Статьи

Искусственный интеллект и машинное обучение сегодня стали настоящей притчей во языцех. Эти технологии имитируют работу человеческого разума, помогая повышать эффективность бизнеса. А для компаний, вступающих на путь цифровой трансформации, искусственный интеллект считается краеугольным камнем новых сервисов, помогающих привлекать клиентов.

Предприятия общественного питания, розничная торговля и авиакомпании внедряют чатботов, способных общаться с клиентами так, как это делают живые сотрудники. По заявлениям IBM, платформа искусственного интеллекта Watson поможет вылечить рак (пока, впрочем, особых успехов нет, если судить по сообщениям в СМИ). Гигант сельскохозяйственного машиностроения Deere & Company приобрел за 305 млн долл. стартап Blue River Technologies, выпускающий оборудование для «умной» мелиорации, в котором задействовано машинное обучение. В Uber, невзирая на все юридические скандалы последнего времени, рассказывают о Michelangelo – внутренней платформе искусственного интеллекта в виде сервиса, которая, как заявляют в компании, «демократизирует машинное обучение, делая масштабирование искусственного интеллекта в зависимости от потребностей бизнеса столь же простым, как заказ такси».

Но, как это часто бывает, шумиха так и остается шумихой. В большинстве компаний ожидания очень сильно отличаются от реальности, и это подтверждают свежие данные MIT Sloan Management Review и The Boston Consulting Group, полученные по результатам опроса свыше 3 тыс. руководителей в различных странах мира. Лишь 20% топ-менеджеров сообщили, что в их компаниях внедрили какие-либо средства искусственного интеллекта, и меньше чем у 39% есть конкретная соответствующая стратегия. При этом 85% руководителей убеждены в том, что искусственный интеллект поможет их компаниям приобрести или сохранить конкурентное преимущество.

Некоторые ИТ-директора пытаются внутри своих компаний заниматься разработкой решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения и даже патентуют подобные изобретения. CIO.com расспросил таких ИТ-руководителей о том, как именно в их компаниях используется машинное обучение.

Ставка на углубленный анализ клиентуры

Как и все крупные банки, U.S. Bank собрал обширный объем данных по клиентам, но сведения, представляющие практическую ценность, из этой информации извлекать не удавалось. Последние несколько месяцев в ИТ-службе прикладывают все силы к тому, чтобы изменить ситуацию. Внедрена платформа машинного обучения Einstein компании Salesforce.com, чтобы сделать услуги доступными для юридических и физических лиц.

Скажем, если клиент заходил на сайт банка в поисках информации об ипотечном кредитовании, то, когда он в следующий раз зайдет в один из филиалов, сотрудник банка сможет обратиться к нему с заманчивым предложением. Кроме того, технология помогает обнаруживать закономерности, не всегда заметные людям. Например, Einstein может порекомендовать, чтобы сотрудник позвонил потенциальному клиенту в четверг с 10 утра до полудня, поскольку в это время он с большей вероятностью поднимет трубку.

Похожие возможности сегодня пытаются реализовать во многих организациях сферы финансовых услуг – получив исчерпывающий обзор клиентов, можно предлагать нужные им услуги в подходящие моменты.

Совет: запаситесь терпением и приступите к освоению машинного обучения и искусственного интеллекта – начните с изучения и тестирования. Будьте готовы расширить масштаб систем, доказавших свою работоспособность. Всегда ориентируйтесь на клиента, задаваясь вопросом, какую пользу ему принесет то или иное новшество.

Машинное обучение избавляет от рутины

В компании Mastercard заявляют, что машинное обучение «сегодня лежит в основе всей ее деятельности». В компании новые технологии используют для автоматизации «рутинного труда, чтобы освободить людей для выполнения продуктивной работы, приносящей реальную пользу».

В компании также пользуются средствами машинного обучения, помогающими оптимизировать изменения ассортимента продуктов и услуг. Например, система такого рода помогает определить, какие изменения будут наименее рискованными, а какие нуждаются в дополнительном анализе. Кроме того, технологии машинного обучения применяются в системе безопасности, предупреждающей о попытках взлома; как только обнаружено подозрительное поведение, срабатывают «предохранители», защищающие сеть. Обнаруживать мошеннические действия помогает самообучаемый механизм ранжирования транзакций, который, отслеживая каждую операцию, обновляет данные и указывает (в баллах) насколько велика вероятность проблем.

При этом средства искусственного интеллекта и машинного обучения – это лишь часть обширного инструментария оператора системы обработки платежей.

Совет: хотя сегодня уже доступен широкий выбор средств, основанных на новых технологиях, ИТ-директорам не стоит рассчитывать на то, что эти средства волшебным образом решат все проблемы их бизнеса.

Искусственный интеллект как фактор развития продуктов и бизнеса

В Adobe Systems идет перестройка ИТ-департамента согласно новой операционной модели, основанной на данных. Для получения знаний, помогающих оптимизировать управление ИТ-отделом и бизнесом в целом, используется аналитика Hadoop. В рамках новой стратегии ведутся эксперименты со средствами машинного обучения, используемыми при анализе заявок в службу поддержки, чтобы потом выявить тенденции системных сбоев. По замыслу, система, заметив события, указывающие на вероятность отказа, оповещает об этом, и тогда можно заранее принять меры, чтобы предотвратить аварию или ослабить последствия.

Выявление закономерностей, приводящих к отказам ИТ-сервисов, также позволит Adobe проводить «самолечение», чтобы перенести на автоматику часть обязанностей, сейчас выполняемых ИТ-персоналом. Изучаются технологии чатботов, которым предполагается поручить прием заявок от сотрудников на техническую поддержку. Внедряют искусственный интеллект и в подразделении Adobe по работе с коммерческими клиентами. Уже почти год развивается Sensei, система искусственного интеллекта, которая используется для управления документооборотом, а также в системах мониторинга и анализа производительности веб- и мобильных приложений компании.

Совет: использование машинного обучения для идентификации закономерностей – ключ к реализации возможностей «самолечения». Зная, как именно можно исправить проблему, вы можете поручить это сделать автоматике, избавив от такой необходимости людей.

– Clint Boulton. 3 machine learning success stories: An inside look. CIO. SEP 19, 2017

Новая дискуссионная площадка стала своеобразным пробным шаром — попыткой оценить интерес к подобным мероприятиям со стороны ИТ-руководителей крупных предприятий. Результат был признан вполне успешным, и можно ожидать продолжения серии мероприятий.

Одной из главных тем первого заседания вполне ожидаемо стал искусственный интеллект – направление, способное уже в ближайшее время совершить революцию во многих отраслях. Как отметил Сергей Дьяченко, генеральный директор компании MarketInRU, искусственный интеллект стремительно набирает популярность, хотя само понятие сформировано еще не до конца.

Кстати, в IBM открещиваются от использования общепризнанного термина Artificial Intelligence («искусственный интеллект») для расшифровки аббревиатуры AI и предпочитают использовать формулировку Augmented Intelligence («расширенный интеллект»), а еще чаще – «когнитивные системы». Дело в том, что искусственный интеллект имеет некоторые (но не все) характеристики когнитивных систем. Когнитивные системы стали шире, так как появились технологии, позволяющие придать им характеристики, которыми человек никогда не обладал.

Что же такое «когнитивная система»? По словам Дьяченко, такие решения обладают несколькими ключевыми свойствами. Во-первых, это понимающая система, способная работать со всеми видами контента и выделять из них смысл. Во-вторых, системе присуща способность рассуждать – поддерживать решения, основанные на фактах и взвешенной уверенности, искать новые идеи. Кроме того, когнитивные системы обучаются и адаптируются по мере использования. Наконец, они ориентированы на взаимодействие – разбираются в естественном языке, общаясь в диалоговом стиле.

Показателен срез бизнес-сообщества по отношению к когнитивным системам, приведенный Олегом Бяховым, директором по государственным программам и развитию IBM в России и СНГ. Исследование, проведенное IBM Institute of Business Value, выявило четыре архетипа руководителей в зависимости от их отношения к когнитивным системам. Больше трети составляют категорию «наблюдателей», по той или иной причине игнорирующих возможности когнитивных систем и не планирующих инвестиции в них.

Олег Бакшинский: «Изменить расстановку сил в сфере ИБ может только использование когнитивных сервисов в облаке, позволяющих обрабатывать большие данные событий безопасности»

Следующая категория – «преобразователи». В нее входит относительно небольшое число руководителей – 11%. Они активно поддерживают продвижение искусственного интеллекта и вкладывают в такие системы значительные средства. 28% являются «тактиками», эти люди поддерживают ИИ, но соответствующие инвестиции ограничивают. Примерно такое же число аналитики относят к «вдохновленным», в настоящее время лишь планирующим первые инвестиции в ИИ.

Как бы то ни было, интеллектуальные системы пока не могут обходиться без человека, да и большой потребности в подобной «самостоятельности» не видно. Компании просто культурно не готовы допускать к принятию решений роботов, поэтому мало где используются выводы, основанные на данных (data-driven insights). В большинстве случаев речь идет о чисто человеческом факторе – выводах, основанных на опыте и интуиции.

Одним из направлений, где искусственный интеллект может изменить баланс сил, является информационная безопасность. Кадров для защиты корпоративных ресурсов катастрофически не хватает, и ситуация будет только ухудшаться. Согласно прогнозам аналитиков, к 2020 году доходы киберпреступников составят 8 трлн долл. Это характеризует и те денежные суммы, которые они готовы инвестировать в свои технологии.

«Выходом может стать только использование когнитивных сервисов в облаке, позволяющих обрабатывать большие данные событий безопасности», – считает Олег Бакшинский, ведущий советник по вопросам информационной безопасности IBM в России и СНГ. Использование когнитивных технологий в системах безопасности дает возможность автоматизировать расследование инцидентов, а значит, ускорить многие процессы, повысить точность выявления угроз с помощью средств поведенческой аналитики.

Чтобы научить Watson языку безопасности, потребовалось больше года. За этот срок удалось создать встраиваемый в средства ИБ модуль, благодаря которому на сбор информации по инциденту уходит всего несколько минут. Для сравнения, хороший аналитик за рабочий день может обработать лишь несколько инцидентов.

«Мы не верим, что когнитивные системы заменят людей, речь может идти только об определенных видах работ. Интеллектуальные системы призваны не заменить человека, а избавить его от рутины», – резюмировал Бяхов. Даже самые оптимистичные «преобразователи» признают, что когнитивное предприятие гораздо больше будет зависеть от людей, чем от машин.

Переход на SaaS

Когда речь идет о переходе на SaaS-платформу, принципы выбора поставщика требуется в корне менять. Нередко оценку пытаются проводить тем же способом, что и при покупке коробочного локального ПО: «Заказчик изучает функционал различных решений и сокращает список кандидатов до трех. Поставщики расхваливают свои предложения на презентациях. После этого покупатель подсчитывает «за» и «против» в электронной таблице и выбирает победителя».

Для мира SaaS такой принцип выбора не подходит. Функционал важен, но, покупая SaaS, вы переносите на плечи поставщика заботу об информационной безопасности, развитии корпоративных систем и их технической поддержке. Поэтому нужен совсем другой процесс оценки, нежели для продуктов, которые покупатель сам устанавливает и сопровождает.

Четыре вопроса, которыми нужно задаться при оценке поставщиков SaaS

1. Действительно ли это SaaS?

Загляните «под капот» и выясните, является ли предлагаемое решение платформой, разработанной на единой кодовой базе, или это набор локальных систем, которые разместили в облаке и снабдили общим пользовательским интерфейсом.

Поставщики ПО нередко прибегают к «трюкам» такого рода. Например, компания может позиционировать продукт как единое решение, но если на самом деле это несколько систем, кое-как соединенных друг с другом, то впоследствии вас ждет немало затрат, обусловленных проблемами при каждой модернизации решения.

2. Как компания развивает свое решение?

