В конце октября прошла конференция «BPM 2019. Процессы цифрового предприятия», темой которой стала реинкарнация управления бизнес-процессами в цифровых реалиях. Десять лет назад тематика BPM уже присутствовала среди конференций, организуемых издательством «Открытые системы», однако сейчас она приобретает новую актуальность.

Как подчеркнул Анатолий Белайчук, президент Ассоциации профессионалов управления бизнес-процессами, очередной всплеск интереса к BPM непосредственно связан с цифровой трансформацией, которую переживают компании. Скорость изменений, происходящих вокруг, выше способностей большинства организаций к адаптации. Концепция BPM, предложенная в 2003 году, в последние годы после некоторого затишья неожиданно «взлетела», стала вновь оправданной, а наработанный опыт снова стал востребованным практически в любых цифровых инициативах.

«ВРМ предстоит выйти из своего уютного мирка, где нет ничего кроме бизнес-процессов, и стать ядром платформы цифрового бизнеса», — заявил Белайчук. По его словам, BPM способна составить сильную пару со многими технологиями. Например, BPM и роботизация процессов (Robotic Process Automation, RPA) буквально созданы друг для друга: RPA без BPM – неоптимальный, усложненный, забетонированный процесс. Гораздо эффективнее, когда робот автоматизирует задачу, предусмотренную схемой процесса в BPM-системе.

Process Mining и BPM – тоже весьма актуальный тандем. Он появился как результат использования решений SAP с их специфическим выстраиванием бизнес-процессов, которые в системе жестко регламентированы, но по факту могут быть реализованы несколько по-другому. Process Mining выявляет фактическую схему процесса по аудиторскому следу в ERP и других системах.

Есть и масса других сочетаний BPM со смежными технологиями, способными дать синергетический эффект. По мнению Андрея Семичастнова, ведущего разработчика К2, использование дополняющих друг друга технологий является очень перспективным направлением. При желании прогрессивная компания может за счет такого симбиоза создать мощный информационный инструмент, причем не для только внутреннего употребления. Алексей Выскребенцев, руководитель отдела экспертизы решений компании «Форсайт», сравнил два подхода к автоматизации задач BPM: применение внешней самостоятельной платформы и использование встроенного BPM-функционала аналитической платформы для построения корпоративных приложений.

Люди и роботы

«RPA и BPM – две стороны одной медали: BPM задает правила, позволяющие стандартизировать и оптимизировать процессы, а RPA – технология, автоматизирующая их», — отметила Анна Невская, руководитель проектов роботизации Advanced Digital Technologies (Automation Anywhere). Современные инструменты RPA могут не только действовать, как человек, но и принимать решения как человек, и даже анализировать результаты, предлагая свои рекомендации. Следствием становится появление «цифровых сотрудников» – уже не просто ботов, а решений, способных обеспечить целостную цифровизацию задачи.

Анна Невская: «Современные инструменты RPA могут не только действовать как человек, но и принимать простейшие решения, и даже анализировать результаты»

Как показывает практика, средний уровень автоматизации процессов в компаниях не превышает 20%. Остальные 80% задач решаются за счет большого количества сотрудников, именно этот объем работ должен стать объектом пристального внимания в ходе цифровой трансформации компаний. Вполне вероятно, что его можно сократить именно с помощью использования связки BPM и RPA.

«Мы не призываем полностью заменить людей на роботов – ключевые решения должны оставаться за сотрудниками. Однако задачи по добыче для людей информации и ее сортировке вполне можно доверить машине», — отметил Александр Бейдер, директор направления RPA компании TerraLink. Роботы решают проблемы там, где требуется ручная работа, сложные процессы и критически важно исключить ошибки.

«RPA – не та технология, которая полностью заменит людей, а наибольший прорыв в этой области произойдет, когда робот научится думать и принимать решения», — уверен Эльдар Файзуллин, руководитель Smart City Lab ДИТ Москвы. Smart City Lab отслеживает технологии, которые интересны к применению в городском управлении, тестирует их, проводит исследования и пилотные проекты.

Как показало недавнее исследование, посвященное использованию RPA московским бизнесом, инвестиции в роботизацию окупаются у 81% компаний. В качестве эффектов называются сокращение трудозатрат, повышение объема выполняемых работ и их качества, а также возможность круглосуточной работы. На данный момент одним из ключевых направлений роботизации является документооборот, так как там действительно большой объем рутины и велика вероятность ошибок. Любопытно, что при этом 44% компаний тестировали готовое решение, но в итоге разрабатывали собственное.

В аппарате ДИТ Москвы роботизирован контроль исполнения сроков поручений в системе электронного документооборота и формирование отчетности по просроченным поручениям. Ежедневно сотрудники тратили огромное время только на отслеживание сроков поручений – около 1,9 тыс. часов в год. Эффектом стало высвобождение времени сотрудников HR-служб примерно на 40%.

Опыт пионеров RPA

Вилена Фурьяка: «Пользователи не сразу увидели явные отличия RPA от обычной автоматизации»

Наверное, уже не осталось руководителей, хотя бы не задумывавшихся о роботизации и исключении части людей из процессов. Неудивительно, что очень большой интерес вызвали выступления компаний, поделившихся опытом использования решений, еще не ставших на предприятиях массовыми. Так, в 2018 году на Магнитогорском металлургическом комбинате начали тестировать RPA на платформе UiPath.

Как призналась Вилена Фурьяка, менеджер по развитию бизнеса центра компетенций RPA и инноваций «ММК-Информсервис», на первых порах одной из сложностей стало то, что пользователи не видели явных отличий от «обычной» автоматизации. Однако спустя год ситуация изменилась, и команде удается популяризировать RPA не только внутри ММК, но и за его пределами.

Двумя первыми процессами, роботизированными на ММК, стал сбор цен на сырье, а также учет и оплата сырья. Второй из них продемонстрировал особую эффективность: это сложный и многошаговый процесс с участием многих бизнес-приложений, поэтому и эффект от него колоссален. Традиционно в нем было много ошибок из-за человеческого фактора. Сейчас ошибок нет вовсе, а участие человека заключается только в подписании документов на оплату.

В «Сибуре» за два года было внедрено девять роботов, в том числе в HR и закупочной деятельности. За счет этого удалось оптимизировать почти 4 тыс. человекочасов в месяц.

Хуан Карлос Гусев Гонсалес: «Что не решает технология RPA? Она не улучшает процессы и не берет на себя ответственность»

«Что не решает технология RPA? Она не улучшает процессы и не берет на себя ответственность. Оптимизировать процессы придется человеку, равно как и отвечать за их результаты», — резюмировал Хуан Карлос Гусев Гонсалес, архитектор платформы управления бизнес-процессами «Сибура».

Как не надо внедрять BPM

Переход на процессный подход означает смену мировоззрения. Далеко не всегда она проходит быстро и безболезненно, а реальность часто оказывается далекой от ожиданий. Сергей Новиков, генеральный директор BPMteam, рассказал о ключевых ошибках и неприятностях, которые могут ожидать компанию в ходе BPM-проектов.

Первая и главная ошибка, способная загубить самое хорошее начинание, – отсутствие стадии выявления процесса. Надо вдумчиво подойти к выявлению процессов из «мутных информационных потоков», сопровождающих деятельность компании. Автоматизация «непроцесса» — один из самых надежных способов разочароваться в BPM.

