Довольно продолжительное время в развитии систем электронного документооборота не происходило ничего существенного — их задачи постепенно расширялись, привычную аббревиатуру СЭД теснила ECM (Enterprise Content Management — «управление контентом предприятия»).

С ростом общего уровня цифровизации встал вопрос о необходимости обеспечить юридическую значимость электронного документооборота не только внутри компании, но и при работе с контрагентами и государством. А успехи в области технологий искусственного интеллекта дали возможность сделать системы ECM более «умными» и расширить круг решаемых ими задач.

Искусственный интеллект и юридический значимый документооборот стали основными темами конференции «Открытые дни Directum». Как отметил Артем Пермяков, директор Directum по перспективному развитию, предприятия стремятся перевести все возможные формы взаимодействия (внутри компании, между компаниями и с контрагентами) в электронный вид. Для этого необходимо, чтобы платформа документооборота обеспечивала юридическую значимость документов, была удобна, омниканальна, интеллектуальна, в автоматическом режиме производя с контентом рутинные операции, разгружая тем самым пользователей.

По словам Пермякова, такой системой и является Directum Ario. Она способна извлекать из поступающих документов текст, а из текста — важные данные, классифицировать и их, и сами документы.

Ario корректно классифицирует 95% документов (как структурированных, так и неструктурированных), реквизиты извлекаются корректно в 85% и 80% случаев соответственно. Едва ли не самую большую проблему представляют номера документов, которые по-прежнему пишутся от руки.

Интеллектуальная система ECM способна взять на себя и часть управленческих функций. Классифицировав документ, она назначит ответственного за работу с ним и в зависимости от характера документа подготовит проект ответа на него.

Работая с первичными документами, система проследит за комплектностью (к накладной должна прилагаться счет-фактура, к авансовому отчету о командировке — билеты, документы из гостиницы и т. п., причем на ту же фамилию, на которую выписан аванс). В договорах она проверит реквизиты, наличие и правильность необходимых сопровождающих документов (реквизитов сторон, доверенностей и. пр.), выявит риски штрафных санкций и даже налоговые риски. В кадровой службе система проанализирует, соответствует ли резюме требованиям, предъявляемым к «модели идеального сотрудника» (если в организации таковая создана), а анализируя деловую переписку, сможет даже предсказать, насколько велика вероятность ухода сотрудника, и тем помочь предотвратить выгорание или увольнение ценного специалиста.

Еще одна отличительная черта «умной системы ECM» — «умный поиск». В идеале благодаря этой функции обнаруживаются запрошенные сведения не только в ECM, но и в других информационных системах организации.

Также важный вопрос для систем ECM нового поколения — работа с юридически значимыми электронными документами. Практика признания таких документов государством уже есть, ряд документов (например, трудовые книжки) станут преимущественно электронными уже в 2021 году. Но предприятию, чтобы уйти от «бумаги», необходимо решить вопрос с цифровыми подписями.

Усиленная квалифицированная электронная подпись надежна, но дорога и трудозатратна — необходимо взаимодействие с удостоверяющим центром. Усиленная неквалифицированная — бесплатна, трудозатратна (необходим удостоверящий центр, свой или внешний) и требует согласования использования. Простая — дешева, необременительна в использовании, но наименее надежна. Идеальный вариант, как полагают в Directum, состоит в том, чтобы на стороне работодателя использовать усиленную квалифицированную подпись, на стороне работников — простую. Кроме того, надо организовать на предприятии «юридически значимую» систему хранения электронных документов.

Телеком-операторы традиционно одними из первых внедряют инновации. Не исключение — технологии искусственного интеллекта, с помощью которых обучают ботов отвечать на все более сложные вопросы своих клиентов. Об опыте МТС по созданию внутреннего бота на практической конференции «Технологии искусственного интеллекта 2019», которую издательство «Открытые системы» проведет 22 мая, расскажет Андрей Безымянников, менеджер проекта в функциональной группе Artificial intelligence.

- Что подтолкнуло МТС к созданию чат-ботов? «Обычные» каналы взаимодействия с клиентами перестали справляться?

По прогнозам, уже к 2020 году основное взаимодействие с клиентами будет происходить в автоматическом режиме, так что компании, которые не внедряют подобные решения, скоро окажутся в догоняющих.

В 2017 году в МТС было решено автоматизировать работу со звонками в службу поддержки. Прежде всего мы изучили, какие готовые решения предлагаются на рынке. Однако ничего подходящего, способного удовлетворить крупную компанию, подобную нашей, с таким большим количеством абонентов, не нашлось.

Поэтому мы решили разрабатывать ботов самостоятельно, собрали команду специалистов, уже имевших соответствующий опыт работы. На данный момент наш бот решает семь из десяти проблем клиентов. Это, мы считаем, достаточно высокий показатель.

- Сколько времени заняла разработка бота?