ИТ-директорам, которые пользовались только коробочными продуктами, скорее всего, никогда не звонили от поставщика с вопросами, каким бы они хотели видеть решение в дальнейшем.

Провайдеры SaaS обычно выпускают обновления очень часто, у клиента же реальная возможность влиять на продукт есть только в том случае, если поставщик это позволит. Убедитесь, что решение развивается в партнерстве с клиентами и что вам понятно, как именно вы сможете влиять на продукт.

3. Как осуществляются доставка обновлений и техническая поддержка?

Заказчику необходимо четко понимать процессы поддержки продукта, погскольку возможны подводные камни. Выясните, как именно поставщик обеспечивает регулярную доставку обновлений; есть ли у него в штате эксперты, способные помочь спланировать вам последующие стадии вашей стратегии и сможет ли он сам или его партнеры оказывать вам содействие в долгосрочной перспективе.

Когда вы покупаете корпоративную систему SaaS, вам нужен партнер, который поможет вам использовать все появляющиеся в системе новшества для повышения эффективности работы вашей организации.

4. Налажено ли взаимодействие с высшим руководством компании?

Такое взаимодействие необходимо, чтобы топ-менеджеры могли заручиться необходимой поддержкой в ситуациях, когда что-то пошло не так. Доверие со стороны высшего руководства пойдет на пользу и службе ИТ.

Сегодня ИТ-директора по-прежнему нередко стремятся избежать взаимодействия с топ-менеджерами, желая сохранить дистанцию на этапе оценки поставщиков. Но в случае SaaS-модели такая линия поведения не годится, поскольку вы, по сути, передаете значительную часть своего бизнеса на попечение кому-то другому.

В цифровую эпоху основы бизнеса сильно меняются, и ИТ-директора ощущают это на себе как никто другой. Поэтому так необходимо выработать новый подход к выбору поставщиков.

– Martha Heller. How to select a SaaS vendor. CIO. OCT 18, 2017

Биометрики существуют самые разные: речь, лицо, отпечатки пальцев, радужная оболочка глаза и т. п. Компании хотят с помощью доступных инструментов биометрики решать возникающие проблемы и убыстрять обслуживание клиентов.

«Мы рассматриваем все возможности, но используем те, которые считаем реализуемыми – желательно быстро, недорого и с нужной степенью эффективности», – говорит Павел Гурин, советник председателя правления «Почта Банка».

Сейчас банк применяет в процессах идентификации отпечатки пальцев и изображение лица, а также голос. Отпечатки пальцев используются для проверки при входе в мобильное приложение, и этот современный способ находит позитивные отзывы у клиентов. Но предстоит решить еще одну основную задачу – интегрировать в мобильное приложение другие способы надежной идентификации, дав клиентам возможность не только получать информационное обслуживание, но и совершать активные операции: переводы, операции с вкладами, получение кредитов.

Голосовая биометрия на сегодняшний день самая спорная и сложная биометрическая технология. Она также исследуется в «Почта Банке» в рамках пилотных проектов для автоматического обслуживания клиентов.

Система распознавания лиц на платформе VisionLabs Luna используется наиболее активно, причем сразу в трех направлениях. Компании могут применять ее для идентификации своих сотрудников, которые работают в корпоративных системах и имеют доступ к важной информации, а также для распознавания клиентов на всех этапах кредитного процесса. Кроме того, к ней часто прибегают, чтобы обслужить клиентов, если они приходят в офис без паспорта, или когда у сотрудников появляются сомнения в том, что человек является тем, за кого себя выдает.

«Распознавание лиц – хороший мотор, но сам по себе он никуда не поедет, – подчеркивает Гурин. – Ему нужно шасси для приложения своих усилий и “топливо”, которое будет подаваться на вход. Важно понимать, где эта технология применима, и уметь встроить ее в операционные процессы». Систему распознавания лиц начали внедрять еще во времена «Лето Банка», после вхождения которого в структуры «Почты России» проект стал самым большим среди подобных в мире.

«Когда к нам приходит новый клиент, мы его фотографируем и уже в этот момент можем проверить наличие его данных в имеющейся базе по определенным правилам», – продолжает Гурин. Во-первых, проверяется, не известен ли он как мошенник. Во-вторых, не совпадает ли его изображение с фотографиями в других клиентских записях (в некоторых случаях – например, при замене паспорта – такое совпадение легитимно). А вот изменение лица у уже имеющегося клиента точно является поводом для разбирательства.

Однако такой, казалось бы, позитивный факт, как полное совпадение сделанной фотографии с уже имеющейся, также должен заставить насторожиться. Скорее всего, сотрудником банка была по каким-то причинам использована старая фотография клиента, и тогда есть повод заподозрить этого сотрудника в недобросовестности.

Стоит отметить, что распознавание лиц за последние несколько лет прошло достаточно большой эволюционный путь. Стало возможным надежное распознавание женщин с «боевым» макияжем, а также людей, меняющихся с возрастом, полнеющих или, наоборот, худеющих. Нейронные сети сделали шаг вперед, и теперь машина распознает людей лучше, чем человек, – для нее не проблема поворот головы на 45 градусов, очки, растительность на лице.

Дисциплинирующий эффект

«Мы – банк и умеем считать деньги. И именно поэтому мы активно используем технологии, связанные с распознаванием изображений», – подчеркивает Гурин. Фотокамеры стоят недорого, в свое время банк их покупал по несколько сотен рублей. Сейчас цена, конечно, несколько поменялась. Это исключительно вопрос целесообразности: если бы требовалось защитить одно централизованное хранилище с деньгами, были бы использованы все доступные биометрические технологии. Это было бы очень дорогое решение, но приемлемое для однократного выполнения критически важной задачи. Количество же отделений «Почта Банка» измеряется десятками тысяч, и средства, потраченные сверх нормы на их обустройство, выливаются в очень значительные суммы. Именно распознавание лиц на основе фотоизображений стало наиболее эффективным инструментом, позволяющим решить сразу несколько проблем.

Стоимость внедренного решения оказалась в пределах 10 млн руб., а серверные мощности и поддержка увеличили стоимость проекта еще в два-три раза. Однако полученные финансовые результаты позволяют говорить, что проект уже давно окупился.

Павел Гурин, советник председателя правления «Почта Банка»: «Технологии распознавания лиц за последние несколько лет прошли достаточно большой путь с точки зрения качества работы. Стало возможным надежное распознавание женщин с “боевым” макияжем, а также людей, меняющихся с возрастом, полнеющих или, наоборот, худеющих»

«Когда мы провели первый анализ своей базы клиентов, которых фотографировали на протяжении нескольких лет, обнаружили там фотографии Бреда Питта и прочих знаменитостей, животных, пальм и стульев», – рассказывает Гурин. Поскольку у банка 4,5 млн клиентов, а за время работы обрабатывались заявки гораздо большего числа людей, это неудивительно. Очевидно, что в отсутствие эффективного контроля правила оформления кредитных заявок грубо нарушались. Сейчас с подобной недобросовестностью сотрудников удается бороться.

Уже само наличие систем биометрической идентификации влияет на сокращение числа инцидентов. Когда становится известно, что банк использует подобные технологии, количество мошеннических действий резко снижается. У злоумышленников работает «сарафанное радио», а сотрудники учатся на своих ошибках.

«На пилотном этапе, в первое время после запуска процедуры распознавания, было очень много случаев, когда обнаруживались похожие лица у разных клиентов, – говорит Гурин. – Когда банк официально объявил о наличии системы биометрической идентификации, инцидентов стало намного меньше, и сейчас можно сказать, что число пойманных за руку людей относительно невелико». За 2016 год система обнаружила 4,5 тыс. повторно используемых фотографий, и выдача по ним новых кредитов не была допущена. Было отловлено 9,2 тыс. явно мошеннических заявок, когда за кредитом приходил неизвестный банку человек и предъявлял паспорт, уже имевшийся в банковской базе. Предотвращено сомнительных операций на общую сумму 1,5 млрд руб. Хотя справедливости ради следует отметить, что наверняка не все из них в итоге закончились бы потерей денег.

Правоохранительным органам удалось передать лишь четверых мошенников. Задерживать их в отсутствие сотрудников полиции – непростое дело. Впрочем, банк и не делает на этом акцента: гораздо важнее предотвратить мошенничество и не рисковать своими деньгами.

Что касается системы аутентификации собственных сотрудников, то экономия от замены SMS-информирования при входе в систему на фотографирование составила 3,5 млн руб. в год. Кроме того, предотвращено более 600 попыток входа в системы под учетной записью своих коллег. В числе прочего это было связано с попытками сдачи экзаменов за других людей в полностью дистанционной системе обучения и контроля знаний. Наличие массы необученных и не желающих учиться сотрудников, да еще готовых к мошенническим действиям, не могло радовать руководство, однако сейчас такие возможности обмана со стороны персонала полностью исключены.

Ощутимое проявление работы системы заключается также в снижении роли человеческого фактора и ускорении процессов обслуживания. Никакой банк не хочет затруднять жизнь добросовестным клиентам. Значительная часть функций по проверке паспортов и личностей граждан перенесена на биометрию. Операции стали проходить гораздо быстрее – это нравится клиентам и экономит время сотрудникам.

- Чем айтишник-интроверт отличается от айтишника-экстраверта?

- Интроверт смотрит на свои ботинки, а экстраверт – на чужие.

Для компьютерщиков-затворников процесс налаживания контактов — настоящая пытка. Замкнутые люди избегают общения, опасаясь быть отвергнутыми. Но тем самым они могут подрывать свою карьеру и проекты. К счастью, нетворкинг — это набор социальных навыков, подвластных для освоения любому скромному «умнику». Нетворкинг — это жаргонизм, означающий выстраивание искренних отношений, основанных на взаимопомощи.

Начните со знакомых

Обратиться к незнакомцу не всем под силу. Начните с налаживания общения с родственниками и друзьями. После ряда бесед со знакомыми вам людьми вы почувствуете себя увереннее.

Осмелев, можете попытаться пообщаться с вашими однокашниками. Сеть таких контактов – настоящая золотая жила полезных связей. Обращение к выпускнику вашей альма-матер, например через внутреннюю социальную сеть вуза, не будет восприниматься как звонок незнакомцу, ведь к таким сетям присоединяются именно для того, чтобы строить подобные связи.

Не извиняйтесь

Интроверты и новички в нетворкинге часто сопровождают просьбу о помощи извинениями, так как полагают, что, пытаясь наладить деловой контакт, они навязывают себя и просят об одолжении.

Не рассыпайтесь в извинениях, так вы выдаете в себе новичка. Вам не нужно извиняться за то, что обратились за помощью и хотите узнать больше о том, с кем имеете дело. Смысл нетворкинга именно в том, что когда-нибудь вы сможете сделать ответное одолжение.

Улыбайтесь

Если постоянно держать в голове мысль о том, как вы ненавидите налаживать связи, с вашего лица не будет сходить гримаса недовольства, а хмурый и насупленный вид будет лишь отвращать от вас людей. Приветливо говоря «доброе утро», вы с гораздо большей вероятностью расположите к себе людей, чем угрюмо бросая «здрасьте». Так что не расхаживайте с понурым видом и улыбайтесь во время приветствия.

Выбирайте подходящий момент

Подойти к группе людей, занятых оживленной беседой, может быть непросто. Даже если вам очень интересна тема, требуется определенное умение, чтобы присоединиться. Не стоит вторгаться в разговор, выпаливая свое мнение, – так вы только произведете невыгодное первое впечатление и нарушите ход дискуссии. Лучше всего будет сперва подойти и какое-то время послушать, чтобы вникнуть в суть обсуждения.

Затем, когда представится возможность, задайте группе вопрос. Так вы сможете завоевать доверие к себе. Робкому человеку задавать вопросы может быть гораздо проще, чем выступать с речью или высказывать свое мнение.

