежегодно организуемый издательством «Открытые системы». В пленарных и секционных докладах обсуждались новые технологии и практические примеры их применения, в дискуссиях рассматривались насущные вопросы: кому принадлежат данные, как определить, где кончаются «обезличенные» и начинаются «личные»; каков круг обязанностей директора по данным (Chief Data Officer) – должен ли он быть двигателем цифровой трансформации или ее рабочей лошадкой. Завершилась конференция церемонией награждения лауреатов первой премии CDO Award.

Государство — это данные

Отечественные госструктуры часто ругают за неповоротливость, однако в деле цифровизации они, по оценкам многих аналитиков, идут впереди планеты всей. На BIG DATA 2019 «государство» представляли Федеральная налоговая служба России, Департамент информационных технологий города Москвы, «Почта России» и даже МВД.

«Мир больших данных» ФНС действительно велик — в него «входят» 166 млн граждан, 4 млн юридических лиц, производимые ими за год 76 млн деклараций, 15 млрд счетов-фактур... Главным результатом цифровизации, по словам Татьяны Матвеевой, начальника управления информационных технологий службы, стал резкий рост объема собираемых налогов, который увеличился по сравнению с 2013 годом на 88%. Также она упомянула, что в рамках проекта, реализованного ФНС, создан Единый государственный реестр записей актов гражданского состояния (ЕГР ЗАГС). И теперь гражданам не удастся жениться по многу раз, пользуясь разобщенностью данных загсов разных регионов.

Через ИТ-системы столичного Департамента информационных технологий в сутки проходит 14,3 Тбайт данных, однако, как отметила Мария Анисимова, заместитель директора департамента по работе с данными ДИТ, лишь около четверти из них полезны. Отбор этих данных — отдельная задача, зато их анализ помогает отслеживать предпочтения пользователей городской сети Wi-Fi и их миграцию по территории мегаполиса, контролировать процесс уборки снега, формировать оптимальные планы развития служб города, решать многие задачи.

«Почта России», как отметил Сергей Черкасов, руководитель департамента директ-маркетинга, за год обслуживает около 72 млн домохозяйств, получающих более 7 млн денежных переводов, свыше миллиарда газет и журналов, 350 млн посылок. Ведомство накапливает огромное количество информации о гражданах и юридических лицах, в том числе из городов с населением менее 100 тыс. человек, что особенно ценно, поскольку о них, по словам Черкасова, толком ничего не знают «традиционные» геоинформационные системы.

Использует большие данные и полиция. Владимир Агеев, первый заместитель начальника ГИАЦ МВД России, по понятным причинам в детали и цифры углубляться не стал, но заверил, что ведомство все необходимые данные имеет, анализирует и принимает на их основе соответствующие решения.

В основании цифровой трансформации

Традиционно важное место в программе форума заняли средства работы с большими данными и аналитикой, о нынешнем состоянии которых, перспективах развития и применения рассказали представители российских и зарубежных компаний.

Самым громким анонсом BIG DATA 2019 стало объявление нидерландской компании Leaseweb, провайдера облачных сервисов, об активизации работы в России. Инна Гомберт, отвечающая в компании за бизнес в нашей стране, объяснила это тем, что большие данные, лежащие в основе цифровой трансформации, нуждаются в надежных и производительных средствах обработки и хранения. Все необходимое для этого — от «голого железа» до помощи в построении гибридных облачных систем, а также сети ЦОДов на всех континентах — Leaseweb готова предоставить тем, кто хочет продвигать свои продукты и услуги за рубежом.

Евгений Степанов, руководитель направления больших данных компании Micro Focus в России, обрисовав нынешние возможности СУБД Vertica, заявил, что в будущем нас ждет «расширенный интеллект» (Augmented Intelligence), в частности — встроенные алгоритмы машинного обучения для управления хранилищами и автоматизированное исследование данных. А пока будущее не наступило, предложил бесплатное тестирование полнофункционального продукта — с ограничением в три узла и 1 Тбайт данных.

Сергей Золотарев, управляющий партнер Arenadata, на примере разработки своей компании показал трансформацию платформы данных в экосистему цифровых сервисов, в создание которой вносят свой вклад сотни коллективов, разрабатывающих проекты с открытым кодом. Разумеется, каждый компонент, претендующий на то, чтобы стать частью экосистемы, формирующейся вокруг платформы, надо доработать, проверить на безопасность и т. д. Однако время монолитных решений от одного вендора в этой области ушло, полагает он.

На форуме была представленная и еще одна российская разработка — аналитическая геоинформационная система ОКО компании «ЕС-лизинг». Она позволяет «охватывать взором» целую отрасль или регион, детализируя происходящее в них до уровня цеха и отдельного человека. Виталий Чугунов, руководитель центра прикладных исследований компании, пояснил, что систему можно использовать для отслеживания сомнительных финансовых практик, выявления источников информационных вбросов, мониторинга экологической ситуации.

Компания Naumen при помощи больших данных обучает роботов, понемногу заменяющих классические системы голосовых сообщений типа «если..., то нажмите один..». В сервисе, созданном для «Почты России», они с точностью 85% классифицируют 500 тыс. звонков в месяц. Голосовыми и текстовыми роботами Naumen в 2018 году было проведено более 10 млн диалогов с клиентами.

Всеволод Грабельников («Яндекс») рассказал об отечественном продукте «Яндекс.Облако». Его основу составляет инфраструктура «Яндекса», предоставляющая большое количество облачных сервисов категория IaaS, PaaS и SaaS, а также собственная массово-параллельная колоночная аналитическая СУБД ClickHouse. Среди ее пользователей не только собственные сервисы «Яндекса», но и такие известные компании, как «Авито», Spotify, Cloudflare.

DIS Group предоставляет сервисы в области больших данных, в том числе, на базе продуктов компании Informatica. Петр Борисов, бизнес-консультант компании, обрисовал процесс построения «сервисов самообслуживания» в корпоративном озере данных, дающих возможность самостоятельной работы даже тем, кто не имеет соответствующих технических навыков.

Ким Несс, главный архитектор данных, и Анна Румянцева, исследователь данных, представлявшие компанию Hitachi Vantara, рассказали о возможности анализа больших данных с помощью средств машинного обучения в теории и на практике с использованием инструмента Plugin Machine Intelligence платформы Pentaho.

Как никогда широко на форуме были представлены компании, занимающиеся производством оборудования для хранения данных. Среди них уже упомянутая Hitachi Vantara, Western Digital, Pure Storage и российская компания GS Nanotech. (Подробнее об их участии в BIG DATA 2019 см. «BIG DATA 2019: В фундаменте проектов больших данных», Computerworld Россия, 03 апреля 2019.)

Клиентский опыт

Примеров использования российскими компаниями больших данных уже много. Для одних это просто средство поднять эффективность работы, для других — условие выживания.

Так, для оператора связи, по словам Леонида Ткаченко, главы департамента big data компании МТС, работа с ними критически важна — классический операторский бизнес по всему миру стагнирует, а значит, необходимо искать новые источники дохода. Анализ данных, создание обезличенных «цифровых двойников» помогает компании дополнительно зарабатывать на клиентской базе, а анализ собственной работы — правильнее распределять усилия сотрудников как для снижения затрат, так и для сокращения очередей в офисах.