Примерно три месяца. Прежде всего мы составили список процессов, которые собирались автоматизировать. На основе этого списка были созданы сценарии работы бота. Для обучения бота использовалась онлайн-переписка операторов с клиентами, учитывались истории взаимодействия в чатах, переписка в почте, шаблоны разговоров, согласно которым действуют операторы контакт-центров. В результате сформировался пул сценариев, из которых мы выбрали те, которые надо было автоматизировать в первую очередь. После этого сценарии передавались в работу уже непосредственно лингвистам и разработчикам, которые и обучали бота. Затем бот тестировался, отлаживался, тестировался снова. И уже спустя три месяца первая версия бота заработала на сайте.

- Каких специалистов привлекли к разработке?

Мы собрали большую команду, поскольку бота надо было создать быстро и качественно. Состав обычный для такого рода проектов — руководитель направления, лингвисты, разработчики, тестировщики, технические писатели.

- В разговоре между людьми информация передается не только словами, но и интонациями. Улавливают ли их боты? Способны ли они понять, говорят ли им «Спасибо» искренне или с сарказмом?

Такой задачи не стояло, но, в принципе, системы искусственного интеллекта способны анализировать большую часть поведенческих шаблонов людей. Если понадобится научить бота распознавать сарказм, то это тоже можно будет сделать.

Некоторые наработки в этом отношении уже есть, они используются в системах, отслеживающих работу операторов контакт-центров с целью контроля эмоционального состояния клиента и оператора. Анализируя эти данные, можно улучшать работу как сотрудников, так и ботов.

- Как оценивается работа бота?

У нас есть такой показатель — «эффективность». Считается, что бот сработал эффективно, если он решил проблему клиента без привлечения оператора и клиент не вернулся с тем же самым вопросом в течение суток по любому из каналов связи.

Есть еще «частичный успех», когда бот после взаимодействия с клиентом понял, в чем проблема, но не смог ее решить самостоятельно, поскольку у него не нашлось соответствующего сценария, и перевел обращение на правильного оператора.

Все остальные результаты взаимодействия считаются неуспешными, неэффективными.

Первые версии бота имели эффективность около 50%. В процессе обучения удалось достичь показателя в 70% благодаря применению большого количества обучающих программ, внесению многочисленных корректировок и доработок. А также благодаря интеграции ботов с внешними ИТ-системами компании. Благодаря этому бот научился отвечать на большую часть вопросов, которые задают операторам.

- С какими ИТ-системами может взаимодействовать бот?

С любыми. Для того чтобы какую-то систему «прикрутить» к нашему боту, нам нужны лишь программные интерфейсы этой системы, после чего она будет выдавать через бота информацию в любом формате. Скажем, если клиент хочет узнать, сколько у него денег на балансе, бот подтянет данные из биллинговой системы; хочет узнать про неоплаченные счета за последние полгода — бот подтянет информацию из финансовой системы. Или, если бота внедрить в контакт-центре системы доставки, то он сможет сообщить не только о статусе заказа, но и о местоположении курьера.

- Будете продавать свою разработку другим компаниям?

Да. На ближайший год наша цель — российский рынок, но в дальнейшем планируем выйти с ботом и за рубеж.

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

Хотелось бы рассказать о возможных применениях чат-ботов в составе различных автоматизированных систем, о проблемах, с которыми можно столкнуться в процессе их разработки и внедрения, о том, как мы эти проблемы решали. И услышать хотелось бы, соответственно, об опыте автоматизации процессов на крупных предприятиях, о том, какие результаты получены в результате реализации таких проектов.

Очередной московский SAP Форум, прошедший в середине апреля, собрал свыше 6 тыс. участников из более чем тысячи компаний — партнеров и заказчиков SAP CIS. В центре его внимания оказалось «Интеллектуальное предприятие», которому была посвящена пленарная, а также одна из тематических сессий форума. На других сессиях рассматривалось применение продуктов SAP в финансовой сфере, производстве, логистике, управлении персоналом и клиентским опытом, закупками.

Отдельная сессия была посвящена флагманскому продукту компании — SAP S/4HANA. На форуме было объявлено, что уже в мае можно будет воспользоваться облачной версией решения, S/4HANA Cloud, размещенной в российском центре обработке данных SAP, базирующемся на мощностях «Ростелекома». За время существования этого ЦОДа, с 2014 года, в нем появились SuccessFactors, Ariba, IBP, продукты семейства SAP Customers Experience, платформа для разработки SAP Cloud Platform, а теперь и S/4HANA.

Решение будет развернуто в облачной инфраструктуре SAP HANA Enterprise Cloud, аттестованной по классу 1Г для информационных систем и второму уровню защиты персональных данных.