Слушайте, и будете услышаны

Люди любят говорить о себе. Застенчивому человеку этим можно воспользоваться. Интроверту слушать проще, чем говорить, так что станьте благодарным слушателем. Не игнорируйте беседу, не ждите в ужасе того момента, когда вам придется заговорить. Просто слушайте. Если вы позволите людям порассуждать о своем опыте и мнениях и выслушаете их с искренним интересом, у них останется впечатление, что они с вами отлично пообщались. При этом говорить вам особенно и не придется.

Называйте людей по имени

Люди любят слышать свое имя. Познакомившись с новыми людьми, называйте их в беседе по именам – так им будет комфортнее. Так вы покажете, что прислушиваетесь, к тому же создастся ощущение круга друзей, а не безликой группы людей. Если вам кажется, что это манипулятивный прием, задумайтесь, как бы вы себя чувствовали, когда кто-то произносит ваше имя в подобной ситуации, – скорее всего, вы ощутили бы расположение к себе. Кроме того, если вы будете называть человека по имени, вам проще будет его вспомнить на протяжении мероприятия и в дальнейшем.

Будьте собой

Многие интроверты считают, что им нужно притворяться экстравертами, когда приходится налаживать контакты. Это заблуждение. Не стоит превращаться в плохого актера.

Вам не нужно притворяться болтуном – чересчур словоохотливые не воспринимаются как люди, заинтересованные в помощи другим.

Если вы застенчивый и умный, таким и оставайтесь. Будьте самим собой – пугливым, скромным, робким человеком, это может даже показаться по-своему милым.

Налаживайте контакты при любом удобном случае

Вы можете практиковаться в нетворкинге в любых ситуациях, когда вам приходится выходить из дома.

Если вы профессиональный компьютерщик, это не значит, что вам надо налаживать контакты только на тематических мероприятиях. Болельщик на футбольном матче, сидящий впереди вас, может работать в компании, куда вы хотите попасть. А вдруг, вы вместе ходили на все игры сезона, но так и не узнаете этого, если не заговорите с ним. Плюс подобного совмещения приятного с полезным в том, что начинать разговор проще.

Найдите «сообщника»

Застенчивые посетители конференций нередко находят кого-то в компаньоны и проводят с ним все мероприятие. Это, конечно, проще, но лучше так не делать.

Но можно извлечь и из этого пользу: спросите вашего нового приятеля, не знает ли он кого-то еще среди присутствующих. Возможно, это облегчит нетворкинг вам обоим.

Будьте щедры

Иногда у стеснительных людей возникают проблемы с нетворкингом, поскольку они полагают, что у них нет ничего особенного – ни престижной работы, ни связей, ничего, что можно было бы предложить тем, кто им поможет.

Но предложить что-то можно всегда: искренний интерес к другому человеку, пусть даже слова ободрения или лести, – это одна из форм щедрости. Так вы показываете, что способны думать не только о себе. Будьте искренним, делитесь вашими увлечениями и помогайте другим людям ощутить гордость за самих себя – этого, по сути, достаточно, чтобы успешно налаживать связи.

Подготовьтесь заранее

Если вы боитесь, что станете скованным и утратите дар речи в обществе других людей, подготовьтесь заранее. Придумайте вопросы, которые можно было бы задать при знакомстве, чтобы начать беседу. Если вы пришли на какое-то мероприятие специально в надежде наладить связи для поиска новой работы, приготовьте «речь для лифта». Подумайте, о чем могут спросить вас – например, по какой именно причине вы хотите сменить работу. Возможно, в вашей речи стоит специально предусмотреть пробелы для потенциальных вопросов, чтобы ваше выступление не выглядело лекцией. Подготовьте четкие, исчерпывающие ответы. Вы должны говорить так, чтобы удерживать внимание слушателей, быть готовым к вопросам и не смущаться, находясь в не слишком приватной обстановке.

Поддерживайте налаженные контакты

Делясь с новыми людьми информацией – ссылками, публикациями, отчетами, номерами телефонов, вы укрепляете доверие к себе. Если вы, участвуя в дискуссии по хорошо известному вам предмету, пообещали прислать по электронной почте доклад или статью человеку, с которым только что познакомились в самолете, попросите у него визитку и обязательно выполните обещание.

Выполняя обещания, вы даете понять, что привыкли держать слово и закладываете возможность сохранить налаженную связь. Даже если у нового знакомого нет для вас возможной вакансии, то не исключено, что она появится в будущем, и он сможет с вами связаться.

Не бойтесь отказов

Вам обязательно будут встречаться люди, которые не хотят или не могут вам помогать. Будут попадаться грубияны и люди, слишком занятые, чтобы с вами общаться. Вам придется беседовать с людьми, которым вы не нравитесь или которые не нравятся вам. Возможно, вы не сойдетесь с кем-то во мнениях по важному для вас вопросу. Ваш собеседник может показаться вам надменным, а вы ему – занудой.

Подобные ситуации не означают, что с вами что-то не так. Попытка наладить контакт сама по себе не гарантирует новых возможностей. Вы же не связываете себя узами брака со всеми, с кем знакомитесь; точно так же не всем суждено стать вашими друзьями или партнерами по бизнесу. Безрезультатные знакомства – естественная часть процесса нетворкинга.

Рискуйте

Человеку, сидящему рядом на банкете или в самолете, может быть так же некомфортно, как вам, и он, возможно, с удовольствием завязал бы с вами общение. Он может оказаться ценным специалистом или знать кого-то, с кем вам стоит пообщаться. Не думайте, что вы такой один, – в мире полно робких людей. Вряд ли кто-то хоть раз не испытывал неловкости в обществе других. Может быть, человек рядом с вами – ваш будущий лучший друг. Может, и нет, но вы не узнаете, пока не попытаетесь это выяснить.

– Meridith Levinson. How to network: 17 tips for shy people. CIO. Aug 24, 2017

Уже давно стало ясно, что компаниям нужно в обязательном порядке реагировать на все возрастающее количество предупреждений систем безопасности. А с учетом скорости, с которой в 2017 году распространялись по миру атаки вирусов-вымогателей, и все более жестких законодательных требований реакция должна быть гораздо более быстрой. В условиях дефицита соответствующих специалистов компании обращаются к средствам машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации процессов безопасности.

Что такое искусственный интеллект и машинное обучение?

В контексте информационной безопасности искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) – это ПО, способное интерпретировать состояние среды, распознавать происходящие в ней события и самостоятельно принимать необходимые меры. AI особенно хорошо справляется с распознаванием закономерностей и аномалий, поэтому может быть прекрасным инструментом обнаружения угроз.

Системы машинного обучения – это ПО, способное самостоятельно обучаться на введенных человеком данных и результатах выполненных действий. Средства машинного обучения способны строить прогнозы, опираясь на сведения о развитии событий в прошлом.

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения для обнаружения угроз

В компаниях уже начали пользоваться искусственным интеллектом и машинным обучением для распознавания угроз безопасности и реагирования на них. Появились достаточно мощные инструменты, но нужно определиться, как включить их в общую стратегию кибербезопасности предприятия.

Например, в банке Barclays Africa применяют искусственный интеллект для обнаружения признаков компрометации систем в локальной корпоративной сети и в облаке. При этом требуется обработка гигантских объемов данных, а в связи с быстрым изменением мирового ландшафта угроз и растущим взаимодействием атакующих, для противостояния им необходимы самые передовые технологии и методы.

Внедрив машинное обучение, людям можно поручить задания, с которыми они справляются лучше машин. Сетуя на острый дефицит специалистов, в банке отмечают, что решать задачи безопасности вручную сегодня уже просто невозможно.

В компании Cadence Design Systems, предоставляющей инженерные услуги, внедрили системы непрерывного мониторинга угроз, помогающие защищать ее интеллектуальную собственность. Ежедневный трафик данных безопасности, поступающих от 30 тыс. оконечных устройств и 8,2 тыс. пользователей, составляет порядка 30-60 Гбайт, а аналитиков, которые их изучают, в компании всего 15. И это еще не все данные о сети, которые можно было бы обрабатывать, отмечают в Cadence, и, поскольку необходим анализ еще большего объема, приходится внедрять средства искусственного интеллекта, позволяющие более эффективно обнаруживать и устранять проблемы.

Для мониторинга поведения пользователей и систем, а также для управления доступом в Cadence пользуются соответствующими продуктами Aruba Networks, дочерней компании HPE. Как отмечают в Cadence, важным свойством платформы Aruba является то, что она работает по принципу обучения без учителя. Атаки меняются и становятся все сложнее, добавляют в компании: например, в течение какого-то времени может иметь место малозаметная вредоносная активность, которая лишь позднее даст злоумышленнику возможность украсть большой объем данных, инструменты же машинного обучения помогают обнаружить подобное.

Из-за перегруженности большими объемами данных по безопасности страдают даже некрупные компании. Например, у Daqri, производителя очков и шлемов дополненной реальности для архитекторов и специалистов производственных предприятий, в штате только 300 сотрудников, причем в центре обеспечения безопасности работает всего один человек. При этом процессы анализа и реагирования на события безопасности чрезвычайно трудоемкие.

С помощью средств искусственного интеллекта от компании Vectra Networks в Daqri ведут мониторинг трафика приблизительно 1,2 тыс. устройств, работающих в корпоративной среде. Автоматизированные средства способны заметить, когда кто-то выполняет сканирования портов, переходя от хоста к хосту, или, допустим, необычным способом пересылает большие объемы данных. В компании собирают всю соответствующую информацию, анализируют ее и вводят в модель глубокого обучения. Благодаря этому достигается возможность надежно прогнозировать вероятность того, что тот или иной вид трафика окажется вредоносным.

Такой анализ необходимо выполнять быстро, сократив до минимума время между распознаванием и реакцией. Искусственный интеллект позволяет ускорить разбор инцидентов и тем самым улучшить понимание происходящего в корпоративной сети, точнее прогнозировать серьезные утечки, быстрее обнаруживать инциденты и оперативно реагировать на них, чтобы минимизировать возможный ущерб.

Применение искусственного интеллекта для обеспечения безопасности растет

Искусственный интеллект и машинное обучение существенно ускоряют реагирование на угрозы, признают аналитики Nemertes Research. По их словам, сегодня это уже серьезный рынок, сформированный под влиянием реальной потребности.

В Nemertes провели глобальное исследование, посвященное безопасности, и его результаты свидетельствуют: в среднем на обнаружение атаки и реагирование на нее в организациях уходит 39 дней, однако в некоторых компаниях сумели сократить это время до считанных часов. Скорость реагирования напрямую зависит от уровня автоматизации, которая обеспечивается средствами AI и машинного обучения.

Среднее время обнаружения атаки – час. В самых эффективных компаниях, применяющих машинное обучение, на обнаружение уходит менее 10 минут, а в отстающих – дни или недели. Что касается среднего времени анализа угроз, оно составляет три часа. В лучших компаниях на такой анализ уходят минуты, в худших – дни или недели. Поведенческий анализ угроз уже применяется в 21% компаний, участвовавших в опросе, и еще в 12% сообщают, что внедрят соответствующие средства к концу текущего года.

На передовой находятся компании сферы финансовых услуг. Поскольку их данные имеют повышенную ценность, они обычно по кибербезопасности идут на шаг впереди всех и вкладывают значительные средства в новые далеко не дешевые технологии.

По масштабам применениях AI и машинного обучения в целом показатели еще выше. Согласно исследованию Vanson Bourne, сегодня в 80% организаций применяют для тех или иных целей искусственный интеллект, и это уже окупается. Больше всего дивидендов он приносит в области исследований и разработки новых продуктов – 50% респондентов сообщили, что новшество обеспечивает положительные результаты. Второе и третье места – у цепочки поставок (46%) и основной деятельности (42%). Ненамного отстают безопасность и управление рисками: 40% респондентов сообщили о положительном опыте применения AI в этих областях.

