Участники встречи, организованной Ventra Lab, обсудили перспективы использования предприятиями средств прогнозной аналитики.
В цифровую эпоху зачастую трудно определить, где реальность, а где хайп; что из набора инновационных технологий следует взять на вооружение уже сегодня, а что завтра; какие данные можно игнорировать, а какие действительно позволяют выйти за рамки привычных бизнес-процессов, получив конкурентные преимущества. Участники встречи «Предиктивная аналитика как реальность. Дополненная аналитика как тренд», которую провела компания Ventra Lab, вместе с докладчиками из Gartner, Русфинанс Банка, «Ростелекома» и других организаций поделились своим опытом работы с данными в цифровую эпоху.
По мнению экспертов, рынок решений прогнозной аналитики к 2022 году вырастет до 20,4 млрд долл., однако эффект от использования накопленных данных оставляет желать лучшего. Лишь 1% всех данных, собранных в 2018 году, был учтен, позволив повысить эффективность работы предприятий. И хотя аналитики отмечают рост интереса к конвертации данных в значимую бизнес-аналитику, особенно на фоне модных технологий дополненной аналитики (Augmented Analytics), искусственного интеллекта и глубинного обучения, показатель эффективности вряд ли составит более 3-4%. Машина не может пока придумывать новое, а на пути эффективного использования данных часто стоит человеческий фактор.
Никита Черкасенко, руководитель департамента технологий HRM и аналитики «Ростелекома», рассказал о применении машинного обучения для прогнозирования увольнений сотрудников. С 2014 года из компании уволилось 40 тыс. человек, в том числе 7 тыс. — только за 2017 год. Такая высокая текучка кадров оборачивается упущенной выгодой и дополнительными затратами на поиск новых сотрудников. Отловить момент «выгорания» работника, принять меры по его удержанию дешевле, чем искать замену. Незаменимые в ИТ-индустрии действительно есть, поэтому инвестиции в решения по прогнозу увольнений могут окупиться очень быстро. Одновременно выявляются и недостатки в работе тех руководителей, которые сами же и наняли конкретного сотрудника, прямо или косвенно повлияв впоследствии на его намерение уволиться.
Сергей Дощенко, исполнительный партнер Gartner, обратил внимание на одно из основных требований эпохи цифровой трансформации: «Надо каждому сотруднику, включая и слесаря, предоставить аналитику на его рабочем месте». В цифровую эпоху искусственный интеллект применяется повсеместно всеми работниками всех предприятий любой индустрии. Вместе с тем, большой нереализованный потенциал сохраняется, отметил Дощенко: «Искусственный интеллект еще не 'порвал' мир, как это в свое время сделали смартфоны».
Опрос, проведенный среди участников встречи, в числе которых были представители крупных российских и международных компаний, показал, что почти никто еще не использует прогнозную аналитику, хотя все надеются с ее помощью в будущем увеличить продажи и сократить издержки.
Александр Яковлев, директор департамента защиты бизнеса Русфинанс Банка, уверен: прежде чем повсеместно использовать прогнозную аналитику, нужно отстроить бизнес-процессы, избавиться от действий, не приносящих добавленной стоимости, а главное – сформировать среду, способствующую максимально полному использованию оцифрованных данных для выявления подозрительных кредитов и фрода. Только в этом случае прогнозная аналитика из модного лозунга превратится в реальный практический инструмент. С целью ликвидации мошеннических операций в банке был полностью изменен подход к безопасности и выстроен аналитический антифрод-центр.
«Главное для успеха – это люди. Чтобы задачи выполнялись качественно, в компании должны быть сотрудники со сплавом компетенций, активно развивающиеся, открытые, умеющие работать с аналитикой и понимающие суть бизнеса. В ходе трансформации персонал департамента безопасности был обновлен на 65%, причем одновременно изменился и профиль сотрудников», — отметил Яковлев.