Вторая ошибка – отсутствие задокументированного исходного процесса. В отсутствие исходной модели компания остается без базы для анализа. Приходится опираться на мнение менеджера, знающего потребности бизнеса, которое не всегда объективно.

Третья ошибка – анализ не тех показателей процессов. Он должен основываться на требованиях владельцев процессов. Если в течение предыдущих шагов проектная команда не узнала, что нужно «выгодоприобретателю», в конце проекта ее ждут сюрпризы. Еще одна частая ошибка – революция вместо эволюции. Дефекты процессов следует устранять по одному, итерационно.

Наконец, процессы должны поддерживаться в актуальном состоянии. Отсутствие такого контроля делает проект бессмысленным. Между тем, многим организациям не хватает ресурсов для поддержки внедренных решений.

Компания Autodesk провела мероприятие University Russia 2019, в рамках которого состоялась панельная дискуссия «Цифровая и культурная трансформация компании». В ней приняли участие заместитель главного директора АО «Трансмашхолдинг» Александр Ермонский, руководитель направления развития «НЛМК-Инжиниринг» Игорь Байков, руководитель департамента строительства Сбербанка Василий Чеканов и президент группы компаний «Основа» Александр Ручьев. Модерировала беседу генеральный директор Autodesk в России и СНГ Анастасия Морозова.

Участники дискуссии отвечали на вопросы модератора и вопросы из зала. В основном они касались проблемы, как конкретно внедрить цифровые технологии в строительстве, чтобы избежать рисков и убедить сотрудников в пользе инноваций. Так, на вопрос «как заразить строителей цифровыми технологиями» Байков ответил, что нужно «понять и осознать, что им нужно», а также «заразить» их перспективой новых возможностей. Руководство должно обладать определенным чутьем, чтобы предугадать, понять, что может оказаться полезным.

Однако не только от руководителей компании отрасли зависит ее цифровая трансформация. Так, Ермонский считает, что моду на цифровизацию должно задать государство. Интересно, что он подчеркнул, что нужна не поддержка в каком-либо виде, а именно изменение правил, например, отмена двухстадийного проектирования; при изменении правил и произойдет трансформация.

Ермонский посетовал, что культура и практика строительства таковы, что «проектируется одно, строится другое, эксплуатируется третье». Это, конечно же, затрудняет путь инновациям. Для того чтобы минимизировать риски, он считает правильным приглашать в компанию конструкторов-инноваторов – людей, которые не боятся идти не проторенными дорожками и которые своими действиями в корне меняют культуру.

В ответ на вопрос о новых бизнес-моделях, появляющихся в связи с цифровизацией, Байков привел в пример кастомизацию продукции под конкретного клиента и коллаборацию с клиентами и партнерами. Ручьев с ним согласился, что, по крайней мере, металлургия стала клиентоориентированной «в последние 15 лет».

О роли инновации в стратегическом менеджменте ярко высказался Ручьев. Он рассказал, что, по его опыту, у лидеров компаний со временем «вырастает корона», из-за чего они совершают ошибки: упускают возможности, вкладываются, куда не следует, и т.п. К сожалению, это типично для России. Чтобы избежать этого, компания должна иметь несколько лидеров, слышащих друг друга.

Говоря о том, что помогает внедрять инновации, Чеканов назвал главным условием отсутствие страха. По его словам, если о происходящем есть обратная связь, то все трудности можно преодолеть. Из плюсов, которые технологии дают руководителям, он особо отметил прозрачность контроля за деятельностью компании.

Рассуждая о роботизации бизнес-процессов, Ермонский сказал, что люди с системным мышлением будут востребованы всегда и смогут работать в любой области, даже в условиях всеобщей автоматизации. В качестве примера системного мышления он привел такую схему внедрения инноваций: осознание требований – декомпозиция конкретных действий — планирование — сбор результатов, сравнение с первоначальными требованиями. Ручьев добавил, что любой специализированный навык чрезвычайно полезен.

В заключение дискуссии эксперты пришли к выводу, что инноваций бояться не надо, а модератор подытожила обсуждение замечанием, что инновации не страшны, а полезны, и при этом не зависят от одного человека.

Данные часто называют топливом цифровой экономики, однако и людям нужны не только цифровые продукты, но и по-прежнему традиционные продукты питания. Как отметила на митапе, проведенном в рамках выставки «Золотая осень 2019» компанией «Акрон», Катерина Антоневич, эксперт московского отделения Продовольственной и сельскохозяйственной организации при ООН (FAO), «население Земли растет, все больше мигрируя в города, однако ресурсов для производства сельскохозяйственной продукции больше не становится, а чрезмерная эксплуатация угодий традиционными методами может иметь катастрофические последствия». Вместе с тем, вопреки расхожему мнению об инертности сельскохозяйственной отрасли, она по самой своей природе (изменение погоды, деградация угодий, непрерывная корректировка границ полей и прочие факторы) даже более динамична, чем другие отрасли, что стимулирует применение здесь инновационных решений.

«Успешное развитие сельскохозяйственной отрасли сегодня невозможно без инвестиций в людей и предоставления фермерам доступа к новейшим технологиям», — констатировала Антоневич.

К 2050 году для удовлетворения потребностей растущего населения Земли в продовольствии требуется на 60% увеличить объем сельскохозяйственного производства, причем без ухудшения качества продукции и усиления воздействия на окружающую среду. Саад Ансари из компании Connecterra в своем докладе предложил использовать умных ассистентов, помогающих работникам молочных ферм принимать более взвешенные решения при уходе за животными. Обработка данных от сенсоров на ошейнике коровы позволяет обнаружить признаки заболеваний раньше, чем при визуальном осмотре, предотвратить болезни и сократить медикаментозное вмешательство, обеспечив тем самым ужесточающиеся требования регуляторов к содержанию антибиотиков и гормонов в продукции животноводства.

По данным FAO, примерно треть продовольствия теряется на пути от поля к столу. В России 20% продукции не доходит до потребителя. Прибыльный бизнес в сельскохозяйственной отрасли уже невозможен без актуальных данных в реальном времени, позволяющих оптимизировать производство. Об интегрированной системе управления агробизнесом в растениеводстве, помогающей решать задачи всех подразделений сельхозпредприятия, рассказал Владимир Коршунов, представитель компании «Агросигнал». В единой информационной среде содержатся снимки полей, результаты кадастровых измерений, сведения о проведенных полевых работах и другие данные, после обработки которых методами искусственного интеллекта можно сформировать целостную картину производства, учитывающую десятки влияющих на урожайность показателей. Компьютерное зрение, технологии распознавания образов, единая база данных и технологии прогнозной аналитики позволяют оперативно обнаружить нарушения в графиках внесения удобрений, выявить приписки, сдвиги сроков сева, предотвратив таким образом потери и воровство.