Перечисленные показатели продолжат расти: как выявило недавнее исследование Spiceworks, в 30% организаций, имеющих более 1 тыс. сотрудников, применяют искусственный интеллект в ИТ-службах, в 25% собираются начать это делать в следующем году.

В маркетинговом агентстве Garrigan Lyman Group внедряют искусственный интеллект и машинное обучение для решения целого ряда задач кибербезопасности, в том числе для обнаружения необычной активности сети и пользователей, а также для распознавания новых кампаний фишинга. Без новых технологий было бы невозможно нормально работать, поскольку злоумышленники уже давно прибегают к автоматизации своей деятельности, признаются в Garrigan Lyman.

Искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают этой компании преимущество. Сама она небольшая, всего 125 сотрудников, но благодаря облачным сервисам имеет возможность быстро внедрять самые новые технологии. В Garrigan Lyman удается вводить в эксплуатацию полезные новшества всего за пару недель. В частности, здесь пользуются средствами безопасности с искусственным интеллектом компаний Alert Logic и Barracuda Networks, и, как признаются в Garrigan Lyman, системы «умнеют буквально на глазах».

Искусственный интеллект помогает системам адаптироваться к требованиям компании без объемного предварительного обучения. Например, как отмечают в Barracuda, модель AI может самостоятельно понять, что, когда генеральный директор компании определенного типа пользуется некорпоративным адресом электронной почты, это аномалия. «В некоторых организациях, если руководитель общается через личную почту на мобильном устройстве, это норма, а вот если главный бухгалтер отправляет сообщения с персонального адреса, это уже аномалия», – добавляет Асаф Сайдон, вице-президент по сервисам обеспечения безопасности контента Barracuda.

Еще одно преимущество облачной доставки: разработчикам проще совершенствовать свои продукты исходя из клиентских откликов.

«Кибербезопасность – это как соседская бдительность: если я заметил что-то подозрительное в нашем квартале, то предупрежу других», – говорит Крис Гейзер, директор по технологиям Garrigan Lyman. Фишинговые сообщения или сетевые атаки могут быть обнаружены раньше в других часовых поясах, благодаря чему у компаний появляется время подготовиться. Естественно, должно быть доверие к поставщику сервиса. В Garrigan Lyman при выборе поставщиков проводили подробный анализ – например, удостоверялись в том, что кандидат придерживается определенных норм проведения аудита, и в том, что доступ к клиентским данным могут получить только уполномоченные лица.

Недоверие к новшествам затрудняет переход от традиционных процессов к автоматизации на основе искусственного интеллекта – ведь кроме знания особенностей работы вашего поставщика не помешают сведения о том, как именно AI принимает решения. Принципы работы экспертных систем должны быть понятными, чтобы им можно было доверять. Понимая, как действует система, клиент дает свои отзывы и пожелания, это помогает совершенствовать модели машинного обучения.

В компании LexisNexis Legal and Professional 12 тыс. ее сотрудников недавно начали для защиты электронной почты пользоваться системой GreatHorn. Теперь, если, к примеру, начинают поступать сообщения из домена, по написанию похожего на хорошо известный, система автоматически отметит его в качестве «самозванца» и сообщит, почему это сделано: «Отметка поставлена, поскольку домен похож на тот, с которым вы обычно обмениваетесь сообщениями, однако его техническая информация выглядит подозрительно».

По мере роста уровня доверия к системе и точности ее решений в LexisNexis хотят перейти от простой маркировки подозрительных сообщений к автоматическому перемещению таких сообщений в карантин. На сегодня результаты весьма впечатляющие: маркируются именно вредоносные сообщения. А когда будет налажено карантинирование, пользователи вообще перестанут их видеть. После этого инструмент планируется внедрить и в других подразделениях компании, а также изучить иные возможности использования AI для обеспечения безопасности.

Как искусственный интеллект позволяет опередить злоумышленников

AI совершенствуется по мере роста объема получаемых данных. При накоплении достаточно больших срезов данных системы способны обнаруживать очень ранние признаки появления новых угроз. Пример – SQL-инъекции. В компании Alert Logic ежеквартально собирают данные примерно по 500 тыс. инцидентов, происходящих у 4 тыс. ее клиентов. Около половины таких инцидентов связаны с атаками на основе SQL-инъекций. Ни в одной компании мира нет возможности рассматривать каждый такой инцидент в отдельности, чтобы выяснить, удалась ли попытка инъекции, уверены в Alert Logic.

Благодаря машинному обучению системы компании не только быстрее обрабатывают данные, но и коррелируют события, происходившие в разные периоды времени в разных регионах. Некоторые атаки могут повторяться через несколько недель или месяцев, при этом исходить из других сегментов Интернета. Если бы не машинное обучение, такие инциденты в Alert Logic упускали бы, уверены в компании.

Большие объемы информации об угрозах также собирают в GreatHorn, компании, являющейся оператором облачного сервиса безопасности электронной почты для Microsoft Office 365, Google G Suite и Slack. «Сейчас у нас накопилось почти 10 Тбайт уже проанализированных данных по угрозам, – сообщил Кевин О'Брайен, генеральный директор GreatHorn. – Мы постепенно вводим эту информацию в модель на основе тензорного поля, что позволит обнаруживать взаимосвязи между различными видами сообщений, типами почтовых сервисов, сообщениями с разной тональностью высказываний и т. п.».

Сервисы GreatHorn способны обнаруживать новые кампании фишинговых рассылок и переносить сообщения в карантин либо дополнять их предупреждениями за несколько дней до того, как исследователи придут к выводу о появлении новой угрозы. «А после ее идентификации мы можем автоматически удалять такие сообщения из всех почтовых ящиков, куда они были доставлены», – говорит О'Брайен.

Перспективы использования искусственного интеллекта в мире безопасности

Обнаружение подозрительной активности пользователей и сетевого трафика – самое очевидное применение машинного обучения. Нынешние системы все успешнее справляются с выявлением необычных событий в больших потоках данных, решением стандартных задач анализа и рассылкой уведомлений.

Следующий шаг – использование AI для борьбы с более сложными проблемами. Например, уровень киберриска для компании в каждый конкретный момент зависит от множества факторов, в том числе от наличия систем без заплат, незащищенных портов, поступления сообщений направленного фишинга, уровня надежности паролей, объема незашифрованных конфиденциальных данных, а также от того, является ли организация объектом атаки со стороны спецслужб другого государства.

Доступность точной картины рисков позволила бы рациональнее использовать ресурсы и разработать более детальный набор показателей эффективности обеспечения безопасности. Сегодня соответствующие данные либо не собираются, либо не преобразуются в осмысленные сведения, уверены в компании Balbix, занимающейся прогнозированием риска утечек данных с использованием искусственного интеллекта.

Специалисты компании реализовали 24 вида алгоритмов, которые выстраивают «тепловую карту» рисков, учитывающую все особенности клиентской среды и позволяющую выяснить, почему та или иная «горячая» область обозначена в качестве таковой. При этом сервис выдает советы по исправлению ситуации – если последовать им, «горячая» красная область станет сперва желтой, затем зеленой. Системе также можно задавать вопросы вроде «Что именно мне стоит предпринять в первую очередь?», «Каков мой риск фишинга?» или «Каков мой риск оказаться жертвой WannaCry?».

В дальнейшем искусственный интеллект будет помогать компаниям определяться, в какие новые технологии безопасности следует вкладываться. «В большинстве компаний сегодня не знают, сколько и как тратить на кибербезопасность, – уверен Джеймс Стэнгер, главный евангелист технологий CompTIA. – Искусственный интеллект нужен, чтобы выявить показатели, на основе которых ИТ-директор сможет обратиться к руководителю компании или в совет директоров и объяснить, сколько и каких ресурсов нужно для того или иного проекта, подкрепив требования конкретными данными».

Есть большое пространство для развития. Сегодня AI используется в безопасности очень ограниченно. Можно говорить об отставании от других отраслей, и даже поразительно, что самоуправляемые автомобили появляются раньше, чем сети, защищающие сами себя. Нынешние платформы AI еще по сути не «понимают» окружающий мир. «Эти технологии хорошо справляются с классификацией данных, которые похожи на срезы и которые использовались для обучения, – поясняет Стив Гробмэн, директор по технологиям McAfee. – Но искусственный интеллект не является по-настоящему разумным – он не может понять идею, лежащую в основе той или иной атаки». Поэтому человек по-прежнему является ключевым элементом любого решения в области киберзащиты.

В других областях, где сейчас применяется AI, например в распознавании образов, речи и прогнозировании погоды, ситуация иная. «Ураган не может изменить законы физики и заставить воду испаряться как-то по-другому, чтобы усложнить вам задачу его обнаружения, – говорит специалист McAfee. – А в мире кибербезопасности все происходит именно так».

И все же прогресс в борьбе с киберугрозами есть. Существует такое направление исследований, как генеративные состязательные сети, – когда одновременно работают две модели машинного обучения с противоположными целями. Например, одна пытается что-то обнаружить, а другая – скрыть то же самое от обнаружения. Этим принципом можно пользоваться при создании команд условного противника, чтобы выяснять, какими могут быть новые угрозы.

– Maria Korolov. How AI can help you stay ahead of cybersecurity threats. CSO. OCT 19, 2017

Непосредственными задачами ИТ-директора являются не только управление ИТ, автоматизация бизнес-процессов и обеспечение бизнес-руководителей необходимыми сведениями о технологиях. Современный ИТ-директор частично выполняет функции кадровой службы, операционного директора, директора по безопасности и финансиста. Поэтому на управление ИТ у него зачастую остается не более 50% рабочего времени. Как же верно распределить рабочее время?

Широко известна такая шутка: если сотрудник эффективно работает восемь часов в день, то станет менеджером и сможет хорошо работать по 12 часов. Доля правды здесь в том, что чем выше ИТ-специалист забирается вверх по служебной лестнице, тем шире круг задач и уровень ответственности и тем больше времени ему нужно на выполнение своих должностных обязанностей. Рано или поздно наступает момент, когда сделать абсолютно все человек уже не успевает. И здесь на помощь руководителю могут прийти два навыка: тайм-менеджмент и умение делегировать свои задачи и полномочия.

На практике делегирование является одним из самых действенных способов высвободить свое время для наиболее важных дел. Эта тема будет поднята в одном из следующих номеров журнала.

Основы тайм-менеджмента широко изучают на всевозможных тренингах. Между тем методы, рекомендуемые экспертами в этой области, не всегда применимы в операционной деятельности. Кроме того, сфера ИТ имеет определенную специфику, и зачастую менеджерам приходится в основном руководствоваться собственными принципами, опираясь на опыт и здравый смысл.

Куда уходит время?

Единого ответа на вопрос, куда уходит время среднестатистического ИТ-директора, не существует, хотя бы уже в силу того, что определение самой должности сильно размыто.

«Одно бесспорно: чем выше по служебной лестнице растет ИТ-специалист, тем больше времени у него уходит на различные встречи и переговоры. Это совершенно нормальное явление», — уверен Дмитрий Иншаков, ИТ-директор PwC в России, заместитель CIO по региону Центральная и Восточная Европа.

Конечно же, те встречи, которые могут пройти без участия ИТ-директора, должны проходить без него. Но от общения с руководителями бизнес-подразделений и топ-менеджментом, безусловно, не следует уклоняться. Ведь подобные встречи и совещания помогают и ему самому — особенно в области соответствия управления ИТ целям всей компании, и компании — с точки зрения использования современных технологий.

Много времени у ИТ-руководителя уходит и на работу с командой, причем речь идет не только о традиционном менеджменте, но и о коучинге. Непосредственных подчиненных должно быть не более пяти-семи человек. Важно выращивать руководителей, которым можно делегировать задачи. Потраченное время можно считать инвестициями — впоследствии ИТ-руководитель сэкономит таким образом время на решение различных задач, в первую очередь рутинных.

Один из базовых принципов эффективного распределения времени своих сотрудников — четкое целеполагание. Часто бывает, что подчиненный выполняет поставленную задачу не так, как этого хотел руководитель. Потраченное время в этом случае можно считать безвозвратно потерянным.