Подводя итоги работы SAP в России за прошлый год, Дмитрий Красюков, исполнительный директор SAP CIS, заявил, что российский бизнес оценил преимущества облачных технологий, — количество облачных клиентов выросло на треть (появилось 80 новых). Общая выручка SAP в России достигла 472,5 млн евро, прибыль увеличилась более чем в два с половиной раза – до 23,1 млн евро. Компания продолжает вкладывать в российский рынок — в партнеров (3 млн евро в прошедшем году), в работу с вузами (сотрудничество более чем с 60 учебными заведениями), в российских разработчиков, с которыми проведено около четырех десятков пилотных проектов (из них четыре или пять, по оценке SAP, имеют шансы стать коммерчески успешными).

Что касается системы SAP S/4HANA, то она, по словам Красюкова, должна стать основой интеллектуального предприятия четвертого поколения. Есть уже и первый референсный проект, получивший глобальную премию SAP Innovation Awards 2019, — создание роботизированного завода «Черкизово», способного обеспечить 40% общероссийского спроса на сырокопченую колбасу при том, что на нем работают в три-четыре раза меньше сотрудников, чем на обычном производстве.

Планы SAP CIS на будущее представил Андрей Филатов, вступивший в должность генерального директора компании накануне форума. Ранее он уже работал в SAP CIS в 2007-2010 годах, и в связи с этим отметил, что те предприятия, которые тогда только начинали применять решения SAP, выросли во флагманов своих отраслей. Соответственно, и масштаб задач, встающих перед компанией, теперь совсем другой, чем десять лет назад.

Из новых для компании направлений деятельности два связаны с покупками, которые SAP совершила в конце прошлого года, приобретя французскую Contextor SAS и американскую Qualtrix.

Contextor разрабатывает средства роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA). Внедрение роботов в решения SAP, полагают в компании, поможет клиентам повысить уровень автоматизации их деятельности. К тому же роботы позволяют упростить процесс переноса данных из старых систем в новые, что снимает один из барьеров на пути модернизации ИТ-систем.

Qualtrix специализируется на сборе отзывов клиентов с помощью опросов, а также анализирует настроения сотрудников компаний-клиентов. Это помогает улучшать продукты и не терять ценных специалистов, что крайне актуально в нынешние времена, отсюда и цена покупки — 8,3 млрд евро.

Кроме того, SAP CIS планирует уделить большое внимание строительной отрасли, а также рынку управления производственными процессами в металлургической и горнодобывающей промышленности.

Строительство — традиционно недооцениваемая ИТ-компаниями отрасль, а на рынке управления производством традиционно лидировали нишевые игроки. Однако Интернет вещей и машинное обучение должны изменить баланс в пользу разработчиков цифровых платформ «общего назначения», таких как SAP.

Ну и, конечно, для SAP как никогда важна работа с государством, чтобы в процессе импортозамещения не пострадали заказчики компании.

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.

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 «Крок Облачные сервисы» подвела итоги работы в 2018 году. За год выручка компании выросла на 30%, до 1,351 млрд руб., клиентская база — на 27%, до 306 компаний, «средний чек» клиента составил почти 400 тыс. руб. в месяц. Чаще всего к услугам «Облачных сервисов» прибегали компании из сферы финансов (они дали 24,7% выручки), ретейла (19,2%), предприятия из разных отраслей промышленности и ТЭК (10,5%).

Одновременно компания отметила десятилетие развития собственной облачной платформы — в 2009 году началась разработка облака «Крока», которое было выведено на рынок уже в 2010-м.

Тогда, как отметил Максим Березин, директор по развитию бизнеса «Крок Облачные сервисы», рынок только зарождался и надо было еще образовывать клиентов, массовый переход в облака начался в 2013 году.

По мере созревания рынка менялись приоритеты и клиентов, и поставщиков услуг. Так, если изначально облачные провайдеры мерились формальными показателями (число ядер, емкость хранения и т. д.), то начиная с 2015 года предметом сравнения стало обеспечение безопасности и стабильности работы. В рамках этой тенденции в «Кроке» прошли сертификацию по ISO 27001, получили сертификат Tier III от Uptime Institute, в 2016-м получили сертификат PCI DSS и стали проводить тесты на проникновение дважды в год. Все это позволило в 2017 году предложить рынку «самое технологически жесткое соглашение об уровне обслуживания».

Технологической основой облачных сервисов все годы являлась продукция Dell Technologies; благодаря ей, в частности, облако «Крока» с 2014 года гарантирует производительность твердотельного массива до 100 000 IOPS с накопителя.

В 2018 году «Крок Облачные сервисы» стала отдельной компанией; был запущен «Акселератор Крок». Его суть — стартапам («собственным» или внешним, созданным клиентами «Крока» например) предоставляется возможность не только работать в облаке, но и пользоваться экспертизой сотрудников «Крока Облачные сервисы», большого «Крока» и «Крок Digital» — консалтингового агентства, специализирующегося на цифровой трансформации.