Владимир Коршунов: «Единая цифровая среда комплексной системы управления агробизнесом решает задачи всех подразделений сельхозпредприятия, позволяя увеличить производительность труда и максимизировать доход с каждого гектара»

Всеволод Генин, сооснователь компании OneSoil, представил платформу точного земледелия, призванную с помощью технологий искусственного интеллекта адресно решать задачи земледелия для конкретного участка поля. Чтобы точно спрогнозировать урожай, необходимы достоверные данные по различным показателям, причем вплоть до каждого метра: границы полей, агрокультуры, наличие вредителей, применяемые удобрения и пр. Компания предлагает бесплатную платформу, благодаря которой намного упрощается принятие взвешенных решений по проведению сельскохозяйственных работ, например по внесению азотных удобрений на участке поля с учетом их реального распределения; платформа также обеспечивает мониторинг содержания микроэлементов в почве; помогает выявлять болезни культур и многое другое. С привлечением технологий компьютерного зрения и машинного обучения компания уже составила на сегодняшний день карты границ с классификацией 27 сельскохозяйственных культур для 60 млн полей на 376 млн га.

В условиях урбанизации набирает популярность так называемое сити-фермерство – выращивание с помощью новейших технологий сельскохозяйственной продукции на ограниченных пространствах мегаполисов. Максим Чижов, исполнительный директор компании iFarm, поделился опытом выращивания растений на нескольких ярусах в многоэтажных городских зданиях.

Максим Чижов: «За счет оптимизации производства, исключения потерь, минимизации затрат по доставке готовой продукции, ставших возможными благодаря интеллектуальным технологиям, вертикальные фермы позволяют продавать свежие продукты по цене традиционных производителей»

Для оптимального роста каждой культуры создается свой микроклимат, составляется схема индивидуального питания. «Умные» камеры и сенсоры следят за состоянием каждого растения на вертикальных фермах по всему миру, а технологии искусственного интеллекта дают возможность на ранних стадиях выявлять отклонения в развитии растений, обнаруживать заболевания, корректировать программы выращивания и выдавать рекомендации персоналу ферм.

Такие технологии сокращают расход воды на 90%, а удобрений — на 75%. Кроме того, применяя облачную базу данных по всем растениям распределенной сети ферм, открытые данные, сведения по заказам и рецепты от потребителей, система автоматически управляет роботизированными комплексами и микроклиматом. В этом году компания iFarm запустила объекты в Москве, Новосибирске и ряде других городов мира.

Эффективное производство сельскохозяйственной продукции уже невозможно не только без удобрений, но и без цифровых технологий, именно потому группа «Акрон» вкладывает в развитие четыре из каждых пяти своих заработанных рублей, в 2018 году составившей 13 млрд руб. Дальнейшая добыча фосфатного и калийного сырья, существование транспортно-логистической инфраструктуры и сбытовых сетей на предприятиях группы невозможны без инновационных технологий. Входящий в группу агрохолдинг «Плодородие» не только использует цифровые технологии в сфере применения минеральных удобрений, но и внедряет их в сельскохозяйственное производство.

В конце сентября в Лас-Вегасе прошла конференция SAP TechEd — первое из серии трех масштабных мероприятий, которые компания проводит в течение трех месяцев. Директор по технологиям SAP Юрген Мюллер рассказал об усовершенствованиях программных решений компании.

Доработки в основном касаются платформы SAP Business Technology Platform (прежнее название — Digital Platform), набора технологий управления данными и облачных сервисов.

В целом, судя по перечисленным Мюллером улучшениям, в SAP задались целью облегчить для предприятий процесс разработки приложений, предложив им возможность соединения основных систем SAP друг с другом и с данными, размещенными на других платформах.

Представленные новшества — от единого пользовательского интерфейса до встроенных в бизнес-приложения средств искусственного интеллекта обещают предприятиям, работающим на системах SAP, существенные улучшения.

Гармонизация пользовательского интерфейса на базе SAP Fiori 3

В SAP особо подчеркивают предлагаемую компанией возможность обеспечивать поддержку бизнес-процессов полного цикла: «от проектирования до эксплуатации», «комплексное управление кадровыми ресурсами», «от выбора поставщика до оплаты» и «от потенциального покупателя до продажи». Часть инструментов, при помощи которых обеспечивается такая поддержка, были разработаны SAP самостоятельно, а другие, например, Concur, Gigya и Fieldglass, были приобретены, следствием чего стало большое разнообразие пользовательских интерфейсов.

«При управлении процессом ‘от проектирования до эксплуатации’, к примеру, вам приходилось иметь дело с 14 различными пользовательскими интерфейсами», — напомнил Мюллер.

Ситуация изменится с релизом SAP Fiori 3, новой редакции веб-интерфейса систем компании. SAP Fiori 3 придаст всем приложениям похожий внешний вид и обеспечит единую модель взаимодействия с ними. Тем же пользовательским интерфейсом можно будет оснащать мобильные и настольные приложения на базе технологий SAP, разрабатываемые самими предприятиями.

Облегченная разработка при помощи SAP Graph

Сама SAP, тем временем, внедряет для всех своих приложений модель данных с единой семантикой и единым слоем API — SAP Graph, который сейчас доступен части клиентов в рамках бета-тестирования. Цель создания SAP Graph — упростить разработку приложений, обращающихся к данным систем SAP.

«Этот API можно будет задействовать в любых приложениях, как на базе технологий SAP, так и других», — отметил Мюллер.

Например, в компании Citrix при помощи SAP Graph создают микроприложения на платформе Citrix Workspace, которые работают с базой данных SAP.

Используя API, в самой SAP упростили процедуру интеграции расширений для SAP Cloud Platform, разрабатываемых в среде Extension Factory, с системой управления кадровыми ресурсами Success Factors. По словам Мюллера, теперь такую интеграцию обеспечить так же просто, как соединить смартфон с другим устройством по Bluetooth.

Интеграция аналитических инструментов с S/4HANA

SAP сближает средства аналитики данных с облачной платформой S/4HANA. В частности, теперь в стоимость подписки на S/4HANA Cloud включен один бесплатный экземпляр среды SAP Analytics Cloud (правда, для доступа к расширенным возможностям наподобие средств планирования и прогнозной аналитики потребуется полноценная лицензия SAC). Теперь можно будет создавать аналитические модели прямо внутри S/4HANA с помощью компонента Fiori Launchpad без переключения между операционными и аналитическими инструментами.

Активное внедрение машинного обучения

В SAP сообщили об ускорении оснащения приложений компании средствами машинного обучения.

В середине 2018 года, напомнил Мюллер, в SAP пообещали в течение трех лет реализовать в бизнес-приложениях компании 60 сценариев использования машинного обучения за три года, но в реальности прогресс пошел гораздо быстрее: «К концу этого года будут доступны более 200 сценариев».

На сегодня средства машинного обучения встроены в S/4HANA, C/4HANA, SuccessFactors, Ariba и Concur. «Уже скоро станет сложно назвать решение SAP, в котором нет механизмов машинного обучения, а упомянутые 200 сценариев — это еще без учета Qualtrics, платформы обратной связи с клиентами, которую SAP приобрела в конце 2018 года», — добавил Мюллер.

SAP Data Intelligence

По словам Мюллера, клиенты SAP не торопятся создавать собственные приложения с механизмами машинного обучения, хотя пользуются соответствующими функциями в решениях SAP.

Облегчить разработку призван подготовленный компанией к выпуску инструментарий SAP Data Intelligence, созданный на базе SAP Data Hub и SAP Machine Learning Foundation. Теперь разработчики смогут создавать и обучать модели при помощи одного и того же инструмента, который предоставляет доступ к источникам данных в системах SAP и других решениях, используемых на предприятии. Система отслеживает модели на протяжении всего их жизненного цикла, от разработки до внедрения, регистрируя действия, их инициаторов и время выполнения.