«Если вас недопоняли — значит, вы плохо объясняли», — говорит Иншаков. Пожалуй, наиболее известной и эффективной методикой постановки целей является S.M.A.R.T. Она подразумевает, что цели должны быть конкретными (Specific), измеримыми (Measurable), достижимыми (Achivable), реалистичными (Realistiс) и определенными во времени (Timebound).

Еще одна крупная часть рабочего времени ИТ-директора — работа с почтой и прочими информационными системами, а также принятие решений на основе получаемой информации.

Коварная почта

Многие специалисты по тайм-менеджменту акцентируют внимание на оптимизации работы с почтовыми сервисами, и не даром: объем корпоративной почты столь велик, что оставлять это направление без внимания нельзя.

«У меня на всех устройствах отключены звуковые оповещения о новых сообщениях, а также различные мигающие и всплывающие окна», — делится Иншаков. Действительно, вполне естественным желанием человека является отреагировать на такое оповещение, при этом от выполняемой работы он отвлекается.

Руководителю уровня ИТ-директора крупной компании в день приходит 100–150 писем. С опытом приходит понимание, что такой объем очень велик и на обработку писем тратится непозволительно большое время.

Руководители компаний, пытаясь снизить негативное влияние корпоративного спама на производительность сотрудников, могут действовать весьма радикально. Например, Atos, крупнейшая ИТ-компания Франции, планирует полностью отказаться от внутренней электронной почты с 2014 года и заменить ее сервисами мгновенного обмена сообщениями.

«Я считаю, что самый быстрый и эффективный способ общения — личная встреча. Следом за ним идут видеоконференция, общение по телефону и через порталы, и только затем — электронная почта», — говорит Иншаков.

Разумеется, существует целый ряд жизненных ситуаций, когда почта является наиболее подходящим каналом — например, когда собеседник находится в других часовых поясах или когда необходимо письменно зафиксировать договоренность.

Но если речь идет о проблеме, жалобе или иной сложной ситуации, то наиболее эффективной по-прежнему является личная встреча. Если же такой возможности нет, следует воспользоваться видео- или телефонной связью.

«Когда количество ежедневной почты в моем ящике еще исчислялось десятками писем, я настраивал правила сортировки писем по папкам, а некоторые письма сортировал вручную», — вспоминает Иншаков. Однако несколько лет назад от такой идеи пришлось отказаться — это отнимает слишком много времени и внимания. Если что-то требуется найти, проще полагаться на широкие поисковые возможности, встроенные в любую современную почтовую систему.

Задачи и слоны

«Люди психологически склонны браться за срочные несущественные дела, не уделяя достаточного внимания менее срочным, но более важным», — отмечает Иншаков.

Решая срочные, но не столь уж и важные задачи, люди откладывают важные и сложные, которые пока еще могут подождать. Но на следующий день на человека наваливается такая же «текучка». И так происходит день за днем. В результате важная задача откладывается до того момента, когда она становится не только важной, но уже и срочной.

Эта «ловушка» многим знакома еще со студенческих времен: как известно, для подготовки к экзаменам почти всем не хватало еще одного дня. Как это ни прискорбно, у менеджеров, даже умудренных опытом, возникают похожие проблемы.

«Нецелесообразно откладывать на завтра важные задачи, старайтесь выделять время для их решения каждый день», — рекомендует Иншаков. Таким образом, знаменитое правило «не откладывай на завтра то, что можно сделать сегодня» вполне применимо и в ИТ.

В своей книге «Тайм-драйв. Как успевать жить и работать» (Издательство «Манн, Иванов и Фербер», 2005) гуру тайм-менеджмента Глеб Архангельский сравнивает реализацию сложной задачи с поеданием слона. Слон велик, и если вы захотите его съесть сразу, у вас ничего не получится. Слона нужно есть по кусочкам, то есть проект следует разбить на маленькие этапы и каждый день реализовывать хотя бы по одному из них.

«Важно, что этого слона обязательно надо есть. Если его постоянно отодвигать к линии горизонта, он будет казаться маленьким, но рано или поздно он появится перед вами — все такой же большой и несъеденный», — подтверждает Иншаков.

Совещание или митинг?

Об унифицированных правилах тайм-менеджмента в рамках всего ИТ-департамента говорить вряд ли корректно. Можно лишь выделить несколько направлений ИТ, в рамках которых применяемые инструменты тайм-менеджмента будут различными.

Например, в службе поддержки планировать встречи и рабочий день практически невозможно. В этом подразделении все зависит от того, сколько пользователей в единицу времени обратится за помощью. А потому можно говорить лишь о внедрении инструментов, позволяющих повысить эффективность работы, — использовании гарнитуры, освобождающей обе руки для регистрации запросов, или внедрении и интеграции различных автоматизированных систем Service Desk. Непосредственного отношения к тайм-менеджменту эти меры не имеют.

Другое дело — сотрудники, занимающиеся разработкой ПО и поддержкой информационных бизнес-систем. Основой их работы является проектная деятельность, принципы организации которой, по сути, также представляют тайм-менеджмент.

Третья крупная часть ИТ-департамента — инфраструктурная команда. Там применима часть инструментов классического тайм-менеджмента, в частности приоритизация задач.

«Но можно выделить ту область тайм-менеджмента, которая важна как для самого CIO, так и для любого сотрудника ИТ-департамента, — это эффективное проведение встреч», — делится Иншаков. Вот несколько рекомендаций, основанных на здравом смысле и опыте.

Во-первых, следует назначать встречи заранее. Чем выше служебное положение людей, приглашаемых на встречу, тем более длительным должно быть планирование. Многие занятые и публичные люди планируют встречи на несколько месяцев вперед.

«Мероприятия, занимающие целый день, например командировки или ИТ-конференции, в моем календаре расписаны на три-четыре месяца вперед, а иногда — и на более длительный срок, хотя я «всего-навсего» ИТ-директор», — говорит Иншаков.

Во-вторых, у встречи должна быть повестка дня, известная заранее. Люди должны понимать, о чем будут разговаривать, а также — какие результаты инициатор хочет получить от встречи. Презентации и документы, которые будут обсуждаться на встрече, тоже имеет смысл разослать заранее. К сожалению, зачастую тема формулируется как «обсуждение текущих вопросов», и лишь придя на собрание, ИТ-менеджер узнает, о чем будет идти речь. Оказывается, что он к встрече не готов — такого не произошло бы, знай он о предмете обсуждения заранее.

Кроме того, у встречи должны быть модератор, следящий за регламентом, и секретарь, задачами которого являются ведение протокола и последующая рассылка его всем участникам встречи: принятые решения, поставленные задачи и ответственные за их выполнение.

Наконец, если встречи носят регулярный характер, имеет смысл начинать их с анализа результатов предыдущей встречи. Если принятые решения не исполняются, значит, встречи проходят впустую.

Культура календарей

Планирование — один из мощнейших инструментов тайм-менеджмента. Но особенность работы ИТ-директора заключается в том, что полностью запланировать свой рабочий день он просто не может. Время от времени возникают форс-мажорные ситуации с тем или иным из ИТ-сервисов, и для их решения требуется привлечение различных менеджеров, вплоть до ИТ-директора. Прогнозирование тут недоступно, поэтому можно лишь согласиться со специалистами по тайм-менеджменту, которые настоятельно рекомендуют при планировании рабочего дня оставлять свободные «окна».

Что касается процесса планирования, то крайне важно сконцентрироваться на ключевых задачах — наиболее важных вещах, проектах, сроках, оставляя себе определенный задел резервного времени. Если в плане присутствуют внешние встречи, особенно в таком городе как Москва, не следует их планировать более трех в день. В противном случае велик риск, что четвертая будет проходить в формате ужина или вообще не состоится.

Кстати, видеоконференции способны сэкономить массу времени. «Эти средства существуют уже много лет, и кому как не нам — ИТ-руководителям — нужно ими обязательно пользоваться», — говорит Иншаков.

Одним из практических инструментов планирования, конечно, является электронный календарь. «Несколько лет назад я перевел все календари и долгосрочные задачи в электронный формат и прекратил заносить такую информацию в бумажные носители», — отмечает Иншаков.

При использовании календаря все встречи сразу привязываются ко времени, что снимает головную боль по их отслеживанию.

«Опыт научил, что планировать в час четыре звонка по 15 минут или более двух встреч не следует. Стоит одной из них затянуться, и расписание рассыпается», — продолжает Иншаков. Правильнее использовать кванты времени 25 и 55 минут, оставляя время на перемещения между переговорными комнатами и короткие перерывы.

Отдельно следует отметить, что на сегодняшний день практически все почтовые системы позволяют вести групповые календари.

«Одной из задач, которую мне довелось решать совместно с бизнесом на одном из предыдущих мест работы, стало привнесение в компанию культуры пользования электронным календарем, — вспоминает Иншаков. — Например, в одном из ИТ-отделов, встречи с помощью календаря вообще не назначались, а о том, чтобы просмотреть доступность сотрудников в требуемое время, даже и речи не шло. Постепенно, начиная со своих подчиненных, такую культуру удалось привить, и люди поняли, что это действительно удобно и экономит время».

«Прежде всего нужно помнить о том, что вы никогда больше не сможете обратиться за помощью к этому работодателю, — предупреждает Стивен Миранда, директор по персоналу и информационной интеграции организации Society for Human Resource Management. Даже если вы не упоминаете имени своего прежнего работодателя, возможно, что при трудоустройстве вас попросят принести какие-либо справки с прежней работы, а менеджер по персоналу может позвонить вашему бывшему начальнику. Кроме того, помните, что мир тесен. В будущем вы вполне можете столкнуться со своим прежним начальником или с коллегами, с которыми вы разругались при увольнении. Просто поразительно, сколько раз за 35 лет профессиональной жизни мне приходилось встречаться на новой работе с бывшими коллегами, начальниками и подчиненными. И многие из них играли немаловажную роль в тех проектах и инициативах, над которыми я в то время работал».

Уходя со скандалом, вы теряете политический капитал, который понадобится вам при взаимодействии с бывшими сослуживцами в будущем.

Еще более важным представляется то, что при плохом расставании вы рискуете подмочить свою репутацию. «Увольнение — это последнее совершенное вами официальное действие на покидаемом месте работы, — заметил Жак Эбоуф, вице-президент по стратегическому развитию сайта Vaul.com, посвященного поискам работы. — Напоследок у вас есть возможность сформировать о себе нужное мнение. Плохое увольнение может поставить крест на всех положительных отношениях, которые вам удалось выстроить за время работы в данной организации».

Наверное, вы удивитесь, узнав, как легко нанести ущерб своему персональному бренду при увольнении. Даже если вы не собираетесь окончательно сжигать все мосты, ваше увольнение все равно может оставить у вашего начальника и коллег противоречивые ощущения. Чтобы завершить свой очередной трудовой отрезок на мажорной ноте, прислушайтесь к четырем советам, которые мы хотели бы вам дать, и обговорите соответствующие моменты со специалистами по работе с персоналом. Итак, обсудите с начальником условия своего ухода, определите, кого и когда следует уведомить об этом, напишите заявление об увольнении и постарайтесь оставить о себе положительное впечатление.

Как сказать о своем уходе начальнику

Независимо от того, покидаете ли вы хорошую работу или плохую, говорить начальнику «последнее прощай» всегда неудобно. В конце концов ваш уход создает определенные трудности как для него (начальнику придется какое-то время заниматься поиском замены вам), так и для остающихся сотрудников (им, помимо собственной, придется выполнять и вашу работу). Кроме того, начальник может воспринять ваш уход как свидетельство неприятия своего стиля руководства.

Специалисты рекомендуют доносить новость об увольнении вербально — предпочтительно при личном общении, — а не направлять уведомление о своем увольнении по электронной почте. Тем самым вы проявляете вежливость и высказываете свое уважение.

