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.

Россия поднялась с 40-го до 38-го места из 63 возможных в новом рейтинге цифровой конкурентоспособности крупных экономик швейцарской бизнес-школы IMD, пишет «Коммерсантъ». Высокие баллы Россия получила за уровень образования, низкие — по финансированию технологий, а также адаптивности компаний и их открытости к глобализации. Соседями РФ по рейтингу в этом году стали Чехия и Саудовская Аравия.

Оценка IMD строится на основе 50 критериев, объединенных в три основные группы: знания, технологии и готовность к будущему. Лидером рейтинга остались США. Далее идут Сингапур, Швеция, Дания и Швейцария. В десятку также вошли Нидерланды, Финляндия, Гонконг, Норвегия и Южная Корея. Китай впервые опередил Японию, поднявшись за год сразу на восемь позиций, до 22-го места.

Наибольший прогресс у России отмечен по направлению «готовность к будущему»— здесь страна поднялась сразу с 51-го на 42-е место.

Центр подготовки руководителей цифровой трансформации (действует на базе Высшей школы государственного управления РАНХиГС) при поддержке Минкомсвязи разработал для федеральных и региональных чиновников руководство по управлению цифровыми проектами, пишет «Коммерсантъ». «Навигатор цифровой трансформации: Agile-подход в государственном управлении» ориентирован на руководящих работников системы исполнительной власти. Пособие должно дать им единое понимание цифровой трансформации.

Руководство описывает цифровое управление с нуля. Помимо теоретических основ, пособие оперирует примерами из практики. Например, в Великобритании agile обязателен для применения госорганами, а в США эта методика предписана отдельным ведомствам (Минобороны).

По данным Аналитического центра при правительстве, к августу этого года только 34 региона заявили о разработке региональной программы цифровизации. Сам нацпроект «Цифровая экономика» по итогам первого полугодия 2019-го показал самый низкий уровень исполнения расходов (8,3%) среди всех нацпроектов.

Центризбирком к парламентским выборам 2021 года переведет государственную автоматизированную систему «Выборы» на новую операционную систему и оборудование отечественного производства, пишет «Коммерсантъ». Комиссия сталкивается с большим количеством DDOS-атак, рассказали в ЦИК. ГАС «Выборы» работает надежно, но некоторые элементы ПО уже выходят из строя.

Также новая платформа обеспечит переход ЦИКа на цифровую модель взаимодействия со всеми участниками выборного процесса, надеются в Центризбиркоме. Переход на отечественную операционную систему — амбициозная техническая задача, считают эксперты.

8 сентября на некоторых избирательных участках Москвы опробовали систему для электронного голосования. В тот день в ней произошел сбой. Сообщалось, что это случилось из-за технических проблем. Затем электронное голосование пришлось приостановить еще раз — из-за замены шифровального оборудования. В департаменте информационных технологий тогда заверили, что голоса тех, кто посетил интернет-участок, не потеряны.

Проектирование новой системы планируют закончить в начале следующего года и затем сразу же приступить к реализации. Исполнитель заказа пока не определен, но в качестве основного кандидата на эту роль в ЦИКе рассматривают «Ростех».

По данным Accenture, 88% банков из опрошенных 120 хотят создавать партнерские экосистемы и маркетплейсы. Аналитики компании выяснили, что 9 из 10 финансовых организаций заинтересованы в удовлетворении потребностей клиентов через предложения партнеров, тесно сотрудничающих друг с другом и с банком. Для этого следует тщательно проработать подбор партнеров по экосистеме, бизнес-архитектуру экосистемы и технологии для оптимальной реализации решения.

Те банки, которые справятся с этими задачами, смогут удерживать клиентов за счет своевременных предложений, поддерживающих лояльность, сделали вывод исследователи.

Accenture выделяет пять типичных моделей организации партнерской экосистемы для банков: синхронизация с ключевыми этапами жизни, принцип маркетплейса, присоединение к существующей сторонней экосистеме, открытые банковские платформы и реферральная платформа, когда банк перенаправляет клиентов, получивших отказ по каким-то причинам, к другим провайдерам интересующих продуктов и услуг.