По словам Мюллера, специалисты по исследованию данных будут чувствовать себя в привычной среде, поскольку система позволяет им выполнять скрипты Python, работать в собственных записных книжках Jupyter и пользоваться предпочтительными для них фреймворками машинного обучения, например, TensorFlow и другими.

Разработка в гибридных средах

Как сообщил Мюллер, все инструменты, о которых он рассказал, можно также использовать на локальной платформе SAP ECC, сформировав гибридную среду при помощи сервиса Cloud Connector.

Есть также возможности комбинированного применения сервисов SAP Cloud Platform и гипермасштабных облаков, например, Microsoft Azure. Чтобы помочь клиентам освоить безопасные принципы выполнения такой интеграции, в SAP обновили справочные материалы по проектированию архитектуры мультиоблачных приложений на основе технологий SAP.

«Мы выполнили оценку всех существующих гипермасштабных облачных сервисов и составили список тех из них, которыми можно пользоваться без страха лишиться доступа к инновациям SAP и без опасений привязки к конкретному провайдеру», — сообщил Мюллер.

Улучшенная интеграция с Azure

И Microsoft, и SAP, управляют своими финансами при помощи облачной версии ПО S/4HANA, работающего на инфраструктуре Azure. Соответственно, поддержка этого облака в приложениях SAP неизбежна. S/4HANA в среде Azure также пользуются компании Coca-Cola, Daimler и Costco Wholesale.

Microsoft и SAP вместе работают над тем, чтобы клиентам было проще соединять облачные сервисы двух компаний, сообщил Скотт Гутри, топ-менеджер Microsoft, отвечающий за облака и искусственный интеллект. В частности, Microsoft «упаковала» в контейнеры сервис Azure AI Cognitive Services, который обеспечивает распознавание речи, текста, лиц и другие подобные возможности, — теперь предприятия смогут интегрировать эти сервисы с работающими в их сетях приложениями без опасений утечки данных.

Взаимодействие на почве блокчейна

Самые новые совместные разработки Microsoft и SAP касаются блокчейна. Приложения SAP на основе блокчейна теперь могут соединяться с соответствующими сервисами Azure. По замыслу, это должно упростить разработку корпоративных приложений для взаимодействия, отслеживания происхождения материалов, предотвращения мошенничеств и т. п.

Оплата по мере использования

Обычно использование облачных сервисов оплачивается в зависимости от объема потребления, но с SAP Cloud Platform до недавнего времени дело обстояло не так. Помимо подписки с фиксированным тарифом SAP предлагала схему с оплатой за потребление, но она предусматривала покупку «облачных кредитов» — фактически, внесения аванса в размере сотен тысяч долларов за год или меньше. С октября ситуация меняется.

«Мы объявляем о появлении истинной схемы оплаты по мере использования, — сообщил Мюллер. — Она будет доступна для всех решений, охваченных соглашением SAP Cloud Platform Enterprise Agreement».

По его словам, кроме того, в соглашение теперь также будут включаться новые сервисы HANA, Analytics Cloud и связанные — по мере их появления.

Автоматический переход на новую схему оплаты не предусмотрен. ИТ-директорам, которые хотят воспользоваться ею, нужно будет обратиться к менеджеру SAP по работе с партнерами. Кроме того, новшество вводится не во всех странах одновременно.

Мюллер пообещал, что на октябрьском мероприятии SAP TechEd в Барселоне будут и другие новости.

В конце сентября состоялся круглый стол на тему «Готов ли российский бизнес к цифровой трансформации?», организованный Сбербанком. И хотя явного ответа на поставленный вопрос так и не прозвучало, свой рецепт повышения интереса отечественных компаний к новаторским решениям участники круглого стола все-таки дали.

Сопровождающаяся ломкой устоев цифровизация – лишь реакция на новые потребности общества. Во всем мире пройден этап первого интереса к технологиям, началась практика. При этом многие российские предприятия отличаются системным подходом, и их поведение вполне отражает поговорку «долго запрягает, да быстро едет». 

«Мы видим системное желание российского бизнеса использовать современные технологии», — заявил Павел Гонтарев, управляющий директор «Mail.ru Цифровые технологии». По его словам, этап экспериментов, осуществляемых пионерами, завершен, и теперь важна «продуктивизация» технологий – в том числе, переход от технологий искусственного интеллекта к продуктам, их использующим. Разрыв между готовыми к использованию искусственного интеллекта лидерами и «средним российским бизнесом» огромен. Но цифровизация интересует даже тех, кто не может себе позволить огромных инвестиций. Их интересует опыт первопроходцев. Именно из-за этого так важна «упаковка» технологий в готовые продукты, которая ускоряет и упрощает их внедрение. И сейчас такие продукты активно появляются, обычно это происходит в партнерстве между ИТ-компаниями и крупным бизнесом.

«В ближайшие несколько лет мы должны получить решения, показывающие настоящий экономический результат. Это положит конец хайпу и станет началом промышленного применения цифровых технологий в бизнесе», — уверен Анджей Аршавский, директор по анализу данных и моделированию «Газпром нефти». Про использование искусственного интеллекта в промышленности всерьез заговорили в 2013-2014 годах. Сейчас уже появились первые результаты, дающие возможность развиваться дальше. Но еще важнее, что у менеджмента компаний появляется понимание, что необходимо для такого развития. «Завернуть эксперимент в упаковку» — это совсем другой уровень, нежели проведение пилотных проектов, в этом случае идет речь о командной работе специалистов различных направлений.

По мнению Максима Еременко, директора управления развития компетенций по исследованию данных Сбербанка, до сих пор остается серьезный сдерживающий фактор для развития искусственного интеллекта: человек обучается быстрее – машине нужно «скормить» гораздо больше данных. А вот с данными как раз часто возникает проблема. Более того, недавнее увлечение их регулированием также играет негативную роль. Например, директива по защите личных данных GDPR благополучно похоронила в Европе многие начинания в области больших данных и искусственного интеллекта.

«Девушек на ресепшене роботы пока не заменят. А вот узнать клиента и помочь в общении с ним – вполне способны», — согласился Гонтарев. Красивых историй на эту тему появилось уже вполне достаточно, и все они не о сокращении людей, а о качественном изменении процессов взаимодействия с клиентами. Более того, несмотря на все перспективы цифровизации, гуманитарии по-прежнему будут востребованы. Цифры могут дать пищу для размышлений, но вот их интерпретацией занимаются отнюдь не технари. Именно поэтому есть серьезные основания полагать, что искусственный интеллект создаст больше рабочих мест, чем сократит.

Переманивать, но готовить своих

Отдельной проблемой становится кадровый дефицит: по признанию участников круглого стола, им приходится охотиться за кадрами, переманивать их. Специалисты по созданию цифровых решений нарасхват.

«Очень тяжело найти менеджеров с нужным сочетанием технических и нетехнических навыков, позволяющих продавать продукты и продвигать их в бизнес», — отметил Еременко. В области искусственного интеллекта это сочетание особенно ценно, и, к сожалению, такие люди далеко не всегда способны интегрироваться в корпоративную структуру. По словам Еременко, будет и вторая волна кадрового голода: поборов дефицит исследователей данных (data scientist), компании сразу же столкнутся с нехваткой инженеров по машинному обучению и разметчикам наборов данных.