Передача стартапа в облако «Крока ОС» позволяет существенно ускорить и предварительные формальные процедуры, необходимые при создании новой структуры, и развертывание ее разработок в безопасной облачной песочнице. Дополнительный бонус — те стартапы, чьи идет окажутся жизнеспособными, получают доступ к клиентской базе «Крока» и могут предлагать ей свои решения. За год существования акселератора через него прошло более 250 команд, около 80 дошли до стадии пилотов, более 50 создали работающий продукт.

Что касается рынка облачных сервисов, то по мере его развития на него выходит все больше игроков. Для того чтобы отстроиться от конкурентов, компания, по словам Березина, «поднялась выше облаков» и сделала ставку на управляемые сервисы, консалтинг, решение бизнес-проблем заказчиков.

Соответственно изменился и собеседник со стороны клиента: десять лет назад 90% всех проектов обсуждались с ИТ-директорами, теперь же треть запросов на использование облачных сервисов приходит от директоров по цифровой трансформации, а также руководителей функциональных направлений.

Такая стратегия позволяет расти, не чувствуя конкуренции с большинством облачных провайдеров, сталкиваясь порой лишь с компаниями, также сделавшими ставку на сложные услуги. И не попадая в прямую зависимость от количества серверов в дата-центрах, поскольку, как отметил Березин, стойка, предоставляемая вместе с услугами, «приносит в 30 раз больше денег, чем просто стойка».

Во второй половине 2018 года компания Softline, аналитическая группа OSP Data и портал CIO.ru провели исследование, посвященное отношению отечественных предпринимателей к цифровой трансформации.

Первое исследование OSP Data на эту тему (см. «Цифровая трансформация по-российски», Computerworld Россия, 13 февраля 2017), носило в большей степени упреждающий характер и охватывало в основном крупные компании. В этот раз мы выясняли, как на практике обстоит состояние дел в региональных компаниях. Еще один изученный нами и обычно упускаемый аналогичными исследованиями аспект отношения к цифровой трансформации — ее восприятие со стороны среднего и нижнего управленческих звеньев.

«Мы увидели неподдельный интерес к этому исследованию со стороны респондентов. Компании вступают в цифровую гонку, которая в той или иной степени затронет абсолютно всех. Участников гонки ожидает множество граблей, о существовании которых можно узнать, лишь наступив на них. Обмен опытом и выявление лучших практик, происходящие в ходе таких исследований, должны сильно помочь региональным предприятиям совершить меньше ошибок», — отметил Николай Смирнов, главный редактор CIO.ru.

«Цифровизация бизнеса стала одной из самых обсуждаемых тем 2018 года. В копилке нашей компании уже есть ряд проектов в этой области. Проводя исследование, мы хотели вовлечь наших заказчиков в обсуждение практических аспектов цифровой трансформации – как они ее понимаю, к каким вызовам готовы, какие изменения уже стартовали, каковы основные драйверы и, наоборот, проблемы существуют на пути преобразований. Исследование подтвердило технологическую и инфраструктурную готовность к цифровой трансформации среди организаций в российских регионах. Его итоги также указывают на растущий интерес к сервисной модели потребления продуктов и услуг, важной составляющей перехода к диджитализации» — прокомментировал итоги исследования Алексей Бутаков, директор Softline по работе с региональными корпоративными клиентами.

База опроса

Было опрошено более полутора сотен респондентов из 70 городов, при этом суммарная доля столиц (Москва и Санкт-Петербург) составила всего 13%. Доля респондентов, занимающих топ-позиции в своих компаниях, составила почти две трети (62%). Кроме анкетирования был проведен ряд глубинных интервью, в которых мы попытались детально раскрыть определенные аспекты цифровой трансформации.

ИТ- системы предприятий наших собеседников в более чем 80% случаев базируются или на виртуализованном дата-центре, или на гибридной архитектуре (виртуализованный ЦОД плюс облако). В планах 30% — перейти в частные или публичные облака. Немногим менее 20% собираются остаться на чисто физической инфраструктуре, этот процент, как видно из дальнейшего опроса, близок к доле тех, кто считает, что цифровая трансформация его компании не нужна.

80% респондентов тратят на инновации свыше 20% ИТ-бюджета, а 87% — более 10% на информационную безопасность, при этом спектр решаемых задач весьма широк — от борьбы с утечками до реализации положений закона 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации». Эти цифры говорят о том, что в компаниях респондентов достаточно серьезно относятся к своим информационным системам и их роли в бизнесе.

Трансформация в теории

В ходе анкетирования и интервью мы попросили респондентов рассказать, в чем, по их мнению, заключается цифровая трансформация, каких эффектов можно от нее ждать «сразу» и в долгосрочной перспективе, какие технологии и производственные процессы кажутся им наиболее тесно связанными с трансформацией.

Пока большинство опрошенных полагает, что трансформация позволит усовершенствовать текущие бизнес-процессы, однако уже треть готова к изменениям бизнес-модели.