В НПО «Энергомаш» за годы работы накоплен огромный объем информации, однако она неструктурирована, расположена в разных источниках, а частично и вовсе не оцифрована, так что поиск нужной бумаги целиком зависит от опыта эксперта, который знает где что искать. Поэтому компания взялась за проект создания «корпоративного Google», в ходе которого «бумага» будет оцифрована, а хранение цифровых документов упорядочено.

На актуальную тему использования искусственного интеллекта в онкоскрининге выступили представители Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы. В этом направлении, несмотря на скептицизм значительной доли врачей, есть существенные подвижки. Помимо прочего, компьютерный анализ онкологических снимков часто показывает наличие сопутствующих заболеваний, пропущенных врачом, который сосредоточен на поиске признаков рака.

Завершая секцию, посвященную клиентскому опыту, Таня Милек («Русагро») очень доходчиво обрисовала для переполненной впечатлениями аудитории процесс использования больших данных и машинного обучения в свиноводческом хозяйстве, рассказала о неожиданных проблемах, с которыми пришлось встретиться, и о не менее неожиданных дополнительных выгодах от комплексного использования этих технологий вкупе со средствами видеонаблюдения.

Форум BIG DATA 2019, вошедший в число самых заметных событий российской ИТ-индустрии, собрал 27 марта более 400 представителей отечественных предприятий и организаций из различных отраслей.

Премиум-партнером форума в этом году стал Leaseweb, один из крупнейших европейских хостинг-провайдеров. Инна Гомберт, директор по развитию бизнеса компании, в пленарном докладе подчеркнула важность надежной масштабируемой инфраструктуры, которая объединяет аппаратные решения, ПО и сервисы и является «залогом успеха проектов больших данных». Фундамент такой инфраструктуры образуют платформы хранения больших данных, обсуждению которых была посвящена отдельная секция форума.

Одним из ведущих мировых производителей систем хранения, представленных на форуме, является компания Hitachi. Созданное ею семейство массивов хранения поставляется компанией Hitachi Vantara, образованной после череды корпоративных структурных изменений в результате объединения Hitachi Insight Group и Hitachi Data Systems. Последняя к моменту объединения приобрела компанию Pentaho, разработчика продуктов и технологий обработки больших данных, включая ее собственную аналитическую платформу.

«Pentaho – уникальное предложение, позволяющее создать единую среду для интеграции, анализа и представления поступающих из различных источников данных, что заметно повышает эффективность сотрудничества ИТ-специалистов и бизнеса, позволяет извлекать из данных ценные для бизнеса сведения», — подчеркнул Ким Несс, главный архитектор данных Hitachi Vantara в странах Европы, Ближнего Востока и Африки.

Анонсированное в конце прошлого года решение Hitachi Pentaho 8.2 встраивает аналитику и управление данными в Hitachi Content Platform, формирует озеро данных и обеспечивает поэтапное перемещение очищенных данных в хранилище в гибридных облаках.

Основными устройствами хранения, используемыми в системах обработки больших данных, остаются традиционные дисковые накопители. «К концу 2025 года до 80% данных все еще будет размещаться на жестких дисках», — заверил Григорий Никонов, системный инженер компании Western Digital, отметив при этом, что рост объемов накопленных данных стимулирует разработку новых технологий и вывод на рынок дисков повышенной емкости.

Пределы плотности магнитной записи к настоящему времени практически достигнуты, поэтому до недавнего времени увеличение емкости дисков происходило за счет роста числа пластин в заполненных гелием корпусах накопителей. Возможность дальнейшего роста объемов жестких дисков связывают с внедрением технологий записи с энергетической поддержкой. Как пояснил Никонов, это термоассистируемая магнитная запись HAMR (heat assisted magnetic recording) и сопровождаемая микроволновым излучением запись MAMR (microwave assisted magnetic recording).

В целом, к 2025 году можно ожидать появления 40-терабайтных накопителей, уверен Никонов. Сегодня объем дисков Western Digital Ultrastar DC HC 620, в которых применяется технология черепичной магнитной записи, составляет 15 Тбайт.

Рост популярности программно-конфигурируемых центров обработки данных, компонентами которых являются в том числе и программно-управляемые системы хранения, ведет к увеличению спроса на дисковые полки высокой и сверхвысокой плотности. Western Digital выпускает такие полки (Ultrastar Data60 и Ultrastar Data102, в которые устанавливаются 3,5-дюймовые диски в количестве 60 и 102 штук соответственно), а также платформу 2U24 Flash Storage Platform. Для полок разработаны система охлаждения ArctiCool и технология подавления вибрации IsoVibe.

Компания Pure Storage предлагает для работы с большими данными полностью твердотельные горизонтально масштабируемые файловые и объектные массивы FlashBlade, рассчитанные на поддержку аналитических приложений, задачи машинного обучения и другие подобные нагрузки, работающие в реальном времени.

По словам Алексея Аверина, технического директора Pure Storage в России и СНГ, платформа FlashBlade основана на архитектуре с массивным параллелизмом и по таким параметрам, как емкость, производительность и масштабируемость, полностью отвечает требованиям современных аналитических приложений на базе Apache Spark, Hadoop и ряда других технологий обработки больших данных.

Об этом свидетельствует собственный опыт компании Pure Storage, использующей Spark-кластер, системой хранения для которого служит массив FlashBlade. Кластер нужен разработчикам для обработки и хранения результатов натурного тестирования и моделирования. Производительность кластера обеспечивает обработку до 20 тыс. результатов тестов в день.

Такое же решение применяется для мониторинга и проактивного обслуживания массивов хранения более 400 заказчиков компании по всему миру. С его помощью можно оперативно выявлять и устранять возникающие проблемы, предотвращать появление уже известных нежелательных ситуаций, формировать рекомендации для совершенствования инфраструктуры (см. также «В Москве прошла вторая конференция Pure Storage », Computerworld Россия, 01 октября 2018).

«В 70% случаев мы сами инициируем устранение возможных проблем в оборудовании заказчиков», — подчеркнул Аверин.

Для многих слушателей как сенсация прозвучало сообщение Александра Степнова, менеджера по продуктам центра разработки микроэлектроники GS Nanotech. «Мы производим твердотельные накопители», — заявил он.

Расположенная в Калининградской области компания, которая входит в группу GS Group, освоила серийное производство твердотельных SATA-модулей форм-фактора 2,5 дюйма емкостью до 2 Тбайт, а также модулей с разъемами M2 емкостью до 512 Мбайт с интерфейсами SATA 3.0 6 Гбит/с. В марте текущего года в GS Group началось производство SSD-модулей с интерфейсами PCI Express и максимальной емкостью 2 Тбайт.

Все это выглядит многообещающе, и тем не менее факторами, которые определят спрос, станут цены и объемы производства GS Group.