«Отрасль растет экспоненциально, и нехватка специалистов – вполне ожидаемое явление», — констатировал Аршавский. Сейчас исследователей данных мало, и их не хватает, но они все-таки уже есть, а в институтах появляются соответствующие программы. Для многих компаний гораздо важнее переподготовить имеющиеся кадры, которые обладают огромным потенциалом за счет прикладных знаний.

Возможность горизонтальной миграции кадров создает много интересных рабочих мест, поэтому утечка мозгов заметно сокращается, и есть надежда, что в дальнейшем ситуация еще улучшится. Становится возможным не западный, а восточный подход, когда специалист развивается горизонтально и работает в компании десятилетиями.

По словам Аршавского, в крупных производственных компаниях появляется новая специальность: «бизнес-аналитик искусственного интеллекта» — исследователь данных, погруженный в специфику производства. Таким образом, у исследователей данных появляется новое направление развития, которое не ограничивается областью ИТ и менеджерской работой. Это важно, чтобы сделать профессию еще более привлекательной.

Одна из сессий форума IT Management Forum 2019, организованного издательством «Открытые системы», была посвящена управлению сервисами в нынешнюю эпоху цифровой трансформации.

Цифровая эпоха, не изменив сути управления ИТ-сервисами, радикально повысила важность и самого подхода, и ИТ-сервисов как таковых. Кроме того, выросло новое поколение пользователей.

Правильной работе с теми, кто привык иметь дело с соцсетями, было посвящено выступление Якова Рутмана, руководителя направления продаж и развития решений ITSM компании Softline. В условиях цифровизации ИТ-отдел становится из вспомогательного подразделения сервисным, создающим ценность в виде услуг для внутреннего потребителя.

Яков Рутман призвал создателей порталов самообслуживания не забывать о предпочтениях пользователей, привыкших получать информацию в соцсетях

Этот факт уже успел стать общепризнанным, однако, как полагает Рутман, при разработке ИТ-систем часто не учитывают привычки сотрудников и уровень их знаний. Например, для того, чтобы работа с порталом самообслуживания упростилась, он должен стать «сервисом по заказу сервисов». А оформить его стоит в стиле, к которому привыкли пользователи — от LinkedIn до Instagram. Если создать для них на портале привычную среду — с видео (наиболее доходчивая форма рассказа о том, как заказывать те или иные сервисы), «историями», группами, лайками и т. д., то эффективность работы вырастет.

Для воплощения проекта такого рода необходимо плотное взаимодействие ИТ-службы с другими подразделениями, которые будут заниматься производством учебно-развлекательного контента, — об этом в завершение выступления Рутмана напомнил модератор сессии Максим Тищенко.

Вопросы методологии

Совершенствовать процессы невозможно без их изучения. Как отметил Александр Гончаров, бизнес-архитектор ICL Services, реальные, «исторически сложившиеся» процессы на предприятиях весьма запутаны. Чтобы их изучать, в ICL используют методологию и инструментарий Lean и Value Stream Mapping, благодаря этому удается, затратив почти вдвое меньше человеко-дней, получить достоверную карту процесса.

Александр Гончаров отметил, что наше представление о процессах, протекающих на предприятии, может радикально отличаться от того, как они идут на самом деле

Достоверно описанный процесс можно совершенствовать, например — автоматизировать его путем внедрения средств машинного обучения, программных роботов и т.д. В ICL для непрерывного улучшения процессов используют методологии Kaizen, DMAIC, PDCA. При этом, как подчеркнул Гончаров, эти  подходы позволяют улучшать процессы не только в ИТ, но и в бизнес-подразделениях.

Практика и продукты

Несколько выступлений было посвящено решениям для автоматизации ITSM и результатам проектов по их внедрению. Данила Бехелев, руководитель проектного офиса компании ИТСК («дочка» ПАО «Газпром нефть», системный интегратор и разработчик программного обеспечения) представил проект по реорганизации в «Газпром нефти» управления ИТ-сервисами, которое носило децентрализованный характер. Стартовал проект в 2015 году и начался с создания Центра управления инфраструктурой и сервисами. В единую систему мониторинга «попали» первые 5 тыс. объектов. Благодаря этому удалось проактивно выявить 20% инцидентов. В 2016-м был сформирован Ситуационный центр (соответствующие цифры выросли до 10 тыс. и 30%), в 2017-м — Центр управления ИТ-операциями (12 тыс. объектов и 40% инцидентов).

В конце 2017 года ИТСК запустила центр управления ИТ-операциями «Uпитер», который объединил инструменты мониторинга и управления услугами, основанные на машинном обучении. В результате за 2018 год (по сравнению с 2017-м) среднее время обнаружения критических инцидентов сократилось на 44%, время разрешения коллизии — на 77%. На 40% меньше времени стало уходить на восстановление сервиса и на 19% сократилось время его простоя.

Еще один практический кейс представили специалисты «Ингосстраха». Ядром ИТ-системы служило самописное решение, оно со временем «обросло» разнообразными функциями, в том числе — не имеющими отношения к основной деятельности. В компании приняли решение «отделить» все непрофильные процессы, создать систему ITSM, в которую переместить функционал управления инцидентами, проблемами, запросами на обслуживание, изменениями, знаниями, каталогом ИТ-услуг и т. д. Проект стартовал в декабре 2018 года, завершиться должен в декабре 2019-го.

Для того чтобы обеспечить бизнесу необходимую скорость разработки, в компании перешли от классичекого «водопадного» метода к Scrum и его корпоративному варианту SAFe (Scaled Agile Framework). Трудности при этом возникли из-за разных подходов ко многим вопросам, присущих «водопадной» и agile-разработке: по-разному определяется момент сдачи ПО заказчику, отличаются приемы исправления дефектов, есть разница в выделении ресурсов на оптимизацию или устранение инцидентов и т. д.

Устранение этих проблем дало свои плоды — если за 2017-й и первую половину 2018 года разработчики выполнили 2,6 тыс. задач, то за следующий год — 5,5 тыс.

Сергей Довгань: Обычные учетные системы не в состоянии противостоять росту «энтропии» ИТ-активов

Выступление Сергея Довганя, технического директора FNT Software в России и СНГ, было посвящено применению разработок компании в борьбе с «энтропией активов». Программное обеспечение, предлагаемое немецкой компанией, позволяет вести учет ИТ-активов любого рода. Это дает понимание, как обстоит дело с наличием и состоянием компьютерного оборудования, позволяет прогнозировать потребность в таком оборудовании, облегчает прохождение внешних и внутренних аудитов.

Так, используя программные инструменты FNT в процессе закупок, можно отследить путь каждого устройства, если же делать это с помощью обычных учетных систем, то есть вероятность, что, например, сервер «уйдет» не в то подразделение, которое его заказало, а в какое-то другое.

Как оценить SLA и KPI

Завершили сессию два доклада от муниципальных структур — ГКУ «Инфогород» и столичного Департамента информационных технологий. Николай Зенченко, начальник отдела архитектурных решений «Инфогорода», рассказал о расчете параметров SLA (Service Level Agreement — соглашение об уровне обслуживания) для многоэтапных задач, а Юрий Маслобойников, начальник отдела технического сопровождения ДИТ, — об автоматизации расчета KPI (Key Performance Indicators — ключевые показатели эффективности) внешних исполнителей.

