Статьи

У Одинокого Рейнджера был Тонто, у Бэтмена – Робин. А Хан Соло без Чубакки просто потерялся бы в космосе.

Подобно супергероям из фильмов, ИТ-директор добивается успеха не в одиночку. Ему нужны опытные ассистенты, могущие подменить начальника, пока тот занят разбирательствами с поставщиками, способные вовремя дать ценный практический совет и позаботиться о том, чтобы стратегические инициативы руководителя шли правильным путем.

Напарник необходим, ведь работа ИТ-директора за последний десяток лет стала намного сложнее. Сегодня ИТ-директор меньше фокусируется на технологиях для текущих задач и больше – на стратегических бизнес-инициативах. В то же время он по-прежнему несет ответственность за работоспособность серверов в условиях практически ежедневных изменений технического ландшафта, когда традиционные разобщенные системы выводятся из эксплуатации и по всей организации внедряются новые технологии.

С одной стороны, ИТ-директор участвует в управлении бизнесом наряду с остальными топ-менеджерами. С другой – сами информационные технологии меняются, вытесняя традиционные роли и заставляя руководителей совмещать различные функции. Наличие заместителя, который возьмет на себя часть работы ИТ-директора, пока тот решает вопросы с другими руководителями, – необходимость для современной организации.

При этом роли и навыки ассистентов могут варьироваться. Лучших заместителей можно было бы разделить на три категории – «очевидный правопреемник», «мудрый советчик» и «незаменимый помощник», условно сопоставив их с популярными киногероями: Уильямом Райкером из «Звездного пути», Тирионом Ланнистером из «Игры престолов» и Пеппер Поттс из «Железного человека».

Очевидный правопреемник (Райкер)

ИТ-директору крупной организации нужен заместитель, способный действовать от имени руководителя, имея все его полномочия, – некто вроде коммандера Уильяма Райкера из сериала «Звездный путь: следующее поколение».

Когда капитан Пикар покидает мостик, на его место заступает Райкер, становясь командиром. Он великодушен, честен, открыт и предан. Он не эгоист, не соперник, а следующий в иерархии, способный взять на себя роль руководителя. Благодаря этим его качествам подчиненные ему доверяют.

Подобно самим ИТ-директорам, успешные заместители, как и Райкер, обычно принадлежат к старшему поколению, обладая обширным опытом и знаниями.

Это далеко не простая должность. Еще десять лет назад «Райкер» беспокоился бы в основном об эксплуатации ИТ, а сегодня его задача сильно усложнилась и включает элементы управления бизнесом. Поиск кандидата на эту роль может оказаться трудным, поскольку одних превосходных технических навыков будет недостаточно.

Для человека, являющегося вашей «правой рукой», важна преданность, ведь вы изо дня в день работаете с ним плечом к плечу. Образ идеального заместителя дополняется честностью и открытостью – качествами, которые демонстрирует, подавая пример, и сам ИТ-директор.

Мудрый советчик (Тирион Ланнистер)

Некоторым ИТ-директорам нужен не потенциальный наследник и не тот, кто способен временно занять место начальника, полностью взяв на себя его обязанности. Им требуются люди с более обширным, чем у них, опытом, которые способны в нужную минуту поделиться знаниями и дать ценный совет.

Консервативные руководители могут по-прежнему предпочитать держаться на верхушке пирамиды, стремясь быть «самыми умными в комнате», однако от подобной самовлюбленности пора отказываться. Чтобы поддерживать необходимый темп развития бизнеса, нужно, напротив, нанимать более мудрых людей, чем вы сами.

Это должен быть кто-то вроде Тириона Ланнистера, «десницы короля» из «Игры престолов», которому было бы некомфортно сидеть на Железном троне, но который охотно нашепчет мудрый совет на ухо монарху.

Потребность в «Тирионе» зависит от масштаба, области деятельности и уровня зрелости вашей компании. Достаточно крупной организации, подобной космическому кораблю «Энтерпрайз», скорее, нужен Райкер. Но в каких-то ситуациях требуется не тот, кто способен занять ваше место, а тот, кто сможет дополнить ваши возможности.

Фактически офису ИТ-директора нередко нужны даже два «Тириона». Один – с деловой хваткой, готовый встречаться с клиентами и обучать другие подразделения компании работать более эффективно, выполняя классическую роль консультанта по ИТ. Другой – идейный лидер, способный делиться техническими знаниями с остальными подчиненными ИТ-директора. В наше время ИТ-архитектура предприятия меняется буквально каждые полгода, а такой человек сможет пропагандировать новые технологии, помогая приучать персонал мыслить в новых категориях. Людей подобного сорта найти чрезвычайно сложно. В качестве примера можно привести компанию Hitachi Vantara, разрабатывающую решения для Промышленного интернета вещей, которой требовался специалист по архитектуре, не только понимающий текущее положение дел в компании, но и способный рекомендовать дальнейшие направления развития. Поиск оказался непростым, но в конечном счете был найден заместитель ИТ-директора с нужными навыками.

Незаменимый помощник (Пеппер Потс)

«Железный Человек» Тони Старк не был бы таковым без Пеппер Потс, которая удерживает на верном пути его самого и компанию Stark Industries. ИТ-руководителю в организации практически любых размеров требуется директор по персоналу или по крайней мере кто-то способный выполнять соответствующие обязанности по совместительству.

Это не обязательно ваш потенциальный преемник, но это должен быть тот, кто будет заботиться об устойчивой работе организации. Некоторые из ИТ-директоров могут считать, что справятся со всем самостоятельно, но такие обычно быстро «перегорают».

Роль директора по персоналу подойдет кому-то не настолько многоопытному, как Райкер, но специалисту с большим потенциалом – возможно, как подготовка для дальнейшего карьерного роста. Этого человека стоит посвящать во все тонкости работы ИТ-директора, не забывая разъяснять стратегическое направление бизнеса. У многих ИТ-директоров есть заместители обоих типов – и «Райкер», и директор по персоналу.

Три главных качества «Пеппер Потс» – прекрасные организаторские навыки, способность сохранять спокойствие в сложных ситуациях и стремление высказывать правду в лицо начальству. Истинная Пеппер Потс не дрогнет, даже когда вокруг все горит и рушится. У нее всегда хватит смелости объявить королю, что он голый.

Людей с подобным сочетанием качеств найти сложнее всего. Обычно в организациях чем выше должность у начальника, тем больше ему боятся говорить правду в лицо. Изменить это можно, специально поддерживая такую среду, в которой люди привыкают объяснять другим, что они делают не так.

Команда заместителей

Для зрелых организаций, вероятно, больше всего подойдет Райкер с учетом того, что планирование преемственности будет особенно важным.

Но компании меняются. ИТ-директор может потратить годы на подготовку преемника, а тот в итоге уйдет, соблазнившись более заманчивым предложением. Поэтому лучше всего стараться развивать всех участников своей команды, чтобы любой из них смог в итоге сменить вас.

Выбирать кого-то одного рискованно, лучше помогать сразу нескольким. А в периоды, когда вы в отпуске, «тушите пожар» у клиента или отсутствуете по другим причинам, лучше чередовать заместителей, поручая им заменить вас, а не назначать одного и того же. Это позволит лучше оценить кандидатов в преемники, понять, насколько они справляются с принятием руководящих решений и контролем над подчиненными в ваше отсутствие. Это тоже необходимый элемент планирования преемственности.

Не менее важно разъяснить роль ваших заместителей прямым подчиненным и всей организации. Стоит объявить, какие из заместителей будут отвечать за принятие решений по тем или иным вопросам. Вообще, думать, что остальные как-то сами догадаются, за что отвечают конкретные заместители, – одна из крупнейших ошибок руководителя. Для дополнительной ясности в некоторых компаниях даже используют нагрудные значки, указывающие, кто отвечает за принятие решений в текущий период времени.

Независимо от того, насколько опытен ваш «номер два», одного заместителя будет недостаточно: успех ИТ-директора обеспечивает его команда. Ему необходим кто-то сведущий во всех новшествах маркетинговых технологий, тот, кто понимает, что делать с клиентскими данными, и кто в состоянии вдохновить сотрудников на ежедневный усердный труд. Кто-то один, как правило, всеми этими способностями не обладает. Поэтому, чтобы успешно вести бизнес вперед, старайтесь собирать вокруг себя носителей всех необходимых качеств.

– Dan Tynan. The secret to being a superhero CIO? A kickass sidekick. CIO. October 30, 2017

Если данные называют «новой нефтью», то умение «очистить» их и превратить в действенную интеллектуальную силу можно считать ключом к реализации заложенного в них потенциала. В стремлении повысить эффективность бизнеса и найти новые способы обслуживания клиентов ИТ-руководители оперируют инструментами прогнозного анализа, внедряют алгоритмы машинного обучения и занимаются тестированием других решений в «боевых» условиях.

Прекрасно понимая, что, добившись сокращения затрат и роста доходов, они смогут повысить свою роль в глазах высшего руководства и совета директоров, ИТ-директора стараются сейчас уделять технологиям, поддерживающим науку о данных, больше внимания. К концу лета 2017 года мировой оборот средств бизнес-анализа и управления большими данными, по оценкам IDC, увеличился по сравнению с 2016 годом на 12,4% и достиг 150,8 млрд долл. Ожидается, что по итогам года коммерческие закупки оборудования, программного обеспечения и услуг, направленных на поддержку больших данных и средств их анализа, превысят 210 млрд долл. По словам аналитика IDC Дэна Вессета, решения анализа больших данных становятся ключевым условием цифровой трансформации различных отраслей и бизнес-процессов по всему миру.

Однако у этих гигантских расходов есть и обратная сторона: эффективность большинства проектов анализа данных не поддается измерению. Унаследованные системы и бюрократия бизнес-структур приводят к разобщенности данных и ухудшению их качества. А ИТ-директора вынуждены думать о том, как восполнить дефицит специалистов, которые нужны для манипулирования данными и проникновения в их суть. Битва за таланты идет ожесточенная, и, несмотря на рост числа университетских аналитических программ, пока не удается быстро удовлетворить потребность в квалифицированных кандидатах.

Тем не менее на конференции CIO100 Symposium, где лучшие руководители ИТ-служб получали награды за свою деятельность, было представлено немало примеров успешной реализации проектов анализа данных. Наиболее успешные ИТ-директора делились извлеченными уроками и полезными советами со своими коллегами.

Merck: Внедрение системы анализа данных

Компания MSD (Merck&Co), превратившаяся в глобальную фармацевтическую организацию с оборотом в 40 млрд долл. и представленная уже в 140 странах мира, активно искала способы более эффективного использования данных, собираемых ее системой ERP и основными средствами автоматизации производства и управления запасами. Но, поскольку у инженеров Merck от 60 до 80% времени уходило на получение доступа к данным и их обработку, об оперативном достижении бизнес-целей речи уже не шло.

Как призналась руководитель производственной ИТ-службы компании Мишель Алессандро, данные в качестве жизнеспособного, постоянного и ценного актива не рассматривались. В компании хотели сформировать культуру, благодаря которой удавалось бы тратить меньше времени на перемещение данных и получение отчетности, а основное внимание уделять использованию собранной информации и получению важных для бизнеса выводов.

В результате в MSD была создана система хранения данных MANTIS (Manufacturing and Analytics Intelligence), которая включала в себя размещаемые в оперативной памяти базы данных и инструменты с открытым исходным кодом, обрабатывавшие структурированные и неструктурированные данные, в том числе текст, видео и информацию социальных медиа. Важно отметить, что система проектировалась таким образом, чтобы бизнес-аналитики, не имеющие хорошей технической подготовки, могли легко просматривать данные с помощью программ визуализации. В то же время у ученых по данным была возможность получать доступ к информации, задействуя сложные инструменты имитации и моделирования. Система MANTIS помогла компании сократить время и затраты на реализацию аналитических проектов на 40%. Немаловажно также то, что на 30% сократилось среднее время, затрачиваемое на выполнение новых заказов, и на 50% уменьшились расходы на хранение запасов.

Извлеченные уроки. Ключом к успеху стала реализация аналитического проекта на заводе в Юго-Восточной Азии, где удалось добиться наибольшей окупаемости. Успешное использование здесь MANTIS послужило примером и для других регионов. Кроме того, в компании поняли, что не стоит пытаться откусить больше, чем сумеешь прожевать. С экспериментами в области искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа затрат на производственные процессы в компании явно перестарались. И дело здесь было не в недостаточной поддержке со стороны руководства или в отсутствии перспектив. В MSD просто не смогли заставить все это работать.