Главные стимулы к трансформации — желание поменять методики управления (46% ответов), ликвидация технологического отставания (44%) и возможность работать по-новому (создание цифровых рабочих сред — 43%). Среди главных ожидаемых «быстрых» эффектов — интегральный показатель «повышение эффективности работы» (78%) и сохранение конкурентоспособности (67%).

В долгосрочной перспективе главный эффект ожидается от того, что менеджмент будет руководить, опираясь на данные, а не на интуицию. От этого повысится, в частности, качество обслуживания клиентов, а сам этот фактор воспринимается как все более важный — с учетом того, что в цифровом мире многие компании находятся на расстоянии одного клика от конкурентов.

Среди технологических тем, связанных с цифровой трансформацией, чаще всего упоминали промышленную автоматизацию (64%). Это интегральное понятие (в современных системах промавтоматизации используются и датчики Интернета вещей, и анализ Больших Данных облачными системами и т. д.). Модернизация производства — наболевшая тема, так что особое внимание к промавтоматизации неудивительно. Из отдельных технологий также чаще всего упоминали анализ Больших Данных (59%), Интернет вещей (41%), искусственный интеллект (35%).

Трансформация на практике

Большинство опрошенных нами предприятий трансформируется «прямо сейчас». Где-то перемены сведены в единую программу действий, где-то ведутся проекты, меняющие отдельные аспекты деятельности. На вопрос «Нужна ли вашему предприятию трансформация?» утвердительно ответили 85% респондентов, но лишь у 41% идут проекты с соответствующим статусом, у остальных — проекты, которые, как считают наши собеседники, можно «приравнять к трансформационным».

Более половины ответивших «Да» только начинают трансформационные процессы. Однако у трех четвертей трансформация уже вышла из стадии планирования и реализуются пилотные проекты.

Среди проектов наших респондентов, как выяснилось в ходе интервью, есть и формально обычные работы по созданию дата-центров или единой системы справочников. Тем не менее они рассматриваются как трансформационные, поскольку должны качественно изменить бизнес-процессы.

Что касается главных ожидаемых результатов трансформационных усилий, то усиление позиций на нынешнем рынке респонденты видят несколько более реальной целью, чем выход в новые сферы деятельности.

Кто руководит переменами?

В идеале трансформацию должно курировать первое лицо предприятия, которому потом предстоит работать с новой бизнес-моделью. Разумеется, обычно ему не до того, поэтому чаще всего за трансформацию отвечает ИТ-директор, а тому может не хватить полномочий для инициирования тех или иных изменений.

Зачастую у проектов трансформации два куратора — от бизнеса и от ИТ, а всего бизнес-руководители (включая первых лиц) участвуют в трансформации приблизительно в трети компаний. Еще в четверти случаев процессами руководит специально назначенный менеджер, Chief Digital Officer: у него полномочий, по идее, должно хватать, раз уж его нанимают специально на проект такого рода.

При этом в сферу ответственности руководителя проекта цифровой трансформации зачастую попадают не только разработка и реализация ее стратегии (58%), но и формирование нового портфеля цифровых продуктов и услуг (33%). А это явно не уровень ИТ-директора, тут ему помощник из бизнеса нужен.

Проблемы трансформации

Среди ответов на вопрос относительно основных барьеров на пути цифровой трансформации доминируют связанные с экономической составляющей (недостаточное финансирование и неочевидность выгодности проекта). На втором месте технологические причины (дефицит компетенций и технологическая неготовность), на третьем — причины, обусловленные отсутствием интереса у руководства (отсутствие четких целей тоже свидетельствует о том, что топ-менеджмент всерьез трансформацией пока не озаботился).

Еще одна проблема, которой был посвящен отдельный вопрос, — отношение к цифровой трансформации различных уровней управленческой пирамиды. Проведенная в исследовании оценка менеджерами верхнего уровня отношения их подчиненных к цифровой трансформации показывает, что по мере спуска по служебной лестнице энтузиазм резко падает, растет равнодушие и даже сопротивление. Так, если степень поддержки на своем, верхнем уровне управления наши респонденты оценивали в 80%, то на среднем он составлял уже 53%, а на нижнем и вовсе лишь 14%. Уровень сопротивления переменам по мере движения «вниз», напротив, стремительно рос — 14, 21 и 44% соответственно.

Это неудивительно, рядовые сотрудники, как правило, настороженно встречают любые новации. Разъяснение их сути, переподготовка под новые требования могут существенно снизить сопротивление переменам.

«Наверху», впрочем, как можно предположить, в некоторых компаниях тоже могут возникнуть проблемы. Например, CDO должен иметь выход на топ-менеджмент или даже на владельцев, ведь он меняет саму бизнес-модель. Появление нового управленца с подчинением напрямую акционерам вряд ли порадует ИТ-директора, да и некоторых бизнес-руководителей — тоже. Зато в компаниях, в которых всерьез взялись за трансформацию, появлению людей, которые будут отвечать за преобразования, только рады.