Многоэтапные задачи возникают в ситуациях, когда на сервисное событие (отзыв, запрос на обслуживание, системный инцидент или просто случайное обращение «не по адресу») реагируют несколько подразделений, каждое со своей функцией. Контакт-центр принимает запросы, центр компетенции (по той или иной проблеме) передает их исполнителю, тот может решить вопрос, а может передать его дальше. Автоматизировав работу с запросами, удалось создать механизмы автоматизированного расчета выполнения SLA в зависимости от типа обращения (инцидент, запрос на изменения, запрос на обслуживание), его особенностей (типовой — не типовой), приоритета и т. п.

Департамент информационных технологий Москвы отвечает за работу ИТ-инфраструктуры 27 органов исполнительной власти и аппарата мэра. Чтобы эта работа велась качественно и своевременно, необходимо установить контроль за рабочими процессами, организовать мониторинг доступности ключевого функционала системы и т. д. — и, разумеется, внедрить единый для всех проектов регламент оказания услуг многочисленными внешними и внутреннимих подрядчиками. Система, построенная «вокруг» HPE Service Manager, упростила создание и согласование отчетов об оказанных услугах. Отчет формируется автоматически, KPI всех его участников расчитываются тоже автоматически. В итоге резко, до 90%, сократилось время, затрачиваемое на проверку детализированного отчета и формирование сопутствующей документации.

Может ли бот, взламывающий принтеры по всему миру, побудить офисных работников овладеть профессией дизайнера, чтобы не бояться потерять привычную работу в результате нашествия искусственного интеллекта? Звучит несколько непричвычно, но именно так рекламирует сегодня свои учебные курсы российский онлайн-университет Skillbox.

Маркетинговое агентство Possible Group утверждает, что с помощью API инструментария Shodan, который индексирует устройства, подключенные к Интернету, ему удалось взять под свой контроль более 600 тыс. принтеров по всему миру, и их число продолжает расти. С марта на них выводится предупреждающее сообщение от бота.

Possible — часть транснационального рекламного конгломерата WPP, и, маловероятно, чтобы холдинг решил подвергнуть себя риску судебных разбирательств ради единичной маркетинговой кампании. Поскольку за ней стоит его местный филиал, скорее всего там просто пренебрегли общепринятыми правилами по своей инициативе.

В конце концов ведь все эти принтеры подключены к одному и тому же порту, а Shodan – не более, чем обычный сканер портов. Само по себе сканирование портов не является нарушением, поскольку не наносит устройствам никакого вреда. Принтеры, пусть даже выставленные в Интернет, не могут быть повреждены пользователями Shodan. Они всего лишь выдают на печать обычный лист бумаги, хотя и с не совсем ожидаемым сообщением.

«К 2024 году я с 94-процентной вероятностью заменю миллионы бухгалтеров, аудиторов и финансовых аналитиков вне зависимости от того, насколько опытными и талантливыми они являются, – говорится в сообщении. – Но для вас не все еще потеряно. Ведь творческим профессиям в ближайшей перспективе замены не будет. К 2024 году только 8% работ, связанных с графическим дизайном, смогут выполнять боты». После этого смущенному читателю на приемной стороне предлагается ознакомиться с курсами дизайна Skillbox UX, созданными автором Burn Your Portfolio Майклом Джандой.

Должно быть, инициаторов послания вдохновил «Первый закон робототехники» Айзека Азимова, который гласит: робот не может причинить вред человеку и не должен бездействовать, если человеку может быть нанесен вред. В то время как некоторые роботы пытаются спасти вас от киборгов из жидкого металла, этот всего лишь хочет помочь представителям своей целевой аудитории – специалистам в области финансов и другим работникам, вовлеченным в старомодный бумажный документооборот – в ближайшие несколько лет не потерять возможность платить по счетам.

«Мир сегодня меняется очень быстро, и мы должны рассказать об этом как можно большему числу людей, – заметил директор Skillbox Дмитрий Крутов. – Нам хотелось бы предотвратить массовую безработицу, которая может стать результатом внедрения передовых технологий. Любой человек заслуживает работы, позволяющей в полной мере реализовать его потенциал и помочь ему добиться успеха. Вот почему уже сегодня необходимо задуматься о работе, которую вы будете выполнять в ближайшие пять-десять лет».

Ну и, конечно же, ему хотелось бы, чтобы вы записались на его учебные курсы, подталкиваемые растущим в обществе беспокойством о том, что искусственный интеллект возьмет на себя функции, выполняемые сегодня человеком.

С полным текстом сообщения можно ознакомиться на специально созданном сайте Beware of Bots. Заодно вы сможете убедиться в том, что вашей профессии нашествие роботов не грозит. Как уже отмечалось ранее, к людям творческих занятий это совершенно точно не относится. Хотя, конечно, в отношении киборгов из жидкого металла никаких обещаний мы не давали.

По объему потенциального ущерба Всемирный экономический форум поставил киберпреступность на седьмое место в списке глобальных рисков. Она опередила техногенные экологические катастрофы и распространение инфекционных заболеваний. По оценкам авторов исследования, в 2018 году общие потери мировой экономики из-за хакеров составили 1,5 трлн долл. В 2019 году эта сумма может увеличиться до 2,5 трлн долл. При этом кибербезопасностью озабочено малое количество организаций. Представители малого и среднего бизнеса, даже имея на это средства, неохотно выделяют их на кибербезопасность.

Актуальные угрозы

Социальная инженерия стала главным способом дистанционной кражи средств. В России с применением этого метода в 2018 году произошло 80% атак. В 79% случаев атак по методу социальной инженерии жертвы сами переводят злоумышленникам деньги. Атаки сегодня сфокусированы на молодой аудитории, утверждают исследователи. Если раньше злоумышленники были нацелены на пенсионеров, то в этом году в России их главной аудиторией стали люди 25-30 лет.

Вторая важная проблема — фишинг. 27-30% сотрудников компаний открывают письма с вредоносным вложением. Против организаций с развитой киберкультурой злоумышленники применяют сложные атаки. К ним относятся новые версии вирусов, непрямые пути в инфраструктуру предприятий (атака поставщиков и партнеров), заражение систем вредоносным кодом нескольких преступных группировок одновременно и уменьшение числа используемых инструментов до минимума. Последний способ позволяет хакерам обойти большинство программ для обнаружения угроз и усилить свою анонимность.

Мобильные приложения

В минувшем году 28% мобильных приложений были наиболее уязвимы из-за небезопасного хранения данных, 21% — несовершенных механизмов аутентификации и управления сессиями, 11% — проблем межплатформенного взаимодействия.

Угрозы банкам

Часто нападениям подвержены финансово-кредитные организации, в частности банки, а также их клиенты. Ранее основным способом кражи денег был скимминг – хищение данных банковской карты при помощи устройств для считывания информации с магнитной полосы на карте и перехвата ПИН-кода. В конце 2015 года этот метод почти изжил себя, поскольку банки внедрили в карты чипы, а Госдума ввела уголовную ответственность за скиммеры. Уже в 2018 году доля хищений денег с их помощью не превысила и одного процента. Для сравнения – в первом квартале 2014 года показатель составлял 96%. «Мы победили скимминг», — заявил Кузнецов.