Dr. Pepper Snapple Group: Машинное обучение и контекстная релевантность

На протяжении многих лет сотрудники продающих подразделений Dr. Pepper Snapple Group, пытаясь проторить дорогу к крупным розничным сетям наподобие Wal-Mart и Target, носили с собой толстые папки с клиентскими данными и информацией о продажах и торговых предложениях. Сегодня вместо толстых папок они берут с собой планшет iPad, в котором содержатся все необходимые сведения о магазинах, которые следует посетить, об актуальных предложениях для розницы и о других важнейших параметрах. Как отметил ИТ-директор Dr. Pepper Snapple Group Том Фарра, новые решения помогли приемщикам заказов стать интеллектуальными торговыми представителями, вооруженными всей необходимой для работы информацией.

Платформа MyDPS оснащена средствами машинного обучения и другими аналитическими инструментами для выдачи рекомендаций и формирования ежедневных оперативных заданий, которые отображаются на экране сразу после запуска приложения. Сотрудники видят, в какой степени их работа соответствует ожиданиям, как выполняются планы, где наблюдается отставание и каким образом можно скорректировать выбранный курс.

Извлеченные уроки. Чтобы проверить выдвинутую концепцию MyDPS, Фарра установил соответствующее программное обеспечение в четырех филиалах и предложил руководству через некоторое время посетить их. Выяснилось, что благодаря использованию MyDPS продажи выросли на 50%. После этого проекту окончательно был дан зеленый свет. «Система приносила результат и выдавала все, что требовалось для успешных продаж, – пояснил Фарра. – Однако важно не только обеспечить проекту поддержку со стороны руководства, но и сформулировать желаемые цели и следить за их достижением».

Bechtel: Прорыв в области больших данных

Эксперты утверждают, что прирост производительности в строительной отрасли в результате доработки договоров, повышения квалификации сотрудников и более качественного выполнения работ на местах может достигать 50-60%. Компания Bechtel, соорудившая плотину Гувера, проложившая тоннель под Ла-Маншем и построившая другие уникальные сооружения, уже извлекает полезную информацию из данных, которые были собраны в различных областях ее бизнеса.

На встрече с коллегами из Wal-Mart, Boeing и Lockheed Martin ИТ-директор Bechtel Кэрол Цирхоффер попыталась получить представление о том, куда следует двигаться дальше. Компания уже создала ЦОД с озером данных общим объемом в 5 петабайт и приступила к проверке предложенной концепции. Использование технологии распознавания фотографий для классификации и пометки снимков в интересах клиентов помогло ей сэкономить 2 млн долл. Инструменты обработки естественного языка применяются при разборе претензий, предложений и договоров. На оценку и формирование планов ранее уходили дни и недели, а теперь требуется всего несколько часов. Аналитические средства используются в Bechtel и для удержания персонала – например, делается прогноз причин, по которым сотрудники могут оставить компанию. В компании также убеждены в том, что уже в ближайшее время ей удастся добиться серьезного повышения производительности труда.

Извлеченные уроки. Разобщенность данных и их низкое качество становятся дополнительными препятствиями в работе. Несмотря на то что Bechtel может анализировать большие объемы данных, качество этих данных необходимо повышать. «Нам нужен прорыв, благодаря которому удалось бы объединить разрозненные на сегодняшний день данные», – подчеркнула Цирхоффер.

RRD: Машинное обучение открывает путь к новому бизнесу

Несколько лет назад компания RRD, работающая в сфере маркетинговых коммуникаций и носившая ранее название R.H. Donnelley, открыла логистическое подразделение, которое первоначально занималось доставкой ее печатных материалов корпоративным клиентам и конечным потребителям. Со временем новое подразделение расширилось и стало осуществлять доставку самой разной продукции партнеров, начиная от стиральных машин и заканчивая кормом для собак. В конечном итоге оборот его достиг миллиарда долларов. В чем заключалась проблема? В поиске оптимальных тарифов на доставку в мире, где безусловными лидерами являлись FedEx и UPS.

Погодные условия, география, перевозчики и политический климат – все это оказывает влияние на стоимость услуг. «Необходимость прогнозировать переменные факторы заставила нас обратиться к машинному обучению и аналитике», – указал ИТ-директор RRD Кен О'Брайен. Набрав персонал и установив контакты с университетами, помогавшими в разработке алгоритмов, компания протестировала тысячи сценариев на 700 маршрутах, после чего точность прогнозов по уровню загрузки на ближайшие семь дней достигла 99%. Проект окупился менее чем за год, и сегодня бизнес, связанный с грузоперевозками, растет. Ожидается, что по итогам 2017 года бизнес заказных грузоперевозок вырастет с 4 млн долл. до 16 млн долл. Рост оборота составит 12 млн долл.

Извлеченные уроки. Новые проекты требуют высокой самоотдачи, и О'Брайен признает, что некоторые его коллеги из бизнес-подразделений на разных этапах реализации готовы были сдаться. Бизнес не привык доверять технологиям в тех процессах, которые ранее выполнялись главным образом на основе догадок и ощущений. Компании RRD удалось сформировать среду взаимодействия, в которой бизнес-подразделения и ИТ-служба рука об руку идут к достижению конечного результата.

Monsanto: Планирование посевной кампании с помощью машинного обучения

Не секрет, что фермеров мучает извечный вопрос: что, где, когда и сколько сажать? Гигант сельхозиндустрии Monsanto использует науку о данных для выдачи рекомендаций по проведению посевной кампании. Математические и статистические модели помогают определять наилучшее время и место для высаживания мужских и женских растений в целях оптимизации урожая и использования посевных площадей. «Алгоритмы машинного обучения обрабатывают 90 млрд источников данных всего за несколько дней, а не за недели и месяцы», – сообщил директор глобального аналитического ИТ-центра Monsanto Адриан Картье. В чем заключается выгода для бизнеса? В 2016 году Monsanto сэкономила 6 млн долл. и сократила площади посева на 4%.

Извлеченные уроки. Ключевым для Monsanto стало сотрудничество ИТ-службы с подразделениями, обслуживающими каналы поставок. «Экспертные знания наших коллег в области сельского хозяйства и цепочек поставок, объединенные с нашими знаниями математики и статистики, позволили существенно повысить эффективность работы компании, – указал Картье. – А появившиеся новые лидеры и энтузиасты в сфере цепочек поставок помогли организовать здоровое противодействие скептикам».

Pitt Ohio: Успех прогнозного анализа

«Отрасль грузоперевозок столкнулась сегодня с так называемым синдромом Amazon», – отметил ИТ-директор компании Pitt Ohio Скотт Салливан. Его компания с оборотом в 700 млн долл. привыкла забирать грузы и доставлять их клиентам на следующий день. Но, видя перед собой пример Amazon, клиенты все чаще хотят доставку в тот же день. И ожидают более подробной информации о доставляемых посылках.

Используя исторические данные, средства прогнозного анализа и алгоритмы, рассчитывающие в реальном времени вес груза, расстояние до конечной точки маршрута и другие параметры, Pitt Ohio может рассчитать время доставки с 99-процентной точностью. Компания надеется, что ей удастся увеличить оборот за счет повторных заказов (оцениваемых на сумму в 50 тыс. долл. в год) и снизить риски потери клиентов (составляющие, по ее оценкам, 60 тыс. долл. в год).

Извлеченные уроки. Проектом предусматривалось привлечение маркетологов, подразделения продаж и ИТ-службы. Все они проверяли и перепроверяли результаты, с тем чтобы гарантировать достижение поставленных целей. «У вас в четырех стенах находится множество самых разных данных, – подчеркнул Салливан. – Внедряйте инновации и ищите новые способы их использования».

– Clint Boulton.6 data analytics success stories: An inside look. CIO. September 5, 2017

Некоторые привычки очень живучи. Писать письма – одна из таких привычек, которую пока не смогли истребить ни мессенджеры, ни самые эргономичные приложения. В некоторых организациях борются с приверженцами почты радикальными методами – просто не принимают обращения, поступающие по этому каналу.

Но в банке «Открытие» решили проблему нестандартным способом – сотни тысяч заявок, поступающих в службу технической поддержки банка по электронной почте, проходят через лингвистический модуль, который определяет требуемый вид услуги. Таким образом, освобождение от рутинных операций сотрудников первой линии поддержки заметно повышает качество ИТ-сервисов в банке.

Клиент всегда прав

Реализуя этот проект, в «Открытии» фокусировались на повышении качества ИТ-сервисов путем освобождения от рутины сотрудников первой линии поддержки. Заявки от пользователей поступают в службу технической поддержки по трем каналам: через портал самообслуживания, по телефону и по электронной почте.

Арсен Благов, директор направления по контролю и управлению качеством ИТ-услуг банка «Открытие»: «Обучение модуля потребовало крайне скрупулезной работы»

В основе автоматизации службы поддержки лежит открытая система обработки заявок (open ticket request system, OTRS). На базе этой открытой платформы разработчики банка создают разнообразные функциональные модули, включая информационные панели управления (дашборды) для построения отчетности, портал самообслуживания и телеграм-бот. Теперь в систему встроили еще один компонент – лингвистический модуль.

Всего в «Открытии» насчитывается 1700 ИТ-сервисов, для каждого прописаны свои cоглашения об уровне обслуживания (service level agreement, SLA). Выбрать нужный сервис из такой номенклатуры – задача для пользователя практически нереальная. Поэтому на портале HelpMe – едином для сотрудников «окне» обращения в ИТ-службу – был создан механизм умного поиска, который позволяет найти необходимую услугу по ее описанию в свободной форме. Поиск услуги на портале занимает в среднем 12 секунд, и еще 30 уходит на заполнение шаблона.

Именно портал с формализованными списками и шаблонами, куда пользователь вносит конкретную информацию, необходимую для решения его проблемы, является самым предпочтительным для ИТ-службы каналом приема заявок. «Для ИТ это очень удобно, потому что мы сразу включаемся в работу и быстро выполняем заявку», – говорит Арсен Благов, директор направления по контролю и управлению качеством ИТ-услуг банка «Открытие».

Принимая заявки по телефону, нужного результата добиваются благодаря наводящим вопросам оператора. Однако у этого канала существенно выше как трудоемкость, так и уровень ошибок.

Но самый неудачный способ принятия заявок – почта. Письма содержат неструктурированный текст, зачастую с неполной, недостаточной информацией. Если для уточнения информации требуется перезвонить сотруднику, а его не оказывается на месте, маршрутизация одной заявки занимает у оператора до 10-15 минут. Лишь потом можно назначить исполнителя. Кроме того, сотрудники первой линии, отвечающие на звонки и маршрутизирующие заявки, имеют лишь базовые знания ИТ, поэтому возможны ошибки и неверные назначения исполнителей.

Тем не менее самый плохой способ приема заявок, по статистике, является самым популярным. Так, порталом, функционирующим уже три года, пользуются 33% пользователей, оператору звонят 18%, письма же пишут 49%.

Робот-чтец

Что же делать с сотнями тысяч почтовых заявок, чтобы не допустить ухудшения качества обслуживания? В банке решили пойти по пути роботизации и выбрали лингвистический модуль «Преферентум». Это самообучающаяся программа, способная распознавать поток произвольной информации из текстов и скриншотов, с автоматической категоризацией.

Целью внедрения стало снижение доли заявок, поступающих по почте, чтобы за счет исключения ручной маршрутизации повысить скорость их исполнения и уменьшить число ошибочных маршрутизаций. Робот должен был сократить трудозатраты на 25%, освободить время работников первой линии, чтобы они могли дольше общаться с сотрудниками и «решать» заявки на месте.

Модуль читает неструктурированный текст, присваивает словам, словосочетаниям и предложениям определенные веса и далее действует в соответствии с этими весами. Кроме того, он умеет анализировать изображения: определять по логотипу информационной системы место возникновения проблемы и переводить информацию об ошибке со скриншота в текст. Это сильно упростило работу с письмами, содержащими только скриншоты, отметил Благов.

Теперь робот читает заявку вместо сотрудника и решает, что с ней делать.

Шаг за шагом

«Мы очень воодушевленно занимались этим проектом, – рассказывает Благов. – Обучение модуля потребовало крайне скрупулезной работы». На обучение ушло пять месяцев.