Российский рынок данных только формируется, и многие правовые вопросы, включая базовые, еще не урегулированы. Непонятно, какие данные могут оборачиваться на рынке относительно свободно, неясно кто является правомочным владельцем данных. В отсутствие четких нормативных требований компании-агрегаторы считают себя вправе распоряжаться собранными «пользовательскими» данными, которые не относятся к категории персональных. Государство стремится формализовать все по максимуму, тем самым загоняя рынок в «серую» зону. Граждане между тем полагают, что их данные разворованы: по данным ВЦИОМ, так считают 70%.

Хотя работа над нормативной базой в этой сфере только началась, позиции участников рынка важно формировать уже сегодня. Нерешенные правовые вопросы в области регулирования оборота данных, отношения государства и бизнеса, а также возможности достижения баланса интересов бизнеса и граждан эксперты обсудили на традиционном форуме BIG DATA 2019, организуемом издательством «Открытые системы».

«Ни в России, ни в Европе в данный момент нет понятной юридической конструкции, позволяющей компаниям обрабатывать большие пользовательские данные легально», — констатировала Екатерина Калугина, главный юрист IT Legal Consulting.

Но поскольку потребность работать с данными очевидна, рынок становится «серым». Примечательно, что главной задачей, для решения которой компании приобретают данные, является не маркетинг и реклама. Примерно половина сделок с данными осуществляется в целях борьбы с мошенничеством, сообщила Светлана Белова, генеральный директор компании «Системы управления идентификацией». И когда, например, каршеринговым компаниям удается добыть нужные данные, уровень мошенничества снижается на 25-30%.

Право на профиль

Поправки в законы об информации и защите персональных данных обсуждаются в нашей стране уже два года. При этом преобладают два основных подхода. В одном интересы граждан традиционно представляет главным образом государство, и основное внимание уделяется доступу к данным в государственных информационных системах. В другом акцент делается на возможности граждан самостоятельно принимать решения в отношении использования своих данных.

В конце марта Минкомсвязь вынесла на общественное обсуждение законопроект о цифровом профиле граждан и юридических лиц. «Сейчас государство выступает большим аналоговым посредником между нами и нашими данными в информационных системах или бумажных картотеках», — говорит Мария Шклярук, генеральный директор «Центра перспективных управленческих решений». По ее мнению, единый алгоритм доступа к записям в государственных реестрах, единый идентификатор и цифровой профиль, отражающий то, как видит нас государство, устранят такое посредничество.

Мария Шклярук: «Государство выступает большим аналоговым посредником между нами и нашими данными в информационных системах или бумажных картотеках»

«Единственное, что мешает бизнесу торговать данными легально, — отсутствие согласия конечных пользователей (субъектов данных)», — полагает Белова. По ее мнению, все противоречия в интересах исчезнут, когда человек, а не только частные компании и государство, получит информацию о собираемых данных, возможность распоряжаться их использованием и извлекать из них доход. То есть человек станет полноправным участником рынка данных, заинтересованным в качестве и полноте своего цифрового профиля.

В Европе вступление в силу регламента по защите данных (GDPR) вынудило даже американские компании Facebook и Google сделать API, чтобы пользователь мог скачать из сети свои данные — «цифровую тень». Затем то же самое сделали Whatsapp и Telegram. По словам Беловой, сегодня у пользователя уже есть возможности сформировать свой цифровой профиль, отрегулировать, какие данные и кому он хочет предоставлять, а какие — нет, и монетизировать свои данные.

Но пока это касается только части интернет-сервисов. Во ФРИИ сейчас разрабатываются поправки в ФЗ-152, предусматривающие создание механизма, который позволит гражданину видеть, какие его данные у кого находятся и что с ними делают. При этом предполагается, что гражданин будет иметь возможность отозвать данные как полностью, так и частично.

Искусственный интеллект на голодной диете

Текущая неопределенность в правовых вопросах мешает развивать столь необходимые в цифровую эпоху технологии машинного обучения. К примеру, медицинскими данными сегодня фактически владеют не пациенты, а медицинские организации, что серьезно затрудняет не только получение медкарты в поликлинике, но и обучение нейросетей для систем поддержки принятия врачебных решений. «Поскольку нет понятного нормативного поля, медицинские организации ведут себя как собака на сене, сидя на огромных массивах данных, которые можно было бы использовать», — отметил Борис Зингерман, директор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта «Национальная база медицинских знаний». В этих условиях непонятно, как объединять имеющиеся в клиниках данные в пулы Больших Данных для исследований и как обеспечивать обогащение этих данных из других источников. Но если обмен медицинскими документами через личный кабинет «Мое здоровье» на портале госуслуг заработает так, как это предусмотрено в концепции развития ЕГИСЗ, то фактическим владельцем медицинских данных станет пациент. И тогда можно будет говорить о появлении рынка медицинских данных, полагает Зингерман.

В настоящее время некоторые принципы законодательства о защите данных, (как ФЗ-152, так и GDPR) несовместимы с технологиями машинного обучения, использующими большие пользовательские данные, напомнила Калугина. К примеру, обработка персональных данных по закону ограничивается заранее определенными конкретными целями, в то время как при использовании данных в системах ИИ необходимо их повторное использование в целях, которые могут отличаться от первоначальных. В биотехнологиях важна возможность комбинировать различные категории данных для поиска закономерностей и подтверждения гипотез. Между тем по закону объединять базы, содержащие персональные данные, обработка которых осуществляется в разных целях, недопустимо. Стандартные методики обезличивания, анонимизации данных сегодня становятся малоэффективными, поскольку существующие технологии способны идентифицировать личность посредством установления связей между несколькими фрагментами данных.

Коварные данные

Самый острый из нерешенных вопросов в сфере Больших Данных — общественная позиция по защите «цифровых прав», поскольку в мире уже известны прецеденты по использованию цифровых решений для прогнозирования совершения преступлений и ограничения людей в правах на базе «социальных рейтингов».

«Вопрос, можно ли доверять системе принятие решений, уже не стоит, — считает Иван Бегтин, руководитель Ассоциации участников рынка данных. — Нет никаких технологических ограничений для использования искусственного интеллекта, например, правоохранительными органами для профилактики правонарушений. Вопрос, что мы будем делать, когда принятие решений искусственного интеллекта окажется неизбежным».

Критерии алгоритмов, заложенных в систему искусственного интеллекта, не должны противоречить ключевым общественным интересам и должны быть справедливыми по отношению к пользователям. Кроме того, необходим контроль корректности принимаемых искусственным интеллектом решений, проверка, не повлекут ли эти решения дискриминацию в отношении каких-либо групп пользователей. Но как этого добиться?

Опрос центра социологических исследований РАНГХиС «Евробарометр в России» показывает, что мы относимся к технооптимистам, то есть значительная часть граждан готова доверить решение юридических вопросов судье-роботу. «Это говорит об уровне репутации нашей судебной системы и степени доверия к людям, все думают, что алгоритм будет честнее, — поясняет Шклярук. — С другой стороны, робота-юриста нельзя обучить на тех решениях, которые есть сейчас, потому что они воспринимаются как несправедливые».