Сейчас, как и в других сферах, 80% атак происходит с использованием социальной инженерии. Еще 11% приходится на вредоносные программы. Основная часть финансовых средств, по словам Кузнецова, выводится через банковские мобильные приложения и операции по картам.

При кражах из банкоматов злоумышленники, как и раньше, в большинстве случаев прибегают к взрывам и взломам. Когда злоумышленники применяют программно-аппаратные методы, то предпочитают использовать устройства для безлимитной выдачи купюр. Вредоносный код присутствовал только в 1% атак.

По данным Банка России, в августе 2018 года объемы хищений в российских банках по сравнению с аналогичным периодом 2017 года снизились в 14 раз, с 1,08 млрд до 0,08 млрд руб. Большую роль в этом среди прочих факторов сыграл обмен информацией об угрозах между самими банками, отраслью и регулятором. Благодаря этому банки спасли 3 млрд руб. Вторым значимым моментом стало задержание ключевых киберпреступников из таких группировок, как Carbanak.

GDPR

Европейский регламент защиты данных General Data Protection Regulation, принятый чуть более года назад, уже приносит свои плоды, считают исследователи. Регламенту удается решать проблему замалчивания утечек, поскольку согласно ему у компаний есть 72 часа на сообщение о потери данных властям. Больше всего об утечках докладывают в Нидерландах, Германии и Великобритании. За несоблюдение новых правил оштрафована 91 компания, среди них – Google во Франции, штраф у которой составил 50 млн евро.

Учебные атаки

В BI.ZONE отмечают, что для повышения киберграмотности бизнесу полезны учебные социотехнические атаки для компаний-заказчиков. Для сотрудников делается фишинговая рассылка, которую они должны распознать. Это получается не у всех. Так, в 2018 году 16% сотрудников переходили по ссылке в сообщении, а 7% вводили свои корпоративные учетные данные на фишинговом сайте или открывали вредоносное вложение.

На пресс-конференции, посвященной выходу исследования, президент DT Global Business Consulting Дэниел Торнили отметил, что Россию нельзя отнести к числу лидеров глобального процесса цифровой трансформации, но отставание не является очень сильным. Цифровизация еще не стала ключевым драйвером развития российского бизнеса, считает Торнили, но ситуация меняется очень быстро. Большим преимуществом, на которое наша страна может опираться в своем движении в сторону цифровизации, является человеческий капитал.

По данным исследования, цифровая трансформация уже входит в число важнейших задач российского бизнеса: три четверти респондентов заявили, что цифровая трансформация является для них важным или главным приоритетом. Около 80% опрошенных ожидают в 2019 году увеличения инвестиций в проекты цифровой трансформации, 19% топ-менеджеров прогнозируют существенный рост бизнеса.

Однако большинство отечественных компаний пока делают лишь первые шаги на пути цифровой трансформации – о радикальных переменах благодаря ей заявил лишь 1%. Среди участников опроса DT около 60% обсуждают либо планируют проведение цифровой трансформации, 28% приступают к внедрению и получают первые бизнес-результаты.

По мнению Андрея Кутукова, генерального директора Micro Focus Россия (компания – один из спонсоров исследования), целью любой трансформации является извлечение прибыли. «Цифровая трансформация для компаний сегодня – способ оставаться конкурентоспособными, а это значит – быть ближе к своим клиентам, лучше их понимать, быстрее реагировать на их потребности и более качественно предоставлять услуги», — подчеркнул Кутуков. Кроме того, цифровая трансформация дает возможность реализовать продукты или услуги, которых раньше вообще не было, пример – персонализированные финансовые сервисы, предоставляемые с помощью мобильных приложений, или каршеринг.

Второй ключевой драйвер цифровизации, считает Кутуков, — внутренняя оптимизация. «Сегодня нет ни одной компании, перед которой не вставал бы вопрос оптимизации бизнес-процессов с целью экономии затрат, что в конечном итоге ведет опять же к повышению прибыльности», — заметил он. Технологии цифровой трансформации, такие как машинное обучение, искусственный интеллект, аналитика больших данных, RPA и робототехника, открывают новые возможности такой оптимизации.

Результаты исследования подтверждают эти выводы: как оно показало, проекты цифровой трансформации в российских компаниях нацелены на как на совершенствование внутренней деятельности, так и на улушение взаимодействия с заказчиками. 75% респондентов ставят перед собой задачу улучшения обслуживания клиентов и практически столько же (74%) – повышение продуктивности и эффективности работы собственных сотрудников.

Основными проблемами на пути к цифровым преобразованиям топ-менеджеры российских компаний считают нехватку ресурсов, дефицит знаний и недостаточное понимание того, что представляет собой цифровая трансформация. Сами аналитики определяют цифровую трансформацию как масштабное стратегическое преобразование бизнеса с выстраиванием его вокруг потребностей и ожиданий его клиентов. Это преобразование связано не только с внедрением и использованием цифровых технологий, но и с проведением организационных изменений.

Участники исследования отметили ключевую роль российского правительства в установлении приоритетов цифровой трансформации и лидерство Москвы в процессах цифровизации. Достаточно высок уровень цифровых преобразований и в Санкт-Петербурге, в то время как другие города и регионы страны значительно отстают от столиц, хотя и пытаются активно наверстывать это отставание.

Исследование основано на опросе 118 российских топ-менеджеров отечественных и международных компаний – клиентов DT Global Business Consulting, работающих в России. Опрос проводился в феврале-марте 2019 года.

Наибольшее количество компаний, использующих инструменты на основе больших данных и искусственного интеллекта, наряду с ИТ-индустрией насчитывается в телекоммуникационной отрасли и в финансовом секторе. Кроме того, «умные» решения активно «опробывают предприятия нефтегазового сектора и металлургические заводы, ретейлеры и транспортные компании. Согласно исследованию КПМГ, в России решения на основе искусственного интеллекта тестируют или внедряют 75% телеком-операторов, 40% банков, 25% нефтегазовых компаний, 17% металлургических предприятий, 5% розничных сетей и 1% транспортных компаний. Насколько эффективны такие начинания, представители этих отраслей рассказали участникам конференции «Технологии искусственного интеллекта 2019», организованной издательством «Открытые системы». (О конференции см. также «AI2019: С чего начать внедрение искусственного интеллекта?», Computerworld Россия, 29 мая 2019.)

Более 60% крупных российских компаний используют чат-боты и системы на основе разговорного искусственного интеллекта. Операторы чаще всего задействуют такие решения для обслуживания клиентов. К 2022 году, по прогнозам Gartner, разговорный искусственный интеллект будет поддерживать 20% всего клиентского сервиса.

Большинство вопросов при обращении клиентов в контактный центр «МегаФона» решает виртуальный помощник «Елена». В дополнение к нему в компании разрабатывают чат-бот «Суфлер», помогающий оператору найти нужную информацию в базе знаний. Голосовая биометрия позволяет обслужить клиента, не тратя время на традиционную процедуру идентификации. Клиенты также могут задать вопрос чат-боту или ассистентам «Алиса» и Google Assistant — это очень перспективные каналы взаимодействия, отметил Андрей Коньшин, руководитель проектов клиентского сервиса «МегаФон» по направлению искусственного интеллекта. Роботов начали применять и в исходящих коммуникациях — для маркетинговых исследований и продажи услуг. Виртуальный оператор звонит абонентам, для которых появились персональные предложения, и с их согласия подключает услугу. Качество обслуживания по каждому обращению контролируется с помощью речевой аналитики.