***

Судя по результатам опроса и интервью, большинство компаний не просто ведут ИТ-проекты, но надеются с их помощью в той или иной степени трансформировать свой бизнес, хотя, как правило, в них еще не готовы менять «все и сразу», кардинально преобразовывая модель работающего бизнеса.

По мере накопления коллективного опыта — портфеля трансформационных кейсов, как успешных, так и провальных, появится представление о том, во что трансформация компании обойдется и что принесет. Появятся и кадры, способные провести трансформацию. Возможно, консалтинговые компании будут активно предлагать «трансформацию как сервис», предоставляя на время активной фазы проекта не только технических специалистов, но и «внешнего» CDO, ответственного за результат в целом, но не претендующего на постоянную топ-позицию в трансформируемой компании.

Решения корпоративного класса зачастую несовместимы между собой, а потому обеспечивать их взаимодействие — в том числе переносить данные с одной платформу на другую — приходится вручную. О том, как в решении этой задачи помогут программные роботы, на конференции «Роботизация бизнес-процессов 2019», которую издательство «Открытые системы» проведет 23 апреля, на основании собственного опыта расскажет Александр Бейдер, директор по развитию направления цифровых технологий компании TerraLink.

— В Gartner полагают, что RPA к концу 2018 года достиг пика. А на какой стадии этот интерес находится в России?

Я с таким прогнозом не знаком и не согласен. Я встречал прямо противоположные прогнозы, а именно, что спрос на технологии RPA в существующем виде и в не меньшей степени на их производные будет только расти. Достаточно упомянуть о включении продукта Contextor RPA в портфолио компании SAP в 2018 году. Так что я уверен: все самое интересное в области RPA только начинается.

Что касается России, то о нынешнем уровне интереса к RPA можно будет судить года через два-три. Судя по тому, что «Открытые системы» проводят свою конференцию по тематике RPA в начале 2019-го и это первая серьезная профессиональная конференция в России по данной теме, думаю, интерес к RPA в нашей стране быстро растет.

— В каких отраслях российской экономики интерес к RPA наиболее высок? Есть ли разница с мировой практикой?

RPA, по своей сути, есть кросс-отраслевая технология, ориентированная на автоматизацию рутинных операций, каковых более чем достаточно во всех отраслях, как в России, так и за рубежом. Так что спрос на роботов есть повсюду, но возможность его удовлетворить имеют только те предприятия, у которых есть возможность вкладывать средства в свое технологическое развитие. Я полагаю, может быть, немного цинично, что структура спроса на RPA в чем-то аналогична отраслевой структуре нашего национального продукта. И, более того, думаю, это распределение очень хорошо коррелирует и с общемировой практикой.

— С чем связана популярность RPA?

Потребность в программных роботах — это на самом деле оборотная сторона автоматизации управления бизнесом с помощью систем корпоративного уровня. Жизненный цикл таких решений составляет десятки лет, они накапливают стратегически важную корпоративную информацию, а совокупный объем вложений в их разработку и поддержку исключает саму мысль о возможности их быстрой замены.

При этом, как показывает опыт, они часто не обеспечивают полную автоматизацию всех операций. Практически любое крупное предприятие имеет, с одной стороны набор больших систем, внедренных в разное время и построенных на несовместимых архитектурах, с другой – целые отделы сотрудников, занятых ручными операциями по обработке информации: поиском, извлечением, структуризацией, проверкой, повторным ручным вводом данных из одной системы в другую.

Эти ручные операции и есть та область, где применение RPA будет эффективно уже сейчас и, несомненно, станет еще более эффективным в перспективе, когда будут доведены до стадии работающих продуктов технологии, совокупно обычно обозначаемые термином «искусственный интеллект».

— В чем главное отличие проектов по внедрению RPA от других «автоматизационных» проектов? Каковы достоинства и недостатки у этой технологии?

RPA — такая же платформа для автоматизации, как и многие другие типа ERP или ECM. Принципиальная разница состоит лишь в способе организации ее взаимодействия с корпоративной инфраструктурой и пользователями. Если другие платформы взаимодействуют с корпоративными приложениями в основном через программные интерфейсы и информационные хранилища наподобие СУБД, то RPA взаимодействует в первую очередь через пользовательские интерфейсы корпоративных систем. Хотя не исключаются и любые другие методы взаимодействия.

Организации взаимодействия с пользователями при традиционной автоматизации уделяется огромное внимание, поставщики разрабатывают и внедряют интерфейсы, с помощью которых пользователь может реализовывать операции, необходимые ему в рамках исполняемого бизнес-процесса, и получать доступ к необходимой информации при минимальных трудозатратах с его стороны.

При внедрении RPA, напротив, взаимодействие с пользователем не является обязательным. Оно если не является исключением, то определенно снижает эффективность процесса и, более того, прямо противоречит идеологии платформы. Тем не менее оно встречается и даже имеет красивое название — attended robots, «интерактивные роботы».