«Данные, на которых мы обучаем систему, напрямую влияют на результат, поэтому просто давать системе возможность принимать решения очень опасно», — уверена Дженифер Трелевич, исполнительный директор TGPO Consult. С этим легко согласиться, вспомнив истории с чат-ботом Microsoft, который начал демонстрировать асоциальное поведение всего через сутки общения в Twitter, а также с чат-ботами Facebook, которые быстро перешли к общению между собой на языке, непонятном их создателям.

По мнению Калугиной, следует внести в законодательство изменения, предусматривающие, с одной стороны, специальный режим больших пользовательских данных и специальные основания обработки таких данных, а с другой — эффективные механизмы контроля использования данных алгоритмами машинного обучения и требования к безопасности. При этом в сами системы искусственного интеллекта необходимо закладывать алгоритмы самоконтроля и защиты данных.

Список нерешенных вопросов может сократиться, если все упомянутые законотворческие инициативы будут реализованы. Но, учитывая масштаб и сложность трансформации, которая предстоит рынку данных, к теме нормативного регулирования предстоит возвращаться еще не один раз.

Компания VMware представила свой новый межсетевой экран, призванный обеспечить безопасность корпоративных приложений и данных в ЦОДах и облаках.

В отличие от экранов, защищающих периметр и фильтрующих трафик, который поступает с неограниченного числа неизвестных устройств, Service-defined Firewall от VMware устанавливает глубокий контроль за функционированием устройств и сервисов, генерирующих сетевой трафик, подключаясь к программному обеспечению управления сетью NSX, гипервизорам vSphere и системе обнаружения угроз AppDefense.

«Эффективность сервисно-конфигурируемого межсетевого экрана VMware обусловлена тем, что он анализирует контекст устройств и сети при помощи AppDefense и NSX с применением контекстных, адаптивных политик управления, позиционируя себя в качестве внутреннего, а не внешнего межсетевого экрана», – заявил старший аналитик Enterprise Strategy Group Дуг Кэхилл.

В отличие от многих других средств безопасности новый продукт не требует дополнительных программных агентов. Он упрощает организациям применение политик безопасности, не требуя сканирования трафика при его прохождении через специализированный программно-аппаратный комплекс.

Межсетевой экран работает на голом железе, виртуальных машинах и в контейнерной среде, поддерживая гибридные облачные решения VMware Cloud на AWS, а также на AWS Outposts.

Используя сетевую информацию для определения и проверки ожидаемого (или «хорошо известного») поведения приложений, компонент экрана Application Verification Cloud создает точную карту хорошего или нормального состояния приложения. Любые транзакции, не вписывающиеся в эту схему, впоследствии блокируются.

«Как только появится четкое понимание известного хорошего поведения приложений, система сможет генерировать политики безопасности для Service-defined Firewall, который поддерживает седьмой уровень сети и может выполнять полную проверку состояния, – указал в своем блоге менеджер подразделения VMware Networking & Security по маркетингу Алекс Бергер. – Положенная в основу его работы идея заключается в том, чтобы не препятствовать известному хорошему поведению в гетерогенных средах, а также частных и публичных облаках».

«В современных ЦОДах изменения происходят постоянно, – заметил Кэхилл. – Динамичный подход к сегментации позволяет клиентам сохранять темпы внесения этих изменений».

«Приложения становятся более распределенными, развертываются в многочисленных частных и публичных облаках, используют множество различных типов инфраструктуры и доступны с разных устройств, – подчеркнул директор VMware по операциям, продуктам и сервисам Раджив Рамасвами. – Средства защиты, агенты и интерфейсы распространяются по организации, затрудняя управление безопасностью. Стратегия VMware заключается в том, чтобы устранить присущую сегодняшним технологиям безопасности сложность и полностью охватить ими все – от конечных узлов до облаков».

Компания Cisco на прошедшей неделе еще глубже погрузилась в мир венчурного капитала, объявив о создании дочерней инвестиционной фирмы Decibel, которая сосредоточится на выводе на рынок стартапов, специализирующихся на технологиях для корпоративного рынка.

Возглавит Decibel ветеран инвестиционной отрасли, бывший генеральный партнер New Enterprise Associates Йон Сакода. В NEA Сакода работал с 2006 года, занимаясь инвестициями в программное обеспечение и интернет-компании.

«Мы хотим инвестировать в предприятия, которые помогут нашим клиентам использовать инновации в качестве оружия в игре, направленной на трансформацию соответствующих отраслей, – заявил он. – Decibel сочетает в себе быстроту, гибкость и умение принимать на себя риски, характерные для инвестиционных фирм, предлагая при этом дифференцированный доступ к масштабным ресурсам, предпринимательскому таланту и углублению взаимоотношений с клиентами, которые присущи одной из крупнейших технологических компаний в мире. Такой подход является новым для отрасли и открывает перед предпринимателями уникальные возможности беспрецедентной поддержки именно в то время, когда они больше всего в этом нуждаются».

«Являясь одним из самых продуктивных стратегических инвесторов в мире, Cisco уже имеет представление о технологиях, которые будут формировать наши рынки, – указал в своем блоге о Decibel вице-президент компании Роб Сальваньо, курирующий направления Cisco Corporate Development и Cisco Investments. – Но мы понимаем, что сможем сделать гораздо больше, если начнем включаться в деятельность стартапов в самом начале их жизненного цикла».

У Cisco уже имеется инвестиционное подразделение Cisco Investments, которое занимается стартапами на более поздних этапах их становления. Оно ежегодно инвестирует 200-300 млн долл. и намерено укреплять партнерство с лучшими в своем классе компаниями на основном и смежных для себя рынках.

В Cisco не уточняют, сколько денег планируется вложить в Decibel, но, согласно сообщению CNBC, новое подразделение предполагается выстраивать в виде независимой компании с отдельным денежным пулом. Весьма необычная модель для корпоративных инвесторов. Окончательно фонд еще не закрыт, но уже имеющиеся заявки, поданные в Комиссию по ценным бумагам и биржам США с октября, свидетельствуют о том, что Сакода намеревается привлечь по крайней мере 500 млн долл.

По сообщениям Cisco, в каждый стартап в своем портфеле Decibel планирует инвестировать от 5 млн до 15 млн долл.

«У нас сформирована культура наращивания как внутренних, так и внешних инноваций и расширения внутренних возможностей за счет партнерства, инвестиций и приобретений, – пояснил Сальваньо. – Мы признаем, что значительная часть инноваций поступает извне. Cisco приобрела более 200 компаний, в результате чего каждый восьмой сотрудник пополнил наши ряды. Среди пришедших к нам было много основателей различных компаний, которые и сегодня играют здесь ведущую роль, продолжая укреплять дух предпринимательства».

Системы документооборота долгое время были, возможно, самым консервативным элементом ИТ-систем предприятия. Однако, как показала конференция «СЭД и ECM Day 2019», проведенная компанией Tadviser, в этой сфере намечаются большие перемены, связанные со стремлением к импортозамещению, применением средств искусственного интеллекта и программных роботов.