Источник: банк «Открытие»

На первом этапе обучения робот проштудировал 400 тыс. закрытых почтовых заявок, результат выполнения которых (назначенный сервис и исполнитель) был заведомо известен. Потом в модуль загрузили только заявки без результатов, чтобы оценить, насколько хорошо он работает. Выяснилось, что он обработал правильно каждую вторую заявку. При следующей итерации из писем убрали неинформативный текст приветствий и подписей, который только запутывал робота, и качество подросло до 68%.

Затем заметили, что модуль плохо обучается как на корреспонденции с очень маленьким количеством текста, так и с очень большим, и отсекли заявки, содержащие менее 50 и более 750 символов. Прогнав оставшиеся через программу, получили уже 73% правильных назначений.

И на последнем этапе обучения специалисты банка вручную произвели «тюнинг» лингвистического модуля. В частности, выставили более высокие веса важным фразам вроде названия автоматизированной банковской системы и, наоборот, убрали неоправданно высокий вес у малозначимых словосочетаний.

Теперь модуль обучается самостоятельно, в процессе работы. Почтовые заявки обрабатываются сервером и отдаются лингвистическому модулю, который определяет требуемый вид услуги и передает заявки со своими комментариями в OTRS, а там каждой из них автоматически назначается группа исполнителей. Если над подобными заявками работают несколько групп, к ним привязываются также потоки работ (workflow).

Подсказки-ускорители

В итоге доля правильно определяемых роботом почтовых заявок достигла 85%, а число ошибочных маршрутизаций сократилось с 6 до 2,5%. Оставшиеся 12,5% обращений отправляются на ручной разбор. Они уже содержат подсказанные системой варианты маршрутизации. Таким образом, сотруднику первой линии поддержки остается лишь выбрать из них правильный. «Даже там, где лингвистический модуль не смог решить проблему, он все равно сильно облегчает работу человека, – подчеркнул Благов. – Дальнейшие шаги по выбору сервиса и связи с группой исполнителей совершаются автоматически».

Благодаря внедрению модуля высвободилось время шести операторов в смене из 25 – на одного человека больше, чем планировалось изначально. Формально продолжительность разговора с клиентом и раньше не ограничивали, но фактически она все равно была лимитирована из-за необходимости успеть обработать весь входящий поток. Сейчас у оператора есть возможность говорить с пользователем столько, сколько требуется для решения его вопроса.

«Сегодня мы главным образом смотрим, сколько заявок закрыто с первого обращения, и этот показатель постоянно растет», – отметил Благов.

Омниканальная поддержка

В скором будущем в «Открытии» планируют полностью автоматизировать прием заявок по телефону: будет запущена роботизированная система с распознаванием голоса. Если все операторы заняты, система IVR предложит пользователю надиктовать свою заявку. При этом ему будут задавать максимум два вопроса, чтобы узнать, какая система сбоит, и получить описание случившегося. Затем система переведет заявку в текстовый формат и отдаст ее лингвистическому модулю. Программное обеспечение для этой задачи еще не выбрано, но Благов настроен оптимистично и полагает, что проект удастся реализовать месяца за три.

Преступность переместилась в киберпространство. Сегодня мошенники, не выходя из своего дома, могут причинить ущерб в несколько миллионов рублей. И с каждым днем ситуация только обостряется.

По оценке Сбербанка, ежегодные убытки российской экономики от киберпреступлений составляют не менее 600-650 млрд руб. Прокуратура РФ отмечает 6-кратный рост – до 70 тыс. подобных атак за последние четыре года. Только за первое полугодие 2017 года общая сумма выкупов после захвата компьютеров вирусами-вымогателями достигла отметки в 18 млн долл.

Ни один бизнес не защищен от атак

В уходящем году десятки тысяч компьютеров в 150 странах были заражены вирусом-вымогателем WannaCry. Попав в систему, он шифровал все данные, а за возврат доступа к информации его создатели просили заплатить 300 долл. в криптовалюте. Доступ к данным больниц, банков, государственных учреждений и бизнеса был заблокирован. Только в Великобритании вирус поразил компьютеры 40 клиник – свыше 7 тыс. назначений и операций, даже значимых и срочных, пришлось отложить до тех пор, пока атаку не отразили. Здоровье людей оказалось под угрозой из-за компьютерного вируса.

Еще один вирус – Petya – начал распространение в Украине и парализовал работу различных предприятий в 65 странах. Подобные вирусные атаки влекут за собой финансовый ущерб, угрозу потери данных, а в худшем случае – всего бизнеса. Киберпреступность – растущая проблема для всех крупных компаний, в распоряжении которых большие объемы данных о клиентах.

События 2017 года показали, что сегодня надежная защита информации и приложений – это базовая необходимость для бизнеса.

Как защититься от вредоносных программ

Сохранить данные при возможной атаке вируса поможет комплекс простых мер. Один из основных элементов борьбы – создание бэкапов. Однако нужно помнить, что вирус, попав в систему, может распространиться и на резервные копии. Чтобы этого избежать, рекомендуется следовать правилу «3-2-1»: создавать минимум три резервные копии на двух типах носителей. При этом один бэкап должен храниться удаленно — на физическом носителе или в другой сети. Это не требует специальных технологий, зато увеличивает безопасность данных в случае атак. Были случаи, когда удавалось возвратить все файлы благодаря ленточным магнитным библиотекам.

Следующий важный момент в обеспечении безопасности данных – обучение пользователей. Многие забывают о том, что кликать по сторонним гиперссылкам может быть небезопасно. То же самое относится и к скачиванию файлов из социальных сетей с рабочих компьютеров. Что касается работы с хранилищем резервных копий, то для входа стоит использовать отдельные учетные записи. Достичь максимального эффекта от этой меры можно, ограничив круг доверенных лиц и отделив рабочую среду от инфраструктуры бэкапа.

Когда атака случится – вопрос времени

По данным ФБР, в 2016 году компании выплатили разработчикам вирусов-вымогателей около 1 млрд долл., или в 40 раз больше, чем в 2015 году. По результатам исследования Veeam Availability Report 2017, из-за незапланированных простоев, одной из причин которых как раз и могут быть вирусы, компании в среднем терпят ущерб на сумму 21,8 млн долл. в год. К сожалению, нет какого-то единого решения, которое способно обеспечить комплексную защиту от всех возможных угроз. Однако сегодня бизнес может дополнительно обезопасить себя от простоев посредством постоянного резервного копирования всех важных данных. Тогда восстановление информации не займет несколько часов или дней – потребуется всего лишь несколько минут. Важно, что такие решения могут осуществлять постоянное копирование данных и проводить мониторинг состояния и способности восстановления уже созданных копий. Это и есть та самая гарантия, которая нужна бизнесу.

Киберпреступность – серьезная угроза, и с ней нужно бороться совместно. Нет сомнений в том, что потеря данных и остановка работы важных приложений критичны как для бизнеса, так и для государственных учреждений. Создание резервных копий и их защита – одни из самых эффективных способов противостоять вирусным атакам. Однако, для того чтобы противостоять вызовам современности и обеспечить надежное хранение информации, нужно несколько слоев комплексной защиты. Также крайне важно разработать план аварийного восстановления, чтобы знать, как действовать при атаке вируса-вымогателя. Ведь сегодня вопрос не в том, нападут ли на вас, а в том, когда это случится.

Без соответствующей подготовки бизнес остается уязвимым для незапланированных простоев, которые, как можно было увидеть при атаках на Uber, Equifax, Verizon, British Airways и Delta, могут привести к серьезным последствиям: финансовым потерям, ущербу для репутации бренда и потере доверия клиентов.

– Виталий Савченко, руководитель группы системных инженеров Veeam Software в России и СНГ

До недавнего времени мы не освещали деятельность клубов ИТ-директоров. Обещаем в будущем году исправиться и уделять больше внимания профессиональным сообществам. Начать решили с клуба ИТ-директоров «я-ИТ-ы». Поводом посетить одно из его заседаний стала дата: в декабре этому клубу исполнилось шесть лет. Изначально основанный как локальный клуб Ярославской области, он открыл филиалы почти во всех областях Центрального федерального округа.

Формат выездных заседаний в клубе пользуется заметным успехом: бесплатное мероприятие, на котором можно пообщаться с коллегами, – неплохая альтернатива отраслевым конференциям на модные темы. Надо отметить, что ряд обсуждений носили весьма приземленный характер: например, выстраивание работы службы поддержки или противодействие не слишком корректному поведению вендоров при проведении лицензионных аудитов. Тем не менее два интересных выступления были посвящены вопросам цифровой трансформации и управления знаниями. Любопытно, что и в том и в другом выступлении выделена роль социальных сетей как катализатора происходящих изменений.

«Кто не успел, тот опоздал»

«Почему тема цифровой революции вызывает такой хайп и является одной из широко обсуждаемых? Всё довольно просто: происходит цифровизация экономики – меняется сама экономика, а не только технологии производства или средства взаимодействия людей», – убежден Андрей Николаев, главный архитектор компании «НИПИгаз». По его мнению, суть нынешней революции заключается в том, что все изменения в технологиях – причем не обязательно в информационных – имеют тенденцию к постоянному ускорению. При этом основные прорывы связаны с общением специалистов. Первый был обусловлен появлением Интернета, позволившего взаимодействовать людям из разных стран и ускорившего коммуникации. Нынешний рывок связан с развитием соцсетей, которые помогают гибко формировать команды, занимающиеся связанными задачами. Как подчеркнул Николаев, креативный посыл в развитии технологий поднялся на порядок. Раньше крупные компании держали свои разработки внутри и не выпускали их наружу, ограничивая скорость своего развития возможностями команд и используемых технологий. Теперь стимулов для открытости стало больше: благодаря изменившимся коммуникациям можно запараллеливать многие процессы развития и радикально ускорять их.

«На уровне производства развитие технологий приводит к тому, что самым значимым в продукте становится не его стабильность, а скорость изменений в нем», Андрей Николаев, главный архитектор компании «НИПИгаз»

Цифровизация несет массу позитивных изменений – это и сокращение трудозатрат, и оптимизация издержек, и дополнительные социальные эффекты. Но так как речь идет об экономике в целом, цифровизация проходит под знаком того, что меняется рынок, и девиз «кто не успел, тот опоздал» стал ключевой идеей цифровой революции: в случае промедления кто-то придет и заберет твой бизнес. Первыми жертвами стали классические каналы дистрибуции музыки и видео. Несмотря на то что обычные магазины не закрылись с появлением интернет-торговли, торговые сети несут большие убытки. На данный момент развитие цифровой дистрибуции ограничено лишь отношением человека к приобретаемому предмету – возможностью «пощупать» его перед приобретением. Вторая волна цифровизации захватила рынки посреднических услуг: агрегаторы услуг поглощают бизнес туристических компаний, сервисов такси и бронирования билетов.

«Аналогичное движение начинается и в остальной экономике. На уровне производства развитие технологий приводит к тому, что главным преимуществом становится не стабильность выпускаемого продукта, а скорость изменений в нем», – констатирует Николаев. Промышленные предприятия, неспособные быстро менять свою продуктовую линейку, затачивать ее под конкретных заказчиков, сталкиваются с проблемами.

С началом 2017 года тема цифровизации промышленности поставлена на государственный уровень. Это означает, что, запустив ситуацию достаточно далеко, правительство готово потратить много денег, чтобы оперативно создать поле, на котором появятся «цифровые всходы». И такие всходы уже есть. Большое число компаний из сколковских резидентов продают свои продукты и услуги на международном рынке.

Как знания превратить в капитал

Цифровая экономика во многом является экономикой знаний. С развитием новых технологий возможностей для оказания новых услуг становится все больше. В значительной степени они опираются на ИТ и знания, которые, в свою очередь, также могут продаваться в качестве услуги. В результате все больше растут сегменты рынка, где услугами являются продукты.

Как отметил Юрий Зеленков, профессор Высшей школы экономики, 80% знаний человека не формализованы: любой опытный сотрудник имеет массу ценных знаний, но сложность в том, что подавляющее большинство не могут внятно изложить их. Очень часто, например, специалисты не могут написать инструкцию, распространяя свои знания, и поэтому обучение может происходить только на практике, при непосредственном общении с экспертом. И это справедливо не только для людей физического труда, но и для многих управленцев. Именно поэтому важной задачей является извлечение такой неосознанной информации и ее преобразование в стандартизованные корпоративные знания – в интеллектуальный капитал компании.