Если вам известно, что ваш начальник собирается покинуть офис в то время, когда вы планируете огласить свое решение, сделайте это пораньше или подождите, пока начальник вернется. Если ждать его возвращения вы не можете, постарайтесь связаться с ним по телефону. Это все-таки лучше, чем отправлять сообщение по электронной почте.

А теперь обсудим, что конкретно вы собираетесь сказать своему начальнику. Миранда рекомендует придерживаться приблизительно следующего сценария: «Я с теплотой вспоминаю время, проведенное в компании XYZ. Здесь я многому научился и приобрел множество навыков. Этот опыт для меня был весьма полезен. Сейчас мне предлагают новую работу, позволяющую выйти на новый уровень, и я решил принять это предложение. Мне хотелось бы поговорить с вами и обсудить наилучший для нас обоих вариант моего ухода».

«Если ничего положительного о своей работе вы сказать не можете, сообщите о тех трудностях, с которыми вам пришлось столкнуться, — советует Говард Зайдель, партнер фирмы Essex Partners, занимающейся трудоустройством. — К примеру, можно сказать: «Я не слишком подхожу здесь и поэтому принял решение уйти в другое место»».

«Начальник, которому небезразличны причины вашего ухода, возможно, попытается выяснить, почему вы приняли такое решение, — предупреждает Миранда. — Дайте ему понять, что все дело не в нем, а в вас. Сделать это можно примерно следующим образом: «Мое решение не является реакцией на действия начальства и не связано с условиями труда. Просто полученное мною предложение в большей степени соответствует уже приобретенным мною профессиональным навыкам / отвечает моим карьерным устремлениям / способствует освоению новых технологий / позволяет получить опыт работы в новой отрасли»».

По словам Кэти Симмонс, генерального директора компании Netshare, организовавшей в Интернете сетевое сообщество для работников руководящего звена, объявить об увольнении будет проще, если ранее вы уже поговорили с начальником о своих карьерных целях. В этом случае ваше решение не станет для него такой неожиданностью, и он не воспримет ваше увольнение как укол в свой адрес.

Если вы говорили начальнику, что хотели бы решать широкий спектр задач и иметь большую зону ответственности, можно сказать ему: «Мне нравится работать здесь, но предложенная работа открывает передо мной возможность X. Как вам известно, я давно хотел решать задачи несколько иного рода».

Если вашему начальнику не хочется вас отпускать, он, вероятно, начнет расспрашивать о специфике вашей новой работы (должности, сути решаемых задач, зарплате). Поэтому заранее определитесь с тем, чего вы хотите, и продумайте свой ответ на тот случай, если получите контрпредложение.

Однако обсуждение условий, при которых вы останетесь, — довольно рискованный ход. «С такой ситуацией мне приходится сталкиваться вновь и вновь, — заметила Симмонс. — Начальник делает вам контрпредложение, а сам про себя думает, что доверять вам нельзя, и нужно срочно подыскивать замену. Он оставляет вас, чтобы облегчить себе переходный период, а затем с чистой совестью объявить вам об увольнении».

Возможно, вам ничего не захочется рассказывать о своей новой работе, и это нормально. В таком случае начальнику можно сказать: «Я был бы рад предоставить вам такую информацию, но сначала мне нужно устроиться». Или сформулировать то же самое таким образом: «Прежде чем обсуждать мою новую роль, нужно подождать, пока компания официально объявит о приеме меня на работу».

И наконец, независимо от того, насколько деликатно прозвучит ваше объявление об увольнении, всегда сохраняется вероятность того, что вас уволят немедленно. Некоторые начальники воспринимают заявление об уходе спокойно. Другие же предлагают сразу собрать вещи, потому что ваше присутствие в компании угрожает ее безопасности или интеллектуальной собственности. Особенно часто такое происходит, если они знают, что вы уходите к конкуренту.

Чтобы обезопасить себя в том случае, если ваш начальник отреагирует таким образом, удалите с компьютера всю информацию личного характера и электронную переписку еще до разговора с ним.

В какие сроки следует уведомлять об увольнении?

«Сроки определяются прежде всего положением, которое вы занимаете в компании, — считает Миранда. — На рядовых должностях, как правило, достаточно сообщить о своем уходе за две недели до увольнения. Руководителям обычно требуется больше времени. Это либо регламентируется условиями контракта, либо объясняется спецификой работы и невозможностью найти в течение двух недель полноценную замену уходящему человеку».

Другим фактором, определяющим сроки уведомления, является характер вашей работы. Прежде чем информировать начальника о своих планах ухода, проанализируйте зону своей ответственности, с тем чтобы у вас было достаточно времени для завершения всей важной работы или до приведения ее в такое состояние, в котором ее можно было бы передать кому-то другому. Собираясь на встречу с начальником для сообщения ему о планируемом увольнении, возьмите с собой список всех своих проектов и решаемых задач.

«Ваши проекты самым непосредственным образом отразятся на ваших отношениях с сослуживцами, поэтому не ставьте людей в трудное положение», — предупреждает Эбоуф.

Условия перехода на новую работу тоже могут повлиять на сроки уведомления. Возможно, вашему новому работодателю нужно, чтобы вы приступили к выполнению своих обязанностей как можно раньше, но большинство понимает, что вы должны отработать на прежнем месте стандартные две недели. Постарайтесь за эти две недели завершить все свои дела или подготовить их для передачи другому ответственному лицу.

Если никакие сроки над вами не довлеют, можно попытаться договориться с начальником об условиях, которые устроят вас обоих. Если вы уведомите своего начальника ранее чем за две недели до увольнения, большинство менеджеров высоко оценят ваш поступок.

Как писать заявление об уходе

Прежде чем писать официальный документ об увольнении, желательно сообщить об этом начальнику лично. Заявление на увольнение вы можете подготовить заранее или написать его уже после беседы с начальником. Оно должно быть коротким. Все, что вам нужно, — это изложить свое желание покинуть компанию и сообщить, с какого дня вы увольняетесь.

«Необходимо учесть, что в некоторых компаниях к заявлениям об уходе относятся крайне отрицательно, — подчеркнул Эбоуф. — Сразу же блокируют ваш компьютер и не разрешают вернуться на рабочее место».

В заявлении не должно быть не только хвалебных, но и язвительных отзывов о компании.

«Даже если вы чувствовали себя несчастным, не следует отмечать это в заявлении, потому что оно становится частью вашего персонального послужного списка», — говорит Симмонс.

Как уйти грамотно

«Пусть все выглядит так, словно с вашим уходом организация теряет бесценную жемчужину, — советует Миранда. — Ведь вам же хочется, чтобы после того, как вы выйдете за ворота, люди говорили: «Да, нас покинул хороший человек»».

На протяжении последних рабочих недель надо вести себя максимально профессионально и поддерживать со всеми хорошие отношения. Помогите своему начальнику, коллегам и непосредственным подчиненным, обучите всему необходимому как новых, так и старых сотрудников. Тщательно документируйте решаемые вами задачи. Не хвастайтесь своей новой работой, не соблазняйте коллег предложениями поработать вместе с вами, после того как вы уйдете, не оскорбляйте работодателя и сотрудников компании ни до, ни после своего ухода.

Не стоит создавать впечатления, что вы считаете оставшиеся рабочие часы. Своим поведением нужно показывать, что несмотря на ваш уход компания по-прежнему остается отличным местом для работы. Чтобы оставить о себе хорошую память, разошлите по электронной почте благодарственное письмо всем своим коллегам. Напоследок наведите порядок на своем рабочем месте.

«Если вы уходите с высоко поднятой головой, приведя дела в порядок и убрав за собой рабочее место, у коллег будет меньше поводов отзываться о вас плохо, — добавил Эбоуф. — В памяти окружающих вы сумеете сохранить чувство собственного достоинства и самоуважения».

Финтехи – одна из тем, широко обсуждаемых сегодня на финансовом рынке. Одни видят в них прямую угрозу бизнесу банков, предсказывая жесткое противостояние в борьбе за клиента между традиционными игроками финансового сектора и цифровизированными «возмутителями спокойствия». Другие прочат появление принципиально новых возможностей и преимуществ от совместных проектов и программ финтехов и банков. В России практика такого взаимодействия только складывается. И потому особо ценен опыт первопроходцев – банков, уже научившихся извлекать пользу от такой кооперации. О месте финтехов в процессе цифровой трансформации, об их влиянии на бизнес-модель финансовой организации, об изменении при этом роли ИТ-руководителя рассказывает директор блока информационных технологий банка «Хоум Кредит» Сергей Щербаков.

Аналитики PricewaterhouseCoopers, опросив более 500 компаний в 48 странах, выяснили, что 95% банков видят в финтехах прямых конкурентов и опасаются, что те отнимут у них долю бизнеса. Разделяют ли в банке «Хоум Кредит» эти опасения или, напротив, видят новые возможности для развития бизнеса от взаимодействия с финтехами?

Влияние компаний, относящихся к категории финтеха, на розничный банковский рынок в России пока не так велико, как на Западе. Но это всего лишь вопрос времени – влияние финтехов будет расти и у нас. Для этого требуются лишь соответствующие изменения в законодательстве. Цифровая идентификация клиентов, либерализация банковского регулирования и ряд других мер позволят финтехам усилить свое положение на банковском рынке. Если мы не будем менять свою бизнес-модель, не будем готовы к этим изменениям, то финтехи (а это очень гибкие и технологичные компании), безусловно, окажут влияние на нашу деятельность. И мы должны быть к этому готовы. Залог устойчивости бизнеса – в его открытости изменениям, адаптивности бизнес-модели, поэтому наш банк не только меняет свою бизнес-модель через цифровизацию продуктов и сервисов, но также использует новые возможности для развития посредством кооперации с представителями финтеха. Мы развиваем сотрудничество с уже успешными финтех-компаниями – такими, например, как «Яндекс» и «Мейл.ру», внимательно смотрим на стартапы, ищем и тестируем новые идеи.

Сергей Щербаков 54 года Послужной список: С 2004 года работает в Группе PPF (мажоритарный акционер банка «Хоум Кредит») 2004 – 2006 Руководитель Уфимского регионального представительства банка «Хоум Кредит» 2006 – 2010 Головной офис банка «Хоум Кредит» в Москве, где завершил работу на позиции директора департамента бизнес-архитектуры 2010 – 2013 Работа в «НОМОС-банке» и «Эльдорадо» 2013–2016 Председатель правления банка «Хоум Кредит» в Беларуси 2017– настоящее время Директор блока информационных технологий банка «Хоум Кредит», заместитель председателя правления Образование: Уфимский авиационный технический университет, специальность «информационно-измерительная техника», Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, специальность «финансовый менеджмент» Фото: банк «Хоум Кредит»

Если банк сейчас так активно трансформирует свою бизнес-модель посредством цифровизации и взаимодействия с финтехами, то чем же он занимался прежде?

Банк «Хоум Кредит» занимался совершенствованием бизнес-модели с момента выхода на рынок. Если вы посмотрите на историю нашего банка, то увидите, что мы начали свою операционную деятельность с технологиями, полностью ориентированными на Интернет. Наши сотрудники или сотрудники партнеров банка (компании розничной торговли и оказания услуг), находясь в точках продаж, могли через Интернет очень быстро оформить клиенту потребительский кредит для покупки товаров и услуг в любом уголке России. Время принятия решения при оформлении такого кредита составляло всего полчаса. На тот момент это был инновационный подход. И все последние годы мы последовательно развивали свою бизнес-модель, упрощая и ускоряя ее для клиента, делая более удобной для партнеров. И ее трансформация будет продолжаться с учетом динамично меняющихся условий.

Какие именно новые возможности открывают финтехи?