Сфера документооборота скоро не будет прежней, полагает Геннадий Попов, генеральный директор WSS Consulting. На примере решения WSS Docs он рассказал, как выглядит ECM-система «завтрашнего дня».

Сейчас ECM-решения, по его словам, обычно лишь маршрутизируют документы, задачи и потоки работ между сотрудниками, которые и выполняют все необходимые действия. Соответственно, такие решения лишь автоматизируют имеющиеся процессы, что хорошо, но уже недостаточно.

В ECM-системах будущего многие операции станут выполнять не люди, а средства искусственного интеллекта. Например, если «сегодня» автоматизированное сканирование и распознавание сколько-нибудь эффективно лишь при работе с фиксированными формами документов, а остальные документы после сканирования и распознавания должны «дорабатывать» люди, то «завтра» WSS Docs IQ Text Recognition будет распознавать документы с помощью самообучающихся нейросетей, делая сотрудников ненужными в этих процессах.

Более того, на искусственный интеллект будут возложены и такие задачи, как смысловой анализ документов и сравнение их с корпоративными стандартами; передача в нужную инстанцию и т. д. Вплоть до самостоятельного создания официальных документов и конструирования бизнес-процессов.

Будут и другие новшества, например — голосовое управление документами с мобильных устройств, которое позволит не выпадать из процесса работы руководству, находящемуся вне офиса.

О применении искусственного интеллекта говорили и другие представители компаний-разработчиков (ЭОС, ЭЛАР), так что они, похоже, будет следующим непременным атрибутом систем документооборота.

Галина Майорова, руководитель отдела продаж Syntellect, среди новых запросов рынка отметила, в частности, необходимость обеспечения юридически значимого документооборота, создание архивов клиентских досье и архивов неструктурированных документов, систем инженерно-технического документооборота. А также поддержку Linux-серверов, свободных СУБД и Postgres Pro — в рамках курса на импортозамещение.

Про импортозамещение говорил и product owner системы «Тезис» Илья Зайчиков (компания Haulmont) — как о частном случае кросс-платформенности, к которой тяготеют нынешние решения и которую обеспечивают поддержка Linux, PosgreSQL, наличие полнофункциональных веб-клиентов и мобильной версии.

Но все-таки искусственный интеллект — это пока «завтра». Представители заказчиков, рассказывая о своих проектах, концентрировались на проблемах более традиционных. Исключение составил представитель «ОДК-Авиадвигатель» Дан Олейников, начальник бригады поддержки информационных систем документооборота. В этой компании провели пилотный проект, в ходе которого искусственному интеллекту «доверили» занесение входящих документов, их классификацию и создание регистрационно-контрольных карточек.

Результат эксперимента — вид входящего письма правильно определялся в 90% случаев. Данные из него извлекались с переменным успехом, хуже всего — номер документа (правильно определялся в 68%), лучше всего — адресат (92%). Результат не вполне блестящий, но в ОДК планируют развивать использование искусственного интеллекта, доверив ему формирование проектов резолюций по входящим документам, экспертизу договоров и даже создание поручений из текста вводимых в него приказов, протоколов и планов.

Еще одна тема, абсолютно не затронутая в докладах, но вызвавшая большой резонанс в процессе дискуссии, завершавшей конференцию, — RPA (Robotic Process Automation). Программные роботы, безошибочно выполняющие вместо людей простые, формализованные процедуры — это уже вполне «сегодня» систем автоматизации. Познакомиться с технологиями и примерами их внедрения можно на конференции «Роботизация бизнес-процессов 2019», которую «Открытые системы» проведут 23 апреля.

Российский рынок Robotic Process Automation быстро развивается, на нем появляются отечественные продукты. Так, в сентябре 2018 года компания «Аплана Бизнес-решения» выпустила RPA-платформу Robin (от Robotic Intelligence). О задачах, решаемых системами данного класса, о направлениях их развития и особенностях внедрения RPA-проектов рассказывает Павел Борченко, директор по инновациям «Аплана Бизнес-решения», докладчик конференции «Роботизация бизнес-процессов 2019», которую «Открытые системы» проведут 23 апреля.

- На какой стадии находится российский рынок RPA? Какие отрасли больше всего интересуются этой технологией?

Рынок набирает обороты. Интерес есть у всех отраслей. Кто-то впереди: есть банки, где, по нашей информации, более 600 процессов автоматизировано с помощью роботов. Есть небольшие заказчики, которые пробуют решить свои задачи с помощью пары роботов.

- Какие процессы чаще всего доверяют роботам?

Мы для себя выделили три основных блока задач для RPA. Первый — автоматизация рутинных процедур, которые у каждой компании свои. Про задачи такого типа нам обычно рассказывают главы департаментов.

Второй тип задач связан с переносом данных. RPA применяется, когда нет возможности написать соответствующие скрипты, выделить разработчиков, чтобы создать соответствующее ПО. В этом случае миграцию данных можно выполнить через интерфейсы, так, как если бы пользователь садился и руками перебивал данные из одной системы в другую. Такой процесс переноса займет больше времени, чем «обычный» способ, при помощи создания специализированных коннекторов между системами, но зато он проще и дешевле.

Третий тип задач, который мы нашли, работая с «Первой грузовой компанией», — это организация параллельного ввода на этапе опытно-промышленной эксплуатации. В ПГК идет внедрение решения SAP, которое заменяет сразу несколько ранее использовавшихся систем. Поэтому период опытно-промышленной эксплуатации довольно длинный и на протяжении всего этого времени сотрудники работают в новой системе, но необходимо обеспечить возможность переключения на старую, если выяснится, что в SAP что-то пока работает не так, как надо. Для этого в старых системах должны быть актуальные данные. Так что днем идет работа в SAP, а ночью роботы дублируют данные в старые системы. Таким образом, в любой момент можно вернуться на старые системы и продолжить работать.

- Роботы переносят данные в SAP ночью, потому, что они мешают работе, загружают компьютеры?

Нет, при необходимости можно было бы организовать перенос параллельно вводу, но нужды в этом нет.

- Почему вы решили создать собственную RPA-платформу?

Практика RPA у нас существует уже более трех лет. Изначально мы попытались работать с несколькими платформами, столкнулись с некоторыми сложностями и приняли решение, что будем заниматься разработкой RPA под заказ в каждом проекте. Реализовав достаточное количество проектов, поняли, что у нас наработано много функционала, который можно объединить и создать полноценную платформу.

Мы начали создавать ее в конце 2017 года, выпустили осенью 2018-го. При этом сделали упор на простоту: тем, кто занимается роботизацией, не требуется знания программирования, не нужно разбираться, как работают алгоритмы. Обучение работе с Robin занимает неделю.

- Чего именно не хватало в зарубежных разработках?

Главное, чего не было в системах того времени, — машинного зрения для работы через удаленный доступ. Когда через удаленный рабочий стол работает человек, он видит картинку экрана и может взаимодействовать с удаленным компьютером, условно говоря, нажимая на кнопки. Когда мы «сажаем» за локальный компьютер робота, он обращается к «кнопкам» с помощью системных идентификаторов десктопных и веб-приложений.