Таким образом, достоинством RPA является отсутствие необходимости заниматься кодированием, а также вносить какие-либо изменения в корпоративные системы или даже вообще иметь к ним какой-то доступ со специальными полномочиями.

А недостатки, как полагается, являются продолжением достоинств. Очевидно, что реализовывать нагруженные транзакционные взаимодействия между корпоративными системами с помощью RPA не слишком хорошая идея. И, совершенно точно, с помощью RPA не стоит реализовывать взаимодействия, для которых имеются готовые интеграционные модули, разработанные вендорами. Во всяком случае до тех пор, пока всесторонне не оценил экономическую эффективность такого подхода.

— Какие главные проблемы встают при внедрении RPA? Какие наиболее типичные ошибки совершаются в процессе подготовки к внедрению и в ходе самого внедрения?

Главная проблема, как всегда, — неготовность бизнес-процессов заказчика; хаос, как известно, не автоматизируешь. Всегда есть некоторое сопротивление персонала, опасающегося, что он станет ненужным. Есть и специфическая проблема. Заказчики часто не понимают разницы между платформами роботизации и иногда выбирают решение, которое более раскручено, но недостаточно масштабируемо или которое требует больше затрат на разработку сценариев роботизации и их последующую поддержку. На конференции я как раз собираюсь поговорить на эту тему на основании доступного мирового и собственного опыта внедрения RPA.

— Есть ли спрос на более интеллектуальные системы, то, что называется Intellectual (Intelligent, Smart) RPA? В каком направлении и как можно развивать RPA-решения?

С чем в области RPA хорошо, так это с обилием терминов. Кроме перечисленных, есть еще термин CRPA – когнитивная роботизация. Он, по-моему, гораздо больше соответствует смыслу этого варианта автоматизации.

Принципиальная разница между технологиями RPA и CRPA состоит в том, что первая предназначена для автоматизации непроизводительных ручных операций, в то время как вторая призвана избавить человека от принятия решений при обработке информации. Поскольку между первой и второй железобетонной стены не наблюдается, то естественно предполагать их конвергенцию в обозримой перспективе.

Ожидается, что CRPA станет важным направлением развития роботизации; кроме того, имеются высокие ожидания относительно распространения чат-ботов. Спрос на боты будет стимулировать дальнейшее развитие когнитивных технологий, которые в свою очередь будут активно влиять на создание и развитие баз корпоративных знаний, необходимых голосовым роботам для формирования полных и информативных ответов клиентам.

Однако не следует рассматривать CRPA как отдаленное светлое будущее. В наиболее продвинутые продукты уже включены средства распознавания текстов. Например, в своей наиболее свежей версии Kofax RPA может осуществлять распознавание текстов с использованием механизмов машинного обучения.

Рассматривая ситуацию с когнитивной роботизацией исходя из текущих задач, конечно, хотелось бы, например, чтобы робот осуществлял обработку входящих счетов, основываясь на условиях, автоматически извлеченных из текста договора. Надеюсь, уже наше поколение роботизаторов сможет предоставить своим заказчикам такие возможности.

— О чем вы будете рассказывать на конференции и о чем хотели бы услышать сами?

Об основном содержании своего выступления я уже упомянул — буду рассказывать о типичных проблемах, возникающих при внедрении RPA в связи с неготовностью бизнеса заказчика, чрезмерными ожиданиями, типовыми проблемами.

Сам бы я хотел пообщаться с заказчиками, чтобы лучше узнать их потребности в области роботизации и соответственно адаптировать предложения нашей компании в области RPA. Также я хотел бы услышать, какие новые задачи ставятся перед RPA, обсудить методологические и экономические вопросы, связанные с роботизацией, и вообще верифицировать свои взгляды и подходы относительно уже накопленного в этой области опыта.

ПАО «Газпром» ведет ряд крупных международных инвестиционных проектов, специфика которых состоит в оценке прибыли и затрат с учетом распределения рисков между всеми его участниками. Такие проекты характеризуются повышенным уровнем неопределенности, а их эффективность зависит от учета всех многообразных подходов и межкультурных барьеров. Для того чтобы полностью контролировать ход такого проекта, его руководитель должен иметь исчерпывающую информацию о происходящем, в частности — о всех о возможных угрозах. Средства для этого дают технологии искусственного интеллекта, Интернета вещей и RPA.

О том, как автоматизировать учет рисков на конференции «Роботизация бизнес-процессов 2019», которую издательство «Открытые системы» проведет 23 апреля, расскажет Яна Крухмалева, руководитель проекта внедрения системы управления проектами и рисками «Газпрома».

— В чем заключается особенность подхода «Газпрома» к учету рисков?