Прежде всего финтехи могут стать полезными источниками информации о клиентах, способствуя развитию в банках технологий Больших Данных. Эта информация может быть использована в различных процессах обслуживания клиентов, включая кредитный процесс, в системах управления отношениями с клиентами (CRM) и т. д. Второе: через финтехи банки могут расширить и усовершенствовать цифровые каналы коммуникаций и взаимодействия с клиентами – через SMS, чаты, мессенджеры. Кроме того, банки видят потенциал в новых технологиях, позволяющих перестроить процессы взаимодействия и обработки данных о клиентах, − например, voice to text, биометрика, геолокация и, конечно, искусственный интеллект. Скажем, по голосу, интонации, эмоциональному состоянию клиента интеллектуальная система способна определить степень достоверности данных, которые он о себе сообщил, а технологии биометрии помогают бороться с фродом. В эффективном развитии подобных инноваций банкам и могут помочь финтехи.

Финтехи могут стать полезными источниками информации о клиентах, способствуя развитию в банках технологий Больших Данных

Какая схема взаимодействия банков с финтехами может стать более продуктивной: покупка начинающих компаний, создание собственных стартапов, приобретение услуг сторонних финтехов или совместные с ними программы? Какая схема предпочтительнее для банка «Хоум Кредит»?

Возможны все формы сотрудничества и их сочетания. Конкретная схема зависит от финтех-продукта, его потенциала, возможности применения в бизнес-процессах банка, от ситуации на рынке. Безусловно, важна и финансовая составляющая – включение финтеха в бизнес-процессы банка должно быть экономически обоснованным. Банк «Хоум Кредит» уже идет по пути создания собственных стартапов, одновременно взаимодействуя с несколькими перспективными командами в рамках совместных инновационных программ. Ну и приобретаем услуги финтех-компаний – например, используем их данные при оценке кредитоспособности клиентов. Не было у нас пока только одного варианта – покупки готовых стартапов. Приоритетной схемы работы с финтехами у нас, впрочем, нет. В этом вопросе мы придерживаемся гибкой политики и принимаем решения исходя из текущих потребностей в модернизации своих бизнес-процессов, с учетом финансовых возможностей конечно.

Какова роль блокчейна и криптовалют в развитии финтехов и цифрового банкинга применительно к вашей организации?

Роль технологии блокчейна для финтехов значительна. Все больше и больше применений технологий распределенного реестра мы видим в мире. Важно, что наше государство придает большое значение блокчейну как элементу упрощения и дебюрократизации административных процедур. Банковское сообщество тоже активно ищет возможности совместного использования этой технологии, чтобы упростить обслуживание клиентов и снизить расходы посредством совместных проектов. Это окажет влияние на цифровой банкинг. Открытость, распределенность таких систем и их защищенность – ключевые факторы, которые должны обеспечить переход на новые способы коммуникаций между участниками финансового рынка. Мы сейчас внимательно анализируем возможности блокчейн-технологии и криптовалют применительно к бизнес-модели самого банка «Хоум Кредит». Пока мы не нашли для себя ответа на вопрос, в каких наших продуктах или процессах можно активно использовать блокчейн, и запуск соответствующего пилота еще не стоит у нас на повестке дня. Хотя технологически в этом нет ничего сверхтрудного – наши специалисты из центра исследований и разработок могли бы реализовать инструменты блокчейна. Если говорить о криптовалютах, то есть опасение, что вся эта история с их распространением окажется очередным мыльным пузырем. Сейчас много людей зарабатывают на операциях с криптовалютами, вокруг этой темы большая шумиха. Но пока рынок криптовалют скорее спекулятивный, и их использование банковским сообществом в практических целях минимально. Перспективы криптовалют, безусловно, будут зависеть от позиции регулятора.

Предположу, что искусственный интеллект и Большие Данные несут в себе больше практических возможностей для развития банковского бизнеса. Какое место в трансформации банка и в его взаимодействии с финтехами займут эти технологии?

Эти две технологии уже развиваются у нас в банке как самостоятельно, так и во взаимодействии с финтех-компаниями. Поэтому мой ответ: они не просто займут свое место, как многие об этом рассуждают, а станут ключевыми. В банке «Хоум Кредит» они промышленно применяются в действующем процессе принятия кредитных решений. И мы расширяем такую практику. Для оценки кредитоспособности клиента по онлайн-каналам нам сегодня достаточно пяти анкетных полей. При этом обеспечивается высокое качество кредитного портфеля. Это и есть результат активного сотрудничества с финтехами и телеком-компаниями в области Больших Данных. Наш банк последовательно снижает количество необходимых полей в заявке клиента на кредит, ускоряя и упрощая для клиента сам процесс. В перспективе, чтобы принять решение о выдаче кредита, нам потребуется в среднем не более одной минуты. Это наше стратегическое направление. И мы видим, что рынок (другие игроки) сегодня не готов обеспечить такой же сервис для клиента. Брокерские решения, обслуживающие наших партнеров посредством отправки анкеты клиента нескольким банкам, не могут обеспечить такой сервис из-за того, что другие участники рынка неспособны принимать безопасные кредитные решения по пяти полям, обогащая заявку за счет Больших Данных. Такое обогащение осуществляется как из нашего хранилища, так и из внешних источников. Технологии искусственного интеллекта тоже работают в нашем интернет-магазине товаров в рассрочку – маркетплейсе. Те каталоги товаров, которые приходят от наших партнеров (их у нас уже более 20), выглядят совершенно по-разному, они по-своему структурированы, и даже описания одинаковых товаров в них различаются. Искусственный интеллект помогает нам категоризировать эти товары, распределять их по нужным «полкам» в нашем интернет-магазине и приводить описания товаров к тому виду, который однозначно отвечал бы запросам клиентов. Это наша собственная технология, внутренняя разработка. Также мы ведем пилотные проекты, направленные на совершенствование процессов обслуживания клиентов по цифровым каналам (чаты, мессенджеры), в CRM и др.

Как в идеале выглядит перспективная бизнес-модель банка с включенными в нее технологиями блокчейна, искусственного интеллекта, Больших Данных и финтехами?

Мы уже работаем по этой бизнес-модели, используем сегодня все эти компоненты, кроме блокчейна. Это живая и подвижная бизнес-модель. Мы ее последовательно развиваем. У нас есть стратегическое видение основных компонентов этой бизнес-модели, и это видение регулярно переосмысливается с учетом нашего собственного опыта и изменений, происходящих в цифровом мире. Вместе с бизнес-моделью, естественно, трансформируется и ИТ-стратегия банка. До конца года мы закончим формирование ее очередной версии. Она базируется на технологиях Больших Данных, искусственного интеллекта, Open API, блокчейна, мультиканальности в режиме 24 на 7, развитии площадок для сотрудничества с финтехами и стартапами.

Что сегодня препятствует реализации модели, к которой вы стремитесь?

Я бы не сказал, что что-то препятствует. Из ключевых факторов, которые, безусловно, оказывают влияние на скорость нашего продвижения по пути цифровой трансформации, упомяну несколько. Во-первых, это сфокусированная на клиенте продуктовая культура в банке – главное условие успешной трансформации. Мы последовательно занимаемся ее формированием, видим в ней основу роста количества наших клиентов благодаря их удовлетворенности качеством наших продуктов и услуг. Это процесс длительный и сложный – изменить менталитет сотрудников, при принятии решений фокусироваться на интересах клиентов. Во-вторых, влияет законодательство в области цифрового банкинга, которое в современном виде скорее усложняет, а не упрощает процессы оказания услуг клиентам в цифровых каналах. Есть противоречия между требованиями Банка России по фиксации согласия клиента на различные операции и возможностями цифрового взаимодействия, например, при обработке персональных данных, при получении согласия клиента на обращение в кредитное бюро и т. д. Этих согласований так много, что в цифровых каналах выполнить их за один простой шаг очень сложно. В-третьих, нужно учитывать, что за годы работы в банке сложилась своя ИТ-архитектура. Она закладывалась и формировалась еще в прошлом веке. И сегодня она тормозит наш переход к полномасштабному внедрению философии аgile – к клиентоориентированной, командной, инкрементальной, гибкой разработке продуктов. Вот три фактора, оказывающие наибольшее воздействие на скорость цифровых преобразований, но мы ведем системную работу, чтобы нивелировать их влияние.

Что стимулирует развитие бизнес-модели?

Мы понимаем, что наш успех зависит от удовлетворенности клиентов. Кто они? Это те, кто пользуется нашими розничными продуктами, это наши партнеры по продаже товаров и услуг в кредит, это и финтех-компании, и стартапы, а еще это наши сотрудники. Наш фокус на клиентах и партнерах и есть главный стимул нашего развития. Он дает каждой стороне бизнес-взаимодействия новые возможности.

Насколько банк «Хоум Кредит» приблизился к реализации этой идеальной модели?

Мы активно трансформируемся. Мы уже построили быстрый и эффективный кредитный процесс и развиваем его в цифровых каналах. Растет доля нашего бизнеса в них. Уже более 40% наших активных клиентов пользуются мобильными приложениями банка. Увеличивается число наших партнеров в Интернете. Мы реорганизовали банковскую сеть, сократили число офисов. Начал работу наш маркетплейс, мы вывели на рынок карту рассрочки. Это вполне ощутимые результаты нашего движения к цифровому будущему. В основе этого практические результаты использования Больших Данных, сотрудничества с финтех-компаниями. Но, как я уже говорил, мы переосмысливаем сегодня эту «идеальную модель», поэтому ответить, на сколько процентов мы достигли запланированного результата, я не могу.

Как в процессе трансформации изменилась внутренняя архитектура банка?

Сергей Щербаков, директор блока информационных технологий банка «Хоум Кредит»: «Для оценки кредитоспособности клиента по онлайн-каналам нам сегодня достаточно пяти анкетных полей. При этом обеспечивается высокое качество кредитного портфеля. Это и есть результат активного сотрудничества с финтехами и телеком-компаниями в области Больших Данных»

Все перечисленные изменения, безусловно, начинаются в самом банке. У нас появились новые процессы и новые подразделения, отвечающие за работу с Большими Данными, за развитие цифровых каналов и продуктов, собственные центры исследований и разработок, Lean Startup (то есть бережливый подход к развитию инновационных продуктов и услуг). Для нас важно, что инновационные идеи не рождаются и не реализуются в отдельно стоящих подразделениях. Напротив, все это происходит непосредственно в банке, в командах, работающих на разных стратегических направлениях. Мы проверяем эти идеи в фокус-группах, в процессах Lean Startup, прежде чем взять их в реализацию для массового применения. Меняется и ИТ-архитектура: мы интегрируемся с новыми источниками информации, переводим отдельные функции систем в микросервисы, развиваем открытые интерфейсы приложений, вводим в архитектуру новые системы, которые обеспечивают работу новых продуктов и сервисов (маркетплейс), перестройку процессов работы с клиентами на основе технологии 360 view.

Хочу сказать о таком проекте, как SmartData. Он базируется на концепции Больших Данных, интегрируется с внешними источниками информации. Технологии SmartData будут задействованы в наших онлайн-процессах обслуживания клиентов. Нам сейчас ставят программные компоненты для тестирования и приемки данного решения, в скором времени оно будет целиком запущено в продуктивную эксплуатацию.

Какие новые возможности получили от трансформации бизнес-модели клиенты банка?

Наши клиенты имеют возможность направлять заявку c пятью заполненными полями, подписывать договор через SMS в онлайн-каналах и быстро получать доступ к кредитным продуктам. Обслуживать кредит они также могут дистанционно, со своей карты, не посещая наших отделений. Мы внедрили уникальную программу лояльности «Польза», которая совместно с нашей дебетовой картой «Космос» позволяет клиенту получать выгоду до 12% годовых от личных средств, размещенных на карте. В маркетплейсе нашего банка клиент имеет возможность приобрести в рассрочку любой товар из более чем 10 тыс. наименований от 20 партнеров. И число товаров ежедневно растет. С нашей картой рассрочки клиент может покупать товары в любой торговой точке с POS-терминалом – будь то продукты, товары для детей или одежда. Период рассрочки зависит от договоренности с нашим партнером. Минимальный – три месяца. Лет десять назад такой набор возможностей и преимуществ был бы просто фантастикой.