Андрей Коньшин: в «МегаФоне» боты используются не только при обращении клиентов, но и в исходящих коммуникациях

Так, в «Почту России» за месяц поступает около 500 тыс. звонков, 85% из них классифицируются роботами, и 100 тыс. обращений на первой линии поддержки полностью обрабатывается роботом, без привлечения оператора. «Не пренебрегайте роботами и чат-ботами, — призвал Дмитрий Булкин, директор по развитию компании Naumen. — За прошедший год наши роботы обслужили порядка 10 млн обращений в голосовом и текстовом каналах, а к концу текущего года этот показатель достигнет 30 млн — волна нарастает».

В Мосэнергосбыте на роботов переложили функцию приема показаний счетчиков, решив проблему неравномерной месячной нагрузки операторов контакт-центров. А благодаря роботу-коллектору на 15% повысилась собираемость платежей.

В ОТП Банке виртуальный ассистент успешно классифицирует 95% обращений по 20 высокочастотным тематикам; до 40% обращений чат-бот «закрывает» полностью. Вопреки расхожему мнению о том, что общение с роботом снижает лояльность клиентов, в данном случае лояльность повысилась вдвое.

Удачных примеров изменения бизнеса с помощью искусственного интеллекта накоплено уже немало. В научно-техническом центре «Газпромнефти» внедрили интеллектуальную поисковую систему, в дирекции научно-технических программ Минобразования — систему оценки проектных заявок и проверки соответствия проектной документации техническому заданию. В Главгосэкспертизе переход на цифровую модель экспертизы проектной документации позволил существенно сократить сроки проведения работ и в разы увеличить число обрабатываемых проектов.

Одна из самых актуальных бизнес-задач для искусственного интеллекта в финансовой сфере — борьба с фродом. В «Русфинанс Банке» потери, связанные с мошенничеством, в 2014 году достигли 500 млн руб. Это вынудило банк полностью изменить подход к решению вопросов безопасности и создать аналитический антифрод-центр, использующий технологии искусственного интеллекта для раннего выявления мошенничества, снижения прямых и косвенных операционных потерь. Базовым элементом стало внедрение процессной культуры менеджмента и персонала, подчеркнул Александр Яковлев, руководивший департаментом защиты бизнеса «Русфинанс Банка». По его словам, для эффективного применения искусственного интеллекта требуются определенная зрелость процессов и уровень цифровизации, обеспечивающий среду с чистыми данными, «тогда в этом есть смысл и добавленная стоимость, а не только маркетинг». Сотрудники центра прошли обучение технологиям бережливого производства и agile-методологии, и лишь к 2017 году подошли к этапу подготовки нейронных сетей. В итоге за пять лет уровень мошенничества удалось снизить более чем в десять раз при удвоении объемов продаж и сокращении персонала на 27%.

Еще одна область, где искусственный интеллект показывает высокую эффективность, — прогнозная аналитика для управления персоналом. Кадровые службы все чаще сталкиваются с проблемой «выгорания», следствием которого становится увольнение либо резкое снижение активности сотрудников. Причем «выгоранию» подвержены, как правило, ответственные и добросовестные работники. Их уход приводит к существенным потерям из-за низкой производительности труда, негативных изменений климата в коллективе, недополученной прибыли, а также дополнительных затрат на поиск и адаптацию нового работника. Руководителями подразделений «Ростелекома» оказалось очень востребовано решение, позволяющее с высокой вероятностью предсказать момент увольнения сотрудника по «собственному желанию». Такой прогноз дает возможность уменьшить потери, вовремя приняв меры для удержания работника или заранее начав искать ему замену.

В тяжелой промышленности накопленные исторические данные позволяют эффективно применять машинное обучение, выдавая точные рекомендации операторам оборудования. В комбинации с методами классической оптимизации такие инструменты дают возможность сокращать отходы сталелитейного производства, повышать качество продукции, более рационально использовать ресурсы и выполнять требования по защите окружающей среды. «Чтобы заработать денег предприятию, мы применяли не только машинное обучение, но и знания химии и физики», — рассказал Виталий Ширяев, руководящий в Новолипецком металлургическом комбинате исследованиями в дирекции по анализу данных и моделированию. Сократив потребление природного газа за счет оптимального распределения его между котлами, предприятию удалось добиться экономии более 14 млн руб. в месяц. Никакого дополнительного оснащения для этого не потребовалось.

Виталий Ширяев: «В комбинации с методами классической оптимизации машинное обучение дает возможность сокращать отходы сталелитейного производства, повышать качество продукции, более рационально использовать ресурсы, выполнять требования по защите окружающей среды»

Горнодобывающей и сталелитейной компании «Северсталь» проекты с применением машинного обучения помогают решать множество задач, направленных на улучшение бизнес-показателей. Это предсказание выхода из строя узлов агрегатов и рекомендации по их обслуживанию, обнаружение поломок с помощью компьютерного зрения, прогнозирование дефектов стали с выявлением причин их образования, советчики по технологии при производстве чугуна, выявление очагов травматизма в цехах, поиск проблемных точек на прокатных станах для повышения их производительности, а также анализ текучести кадров.

Выступавшие подчеркивали важность тесного сотрудничества исследователей данных с технологами, глубоко погруженными в оптимизируемый процесс. «Многие проекты взлетали потому, что мы добирались до Excel-файлов на компьютерах технологов, содержащих накопленную за несколько лет очень полезную информацию, на которую они действительно ориентируются», — сообщил Борис Воcкресенский, руководитель направления Data Science в компании «Северсталь Диджитал».

Борис Воскресенский: «Мы добирались до Excel-файлов на компьютерах технологов, содержащих накопленную за несколько лет очень полезную информацию»

Здравоохранение пока не входит в число отраслевых лидеров применения искусственного интеллекта, однако именно в медицине можно увидеть самые впечатляющие примеры. В пилотных проектах, которые ассоциация «Национальная база медицинских знаний» проводит в российских регионах, технологии искусственного интеллекта позволяют выявлять факторы риска сердечно-сосудистых катастроф в разы быстрее и точнее традиционной диспансеризации, а также находить на КТ-изображениях пропущенные врачами злокачественные новообразования. Однако в этой сфере особенно остро стоит вопрос доверия к результатам работы искусственного интеллекта, и крайне важно подчеркнуть, что задача его внедрения — не вытеснить врача из процесса, а помочь расширить его возможности.

«В будущем нас ждет симбиоз людей, программных роботов и искусственного интеллекта», — отметил Александр Максимов, представляющий компанию ОТР.

Аналитики считают подобную комбинацию искусственного и естественного интеллекта наиболее перспективным вариантом применения интеллектуальных технологиий, для нее даже придумали название — «кентавры». В шахматах так называют команды «компьютер плюс человек». Предполагается, что «кентавры» смогут снять с повестки проблему доверия к искусственному интеллекту.