Наиболее востребованными направлениями экосистем опрошенные банки считают сервисы для бизнеса (58%), экосистемы жилья и управления личным благосостоянием (по 38%), госуслуги (36%), ретейл (28%) и экосистемы для здоровья (21%).

Главными вызовами респонденты назвали развитие рабочей технологической платформы (42%), вопросы информационной безопасности (41%), создание качественного клиентского опыта взаимодействия с экосистемой и его ассоциации с брендом (38%).

Сегодня лишь 5% корпоративных данных удается анализировать и использовать

Многие компании упускают из виду работу с данными, потому что не понимают, какими объемами информации располагают на самом деле. При этом аналитика данных используется в основном для мониторинга деятельности компании в прошлом, а не для поддержки решений, позволяющих повысить производительность бизнеса в будущем. Неспособность воспользоваться данными мешает компаниям увидеть важную информацию и, как следствие, приводит к упущенным возможностям.

Где же искать данные? Они есть везде. Их фрагменты хранятся в разных отделах, базах данных и бизнес-приложениях. И даже для тех, кто знает о существовании этих данных, задача сбора их воедино представляется практически неподъемной. Трудно поверить, но мы живем в мире, в котором лишь 5% корпоративных данных удается проанализировать и использовать. Около 95% данных находятся в хранилищах, подключенных к одиночным устройствам или приложениям, в обособленных хранилищах отделов или филиалов. Компании буквально тонут в данных, но только наличие полного контроля над ними позволит начать получать от них выгоду. Потребность в аналитике испытывают и российские компании: по данным совместного исследования, проведенного IDC и Hitachi Vantara, 9 из 10 организаций сталкиваются с необходимостью анализа больших объемов информации.

Данные, кругом одни данные

Часто при слове «данные» люди представляют себе информацию, получаемую от датчиков, установленных на оборудовании. В эпоху Интернета вещей (IoT) объемы данных такого типа растут бешеными темпами: в рабочих помещениях появляется все больше конечных точек сбора, а хранение таких данных, к счастью, обходится дешевле, чем раньше.

Но буквально под носом находится значительно большее количество данных, которые могут стать полезны, если использовать их в сочетании с данными, полученными из других источников. Есть традиционные массивы данных из систем учета и интеграции с биллинговыми системами. Есть данные систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), графики техобслуживания, систем планирования ресурсов предприятия и логистики и социальных сетей. Все эти данные сокрыты в недрах вашей компании и ждут своего часа, чтобы полностью раскрыть заложенный в них потенциал.

«На сегодняшний день основным источником роста структурированных и неструктурированных данных является само предприятие, а не внешние источники, — рассказывает Роман Павлов, архитектор аналитических решений Hitachi Vantara. Рост данных — это результат работы существующих систем (ERP, CRM, SCM, HR, ECM и т.п.), взаимодействия внутри компании и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы), сбора данных с различных датчиков и устройств. По мере того, как компании осуществляют цифровую трансформацию, рост данных будет только ускоряться за счет «оцифровки» большего количества бизнес-процессов, продуктов и услуг, а также взаимодействия с клиентами и поставщиками».

Роман Павлов: «Важно интегрировать данные из различных корпоративных систем и предоставить возможность поиска по разрозненным хранилищам»

Огромные массивы данных из разнообразных источников формируют основу для любых высокопроизводительных алгоритмов, обеспечивающих создание инновационных бизнес-моделей и оригинальных решений. Так, по данным исследования IDC и Hitachi Vantara, в подавляющем большинстве современных компаний новые источники данных подключаются раз в три месяца, при этом 25% респондентов заявляют, что подключают больше одного источника в месяц. В то же время, чем больше данных у нас есть, тем сложнее их собрать и тем выше вероятность упустить какую-нибудь полезную информацию.

Поэтому специалисту в области данных, если компания прибегает к его услугам, приходится тратить значительную часть своего рабочего времени на элементарные задачи типа сбора данных и их подготовку вместо того, чтобы анализировать данные на предмет поиска ценной информации. Помочь извлечь максимальную пользу из имеющихся данных может автоматизация. Согласно исследованиям Gartner, 40% задач в сфере анализа данных в скором времени будут автоматизированы.