Как признает Зеленков, зрелость корпоративных систем управления знаниями в большинстве российских компаний находится на нулевом уровне. «Главное в управлении знаниями – не надо стараться, чтобы «все знали всё», не нужно пытаться каждого сотрудника набить знаниями. Надо просто знать, кто какой информацией обладает», – рекомендует он. Главный смысл управления знаниями – создать систему, которая быстро поможет найти эксперта, способного решить конкретную задачу. Хранилищами знаний способны быть не только люди или книги, но и информационные системы, они могут выступать полноценными участниками бизнес-процессов. Лучший инструмент управления корпоративными знаниями – это социальная сеть, именно она пронизывает всю организацию и ориентирована на взаимодействие людей.

«Главное в управлении знаниями – не надо стараться, чтобы «все знали всё», не нужно пытаться каждого сотрудника набить знаниями. Надо просто знать, кто какой информацией обладает», Юрий Зеленков, профессор ВШЭ

Когда в 2014 году на предприятии НПО «Сатурн», где Зеленков завершал карьеру ИТ-руководителя, начинался проект по управлению знаниями, задача была поставлена вполне конкретно – удержать ценные знания, не допустить их ухода из компании вместе с ветеранами. Что же уносили с собой сотрудники? Ведь современных систем они не знали, современных материалов и конструкций – тоже. Выяснилось, что в первую очередь с людьми утекали способы взаимодействия с заказчиком, правила принятия решений и т. п. – те ключевые вещи, без которых конструирование двигателей и других продуктов невозможно. Осознание такого положения дел позволило по-новому взглянуть на систему управления знаниями, и в 2016 году на предприятии была запущена корпоративная социальная сеть.

«Именно этот проект находит максимальную поддержку пользователей. Оказалось, что люди, получив комфортную для этого среду, на самом деле стремятся к обмену знаниями», – резюмирует Зеленков. Механизм передачи знаний заработал, сейчас проект вышел за рамки «Сатурна» и вырос до масштабов Объединенной двигателестроительной корпорации.

***

Как заметил Зеленков, ИТ-департаменты внезапно стали самым большим тормозом в любых проектах, связанных с организационными изменениями. Десять лет назад они были носителями инноваций, а сейчас – все наоборот, и движение предприятий в облака продиктовано еще и этим обстоятельством. Актуализация своих взглядов и формирование «правильного», обновленного имиджа ИТ становится одной из главных задач CIO.

Съемка сельхозугодий с дронов, анализ агрохимического состава почв по спутниковым снимкам, программируемая сельхозтехника, связанная с сенсорами в почве, – сегодня уже реальность отрасли. Главные цели инноваций для аграриев – рост производительности и сокращение потерь.

Сельское хозяйство не относится к самым инновационным отраслям, тем не менее агросектор трансформируется под влиянием био- и нанотехнологий, сорта и породы улучшают методами геномики, производители переходят от продуктовой к сервисной модели, интегрируют цепочки производства-сбыта и адаптируют свою продукцию под запросы конкретного потребителя. И в каждой из этих тенденций немаловажную роль играют цифровые технологии. Не случайно цифровизацию агропрома обсуждали на осенних конференциях: Smart Industry & City, «Открытые инновации», SAS Forum и SAP Retail & Consumer Industries Forum.

«Проникновение технологий на село очень низкое. Очень печально, что учредители, хозяева, собственники уделяют мало внимания ИТ, – заметил Игорь Козубенко, директор департамента развития и управления государственными информационными ресурсами АПК Министерства сельского хозяйства РФ, в докладе на SAS Forum 2017. – Если мы сегодня не ринемся перестраиваться на цифровые технологии, то не будем конкурентоспособными».

По уровню проникновения ИТ в сельское хозяйство Россия занимает 45-е место в мире. Сегодня порядка 13-15% российских агрохозяйств в состоянии заниматься цифровизацией и коммерциализацией научно-технических разработок, отметил на «Открытых инновациях» Александр Никитин, глава администрации Тамбовской области. Руководство этого региона совместно со «Сколково» и МГУ планирует создать центр компетенции по цифровизации сельхозкомплексов и развивать акселерационные программы по растениеводству.

«Цифровая революция в сельском хозяйстве России обречена на успех, – заявил Вадим Мошкович, председатель совета директоров ГК «Русагро», на форуме «Открытые инновации». – Cотни компаний от мала до велика на этом фокусируются и начинают конкурировать между собой».

Потери, потери...

Два главных аспекта использования цифровых технологий в сельском хозяйстве – повышение производительности и снижение потерь. Неэффективность агропроизводства по-прежнему зашкаливает: около 40% продукции теряется на этапе от выращивания до переработки, еще 40% – при переработке, хранении и транспортировке, сообщила Таня Милек, менеджер по методологии и унификации «Русагро», на конференции Smart Industry & City 2017 издательства «Открытые системы». Значительная часть потерь обусловлена природными условиями, но далеко не все. Считается, что в сельхозпроизводстве от человека зависит лишь 25-30% результата.

«Многое определяет погода, но те 30%, которые определяет человек, надо использовать полностью. И цифровое сельское хозяйство позволяет это сделать», – уверен Виктор Еременко, директор сельскохозяйственного направления компании BDO. По его словам, агрономы пока еще не готовы работать с ИТ, а результат цифровизации в значительной степени зависит от той информации, которая вводится на полях. И чтобы обеспечить прозрачность хозяйства, приходится разрабатывать методики, «затягивающие» пользователей в работу в информационной системе, а также добиваться того, чтобы автоматически собираемые и вводимые человеком данные пересекались. Нереализованный потенциал растениеводческих холдингов в России, как сообщил Еременко, составляет в среднем 20-25% EBITDA.

Интернет-ускоритель

Акселератором цифровой трансформации отрасли стал Интернет вещей, благодаря которому в управляющие компании агрохолдингов начали стекаться автоматически генерируемые данные со спутников, дронов и различных датчиков.

Благодаря анализу больших данных, собираемых с датчиков, которыми оборудована сельхозтехника, производители уже сегодня способны удваивать выработку. Подобные примеры эффективного использования данных в российском агропроме приводит Андрей Колесников, директор Ассоциации Интернета вещей. Так, по опыту применения системы «АгроСигнал», контролирующей логистику сельхозтехники c помощью датчиков в 150 хозяйствах общей площадью более 2 млн га, производительность может быть увеличена на 100%, экономия материальных ценностей благодаря сокращению их потерь достигает 50%, а урожайность в ряде случаев повышается на 10-15%.

«Умение зарабатывать на данных ускорит развитие агросектора», – считает Виталий Шеремет, руководитель практики по работе с компаниями сельскохозяйственного сектора KPMG в России и СНГ.

С увеличением объема данных растет потребность в их качественной обработке и обоснованных выводах, на которые можно полагаться, принимая решения. По словам Милек, 40% топ-менеджеров сельхозпредприятий сегодня озабочены аналитикой больших данных. «К сожалению, у нас в стране не накоплена база достоверных статистических данных, на основании которой можно принимать решения», – заметил Мошкович.

Тем не менее специалисты сервиса AgroNote, к примеру, строят свои решения на основе ретроспективного мониторинга: по накопленным с 1984 года данным дистанционного зондирования выделяют устойчивые внутриполевые зоны плодородия и готовят карты-задания на дифференцированное внесение удобрений для «умной» сельхозтехники. Это позволяет экономить 10-15% химикатов, повышает урожайность зерновых и качество продукции, а также сокращает пестицидную нагрузку на окружающую среду.

Наметилось движение к решениям на основе данных и на уровне отраслевого регулятора.

Аналитика как господдержка

В начале 2017 года в Минсельхозе РФ был создан аналитический центр, где намерены «разложить» всю отрасль на типовые проекты, определить параметры наиболее эффективных из них и затем продвигать самые эффективные модели ведения хозяйства. Для этого в ведомстве строят информационную платформу, агрегирующую порядка 13 тыс. показателей по сельхозпредприятиям. К настоящему времени Минсельхоз отработал взаимодействие федеральной системы с ИТ-системами 16 регионов.

Данные министерства пока не отличаются полнотой, так как информацию готовы предоставлять далеко не все производители. Однако, по словам Козубенко, на первом этапе достаточно знать, кто и что выращивает на данном поле. Соединяя эти сведения с данными агрообследований и спутникового мониторинга, центр готов отдавать обратно аграриям «серьезную аналитику». Прямых мер господдержки ИТ на селе не предусмотрено, поэтому в ведомстве намерены развивать сервисы и предоставлять производителям данные, которых им не хватает, и, таким образом, косвенно снижать их затраты на ИТ.

В этом году Минсельхоз запустил государственную информационную систему прослеживаемости семенного материала, которая должна сократить серый рынок, достигающий сегодня 40%, и за счет усиления контроля повысить качество семян.

Кроме того, в министерстве намерены оценить используемые сельхозпроизводителями ИТ-продукты и составить из них «реестр почета».

Обреченные на успех

В авангарде цифровой трансформации находятся такие крупные предприятия АПК, как агрохолдинг «Русагро», обрабатывающий почти 1% всех сельхозземель страны. Цифровизация компании началась с внедрения системы управления ресурсами – сегодня 1,5 тыс. сотрудников выходят в поле с заданиями, сформированными в SAP ERP.

Поскольку в экономике сельского хозяйства многое зависит от природных условий, следует правильно реагировать на них. Для этого в «Русагро» агрегируются большие данные о развитии всех культур, детальные сведения о работе техники, о свойствах гибридов и характеристиках полей, о состоянии почв, о применяемых технологиях и погодных условиях. Данные поступают как с собственных метеостанций, так и с погодных сервисов, спутникового мониторинга и GPS-трекинга, с контрольно-измерительных датчиков в полях.

Анализируя все собранные данные, компания корректирует свои производственные программы.

В «Русагро» также активно внедряют решения, связанные с построением прогнозных моделей на основе метеоданных и данных о вегетации, и оптимизируют применяемые технологии. Гигантскими резервами, по словам Мошковича, обладает качественная почва, поэтому в холдинге работают над алгоритмом получения идеальной почвы.

Конечный потребитель меняется, для него важны экологичность и безопасность. Ужесточается и конкуренция производителей. «Просто пшеница никому не нужна, – отметил Александр Следь, ИТ-директор «Русагро инвест», в докладе на SAP Retail & Consumer Industries Forum 2017. – Нужна пшеница с определенным содержанием питательных веществ и с низким содержанием пестицидов».

Поэтому компания стремится восстанавливать плодородие без применения агрессивных технологий и применять только самые инновационные разработки: технику, не нарушающую аэрацию почвы, системы точного земледелия, которые не приводят к накоплению пестицидов в конечной продукции. «Как только пробился первый листочек лебеды, его надо уничтожить в этот момент минимальной дозой химиката», – подчеркнул Следь.

Программируемая сельхозтехника, cпособная по отмеченным на карте точкам положить в нужное место требуемое количество химикатов или удобрений, идет на автопилоте с заданными характеристиками, автоматически подстраиваясь к условиям среды. «Умные машины – это тот «космос», в котором мы уже работаем», – говорит Следь.

Дальнейшие задачи агрохолдинга связаны с моделированием, реинжинирингом и цифровизацией процессов, вплоть до автоматического управления машинами.

Влияние человеческого фактора в «Русагро» планомерно минимизируют. В частности, компания тестирует технологии машинного зрения для оценки качества сахарной свеклы при принятии решения об отправке ее на переработку или на длительное хранение. Технологии позволяют заметно сократить потери.

До самых до окраин

Молодая компания «Окраина», основным активом которой является мясоперерабатывающий завод «Богородский», изначально выбрала для себя модель высокотехнологичного предприятия, обеспечивающего стабильное качество продукции. «Высокий уровень автоматизации мы положили в основу нашего бизнеса», – сообщил Александр Андросов, экспертный аналитик МПЗ «Богородский».

В информационную систему компании заложены два основных принципа: уникальное кодирование каждой единицы продукции и прослеживаемость продукта до партий сырья и полуфабрикатов. Каждый батон колбасы или пачка сосисок получают идентификатор – Product Individual Code, который является точкой входа в систему контроля качества и управления претензиями при обратной связи с покупателями.