Но при работе с приложением, которое находится на удаленном рабочем столе, идентификаторы недоступны. Роботу надо показать образ кнопки, чтобы он нашел ее на экране удаленного компьютера. В западных RPA-системах того времени соответствующих возможностей не было, пришлось делать самим.

- Что еще отличает Robin?

Сейчас все говорят о том, что роботов нужно развивать в сторону искусственного интеллекта, подключать соответствующие модули, разрабатывать нейронные сети.

Но у конкурентов средства искусственного интеллекта пока — отдельные продукты. У нас в Robin встроен классификатор неструктурированного текста, опирающийся на средства машинного обучения. Пользователь с помощью настроек может создать для себя классификатор, который поможет ему определить, к какой категории относится документ, например, это техническое задание или коммерческое предложение. А потом робот загружает его в нужный раздел системы документооборота.

Или можно подключить этот классификатор к электронной почте, тогда система будет мониторить поток писем и переправлять их в нужный департамент. Запрос на установку ПО — в один, на ремонт принтера — в другой.

Плюс у нас есть чат-боты, позволяющие общаться с RPA-системой на естественном языке через мессенджер или чат. То есть можно написать, например: «Я собираюсь в отпуск», бот уточнит, когда собираешься, кто тебя замещает, когда вернешься. Собрав всю необходимую информацию, робот откроет кадровую систему и введет в нее заявку на отпуск, которая пойдет по инстанциям. А также занесет информацию в другие системы, которые как-то завязаны на этого сотрудника.

Таким образом человек не оповещает самостоятельно все инстанции, а сообщает информацию роботам, а те проделывают все необходимые действия в ИТ-системах компании.

- То есть ваш вариант RPA уже интеллектуальный?

Это начало пути к интеллектуальной системе. Например, сейчас мы можем решить проблему с классификацией текста, а классифицировать картинки — нет, но работаем в этом направлении.

- Robin подходит под критерии российского ПО?

Никаких зарубежных модулей там нет. Есть несколько модулей на базе свободного ПО, но под критерии российского ПО мы полностью подходим.

- Какие проблемы чаще всего возникают в проектах по внедрению RPA?

Роботизация процессов — это всегда проект внедрения. Он проходит через одни и те же стадии – сбор требований, изучение процессов, написание технического задания, тестирование. И наконец, опытно-промышленная эксплуатация, в ходе которой надо убедиться, что робот отрабатывает все варианты развития ситуации.

С последним есть проблема. Рассказав сотруднику о том, что такое робот, мы говорим: «Покажи, как ты работаешь, чтобы мы могли повторить за тобой». Он показывает, но забывает о том, что на какой-нибудь стадии, скажем, в одном случае из ста, события развиваются по альтернативному сценарию, выскакивает дополнительное окно. И когда это окно появится, робот остановится, потому что не будет знать, что надо делать. Это небольшая (преимущество RPA как раз в том, что доработать алгоритм можно за пару часов), но довольно частая проблема.

- Есть ли у вас планы продвижения Robin за рубежом?

Планы есть. Мы уже сделали англоязычную версию интерфейса. Это несложно. Если появится заказчик, например, в Германии, то недели за две переведем платформу на немецкий. Но мы понимаем, что зарубежный рынок гораздо более насыщен RPA-решениями, чем российский. И пока смотрим, как правильно позиционировать, как продвигать свои функциональные и стоимостные преимущества.

- Какие вы выделяете, кроме искусственного интеллекта, ключевые направления развития RPA?

Будут прогрессировать чат-боты – они станут голосовыми. Будут совершенствоваться классификаторы. Еще одно направление, которое мы планируем развивать, — это, условно говоря, извлечение процессов (process mining). Мы хотим создать приложение, которое будет стоять на компьютере сотрудника, следить за тем, как он работает, и находить рутинные операции, которые можно роботизировать. Наша трактовка отличается от того, что обычно обозначают этим термином: мы извлекаем не этапы процесса, а каждый клик, каждое копирование или внесение данных.

- О чем вы собираетесь рассказать на конференции и о чем хотели бы услышать сами?

Я расскажу на примере нашей разработки, из чего состоит RPA-платформа, как работает, какие проекты на ней реализуются. Расскажу о том, в каком направлении мы развиваем платформу исходя из тех тенденций, которые видим, что можно будет увидеть нового в ближайшее время у нас и у конкурентов.

Самому мне интересно послушать про внедрения, которые осуществлялись на других платформах. И, я так понимаю, будет несколько визионеров, интересно услышать их мнение о направлении развития RPA.

Компания Cisco Systems провела в конце марта в Москве традиционно масштабный форум Cisco Connect 2019. Лейтмотивом докладов и дискуссий в этом году стала цифровая трансформация предприятий.

«Еще три года назад мы говорили о цифровизации как о тенденции, а теперь видим, что волна цифровизации открывает такие возможности, которые мы тогда не могли даже представить», — заявил Джонатан Спарроу, вице-президент Cisco в России и СНГ.

В Cisco рассматривают цифровую трансформацию как применение технологий для создания предприятиями инновационных бизнес-моделей, процессов, программного обеспечения и систем, позволяющих повышать удовлетворенность клиентов, внедрять новые бизнес-процессы, стимулировать рост производительности труда сотрудников, совершенствуя в том числе средства их совместной и мобильной работы.

Все последние годы, отмечают эксперты, компания занимается собственными преобразованиями, стремится сменить имидж сетевого вендора и стать поставщиком гораздо более широкого спектра ИТ-продуктов и услуг. Тем не менее стратегическим направлением бизнеса Cisco остается современная сетевая инфраструктура.

О текущих приоритетах компании недавно рассказал Чак Роббинс, генеральный директор Cisco Systems, комментируя результаты завершившегся в январе второго квартала 2018 финансового года. В частности, он сообщил о существенном вкладе в рост бизнеса решений для сетей, управляемых на основе бизнес-намерений (Intent-Based Networking, IBN). Кроме того, он подчеркнул значимость программно-ориентированного подхода к сетевой инфраструктуре, позволяющего автоматизировать ее конфигурирование, масштабирование и другие процессы сетевого управления. Еще одной областью роста Роббинс назвал кибербезопасность, которую обеспечивают продукты и технологии Cisco, сокращающие в том числе время обнаружения угроз в сетевой и облачной инфраструктуре.

Кибербезопасность — залог успеха проектов цифровой трансформации предприятий, поскольку конфиденциальность критически важных для бизнеса данных и их защищенность тесно связаны между собой, считает выступивший на московском форуме Эдвин Паалваст, старший вице-президента Cisco по архитектурным решениям.

Среди факторов, препятствующих успешной цифровизации отечественных организаций, участники состоявшейся во время пленарной сессии дискуссии назвали недостаточный уровень готовности к ее проведению «айтишников» и «неайтишников» и неумение полностью использовать конечные результаты.

Устранению подобных проблем должно способствовать сотрудничество Cisco c Российским обществом «Знание» и Тюменским государственным университетом, соответствующие протоколы о намерениях совместной работы с которыми подписаны в первый день работы форума 26 марта.