Таким образом, ваша основная задача — контролировать максимально возможное количество данных с минимальными затратами. Как только эта задача решена, вам следует предоставить доступ к данным максимальному числу аналитиков, использующих современные инструменты и решения для централизации данных. Такой подход позволит не только сконцентрировать данные в одном месте, но и использовать их максимально эффективно.

Знание – сила

Источниками ценной информации являются не только оборудование и внутренние системы, но и люди. Однако ценную информацию, исходящую от людей, можно потерять, если сотрудники уходят из компании. Если вашей компании предстоит пережить уход важных сотрудников высшего звена с большим стажем и опытом работы, насколько серьезным ударом это станет для вашего бизнеса?

Значительную часть данных, носителями которых они являются, можно сохранить путем создания «цифровых двойников», то есть цифрового представления физических ресурсов. Термин «цифровой двойник», как правило, используют для описания вычислительных ресурсов, но его можно применить и к цифровому представлению знаний. Инициировав процесс интеграции всех точек данных, имеющих отношшение к процедурам документооборота и потоками знаний, можно извлечь информацию, которой обладали сотрудники до ухода из вашей организации. Более того, собрав соответствующие данные и воспользовавшись средствами автоматизации, можно существенно упростить рабочие процессы, годами выполнявшиеся вручную.

Как связать все это воедино

Как же начать процесс работы с данными? Первым шагом должен стать поиск проблемы: имеется ли направление в вашем бизнесе, где вы теряете деньги? Есть ли, по вашему мнению, у этого какая-то причина? Необходимо формулировать проблему как можно конкретнее, поскольку решить все проблемы сразу практически невозможно.

На следующем этапе необходимо определить, могут ли данные стать частью решения. Здесь необходимо составить перечень всех источников данных, имеющихся в вашей компании, и проанализировать их. Этот этап необходимо завершить до привлечения экспертов в области данных, чтобы не тратить их усилия на второстепенные задачи.

Крайне важно, чтобы компаниям были известны явные отправные точки, связанные с данными, уже имеющимися в их распоряжении. Для этого можно использовать инструменты для централизации данных, например, предлагаемые Hitachi Vantara.

«Пользователям необходима единая точка доступа к информации, которую можно использовать для внутренних и внешних аналитических задач, — продолжает Роман Павлов. — Важно интегрировать данные из различных корпоративных систем и предоставить возможность поиска по разрозненным хранилищам. Проблема особенно остро стоит для неструктурированных данных, обработка которых является наиболее сложной на данный момент. Hitachi Content Intelligence (HCI) позволяет извлекать информацию из ранее недоступных источников, например, если к электронному письму с жалобой клиента был присоединен архив с файлом в формате PDF, в котором находится отсканированная копия заявления, то платформа извлечет картинку, распознает текст и загрузит его в хранилище, соединив с записью клиента. Эта информация моментально становится доступной для поиска и последующей обработки».

Аналитика данных — это цифровой ресурс, отличающийся от всех прочих ресурсов: он никогда не устаревает и никогда не «изнашивается». Одни и те же данные и методы аналитики можно использовать для решения огромного числа задач, при этом ни по форме, ни по содержанию данные не похожи ни на один из ресурсов, которыми располагает организация. Понимая экономические выгоды от использования данных, можно преобразовать бизнес и сделать его более современным.

Компания-разработчик ПО для онлайн-выборов «КриптоПро» рассказала, что причиной сбоя работы системы интернет-голосования при проведении выборов в Московскую городскую думу стала ошибка в работе их оборудования, пишет РБК. В организации заявили, что их специалисты не участвовали в проектировании и установке оборудования для электронного голосования.

По информации разработчика, использованное оборудование и программное обеспечение эксплуатировались с нарушениями правил эксплуатации, утвержденных ФСБ при сертификации данных изделий. В компании указали, что система электронного голосования не была настроена на использование резервного контура при отказе основного, несмотря на то что в распоряжении департамента информационных технологий Москвы имелись необходимые оборудования и программное обеспечение.