Производитель открыл собственный интернет-магазин, через который проходит около 1,5 тыс. заказов в сутки. «Поскольку мы вышли на прямое общение с клиентами, то ответственность за качество продукции возросла в разы», – подчеркнул Андросов. Если у потребителей появятся нарекания, то по оставленному на сайте отзыву с указанием PIC можно отследить весь путь продукта от сырья до прилавка (или до онлайн-покупателя). А затем выяснить причины, приведшие к претензиям, раскрутив цепочку до точного места возникновения ошибки и фамилии ответственного технолога.

Регистрация производственных операций выполняется на месте их совершения с помощью мобильных устройств. А для того чтобы выяснить причину возникновения отклонений в технологическом процессе и избежать ошибок в дальнейшем, в ИТ-систему включена система видеонаблюдения.

Аналитика показывает руководству наиболее важные отклонения с целью предупреждения ошибок. Обилие собираемых данных позволяет строить прогнозные модели, отметил Андросов. Сейчас «Окраина» углубляет интеграцию информационных систем, чтобы прослеживать поставки до уровня семян и скота.

Гигантский потенциал

В структуре расходов российских домохозяйств доля затрат на продукты питания достигает 50%, поэтому уровень потребления сельхозпродукции довольно ограничен. В сочетании с дорогими кредитами и тем, что закупочная цена сельхозпродукта составляет менее 20% от розничной, это лимитирует возможности оснащения современными средствами механизации и автоматизации той массы небольших хозяйств, которые производят до половины валового продукта отрасли. Отсюда низкая производительность и высокая стоимость единицы продукта. В решении этих проблем аналитики видят гигантский потенциал цифровизации.

Александр Герасимов, директор по анализу рынков облачных и ИТ-услуг J’son&Partners Consulting: «Рост производительности труда в три-пять раз – это абсолютно реалистичные цифры»

Разорвать замкнутый круг низкой производительности и недоступности эффективных технологий способна облачная модель, полагает Александр Герасимов, директор по анализу рынков облачных и ИТ-услуг J’son&Partners Consulting. По его словам, в мире набирает популярность «уберизация» – использование сложной сельхозтехники из общего пула с оплатой только фактически потребленной мощности. Резкий рост уровня загрузки оборудования обеспечивает сокращение стоимости в расчете на единицу времени и произведенной продукции.

Еще одна боль агропрома: до 95% маржинальности съедается кредитами и длинными цепочками поставок. Из-за высоких логистических издержек и затрат, связанных с некорректным определением спроса, маржа каждого из звеньев перепродажи не превышает 5%, но торговая наценка «на круг» достигает 85%. Cквозная автоматизация сбыта, когда производители связаны с продавцами напрямую и ретейлеры реализуют продукцию без расходов на склад, дает возможность в несколько раз уменьшить транзакционные издержки и упростить цепочку поставок, сохранив посредникам ту же маржу, но при этом снизив общую наценку до 25-35%. А предиктивное управление всей цепочкой создания добавленной стоимости, когда все ее участники смогут предсказывать спрос на свою продукцию с точностью до 85%, существенно снизит риски кредитования сельхозпроизводителей и ставки по кредитам.

Потенциальный экономический эффект цифровизации АПК – увеличение объема потребления сельхозпродукции в России в денежном выражении в полтора раза, что соответствует приросту рынка на 4 трлн руб., и рост производительности труда в три-пять раз. «Это абсолютно реалистичные цифры», – утверждает Герасимов. Следствием станет возможность кратного снижения себестоимости единицы продукции и повышения маржинальности сельскохозяйственного бизнеса.

Мясные токены

Другой вариант интеграции сбытовых цепочек реализует международный потребительский кооператив «Аграриум», намеренный построить экосистему для развития сельского хозяйства на основе платформы с применением блокчейна. Ожидается, что блокчейн-платформа объединит инвесторов, фермеров, переработчиков, продавцов и логистические сервисы. Привлекать средства в агросектор поможет биржа продуктовых токенов. Первыми планируется выпустить «мясные» токены, «привязанные» к выращиваемым животным. Как сообщил Динар Шакирзянов, генеральный директор «Аграриума», к чипу одного животного будет привязано 16 токенов. Позже появятся также «растительные» и «зерновые» токены. Свою платформу «Аграриум» представляет в Китае, Иране и Турции, приглашая производителей сельхозпродукции вступать в «цифровую артель».

В мире уже есть успешные примеры выстраивания технологической экосистемы в агросекторе. В Бразилии для объединения всех участников цепочки агропроизводства, включая финансовые и страховые институты, использовали платформенный подход и систему искусственного интеллекта. А применение технологий блокчейна для контроля семян и идентификации производителей в этой стране позволило повысить не только качество, но и доверие в экосистеме.

Ключевая проблема российских аграриев – в том, что хоть какие-то технологии становятся доступными лишь крупному и среднему бизнесу. Пока далеко не все фермеры могут использовать передовые решения. Однако инструменты цифровизаци будут дешеветь, а облака призваны сделать их применение массовым.

Хочется надеяться, что в ближайшем будущем многие российские аграрии тоже сумеют использовать потенциал цифровизации для достижения поставленных целей, как это делают сегодня «первые ласточки».

Профессионально развиваться, держать руку на пульсе событий, противодействовать козням вендоров – проще вместе. Местные клубы ИТ-директоров появились уже давно, однако до сих пор ими охвачены не все регионы. О роли общения с коллегами в своей работе рассказывает Александр Пискарев, заместитель генерального директора по автоматизации компании «Молвест» и руководитель воронежского филиала клуба ИТ-директоров «я-ИТ-ы».

- Как известно, ИТ-руководители – весьма занятые люди. Очевидно, мероприятия, связанные с различными активностями в рамках клуба, вынуждены конкурировать с другими обязанностями, а возможно – частично и с личной жизнью…

Главное, что время, инвестированное в работу клуба, окупается. Общаясь с коллегами по отрасли, можно увидеть, где ты недорабатываешь и где кто-то преуспел больше. Кроме того, благодаря такому общению у участников появляется дополнительный вес в компании, и это я ощутил на себе. Скажем, одно дело – высказать бизнесу свое личное мнение, а другое – рассказать, что двое ИТ-директоров с соседних предприятий пошли предлагаемым путем и у них ничего хорошего не получилось.

Активно работая в клубе, я научился делать презентации, защищать идеи перед бизнесом. Раньше в нашей компании айтишники перед бизнесом практически не выступали. Сейчас я рассказываю на годовых собраниях, что мы делаем и куда идем.

Так или иначе, на наши встречи регулярно собираются наиболее активные коллеги, лидеры. Когда я только присоединился к клубу, мне казалось, что я знаю много. Но очень быстро выяснилось, что очень многие продвинулись гораздо дальше. Пришлось даже пересмотреть свои критерии эффективности проектов. Например, оказалось, что проект, казавшийся мне успешным, с точки зрения более зрелых компаний либо вообще не следовало начинать, либо начинать с другими целями.

- Насколько плотное общение удается поддерживать с коллегами?

Общение достаточное, чтобы постоянно держать руку на пульсе событий. Скажем, в Воронеже рынок ИТ-специалистов быстро растет, многие из крупных компаний его даже перегревают, открывая свои центры компетенций и переманивая разработчиков. И когда специалист только собирается туда на собеседование, я зачастую об этом уже знаю.

- Сила сообщества помогает взаимодействию с компаниями, находящимися «по другую сторону баррикад»?

Да, отдельно следует упомянуть общение с вендорами. Когда говоришь, что есть возможность обменяться мнениями с коллегами или запросить у них отзывы относительно предлагаемого решения, меньше пытаются вешать лапшу на уши – это правда. Но бывают и более серьезные случаи. Некоторое время назад во время проведения тендера один из участников намекнул, что я заинтересован в победе конкурента и затачиваю условия под конкретного поставщика. Я ответил, что прекращаю конкурс и передаю документы в службу безопасности, но если в моих действиях не увидят нарушений, то все члены клуба ИТ-директоров узнают о том, что мне пытались испортить репутацию, и последствия для компании будут во многих регионах. На следующее утро руководитель компании звонил с извинениями.

В другом случае один из членов клуба порекомендовал мне ИТ-подрядчика, с которым до этого успешно сотрудничал, однако у меня в работе с ним возникли определенные сложности. Когда коллега услышал от меня жалобу, то потребовал от интегратора решить все спорные вопросы, пригрозив разорвать свой контракт с ним. Такая поддержка коллег ощущается чуть ли не ежедневно. Есть ощущение, что ты никогда не останешься один на один со своими проблемами.

Благодаря мобильным гаджетам, социальным сетям и развитию Интернета, технологии быстро пронизывают обыденную и деловую жизнь, нас окружают «умные» города и Промышленный интернет. В мире становится все больше компаний, которые сделали данные своим основным ресурсом. Квинтэссенцией осмысления этих тенденций и ответом на задачи, поставленные четвертой промышленной революцией, стала программа «Цифровая экономика», утвержденная правительством РФ 28 июля 2017 года.

Программа должна стать платформой для совместной работы государства, бизнеса и общества. Уже инициирован диалог государства и бизнеса по пяти направлениям: нормативное регулирование; кадры и образование; формирование исследовательских компетенций и технических заделов; информационная инфраструктура; информационная безопасность. По каждому определены центры компетенций и рабочие группы.

Предполагается, что к 2025 году доля цифровой экономики в ВВП достигнет 10%. И крупный бизнес не намерен стоять в стороне от ее формирования. Тем более что зачастую выбор стоит жестко: трансформироваться или умереть.

Цифровая экономика – это хозяйственная деятельность, ключевым фактором производства в которой являются данные в цифровой форме

В главной роли – бизнес

«Цифровизация меняет не только образ жизни людей, но и принципы работы традиционных отраслей: энергетики, транспорта, машиностроения», – отметил председатель правительства Дмитрий Медведев, выступая на форуме «Открытые инновации». Конструкторские бюро обмениваются электронной документацией, новые лайнеры «Сухой Суперджет 100» и МС-21 уже спроектированы в цифре, а авиакомпании планируют сервисное обслуживание и оптимизируют загрузку флота с помощью ИТ.

Между тем в докладе Всемирного банка о глобальном развитии 2016 года отмечается низкий уровень применения цифровых технологий бизнес-структурами в России по сравнению с госорганами и населением. Поэтому основная роль как в выстраивании, так и в реализации программы «Цифровая экономика» отведена бизнесу. Из 600 человек, работающих над планами реализации программы, только 70 – чиновники. «Планы разрабатываются бизнесом, правительство исполняет роль модератора и коллективного интегратора», – утверждает Андрей Белоусов, помощник президента России по экономическим вопросам. И это единственная госпрограмма, выполнение которой оценивает бизнес.

Как подчеркивает Медведев, цифровизация – вопрос конкурентоспособности самого бизнеса. В конечном счете сам бизнес в этом заинтересован.

Крупные компании не скрывают своей заинтересованности. «Если мы сегодня не будем инвестировать в прорывные цифровые технологии, то через полшага проиграем», – убежден Кирилл Комаров, первый заместитель генерального директора «Росатома», где в этом году планируют запустить электронную биржу идей.

«У нас нет ситуации «если не изменимся, то не выживем», но сервисная часть бизнеса точно будет другой», – говорит председатель правления компании «СИБУР» Дмитрий Конов. Из 27 тыс. человек, работающих в нефтехимическом холдинге, непосредственно производством занимаются 18 тыс., но на 9 тыс. остальных сотрудников прорывные ИТ окажут не меньшее влияние, чем, например, в финансовой индустрии.

«В таких тяжелых отраслях, как нефтехимия, глобальной трансформации бизнес-модели не наблюдается, но в каждой функции меняется многое», – свидетельствует Василий Номоконов, исполнительный директор «СИБУРа». И компании, которые занимаются «цифрой», выигрывают, так как производят больше продукции с использованием меньшего количества ресурсов. Меняется и сам корпоративный менеджмент. «Диджитализация впускает венчурный дух в принятие решений, допуская гораздо больше неопределенности, и мы начинаем мыслить не единичными проектами», – заметил Номоконов.

Говоря о том, что тормозит процесс цифровой трансформации, Конов обращает внимание на изменение пропорций между алгоритмом, «железом» и софтом, с одной стороны, и их адаптацией к конкретным условиям бизнеса – с другой. «Адаптация идей и технологий к нашим процессам требует совместной работы тех, кто понимает технологии, и тех, кто понимает процесс, – напомнил он. – Сегодня этот процент усилий для адаптации существенно выше, чем в индустриальных решениях предыдущих поколений, именно это многих останавливает».