«В рамках соглашений, рассчитанных на три года, будут развиваться образовательные программы и инициативы, направленные на подготовку квалифицированных специалистов для высокотехнологичной экономики и цифровизацию учебных процессов», — пояснил Андрей Кузьмич, директор по технологиям Cisco в России и СНГ.

Вместе с обществом «Знание» в Cisco намерены организовать подготовку квалифицированных специалистов в области ИТ, популяризировать современные образовательные технологии, повышать и ИТ-грамотность наших соотечественников, распространять через «Сетевые академии Cisco» учебные и просветительские материалы «Знания».

Сотрудничество «Сетевой академии Cisco» и «Знания» станет основой для обучения в соответствии с профессиональным стандартом «Консультант в области развития цифровой грамотности населения (цифровой куратор)». Пройти учебный курс в рамках новой специализации можно будет в «Сетевых академиях Cisco». Их инструкторы и слушатели получат материалы, разработанные обществом «Знание».

По словам Любови Духаниной, председателя Российского общества «Знание», цифровые консультанты-кураторы станут лекторами общества, повышающими уровень знаний российских граждан в области ИТ. В настоящее время их около 40; в течение четырех лет планируется увеличить это число до 10 тыс.

Соглашение с ТюмГУ предусматривает стажировку студентов и выпускников вуза в Cisco, организацию совместных семинаров и конференций, создание учебно-методической документации и проведение образовательных исследований, а также разработку бизнес-проектов. Валерий Фальков, ректор университета, сообщивший, что к настоящему времени более 2 тыс. студентов прошли обучение в «Сетевой академии Cisco» в ТюмГУ, выразил уверенность, что новый этап развития отношений с компанией должен содействовать развитию ИТ-образования в вузе.

Всего, по данным Cisco, программа «Академий», число которых в нашей стране превысило четыре сотни, охватила более 110 тыс. слушателей в России и СНГ (в мире их около 2 млн).

Компания Naumen провела пресс-конференцию, которая была в основном посвящена опыту реализованных в прошлом году проектов цифровой трансформации на предприятиях. В мероприятии участвовали и представители заказчиков из нефтегазовой отрасли, энергетики и ретейла.

Как указал Игорь Кириченко, член совета директоров Naumen, отмечается устойчиво растущий интерес к технологиям и решениям, помогающим трансформировать процессы и оптимизировать затраты по целому ряду направлений. Об этом свидетельствует тот факт, что в 2018 году доля интеллектуальных решений в обороте Naumen увеличилась до 57%, а выручка по отдельным направлениям «умных» технологий выросла на 300%. Во многом с наблюдающимися изменениями связано создание подразделения Naumen Research, призванного заниматься анализом рынка в наиболее интересных для компании направлениях и изучением ключевых тенденций.

Алексей Харьков: «Мы пытаемся применить полученный опыт вне ИТ – найти инструмент, который поможет внедрить сервисный подход в рамках всей компании и начать работать по-новому»

«Проблема в том, что многие компании, приступившие к цифровой трансформации, нечетко определили для себя ее цель и теперь испытывают затруднения», — заявил Кириченко. Во многих случаях компаниям требуется «пересобрать» себя, иногда с чистого листа, и необходимый объем изменений может обеспечить только первое лицо. К пониманию, что трансформация – это задача генерального директора, постепенно приходят и в России.

В Naumen отмечают несколько ключевых тенденций. Главной является миграция сервисного подхода из ИТ в бизнес, а также роботизация рутинных процессов. Кроме того, предприятия сталкиваются с необходимостью импортозамещения, растет потребность в цифровой трансформации, а процессы и данные переносятся в облачные сервисы.

Типичным с этой точки зрения можно считать проект миграции системы поддержки ИТ-процессов, реализованный в СО ЕЭС. Как рассказал Алексей Харьков, начальник отдела организации оперативной эксплуатации СО ЕЭС, используя иностранное решение для автоматизации процессов ИТ, постоянно приходилось сталкиваться с техническими ограничениями и слабой реакцией вендора. В итоге компания просто перестала получать результат, на который рассчитывала. Гибкость и возможность быстро реализовывать задачи — вот основные требования, которые предъявлялись к новой системе. Попутно с миграцией на Naumen Service Desk удалось внедрить новые процессы учета ИТ-активов. Кроме того, СО ЕЭС полностью перешел на внутреннюю разработку при развитии системы, и благодаря этому удалось сэкономить массу времени и ресурсов.

«Сейчас полученный опыт мы пытаемся применить вне ИТ – найти инструмент, который поможет внедрить сервисный подход в масштабе всей компании и начать работать по-новому», — поделился Харьков.

В компании «Газпром нефть» с февраля по ноябрь 2018 года совместно с Naumen был реализован проект «Система когнитивного поиска». (Этот проект стал одним из номинантов премии CDO Award 2019 , см. также «Когнитивная система в 'Газпром нефти': эксперт для экспертов» , CIO.RU, 5 марта 2019). Фактически «Газпром нефть» была первой компанией в отрасли, где задумались о создании современной системы управления знаниями и информационно-аналитической поддержке сотрудников.

Евгений Кирьянов: «Создание поисково-аналитической платформы стало огромным шагом к повышению эффективности компании»

«Мы сталкиваемся с огромными объемами данных, сотрудники тратят не менее 30 минут на поиск необходимой информации и сведений об опыте коллег. Создание поисково-аналитической платформы стало огромным шагом к повышению эффективности компании», — уверен Евгений Кирьянов, руководитель проекта в НТЦ «Газпром нефти». Новая система стала фактически «единым окном» для поиска информации о технологических проектах, научном опыте и практике, хранящейся в виде 100 тыс. документов на различных ресурсах. В настоящее время формируется план развития решения и его тиражирования на остальные структуры.

Елена Майер, директор контакт-центра торгового дома «Петрович», рассказала о своем опыте организации омниканального обслуживания клиентов.

«Мы всегда старались делать общение быстрым и удобным, поэтому омниканальность стала естественным вариантом для нас. При этом речь идет не только о консультациях, но и об оформлении заказов», — подчеркнула Майер.

Если в 2007 году у компании было только три канала коммуникаций, а клиентами были профессионалы, предпочитавшие телефон, то в 2019 году аудитория стала массовой, а число каналов взаимодействия возросло до восьми, включая соцсети, SMS и чаты. Поэтому потребовалась омниканальная платформа для коммуникаций с клиентами, и создана она была на основе решений Naumen. В 2018 году с ее помощью удалось обработать на 22% больше контактов, чем годом ранее, а доля продаж контакт-центра в обороте компании превысила 35%. По словам Майер, «Петрович» не ставит цель перевести клиентов из голосового канала в более дешевые. Тем не менее, благодаря внедрению цифровых каналов взаимодействия удалось снизить средние затраты на обработку одного контакта.