8 сентября в системе для электронного голосования выборов произошел сбой. Сообщалось, что это случилось из-за технических проблем. Затем электронное голосование пришлось приостановить еще раз — из-за замены шифровального оборудования. В департаменте информационных технологий тогда заверили, что голоса тех, кто посетил интернет-участок, не потеряны. На момент первого сбоя проголосовали 3308 человек, система зависла у 543 избирателей.

Первое тестирование системы электронного голосования в Москве прошло 11 июля на выборах глав студенческих советов. Тогда произошел ряд сбоев, которые специалисты учли и исправили. В ходе второй проверки система работала штатно. Третье и четвертое тестирование сбоев также не обнаружило.

Из-за цифровизации и автоматизации к 2030 году 45,5% (20 млн) российским работникам придется уйти с рынка или переобучаться, пишет газета «Известия» со ссылкой на исследование РАНХиГС. В зоне риска оказались 73% занятых в гостиничном и ресторанном бизнесе, 60% — в обрабатывающих производствах, 58% работников сельского и лесного хозяйства, 53% из розничной торговли и 51% занятых в добыче полезных ископаемых. При этом данные учитывают только тех, кто работает официально.

Однако процесс автоматизации сильно растянут во времени, что оставляет возможность переучиться. В то же время высокая скорость преобразований после 2025–2030 годов не даст многим времени на адаптацию и получение новой профессии, говорят исследователи. Часть жителей окажется неспособна изменить свои компетенции, постоянно конкурировать с роботами и непрерывно обучаться, что приведет к формированию «экономики незнания», предупреждают они.

Для борьбы с этой проблемой авторы исследования предлагают ввести дополнительные налоги на роботов и направить полученные средства на социальную помощь. Другой подход предусматривает переход на четырехдневную рабочую неделю или шестичасовой рабочий день. Эффективность базового безусловного дохода не было доказана в ходе отдельных экспериментов, поэтому его аналитики не рассматривают.

По данным IBM, процесс переобучения занимает все больше времени: в 2014 году средняя продолжительность переобучения составляла три дня, в 2018 году — уже 36 дней. Однако даже в промышленности это не приведет к массовой безработице: замена людей роботами ведет не только к исчезновению рабочих мест, но и к появлению новых. Более того, роботизация даже увеличит их количество, считают в IBM.

По данным IBM, в ближайшие три года 120 миллионов человек должны будут переквалифицироваться, пишет «Коммерсантъ». Через это придется пройти в первую очередь 50,3 млн китайских работников. Вслед за Китаем идут США, где переобучаться надо будет 11,5 млн человек. Далее в списке расположилась Бразилия, в которой роботизация и внедрение искусственного интеллекта затронут 7,2 млн сотрудников.

Для бизнеса это серьезный вызов, поскольку найти людей с нужными навыками для работы нового типа удается далеко не всегда. Процесс переобучения же занимает все больше времени: в 2014 году средняя продолжительность переобучения составляла три дня, в 2018 году — уже 36 дней, говорится в исследовании.

Однако даже в промышленности это не приведет к массовой безработице: замена людей роботами ведет не только к исчезновению рабочих мест, но и к появлению новых. Более того, роботизация даже увеличит их количество.

Сбербанк запустил сервис доставки продуктов из магазинов «СберМаркет», сообщает РБК. Пока он работает в тестовом режиме. Его первым партнером стала сеть оптовых продаж Metro Cash&Carry, доставка пока осуществляется в Ростове-на-Дону и Краснодаре. Планируется, что работать сервис будет без наценок, а время доставки составит два часа.

«СберМаркет» работает на базе технологической и операционной платформы Instamart. От также был интегрирован в технологическую экосистему Сбербанка, благодаря чему покупатели смогут зарегистрироваться на ресурсе в том числе с помощью Сбербанк ID. В организации рассчитывают, что успешная апробация «СберМаркета» в Ростове и Краснодаре позволит быстро запустить сервис во всех городах, где работает Instamart, а это, в свою очередь, поможет нарастить клиентскую базу.

Согласно собственной стратегии в ближайшие годы Сбербанк должен трансформироваться в ИТ-компанию. Рынок фудтеха — быстрорастущая перспективная ниша в электронной коммерции, поэтому организация рассматривает для себя это направление как одно из ключевых, рассказали в Сбербанке.