Компании, уже родившиеся цифровыми, тоже принимают непосредственное участие в планировании новой экономики. «Мы относимся к этому не как к «серебряной пуле». Построение цифровой экосистемы – это игра вдолгую, это тяжелый труд над сотнями различных инициатив», – пояснил Борис Добродеев, генеральный директор Mail.ru Group. В Интернете, по его словам, экосистема цифровой экономики уже сложилась: несколько российских компаний в открытых конкурентных условиях обыгрывают зарубежных игроков и создают инновации. Основные проблемы этих компаний – потребность в новых рынках сбыта и доступ к капиталу. «Будучи составной частью этой экосистемы, мы хотим влиять на ее развитие», – заявил Добродеев.

Для этого нужны понятная, прозрачная система регулирования, хороший инвестиционный климат, развитая культура предпринимательства и постоянное пополнение кадрового резерва.

Спешить, не торопясь

Государство способно влиять на развитие цифровой экономики через госинвестиции и темп изменения регуляторной среды. Как сообщил Аркадий Дворкович, заместитель председателя правительства РФ, большую часть ресурсов государство намерено выделять на образование в сфере цифровой экономики и на фундаментальную науку. Остальное предполагается делать за счет частных инвестиций.

Существующая нормативная среда не учитывает ключевых свойств новой экономики: высокой ценности нематериальных активов, размывания границ и предельно низких затрат на тиражирование бизнес-модели. Чтобы создать условия для скачка в цифровую экономику, нужно спешить, считает Медведев. Государству предстоит очень быстро создать нормативное пространство для тех областей, которые пока непонятно как регулировать, – так называемые регуляторные песочницы.

По мнению президента Сбербанка Германа Грефа, правительство должно немного отставать, давая бизнесу возможность получить первые результаты в деле развития цифровой экономики, и лишь потом выстраивать регуляторную среду. Президент фонда «Сколково» Виктор Вексельберг с этим мнением не согласен. В числе регуляторных вопросов, которые должны были быть решены «еще вчера», – идентификация субъекта в цифровой экономике, юридическая сила электронных документов, электронные формы государственного контроля бизнеса, применение киберфизических систем, регулирование оборота данных и доступа к ним таким образом, чтобы они были защищены и в то же время доступны для решения различных бизнес-задач. «Как бы правительство ни торопилось, оно все равно опоздает, – сказал Вексельберг. – Уже сегодня ситуация требует появления этих законодательных актов».

Меняй модель

Понимание того, что цифровая экономика – это не просто перевод аналоговых форм в цифру, а изменение бизнес-модели вследствие такого перевода, уже сложилось. «Если цифровая трудовая книжка – это pdf-документ, я, конечно, буду счастлив носить его на флешке, но если она не приводит к формированию моей цифровой траектории, на основании записей которой формируются проактивные сервисы со стороны бизнеса и государства, то это просто ничто», – заявил Максим Акимов, первый заместитель руководителя аппарата правительства РФ. Так и цифровая транспортная накладная должна быть не просто документом, скрепленным усиленной электронной подписью. Она должна дать бизнесу возможность совместного использования (шеринга) промышленного оборудования, избавить его от собственных логистических подразделений, экспедиторов или автопарка. «Перевод процессов в цифру и на блокчейн – это здорово. Но главная цель – это быстрый рост производительности на основании изменения бизнес-моделей», – подчеркнул Акимов. Осталось определить, где же те «кротовые норы», которые приведут к реальной трансформации бизнес-модели.

Экономика партнерства

Программа отвечает на вопрос «что делать?», но не говорит как. Многое будет зависеть от того, что удастся реализовать, в первую очередь в промышленном и торговом секторах. «Цифровая экономика – это не про ИТ, а про данные, про их использование и капитализацию, – говорит Белоусов. – Бенефициарами этой программы станут компании, которые будут использовать цифру как свой основной ресурс». Прежде всего это крупные компании, способные создавать экосистемы, а также компании, работающие с ними на аутсорсинге, cтартапы и нишевые игроки.

Михаил Осеевский, президент «Ростелекома»: «Людям нужны информация, коммуникации и эмоции. Это огромный рынок, где не существует границ»

Наиболее очевидные кандидаты на точки роста цифровых экосистем – инфраструктурные компании. ««Ростелеком» не хочет быть исключительно инфраструктурной компанией, мы хотим быть цифровой компанией и предлагать гражданам, государству и бизнесу конечные решения, которые позволят им больше зарабатывать или меньше тратить, – заявил президент «Ростелекома» Михаил Осеевский. – И для этого мы ищем новые продукты и технологии».

Поскольку готовых решений зачастую не находится, «Ростелеком» намерен стать таким же акселератором, как Фонд развития интернет-инициатив. Цифровая экономика – это экономика партнерства, подчеркнул Осеевский. Только дав возможность десяткам и сотням тысяч компаний двигаться по пути инноваций, в результате можно увидеть «звездочки». Что именно «выстрелит», можно только предполагать. «Людям нужны информация, коммуникации и эмоции, – говорит Осеевский. – Это огромный рынок, где не существует границ, и мировым лидером может стать российская компания, которая предложит человечеству новые эмоции».

В ближайшие годы должно возникнуть много динамичных цифровых компаний, полагает Медведев. Для этого есть хороший потенциал, и этого можно добиться быстро при сравнительно небольших затратах. Речь идет о транспортных и логистических услугах, здравоохранении, образовании, финансах, «умной» городской среде, аграрном производстве и других областях. Удаленные районы, больницы и школы продолжат подключать к Интернету. Кроме того, в ближайшее время начнется создание сети мобильной связи пятого поколения, что должно ускорить развитие высокотехнологичных компаний. «Мы продолжим создавать условия для привлечения инвестиций, для работы венчурных фондов, готовых поддерживать российские стартапы», – заверил премьер.

Пока проблема с привлечением инвестиций в инновационный бизнес не решена. «Ахиллесова пята российских инноваций – сложности с выходом на рынок капитала, – заметил Сергей Горьков, председатель Внешэкономбанка. – Компании либо не получают достаточного финансирования, либо перемещаются за пределы страны». По его мнению, это связано как с тем, что экосистема недостроена, так и с тем, что Россия – недостаточно большой рынок, чтобы позволить себе развивать все инновационные технологии. Поэтому надо создавать фонды, поддерживающие выход на азиатские рынки, и тем самым «разгонять» инновации в России. По оценке Горькова, cоздание в стране центров компетенции мирового уровня вполне возможно. ВЭБ собирается открыть такой центр по блокчейну, хотя это не единственная технология, которая будет менять мир. Необходимо также сформировать в стране позитивное отношение к инновациям, чтобы квантовый компьютер, искусственный интеллект и конвергентные технологии вошли в моду. «Хайп – это тоже важно», – считает Горьков. В текущем году ICO обогнало венчурные фонды по объемам финансирования, так как существующая финансовая система не совсем готова воспринимать новую экономику.

В Сбербанке также рассматривают блокчейн и квантовый компьютинг как крайне перспективные технологии. «Блокчейн – технология, способная изменить сектор, в котором я работаю, просто драматически, – уверен Греф. – Она позволяет автоматизировать практически все процессы, особенно в соединении с искусственным интеллектом».

Пять профессий ИИ в Сбербанке

Среди технологий сегодняшнего дня главную скрипку играет искусственный интеллект, который Греф сравнил с электричеством в начале прошлого века. «Если раньше мы предполагали, что машинное обучение, искусственный интеллект, большие данные – это то, что мы можем использовать в процессе принятия решений, в том числе кредитных, то сегодня фактически нет ни одной области нашего бизнеса, в которой мы не применяли бы искусственный интеллект», – заявил он.

Первое ключевое направление использования ИИ в финансовом бизнесе – интеллектуальные советчики, «персональные финансовые менеджеры» и боты, отвечающие на типовые вопросы клиентов в контакт-центрах. «Через три-пять лет у нас просто не останется на этой функции людей, потому что каждый день искусственный интеллект учится и становится все более и более точным в своих ответах и прогнозах», – сообщил Греф.

По второму направлению – принятию решений на основе анализа больших данных – ИИ применяется как в корневом бизнесе Сбербанка, так и при принятии кредитных решений. По словам главы Сбербанка, без участия человека принимаются примерно 99% кредитных решений по физическим лицам. По корпоративным клиентам доля автоматически принимаемых кредитных решений – около 35%, но уже через три года ее планируется довести до 70%.

Третье направление использования ИИ – кибербезопасность. Анализировать транзакции, количество которых на пике достигает 7-8 тыс. в секунду, можно только с использованием искусственного интеллекта, и машины каждый день учатся бороться с хакерами.

Четвертое направление – анализ конкретных клиентских потребностей, маркетинг и индивидуальная работа с каждым клиентом. «Наш клиент перестает быть усредненным», – утверждает Греф.

И наконец, последняя область использования ИИ – автоматизация всей деятельности банка, начиная от бэк-офиса, бухгалтерии, аудита и заканчивая юридической службой. «Все простые операции будут автоматизированы», – заявил Греф. По его словам, эта ежедневная практика Сбербанка к 2020 году станет обычным делом практически во всех корпорациях.

У Москвы весьма обширное ИТ-хозяйство, в столичном центре обработки данных сосредоточено более 300 информационных систем. Многие из них критически важны для функционирования городской инфраструктуры, а значит, требуют повышенной защиты. Техническую политику, основные принципы создания ИТ-ландшафта и информационных систем, в том числе и политику безопасности, определяет государственная программа Москвы «Информационный город». О том, как устроена работа по защите городских информационных ресурсов, с какими вызовами приходится сталкиваться и чем опыт столицы может быть полезен бизнесу, рассказал заместитель руководителя столичного Департамента информационных технологий (ДИТ) Александр Горбатько.

Какие ключевые задачи в области информационной безопасности стоят перед ДИТ и с какими основными проблемами приходится сталкиваться при их решении?

Москва – это крупная корпорация. Одна из основных задач ДИТ – безотказная и непрерывная работа информационных систем 24 часа в сутки 365 дней в году, обеспечение конфиденциальности и целостности персональных данных граждан. В этом и заключается для нас понятие безопасности.

Сложные высоконагруженные системы, как дома, строятся по определенным принципам. Все инфосистемы города сконцентрированы в Общегородском центре обработки данных, размещенном на трех географически разнесенных площадках.

Ежедневно в информационные системы столицы заходят около тысячи системных администраторов. В ЦОДе большое количество систем, и всегда существует «человеческий фактор», поэтому доступ к ним осуществляется по определенным правилам, которые постоянно развиваются. Есть даже отдельная система, контролирующая действия администраторов внутри городского ЦОДа.

Наши технические задачи – построение и совершенствование имеющегося ИТ-ландшафта, соблюдение политики разделения защищенных систем от нулевого до десятого уровня отказоустойчивости. Особо критичные системы должны работать всегда – следовательно, затраты на их разработку и защиту более высоки. В других системах могут быть перерывы в работе – например, в ночное время или в праздники. С учетом этого информационные системы категоризируются по уровню защиты и финансовым затратам.

Основная организационная задача – доведение информации до наших сотрудников, подрядчиков, инженеров. Последние вирусные эпидемии нас почти не затронули, так как мы знали о них заранее и проводили профилактические мероприятия, информируя органы власти Москвы и пользователей, что нужно делать, а чего, наоборот, стоит избегать. Аналогичная работа идет постоянно, так как подобные угрозы возникают очень часто. Блок ИБ взаимодействует с федеральными структурами – регуляторами отрасли (ФСТЭК, ФСБ и ФСО) и видит все тенденции данной сферы. Более того, мы постоянно сотрудничаем с государственными центрами мониторинга: FinCERT – Центром мониторинга и реагирования на компьютерные атаки в кредитно-финансовой сфере Центробанка, ГосСОПКА – Государственной системой обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак, – потому что нам важно иметь больше источников информации о происходящем в мире в области ИБ.

Даже элементарное обновление операционных систем – важный элемент в общей совокупности мер по обеспечению безопасности информационной среды. Червь WannaCry, используя машинные протоколы инфообмена, проникал в системы, которые вовремя не были обновлены.

Человеческий фактор – вторая по распространенности причина происшествий в области ИБ после вредоносных программ. Что делает ДИТ для повышения грамотности пользователей с точки зрения кибербезопасности?