Наше подразделение автоматизирует процессы управления проектами и рисками в рамках реализации международных инвестиционных проектов, таких как «Турецкий поток», «Северный поток — 2», «Сила Сибири». Эти проекты основаны на принципах проектного финансирования. Управление рисками в таких проектах начинается уже на этапе рассмотрения акционерного соглашения. А это требует создания комплексной автоматизированной системы управления проектами, включающей в себя систему управления рисками в соответствии с международными стандартами.

— Насколько важна такая система?

Все без исключения мегапроекты, выполненные с использованием самых современных методов и лучших практик проектного менеджмента, не уложились в сроки и бюджет. В 10% случаев это можно объяснить несовершенством планирования. А в 90% случаев причиной является неспособность принятия решения и невладение ситуацией в условиях неопределенности, неполноты и неточности информации, неэффективное управление рисками.

— Как давно в «Газпроме» занимаются автоматизацией управления рисками? В каком направлении она развивается, какие есть трудности?

Внедрение инструментов для анализа рисков ведется уже более десяти лет, и мы продолжаем развивать и совершенствовать решения в этой области.

Среди последних тенденций в сфере международного риск-менеджмента — применение количественных методов оценки рисков. Однако при внедрении элементов системы для управления проектами, основанных на международных подходах и программных продуктах, мы столкнулись с рядом проблем — они дороги, их внедрение занимает много времени, есть сложности интеграции с существующими бизнес-процессами «Газпрома».

При этом от производителей зарубежного ПО невозможно получить численные статистические данные об эффективности применения имитационного моделирования с использованием конкретных программных продуктов в крупных корпоративных системах.

И наконец, отсутствие статистических баз данных по многим категориям рисков приводит к необходимости применения экспертных оценок, что влечет за собой высокий уровень субъективности.

А субъективность экспертных оценок искажает результат количественного анализа. Существует масса работ, посвященных тому, как субъективные факторы влияют на оценку события. Консерватизм, проявление эффекта Даннинга-Крюгера, в силу которого люди, знающие мало, считают себя экспертами, а те, кто по-настоящему разбирается в теме, вечно в себе сомневаются, оправдательное мышление, иллюзия контроля, конформизм, профессиональная деформация наконец.

И еще одно распространенное заблуждение: «Если риск очевиден, то им уже кто-то где-то управляет и нет смысла с ним работать», и часто принимаются решения, которые снижают текущие риски и усугубляют будущие. Поэтому более эффективно рассматривать риски не оторванными от реальности, а в контексте, в привязке к графику с учетом их совокупного влияния.

— Как вы решили проблему?

После длительных поисков аналогов импортного программного продукта для анализа рисков было найдено российское программное решение, которое включает в себя все необходимые элементы для проведения качественного анализа рисков. Оно значительно дешевле и быстрее внедряется, его алгоритмы адаптированы под российские реалии, его легко интегрировать в бизнес-процессы компании.

Так же важно, что разработчик готов под требования заказчика развивать продукт. Первую дополнительную функцию, которую предполагается включить, – это средство выявления степени согласованности мнений экспертов. Кроме того, рассматривается вариант включения функционального элемента – периодическое проведение психологического тестирования экспертов на уровень критического мышления.

Но, безусловно, никакие средства не дают гарантированной защиты от всех возможных потерь. И от субъективности экспертной аналитики полностью не избавиться. Но это не значит, что управлением рисками заниматься нет смысла.

— А что надо делать?

Надо готовиться к неопределенности. Необходимо распределять все неопределенные события, которые могут принести существенный ущерб, по зонам ответственности среди акционеров, участников реализации проектов, функциональных блоков, ответственных владельцев рисков. Каждый владелец риска должен предусмотреть мероприятия по нейтрализации ущерба от неопределенного события. А руководитель проекта должен контролировать исполнение всех поручений и принимать решения исходя из общей, наиболее полной информации о возможных угрозах, которые могут существенно отклонить проект от достижения ключевых целевых показателей. До появления технологий искусственного интеллекта, Интернета вещей, RPA и блокчейна не было инструментов, позволяющих собрать исчерпывающую информацию о всех нюансах проекта, учесть все его возможные угрозы. Конечно, никакая технология в отдельности не позволит решить весь спектр возникающих в ходе мегапроектов сложных задач с динамически меняющимися условиями, но есть надежда на то, что благодаря комплексному применению этих технологий задача станет проще.

— О чем вы собираетесь рассказать на конференции, о чем хотели бы услышать сами?

Я расскажу об особенностях применения отечественной системы автоматизированной поддержки процессов управления рисками в рамках комплексной системы управления инвестиционными проектами. Особое внимание уделено обсуждению вопросов интеграции с существующими бизнес-процессами компании, а также проблем построения глобальной информационной системы в ходе ведения международных проектов.

Услышать я бы хотела о средствах роботизации работы с рисками, позволяющих упростить ее и сделать более эффективной. «Газпром» рассматривает возможность применение таких технологий, поэтому нам важно получить из первых рук информацию об имеющихся платформах и практических примерах применения технологии.