Как меняется роль ИТ-директора по мере цифровой трансформации бизнес-модели вашего банка?

Роль ИТ-директора, безусловно, должна меняться и меняется. Из ИТ-менеджера, управляющего разработкой продуктов и поддержкой ИТ-систем, он все больше превращается в бизнес-партнера и даже бизнес-лидера, который привносит новые бизнес-подходы, позволяющие банку зарабатывать больше и эффективнее – на новых рынках и в новых клиентских сегментах. Произошли такие перемены и в нашей организации – недавно я был назначен на должность заместителя председателя правления банка «Хоум Кредит».

Расскажите об участии банка в работе акселерационной программы «Финтех Лаб». Что уже удалось сделать? Что намечается сделать?

Банк «Хоум Кредит» запускает пилотные проекты с четырьмя стартапами: Data Fuel, Relation Rate, Robin и Rubbles. Эти компании были отобраны по итогам первой в России акселерационной программы финтех-стартапов, участником которой мы стали в этом году. Стартапы специализируются на актуальных для банка вопросах: персонификации коммуникаций, биометрической верификации, машинном обучении. Цель программы – наладить сотрудничество между талантливыми финтех-стартапами и крупными финансовыми компаниями. В течение нескольких месяцев менторы банка работали со стартапами и помогали им готовить пилотные проекты, отвечающие нашим бизнес-потребностям. Вместе мы продумываем новые подходы к обработке данных, которые улучшат бизнес-процессы банка и повысят качество наших услуг. А еще мы получили полезный опыт – наладили быструю и эффективную работу с внешними подрядчиками. Сейчас мы активно ведем пилоты и продолжаем сотрудничать со стартапами.

Выбор правильной методологии управления проектами – первый шаг к успеху вашей команды. Но при существовании столь разных – иногда пересекающихся – подходов к управлению нюансами любого отдельно взятого проекта как узнать, какая из методологий наилучшая?

Управление проектами помогает улучшать их реализацию с точки зрения эффективности и затрат, одновременно снижая риски. Но одного лишь декларирования приоритетов для этого недостаточно. Нужно хорошо понимать, какое позитивное воздействие оказывает каждая из методологий управления проектами и чем она может помешать успешной реализации проекта.

В этой статье мы коротко обрисуем наиболее популярные методологии управления проектами (project management methodologies, PMM) и покажем, как оценить, какая из них лучше подходит для вашего проекта и организации. Разработанный один раз процесс оценки и выбора правильной методологии управления проектами можно задокументировать и затем применять его много раз, экономя тем самым время на структуризацию проектов и управление ими. Освободившиеся же ресурсы имеет смысл ориентировать на успешную реализацию самого проекта.

Наиболее популярные на сегодня методологии управления проектами

Методология водопада. На протяжении многих лет считалась основной методологией управления проектами. Имея по своей природе последовательный характер, она использовалась во многих отраслях, и особенно часто при разработке программного обеспечения. Методология водопада включает в себя статические этапы (анализ требований, проектирование, тестирование, реализацию и техническую поддержку), которые выполняются в определенном порядке. Она позволяет усиливать контроль на каждом из этапов, но, если границы проекта меняются уже в процессе его реализации, она не может обеспечить необходимую гибкость. Для методологии водопада характерен более формализованный этап планирования, на котором определяются все требования к проекту. И это уменьшает вероятность потерь ключевой информации и требований на начальной стадии.

Agile-методология. Такое проектирование подразумевает совершенно иной подход к управлению проектами. Изначально методология разрабатывалась для проектов, которым требуются высокая гибкость и быстрая реализация. Проектирование разбивается на короткие циклы – так называемые спринты. Agile-проектирование лучше подходит для проектов, требующих интенсивного взаимодействия в реальном времени и реализуемых высокомотивированными командами, не нуждающимися в дополнительном контроле. Методология agile отличается высокой интерактивностью, дает возможность быстро подстраиваться под проект. Одно из главных ее преимуществ в том, что можно быстро выявлять спорные моменты и вносить необходимые изменения на ранней стадии разработки, не дожидаясь завершения тестирования. Agile-проектирование обеспечивает применение повторяющихся процессов, снижение рисков, оперативную обратную связь, быструю оборачиваемость и уменьшение сложности.

Гибридная методология. Несмотря на то что многие команды отдают предпочтение либо методологии водопада, либо agile-проектированию, преимущества обоих подходов привели к появлению гибридной методологии, когда этапы планирования и определения требований выполняются согласно методологии водопада, а этапы проектирования, разработки, внедрения и оценки соответствуют гибкому подходу.

Метод критического пути. Метод критического пути (critical path method, CPM) – это пошаговая методология, используемая при реализации взаимозависимых проектов. Составляется перечень работ, определяются структура их декомпозиции, временная шкала, зависимости, реперные точки и результаты. Критические и некритические работы выделяются путем расчета наибольшего (на критическом пути) и наименьшего (плавающего) времени выполнения различных задач. После этого определяется, какие задачи являются критическими, а какие – нет.

Метод критической цепи. Метод критической цепи (critical chain project management, CCPM) отличается от метода критического пути тем, что он ориентирован на использование ресурсов проекта, а не проектных работ. Для решения потенциальных проблем с ресурсами формируются буферы, гарантирующие своевременную реализацию проектов с соблюдением всех необходимых мер безопасности.

Шесть сигм (six sigma). Концепция «шесть сигм» была разработана компанией Motorola для исключения лишних потерь, улучшения процессов и повышения прибыли. Методология, построенная на основе анализа данных, включает три ключевых компонента: DMAIC (define, measure, analyze, improve and control) – определение, измерение, анализ, улучшение и контроль; DMADV (define, measure, analyze, design and verify) – определение, измерение, анализ, проектирование и проверка; DFSS (Design for Six Sigma) – проектирование для шести сигм. DFSS может включать как предыдущие, так и другие варианты: например, IDOV (identify, design, optimize and verify) – идентификация, проектирование, оптимизация и проверка. Концепцию шести сигм иногда называют методологией.

Scrum. Термин scrum – «схватка» – пришел из регби, где он означает коллективную боевую стойку игроков над мячом. Методология реализации agile-разработки предполагает использование интерактивного подхода. «Скрам-сессии», или «30-дневные спринты», используются для определения приоритетных задач. Роль менеджера проекта для упрощения передается скрам-мастеру. Для независимого решения конкретных задач формируются небольшие команды. В ходе встреч со скрам-мастером оцениваются достигнутые результаты, после чего определяется приоритетность невыполненных задач.

Другие методологии управления проектами.

Помимо перечисленных, существуют и другие методологии управления проектами: методология цепочки событий (event chain methodology, ECM), Crystal, функционально-ориентированная разработка (feature driven development, FDD), разработка динамических систем (dynamic systems development, DSDM), адаптивная разработка программного обеспечения, Rational Unified Process (RUP), бережливая разработка (lean development, LD), Prince2 и пр.

Важно отметить, что решения на все случаи жизни, даже в рамках одной организации, не существует. Сфера управления проектами постоянно развивается, а знание менеджером проектов достоинств и недостатков каждой из методологий способствует успешной реализации проектов, расширяя потенциальные возможности всех заинтересованных сторон.

Как эффективно оценить методологии управления проектами

Процесс оценки, документирования и выбора правильной методологии управления проектами требует серьезной проработки, отличается сложностью и поначалу отнимает много времени, но конечный результат того стоит (разумеется, в том случае, если будет выбрана наиболее подходящая методология управления проектами).

Организация Project Management Institute (PMI) разработала всемирно признанный стандарт Organizational Project Management Maturity Model (OPM3) – модель зрелости организационного управления проектами. Он помогает организациям выявлять, измерять и улучшать свои возможности в части управления проектами и стандартизации процессов, способствует закреплению результатов успешных проектов, определению наилучших практик и усилению связей между стратегическим планированием и исполнением. OPM3 ориентирован на стратегическую эффективность организации в целом и описывает управление проектами, программами и портфелями.

В опубликованном PMI документе «Implementing Organizational Project Management: A Practice Guide» («Реализация организационного управления проектами: практическое руководство») описываются высокоуровневые процессы адаптации методологий управления проектами. Перед тем как выбрать методологии, подходящие для того или иного проекта, следует внимательно изучить этот документ и использовать в дальнейшем содержащиеся в нем сведения.

Преимущества организационного управления проектами

Поскольку основная цель OPM3 – достичь согласованности правильно выбранных стратегий и успешно реализовать проекты, организациям имеет смысл взять этот стандарт на вооружение. В сеансы высокоуровневого планирования необходимо включить офисы управления корпоративными программами (enterprise program management offices, EPMO), что будет способствовать выбору правильных методологий для конкретных проектов, повышению производительности труда и степени удовлетворенности клиентов, достижению конкурентных преимуществ, улучшению управления затратами, усилению взаимодействия и более точному прогнозированию эффективности. В конечном итоге все это улучшает и ускоряет процесс принятия решений в соответствии с общекорпоративными целями.

У каждой методологии управления проектами имеются свои сильные и слабые стороны, поэтому можно использовать сразу несколько методологий, исходя из уникальной природы проекта, его целей и организационной структуры. В любом случае необходимо описать стандартизированные лучшие практики и корректировать их с учетом меняющихся условий. Ключевая задача – выяснить, в какой степени конкретный проект соответствует целям компании. Критерии ранее достигнутых успехов или провалов можно изолировать; это упростит поиск наиболее подходящей методологии или методологий, которые позволят организации эффективно и с минимальными затратами достичь желаемых бизнес-результатов.

Ключевые моменты при выборе методологии управления проектами

При оценке методологий следует обратить внимание на следующие моменты:

• стратегические цели и базовые ценности организации;

• ключевые бизнес-факторы;

• ограничения;

• заинтересованные лица;

• риски;

• сложность;

• масштаб и стоимость проекта;

• оценка методологий управления проектами.

После того как определены критерии оценки, необходимо разработать процедуру выбора наилучшей методологии для конкретного проекта. Время от времени эту процедуру нужно корректировать с учетом развития бизнеса и меняющихся потребностей заинтересованных лиц. Перечислим некоторые ее общие этапы:

1) определение движущих сил проекта путем выявления и ранжирования основных его целей и приоритетов;

2) после определения движущих сил проекта, требований и целей – описание условий, влияющих на методологию;

3) выявление всех доступных/возможных методологий, которые в наибольшей степени подходят для проекта;

4) сравнение методологий применительно к конкретному проекту;

5) определение методологии, сулящей наилучшие результаты и наименьший риск;

6) налаживание обратной связи;

7) документирование и обоснование методологии;

8) реализация методологии;

9) мониторинг и внесение изменений по мере необходимости.

Что включает в себя оценка методологии управления проектами

К организационному развитию, равно как и к проектам, применимы критерии оценки, представленные на рисунке на этой странице. Эти же критерии необходимо учитывать и при выборе методологии. Их можно разделить на внутренние и внешние, разбив каждую из категорий на подкатегории.

Факторы наибольшего риска лежат, вероятно, в сфере организационных возможностей и подготовленности, но и все прочие указанные критерии могут породить серьезные проблемы в случае нарушения ключевых требований к проекту.

Как уже упоминалось, методологии управления проектами, подходящей на все случаи жизни, не существует даже в рамках одной компании, типа проекта или отрасли. В одной ситуации лучше может сработать какая-то одна методология, а в другой – другая или даже гибридный подход. Маловероятно, что одна и та же методология подойдет для всех проектов организации. Поэтому имеет смысл разработать и внедрить такую процедуру оценки методологий, которая поможет находить наилучший подход для каждого проекта. Учтите, что процедуру эту необходимо пересматривать и корректировать при изменении факторов бизнеса.

− Moira Alexander. How to pick the best project management methodology for success. CIO. JUL 20, 2017