Многое. Практически в течение всего мая текущего года мы совместно с Роскомнадзором и Департаментом образования города Москвы проводили лекции в московских школах по грамотной работе в Интернете. Важно отметить, что нашей аудиторией стали не только школьники, но и учителя. Считаю, что именно через электронное образование можно повысить уровень восприятия ИТ-отрасли. Мы стараемся воспитать квалифицированных пользователей или даже администраторов – будущих создателей новых информационных систем.

Мы занимаемся повышением грамотности как населения, так и самих работников ДИТ. Для коллег используется система дистанционного обучения для прохождения электронных учебных интерактивных курсов, разработанных при участии наших экспертов по ИБ. В курсах в том числе затронут актуальный вопрос защиты от методов социальной инженерии. Кроме того, сотрудники могут пройти очное обучение в специализированных аккредитованных учебных заведениях.

Для самообразования работниками ДИТ используются электронная библиотека, телеграм-канал «ЭруДИТ», база знаний на портале in.mos.ru. Проходят мероприятия по обмену опытом «ДИТ говорит» и кросс-продуктовые проекты. На постоянной основе по корпоративной электронной почте осуществляется информационная рассылка по вопросам обеспечения ИБ – например, о защите от актуального в настоящее время вредоносного ПО.

Как организована защита городских инфоресурсов?

Централизованный блок ИБ вырабатывает принципы взаимодействия с регуляторами и правила оперативного информирования. Кроме того, есть локальные ИБ-блоки, которые приближены к разработчикам и погружены в отрасль. Например, в образовании есть свой блок ИБ, который хорошо знает отраслевую задачу. Но при этом он должен выполнять правила, исходящие от централизованного блока, который и контролирует их исполнение. Он же имеет возможность проверять надежность систем, привлекая компании, которые пытаются проникнуть в них и сломать до того, как это попытается сделать реальный злоумышленник. Мы работаем на опережение: регулярно проводим аудиты и своеобразные тесты, привлекаем, как бы парадоксально это ни звучало, специально обученных хакеров – они испытывают наши системы на прочность, пробуют их взломать, тем самым выявляя слабые места и подсказывая, что нам стоит доработать.

Информационная гигиена Не стоит относиться к информационной безопасности как к чему-то необъятному и непонятному, считает Александр Горбатько. Это совершенно простые правила, которые надо знать и соблюдать ежедневно: не разбрасывать логины и пароли, регулярно их менять, не открывать ненужные письма, использовать достоверные источники информации, не заходить на фишинговые сайты, пользоваться антивирусом, вовремя обновлять информационные системы. «Это азбука, но все начинается с малого», – подчеркнул он.

Какие современные сложные задачи есть в вашей работе?

Такие задачи все время возникают. Мы активно участвуем во всех интернет-сообществах по ИБ, работаем с регуляторами и видим тенденции. Создаются системы с искусственным интеллектом, повышается мощность вычислительной среды. Это требует совершенно другого класса противодействия атакам, потому что данные технологии позволяют вскрыть любую существующую защиту. Борьба «щита и меча» всегда была, есть и будет. Как только мы научимся применять при аутентификации распознавание лиц и биометрию, тут же появятся средства, которые начнут использовать эти же технологии для взлома информационных систем.

Обратная сторона распределенных вычислений и дата-майнинга – это объединенные для попытки проникновения вычислительные мощности. Последние атаки показали, что можно объединить большое количество машин и использовать для взлома значительные мощности даже без участия человека. А при добавлении искусственного интеллекта получается орудие, способное пробить любую защиту. Это надо просто учитывать и применять в нашей работе.

Вы к этому готовы?

Мы обязательно будем готовы. Пока этого еще нет, есть только тенденции, и мы их знаем.

Согласны ли вы с тем, что самое эффективное средство защиты – профилактика и вкладывать в устойчивую ИТ-инфраструктуру гораздо эффективнее, чем тратиться на средства защиты, накладываемые на уже построенные системы? И можно ли назвать архитектуру ИТ-систем Москвы зрелой с точки зрения ИБ?

Да, однозначно. Каждые 30 секунд кто-то пытается проникнуть в городские системы. Хорошо, что в 95% случаев это просто интерес обычных горожан, прочитавших инструкцию об использовании «дырок» в операционных системах. Сейчас несложно стать «бытовым хакером» – в Интернете огромное множество инструментов, которые позволяют это сделать. Но 5% – это серьезные атаки, от них приходится защищаться, в том числе прибегать к внешним компаниям и просить помощи у регулятора.

Мы сейчас пытаемся решить важную задачу – не только предотвратить атаку, но и наказать нападающего. С нашими техническими возможностями логирования и аналитики мы можем найти любого, кто пытается проникнуть в городские системы. Но, по закону, дальше действовать вправе только правоохранительные органы.

Наша задача – работать на упреждение. Когда систему уже взломали, можно сделать хороший пиар о ее спасении, но это значит, что техническая служба и отдел безопасности плохо сработали, не предусмотрели необходимого заранее.

Истории с WannaCry – это недостаток профилактической работы и качественного построения как самих систем, так и их защиты. Безопасность не может «стоять в сторонке» при разработке информационной сиситемы и создании ИТ-ландшафта. Безопасность строится вместе с администраторами и разработчиками.

В последнее время Москва очень быстро запускает новое программное обеспечение, и мы дорожим умением выпускать качественные и востребованные сервисы. Но при этом всегда приходится искать компромисс – как внедрить сервис быстро и в то же время отладить ИБ.

Изначально уязвимые и вынужденные заниматься ИБ, «умные» города последние несколько лет пытаются превратить недостаток в преимущество, становясь поставщиками не только ИТ-услуг, но и услуг ИБ. Не намерен ли ДИТ предоставлять услуги ИБ для своих подрядчиков, тем самым повышая и уровень защиты городских систем?

Компетенции у нас высокие, но работать на рынок мы не планируем. С точки зрения методологии и опыта мы всегда открыты, участвуем во всех семинарах и конференциях, готовы рассказывать, что нужно делать, и показывать, как это реализовано практически.

А есть необходимость раскрывать «зонтик» над теми подрядчиками, где уровень ИБ ниже?

Для этого у нас есть регламенты и контроль подрядчиков, в этом состоит наша воспитательная роль: мы рассказываем, на что нужно обратить внимание. Но «построить» коммерческую организацию – не в нашей компетенции. Если подрядчик работает с нашей системой, мы требуем обеспечить безопасность такой работы.

Но ведь современные архитектуры устаревают?

Они все время видоизменяются, это живой организм. Сейчас мы подключаем российский сегмент Интернета (RSNet), появляются новые международные и отечественные решения, их добавляем в ИТ-ландшафт. Например, для усиления защиты переходим к модели ZeroTrust для разделения системы внутри защищенного сегмента ЦОДа. Множество систем и администраторов иногда начинают мешать друг другу, технологическая модерация позволяет отделить проблемы одной системы от другой. Мы стараемся свести к минимуму человеческий фактор, совершенствуем технический ландшафт, чтобы недобросовестных исполнителей отделить от добросовестных. Проект пилотируется полгода, и ряд систем уже перешли на эту модель защиты.

Это небыстрый процесс, но даже один межсетевой экран на другой сразу сменить невозможно. Надо учитывать, что это высоконагруженное устройство: у нас почти нет «окон», когда можно все выключить и что-то починить. Мы всегда должны исправлять и совершенствовать работающий механизм. И это, наверное, самая большая трудность – как сделать его совершеннее, не нарушив принципов бесперебойного функционирования. Все работы проводятся только в ночное время и в праздничные дни.

На программу «Информационный город» в 2016 году было потрачено около 40 млрд руб., на ИБ – 500 млн руб. Это обычная пропорция в стоимости защиты и защищаемых объектов. Но в «умном» городе, где речь идет в том числе о физической безопасности жителей, об экологии, разве расходы на ИБ не должны быть выше?

Затраты на ИБ варьируются в зависимости от задач. Если у нас появляется более высоконагруженная система, критичная с точки зрения доступности для пользователей, то мы выделяем больше средств на ее защиту.

Базис, централизованная защита – общегородской ЦОД, система ZeroTrust, ПО для логирования действий администраторов в ЦОДе. Эти расходы довольно просто посчитать. Дальше в каждом направлении есть свои особенности.

Что из опыта столицы в области кибербезопасности может быть полезным для защиты корпоративных инфоресурсов?

Здесь две составляющие: организационная и техническая. У нас довольно обширная библиотека методик, регламентов взаимодействия. Есть большая лаборатория, там мы тестируем все без исключения решения. Все, что закупается для нужд города, тестируется на подтверждение технических характеристик и на совместимость. Информация о результатах отладки как ПО, так и оборудования открыта, мы можем точно сказать, что работает, а что – нет.

К сожалению, все высокопроизводительное «железо» не российское. Мы полностью перешли на отечественный антивирус, но уйти от некоторых зарубежных разработок не можем, как бы мы ни хотели заниматься импортозамещением. В городские системы ежедневно заходят почти 2 млн пользователей. Обеспечить такую мощность и обновить ПО до того, как появятся атаки, наши производители пока не могут.

Думаю, это экономическая проблема: чтобы разрабатывать и обновлять продукт такого уровня, нужен рынок, одна Москва не может обеспечить достаточный финансовый поток. Но подобных корпоративных клиентов, потребляющих тяжелое оборудование с похожими нагрузками, очень мало. Чтобы иметь постоянную финансовую подпитку и совершенствоваться, аналогичный продукт должен продаваться на мировом рынке.

Искусственный интеллект применяется уже несколько десятков лет. Первоначально он работал на основе набора заранее заданных правил. В 70-х годах широкое распространение получили технологии на основе нейронных сетей, которые посредством использования самообучающихся моделей определяли, какие данные являются нормальными, а какие – не укладывающимися в стандартную модель поведения информационной системы. В начале 2000-x годов началось активное развитие ИИ для решения практических задач: алгоритмы научились обрабатывать изображения, видео и голос. «Развитие ИИ в сфере информационной безопасности началось в 2005-2008 годах и было направлено в первую очередь на защиту наиболее атакуемых ресурсов – веб-серверов, но вскоре нейронные сети стали использовать и в других решениях, например при разработке эвристических модулей антивирусов», – говорит Андрей Заикин, руководитель направления информационной безопасности «Крок».

Камиль Газизов, генеральный директор «РТ-Информ» (Центр компетенции ИТ и ИБ «Ростеха»): «Одной из главных проблем в сфере ИИ на сегодня является создание автономной интеллектуальной системы, способной к принятию самостоятельных решений в зависимости от ситуации»

Сегодня искусственный интеллект вышел из ИТ-лабораторий в бизнес-среду, где не только стал модной тенденцией, но и нашел вполне практическое применение: для снижения издержек и оптимизации внутренних процессов. И в ближайшие десять лет технологии ИИ повлияют практически на все сферы бизнеса. По прогнозам международной исследовательской компании Markets and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до 5 млрд долл. Как объясняет Камиль Газизов, генеральный директор «РТ-Информ» (Центр компетенции ИТ и ИБ «Ростеха»), традиционно под ИИ подразумевают систему, предназначенную для автоматизации решения интеллектуальных задач. Одной из главных проблем в сфере ИИ на сегодня является создание автономной интеллектуальной системы, способной к принятию самостоятельных решений. Пока эта система использует уже заложенные в нее правила или алгоритмы. Внедрение ИИ открывает новые возможности перед специалистами по безопасности, но не отменяет их ведущей роли. Человеческий разум по-прежнему значим и необходим. Все процессы остаются под контролем специалистов по безопасности. Тем не менее попытки приблизиться к созданию автономного ИИ будут предприниматься и, возможно, со временем увенчаются успехом.

Что касается кибербезопасности, то искусственный интеллект поможет эффективнее решать задачи, которые ранее решались традиционными способами. В частности, по словам Газизова, благодаря использованию ИИ повысится уровень обнаружения угроз, сократится время реакции и усовершенствуются способы определения реальных попыток нарушения периметра безопасности. Кроме того, ИИ может устранить существующие бреши в сфере ИБ, которые появляются вследствие стремительного развития современных технологий, включая Интернет вещей.