Эксперты также поделились своим видением перспектив развития экспорта для российской ИТ-отрасли. По мнению Кириченко, сегодня ИТ-компания не может рассчитывать на значимый рост без глобального присутствия, поэтому российский бизнес планомерно увеличивает свои рынки сбыта за рубежом: за 2012-2017 годы доля компаний, в обороте которых появились экспортные деньги, выросла с 39% до 51%. Для Naumen выход на глобальные рынки является одной из приоритетных задач, и для ее решения компания планирует использовать свое участие в государственных программах развития экспорта.

На конференции Show Time мы не увидели ни новых «айфонов», ни AirPower, однако без представления нового продукта не обошлось. Называется он Apple Card, и, рискну предположить, что теперь мир финансовых технологий ждет грандиозная встряска.

Опирающийся на успех сервиса Apple Pay, который к концу 2019 года действовал более чем в 40 странах, новый продукт – состоящий из специального сервиса и тонкой и изящной титановой карты – обещает избавить нас от традиционной суеты, присущей обычным банковским картам, упростить, рационализировать финансовые операции, а также сформировать опыт, которым не может похвастаться ни одна другая карта на планете.

Пожалуй, это самый революционный анонс из всех, кто когда-либо делала Apple. В компании пообещали, что уже к концу года общее количество транзакций, выполненных с помощью Apple Pay, превысит 10 миллиардов. Но Apple Card – не просто еще одна вкладка в вашем цифровом кошельке. Она умнее, проще, дружелюбнее и прозрачнее с финансовой точки зрения любой другой банковской карты, включая и собственную карту Apple Barclaycard Visa с Apple Rewards.

Утвержая, что ее карта не похожа на любую другую, компания приводит пять основных аргументов: простота приложений, отсутствие годовой платы, низкие процентные ставки, понятные бонусные программы, а также конфиденциальность и безопасность. И, конечно, она замечательно работает вместе с iPhone.

Вкладка Apple Card в приложении Wallet поможет вам разобраться со своими тратами

Разницу вы заметите уже с момента подачи запроса на выдачу карты. Весь процесс выполняется на iPhone (извините, пользователи Android, но вам такое пока не светит), и в Apple утверждают, что запрос будет одобрен буквально за несколько минут. А поскольку большинство покупок оформляются в приложении Apple Pay, вам даже не придется ждать получения физической карты. Как только запрос будет одобрен, виртуальная Apple Card появится в приложении Wallet, и вы сможете использовать ее везде, где принимают платежи Apple Pay.

В приложении Wallet вы увидите свои транзакции, даты платежей и отчеты о месячных расходах. Тем, кто нуждается в поддержке, больше не придется обращаться в автоматизированный call-центр и ждать, пока звонок переведут наконец на нужного специалиста. Открывайте Messages и задавайте вопросы круглосуточно, используя Business Chat. Все очень просто.

Затраты и экономия

Если вы привыкли следить за своими расходами, во многих отношениях Apple Card подойдет вам просто идеально. Прежде всего она исключает дополнительные поборы и комиссии – ежегодную плату, плату за просрочку, плату за обмен валюты и плату за превышение лимита. Это составная часть ориентации на «здоровую финансовую жизнь», благодаря которой кредитная карта Apple действительно выделяется среди всех окружающих.

Apple Card поможет выбрать план платежей, при котором долги расти не будут

Всякий раз открывая приложение Wallet, вы будете видеть, сколько денег у вас имеется в наличии и когда вам нужно платить. Там же отображается список последних транзакций. Покупки разбиты на категории, благодаря чему можно быстро оценить характер своих затрат. В транзакциях используются данные машинного обучения и информация о местоположении с четко узнаваемыми именами. Сведения о сроках предстоящих платежей по счетам и накопленных процентах обновляются в реальном времени. Причем отражаются все возможные варианты платежей, не ограничивающиеся только минимальными суммами, и вы получаете полную картину того, какое влияние тот или иной вариант платежа оказывает на будущие счета. Можно спланировать, например, частые повторяющиеся платежи, помогающие сохранять остатки денежных средств на низком уровне.

Но самое, пожалуй, замечательное – это физическая карта, которую вы получите. Выдержанная в присущем Apple минималистском и одновременно роскошном стиле она выглядит великолепно, но внешний вид – лишь малая часть ее достоинств. Потеряв физическую карту, можно не беспокоиться о необходимости ее блокировки и смены номера – на ней нет ни номера, ни кода CVV, ни срока действия, ни подписи. Как любил говаривать Стив Джобс: «Это просто работает».

Физическая карта Apple Card сделана из титана и выдержана в минималистском стиле

В Apple разработали для владельцев Apple Card специальную бонусную программу. Вместо регулярной смены категории и системы баллов она предлагает денежный кешбэк всякий раз, когда вы оплачиваете покупки картой. За приобретения в Apple Store и iTunes возвращается 3% от суммы, а за все остальное – 2%. При использовании физической карты (в случах, когда сервис Apple Pay недоступен) вознаграждение возвращается в размере 1%.

Кешбэк начисляется в денежной форме сразу после прохождения оплаты. Таким образом, купив себе за тысячу долларов iPhone XS в Apple Store, вы получите обратно 30 долл. (Правда, в Apple не поясняют, что произойдет, если вам вдруг понадобится вернуть устройство.) Никаких ограничений на оплату не введено, так что клиентам не придется заботиться об отслеживании своих покупок и привязке их к календарю, а также сопоставлять их с категориями. Функция кешбэка в бонусных программах кредитных карт известна давно, но ясность и лаконичность программы вознаграждений Apple Card заставляет обратить на нее особое внимание.

Так же, как у iPhone, технологии безопасности и конфиденциальности изначально интегрированы в Apple Card. При покупке через Apple Pay, как и в случае с другими картами, выполняется процедура аутентификации (с использованием Touch ID и Face ID), а в каждом платеже указывается одноразовый динамический код безопасности. Кроме того, уникальный номер карты привязан к устройству, для которого она выпущена, и блокируется с помощью элемента безопасности iPhone.

Кешбэк за использование Apple Card начисляется в тот же день, а не раз в месяц

Apple и выступающий в качестве ее партнера банк Goldman Sachs очень внимательно подходят к защите вашей персональной информации. Поскольку все платежи отслеживаются с помощью интеллектуальных компонентов на устройстве, Apple никогда не узнает, что, где и по какой цене вы купили. А Goldman Sachs обещает не делиться этой информацией с другими и не продавать ваши данные независимым поставщикам.

Будущее кредитных карт

Карты Apple Card будут введены в обращение только летом, однако их влияние на индустрию кредитных карт можно будет ощутить гораздо раньше. Идея виртуальной карты с мгновенным бонусом выглядит весьма интригующе, а с учетом сотен миллионов пользователей iPhone угроза старой гвардии со стороны Apple представляется вполне реальной.

Благодаря четким и понятным условиям, отсутствию скрытых платежей, простоте поддержки и финансовым руководствам Apple Card имеет все шансы изменить бизнес кредитных карт. Вице-президент Apple Дженнифер Бейли назвала титановую кредитную карту «самой красивой из всех, что когда либо выпускались», и с этим трудно не согласиться. Но настоящая красота Apple Card – не в том, как она выглядит, а в том, как работает.