По словам Рустэма Хайретдинова, генерального директора «Атак Киллер», как и в любой другой области, в кибербезопасности ИИ помогает оперативно анализировать большие объемы данных, освобождать операторов от рутинной и часто монотонной работы. Улучшение качества аналитики и исключение человеческого фактора позволяют эффективнее обнаруживать и отражать новые атаки.

Перспективы применения ИИ в кибербезопасности

Тимур Аитов, заместитель генерального директора группы компаний «Программный Продукт»: «Искусственный интеллект можно сравнить с ковшом экскаватора, который удесятеряет силы землекопа и позволяет перелопатить огромные объемы информации там, где появляются большие данные»

Тимур Аитов, заместитель генерального директора группы компаний «Программный Продукт», считает, что в целом перспективы применения ИИ в кибербезопасности обширны и без технологий ИИ обойтись в среднесрочной перспективе будет невозможно. С ним согласен и Заикин: «Современный ИИ – это система, способная выискивать аномалии, которые невозможно описать определенными правилами. В этом его главное преимущество по сравнению с классическими системами информационной безопасности, работающими на основе свода правил, задаваемых человеком».

Любое событие, в том числе событие информационной безопасности, всегда оставляет информационные следы, продолжает Аитов. Если стоит задача разобраться в том, что случилось, оценить вероятность повторения, дать прогноз, то информационный след должен быть максимально полным. Приходится собирать и анализировать огромное количество информации, поступающей из самых разнообразных первичных источников. При этом перерабатываются горы пустой информационной «руды», и всё для того, чтобы выявить крупицы знаний – основных взаимосвязей, позволяющих понять, что собственно случилось и почему. Здесь на помощь приходит ИИ, способный оперативно переработать и выявить эти закономерности и факты для дальнейшей оценки и принятия решений человеком. Искусственный интеллект играет роль помощника в тандеме человек-машина. Возможно, роль человека постепенно станет уменьшаться, а машины будут становиться все более самостоятельными. Но сегодня без участия оператора тандем пока работать не может. Что касается эффективности, то к каким-то радикальным изменениям в борьбе с преступниками технологии ИИ пока не приводят, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе прогресс пойдет именно по этому пути – следить за ИТ-системами будут ИТ-системы. В выигрыше окажутся те структуры, те организации, те страны, которые первыми начали использовать эти подходы.

Влияние ИИ на информационную безопасность

Новые системы класса SIEM (security information and event management) обойтись без технологий машинного обучения и ИИ уже не могут, говорит Аитов. Системы передают предупреждения и объявляют тревогу, вычисляют типовые (средние) состояния работы систем, ищут отклонения от этих средних (или аномалии) – все это даже теоретически выполнить человеку невозможно. Искусственный интеллект используют не только SIEM, но и системы обнаружения (IDS), системы предотвращения вторжений (IPS), системы управления идентификацией и доступом (IAM), вся аналитика BI и системы продвинутой антивирусной защиты.

По словам Заикина, наибольшему влиянию со стороны ИИ подвергаются системы сетевой безопасности, проактивного обнаружения скомпрометированных узлов сети и системы сбора и анализа событий ИБ. Кроме того, имеются решения, использующие алгоритмы машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение аномалий в работе с файловыми ресурсами, базами данных, бизнес-системами, а также предназначенные для выявления мошеннических действий со стороны сотрудников компании.

Наибольшую выгоду от применения ИИ получат те сегменты, где человек справляется хуже машины как по точности определения инцидентов, так и по скорости реакции. «Это противодействие мошенничеству (anti-fraud), анализ трафика на выявление атак, анализ аномального поведения на основе корреляции событий в информационной системе и другие области, где точность и скорость реакции являются критическими для защиты», – перечисляет Хайретдинов.

Барьеры и проблемы, осложняющие использование ИИ в информационной безопасности

В области информационной безопасности обучение на старых данных особого смысла не имеет, в то время как в традиционных для ИИ областях (распознавание лиц и голоса, машинный перевод с одного языка на другой, управление запасами, автопилоты) такой алгоритм – базовая практика. «Старые, уже известные атаки отражаются без всякого ИИ, на уровне сигнатур, и, обучаясь на них, мы можем уподобиться старым генералам, которые готовятся к прошедшей войне. Опасными являются только новые атаки, а над их созданием трудятся лучшие умы киберпреступного мира, и предугадать их идеи машине пока сложно. Поэтому ИИ в кибербезопасности использует другие алгоритмы, менее отлаженные», – считает Хайретдинов.

Аитов особых барьеров для внедрения ИИ не видит, а проблемы могут быть связаны с распределением зон ответственности: в какой мере можно делегировать системам ИИ принятие важнейших решений, кто именно будет нести ответственность за принимаемые системой решения. Проблема может быть легко устранена, если система всегда будет работать в связке с оператором, который примет важнейшие решения. Тогда и вся ответственность за решения и использование этого инструмента ляжет на него. Те же, кто будут делегировать ответственность роботам, столкнутся с проблемами. Придется аккуратно отслеживать и правовые аспекты действия систем ИИ, и подсчитывать возможные убытки – кто их будет компенсировать, если срабатывание было ложным? Пока в этой части полностью доверять машинам мы не можем.

Андрей Заикин, руководитель направления информационной безопасности «Крок»: «Искусственный интеллект – не панацея от всех проблем сетевой безопасности, а дополнительное средство, которое позволяет обнаруживать атаки и реагировать на них. При этом классические системы ИБ по-прежнему необходимы и востребованы»

Барьером, осложняющим использование ИИ, могут стать затруднения в интерпретации результатов работы алгоритмов, считает Заикин. Те системы ИИ, которые придерживались нисходящей парадигмы, ориентировались на четкие правила и могли «объяснить», почему та или иная активность является аномальной. Результат работы систем на основе нейронных сетей, придерживающихся восходящей парадигмы, не всегда так просто интерпретировать. Зачастую аналитику требуется немало времени, чтобы понять, действительно ли активность связана с вредоносными действиями злоумышленника или, допустим, в компании появился новый сотрудник, которого активно привлекают к проектам. Однако сейчас уже есть решения, которые объединяют эти два подхода, благодаря чему интерпретируемость результатов значительно повышается, а значит, сокращается время на расследование инцидента и снижается нагрузка на эксплуатационный персонал.

Еще одна сложность заключается в том, что современные системы ИИ могут обучиться совсем не тому, чему их изначально планировали научить разработчики, продолжает Заикин. Качество работы таких систем в большинстве случаев зависит от того, на каких данных они обучаются. Если в этих данных изначально присутствует аномальная активность, то ИИ будет в дальнейшем квалифицировать ее как нормальную и, следовательно, не обнаружит. Безусловно, систему можно дообучить в процессе эксплуатации, но такие сложности нельзя оставлять без внимания.

Нападение и защита: ИИ меняет соотношение сил

Хайретдинов считает: с использованием ИИ время реакции на новые угрозы может сократиться до такого минимума, что отражать новые атаки можно будет в реальном времени.

Заикин не прогнозирует кардинальных изменений в соотношении сил: «Хакеры придумывают новые способы взлома информационных систем, защитники разрабатывают новые средства и технологии защиты. Решения на основе ИИ сегодня способны распознавать уже существующие и многие новые виды атак. Но ведь и злоумышленники не стоят на месте и тоже могут использовать ИИ для достижения своих целей».

Аитов считает, что защита , как правило, всегда опережает, особенно при использовании ИИ, – на какую-то небольшую долю, скажем на 10%. Этого небольшого перевеса мы просто не видим. Защита должна соответствовать ценности того актива, который защищает. Можно сделать защиту абсолютно надежной. Но такая защита нецелесообразна – бизнес не сможет функционировать. Всегда приходится балансировать между разумным, удобным и достаточным. Это так называемый риск-ориентированный подход, который обязывает какой-то гол в свои ворота пропускать. Счет идет на уровне 1:1, и явного перевеса в чью-то сторону нет. Но соотношение сил и меры противодействия всегда будет определять защита – у нее возможностей больше.

Экономия благодаря ИИ

Киберпреступность – большой бизнес, который готов инвестировать значительные средства в разработку своих инструментов. Так возможно ли благодаря использованию ИИ избавиться от пропорционального роста инвестиций, необходимых для модернизации средств защиты?

Рустэм Хайретдинов, генеральный директор «Атак Киллер»: «Старые, уже известные атаки отражаются без всякого ИИ, на уровне сигнатур, и, обучаясь на них, мы можем уподобиться старым генералам, которые готовятся к прошедшей войне»

Безусловно, ИИ облегчает усилия защиты, растут ее качественные показатели. «ИИ решает и кадровые вопросы. Эксперты – высокооплачиваемая категория сотрудников, их может не хватать. Если же под началом специалиста по информационной безопасности работают системы ИИ, то его возможности удесятеряются, он становится более производительным, и таких сотрудников нужно уже меньше», – говорит Аитов. Что касается инвестиций в инструменты со стороны самих преступников, то успех киберпреступлений во многом зависит от мастерства злоумышленников. У киберпреступников есть свой инструментарий – пакеты, утилиты, социальная инженерия. Сделав вредоносную программу, они ее рассылают, а эффект связан с легким тиражированием ПО.

Хайретдинов же полагает, что вряд ли только посредством обучения систем защиты удастся сократить рост инвестиций в защиту. Скорее, появятся самозащищающиеся информационные системы с невозможностью выполнения команд, кроме заранее определенных. Такие системы распространены в критических отраслях (атомной, космической) и в армии, но бизнес ради удобства выбрал «системы для домохозяек» и теперь, навешивая на них дополнительные средства, пытается сделать их безопасными. Так что успех зависит больше от объединения сил разработчиков ИТ-систем и безопасников, чем от обучения «навесных» систем защиты.

Противостояние машин

Развитие и использование ИИ – это палка о двух концах, предупреждает Газизов. Безусловно, эту технологию активно осваивают и злоумышленники. Первоначальные атаки направлены на то, чтобы объект «засветил» методы защиты. И после обработки полученной информации идет целенаправленный удар по системам.

Применение ИИ атакующими – это свершившийся факт, не сомневается Хайретдинов. Атакующие обучают свои системы ИИ на атаках на системы защиты, обладают полной информацией об особенностях работы конкретных брендов и подстраивают способы атаки, во время ложных атак «засвечивая», чем именно защищается атакуемая цель. Массовые DDoS-атаки с помощью автоматического заражения или подбора паролей большого количества объектов автоматизации, автоматизированный подбор капчи, имитация поведения человека на веб-сайте – это уже реалии сегодняшнего дня. Противоборство машин уже происходит, и противостоять атакующим роботам могут только роботы-защитники.

Кибервойны уже идут, и преступники все активнее используют ИИ, уверен Аитов. А вот кто кого победит – это вопрос качества разработки. Здесь многое будет зависеть как от быстродействия машин, так и от изощренности и качества алгоритмов.

Киберпреступность – это целая отрасль, в ней задействовано множество людей по всему миру. Им доступны все те современные технологии, которые есть на ИТ-рынке. Например, активно развивается сервисный подход. Существуют сервисы, которые позволяют «прогнать» вредонос и выяснить, обнаруживается ли он антивирусными движками или «песочницами». На рынке есть алгоритмы машинного обучения, которые используют одновременно две машины. Одна из них перепроверяет действия другой, и таким образом осуществляется обучение обоих алгоритмов. Однако подобный сценарий взаимодействия используется для очень ограниченного круга задач. Между тем способов проникновения в ИТ-инфраструктуру – тысячи, и у каждого есть свои особенности и модели обнаружения аномальной активности. Поэтому на данном этапе развития технологий столкновение двух ИИ – злоумышленника и защитника – маловероятно, считает Заикин.

***

Внедрение технологий всегда создает «гонку вооружений» за миллионной прибылью, говорит Газизов. Несомненно, те, кто занимается защитой информации, столкнутся с новыми вызовами. Будь проактивным либо умри – закон новой реальности. Однако в погоне за новшествами не стоит забывать о базисе. Согласно последним исследованиям PwC, 40% российских компаний не имеют стратегии информационной безопасности. Необходимо вести работу и в этом направлении, не забывая о внедрении новых технологий, повышении квалификации сотрудников, взаимодействии и обмене опытом между ИБ-подразделениями предприятий и холдингов.

Будущее информационной безопасности – за интеллектуальными системами, способными обеспечить глубокую аналитику, прогнозирование всего спектра рисков и угроз. Внедрение таких систем создаст необходимость перестройки бизнес-процессов предприятий с учетом использования современных ИТ.