Статьи

В одной из своих заметок на freshserviceblog я обрисовал, что представляет собой «управление сервисами предприятия» (Enterprise Service Management, ESM), чем объясняется его растущая популярность и в чем его преимущества.

Нельзя отрицать того, что обсуждению управления корпоративными сервисами в ITSM отводится важное место. Поставщиками инструментов ITSM, консультационными компаниями и предприятиями ведется много разговоров на эту тему, однако доступного обобщения передового опыта сегодня явно недостаточно. Наверное, вряд ли можно ожидать сегодня каких-то универсальных методик, особенно если учесть, что общепринятого универсального определения термина управления корпоративными сервисами еще просто не существует.

Конечно, есть рекомендации, которые зачастую выдают за лучшие или по крайней мере хорошие практики. Сегодня «сценарии» управления корпоративными сервисами рекламируют и продают многие поставщики инструментов ITSM, а их знания и опыт, накопленные в процессе реализации предыдущих клиентских инициатив, воплощаются в «наилучшие советы» по правильному управлению корпоративными сервисами.

Однако откладывать планирование процесса управления сервисами предприятия из-за недостатка имеющихся ресурсов нельзя.

В силу нехватки информации вы, возможно, полагаете, что массовое управление корпоративными сервисами – дело отдаленного будущего, но вопрос сегодня надо ставить по-другому.

Опрос, проведенный HDI в 2014 году, показал: 51% респондентов уже внедряют принципы ITSM вне сферы ИТ или же планируют в скором времени заняться этим. Согласно результатам опроса, организованного Service Desk Institute в 2015 году, 55% респондентов планировали «управление совместно используемыми сервисами», то есть управление сервисами предприятия.

Как я уже отмечал в блогах ранее, в управлении сервисами предприятия ничего нового нет. В конечном итоге все сводится к формированию необходимого импульса и началу массового внедрения в условиях идеального шторма, который складывается из следующих факторов:

• потребности бизнес-подразделений (поставщиков корпоративных сервисов: ИТ-службы, службы персонала и пр.) в повышении операционной эффективности и качества обслуживания;
• растущих ожиданий сотрудников, желающих, чтобы поставщики корпоративных сервисов соответствовали их личному потребительскому представлению об уровне поддержки и обслуживания клиентов;
• улучшающихся решений ITSM, которые становятся применимы к сценариям, не имеющим отношения к ИТ. Появляются дополнительные функции самообслуживания и сервисные каталоги, внутренние и внешние базы знаний (с расширяющимся функционалом самообслуживания), конференции и мобильные приложения. Сегодняшние решения отличаются большей гибкостью, простотой внесения изменений и возможностью использования несколькими подразделениями;
• агрессивной рекламы поставщиков инструментов ITSM и средств управления корпоративными сервисами. Поставщики переходят к активному продвижению и продаже своих продуктов и услуг, предложению наряду с ITSM средств управления корпоративными сервисами.

Итак, процессы управления корпоративными сервисами объективно существуют. Что же организации следует делать, чтобы повысить свои шансы на успех?

1. Не относитесь к управлению корпоративными сервисами как к ИТ-проекту.

Управление сервисами предприятия требует как организационных, так и технологических изменений. И это скорее не технологический, а бизнес-проект. Применение подхода, распространяющегося на все предприятие, поможет выполнять проект в оптимальном порядке с первоочередным решением наиболее существенных вопросов и обеспечением основных преимуществ.

Постарайтесь запомнить, что управление корпоративными сервисами – это не столько внедрение процессов и технологий ITSM за пределами ИТ-службы, сколько более качественное предоставление бизнес-сервисов и улучшение восприятия обслуживания.

2. Учитывайте различия.

Нужно признать, что некоторые бизнес-подразделения проявляют к управлению корпоративными сервисами больше интереса, чем другие. Возможно, там лучше понимают преимущества управления корпоративными сервисами. В любом случае обеспечьте, чтобы в обсуждении общекорпоративных решений участвовали все группы, на которых отразятся эти решения. Если вы чувствуете, что инициатива по управлению сервисами предприятия исходит исключительно от ИТ-службы, проведите дополнительную разъяснительную работу, с тем чтобы важность принимаемых решений поняли все.

Учитывайте различия задействованных групп. Речь может идти об относительном потенциале изменений или даже о вкусе к переменам. Возможно, различия в бизнес-процессах приводят к тому, что передовой опыт ITSM не всегда подходит для наилучшей реализации тех или иных функций бизнеса. Не стоит форсировать встраивание бизнес-функций в инструменты ITSM – это лишь замедлит (а то и сорвет) выполнение проекта и вряд ли приведет к оптимальным решениям.

3. Не пытайтесь помогать другим поставщикам корпоративных сервисов, не решив сперва собственные задачи

Поскольку управление корпоративными сервисами представляет собой расширение принципов и возможностей ITSM с выносом их за рамки ИТ, прежде всего нужно оптимизировать ИТ-составляющую. Делиться неоптимальными решениями с другими нет никакого смысла. Особое внимание следует уделить двум областям – самообслуживанию и отчетности с выделением ключевых показателей, которые должны принести выгоду другим бизнес-подразделениям и отвечать их потребностям.

Не стоит полагать, что у ИТ-службы есть ответы на все вопросы, а процессы налажены наилучшим образом: вполне возможно, другие подразделения в чем-то ее превосходят. Помните, что цель заключается в повышении эффективности бизнеса, а не в распространении методов ИТ-службы на остальную часть организации.

4. Не думайте, что управление сервисами предприятия интересно кому-то само по себе, обосновывать все необходимо в бизнес-терминах.

Преимущества управления корпоративными сервисами должны быть четко выражены в бизнес-терминах. Говорите о реальной выгоде, которая обычно выражается в денежном или каком-то ином эквиваленте, изменении клиентского восприятия и получении конкурентных преимуществ. Не пытайтесь разъяснять теорию управления корпоративными сервисами. Для обоснования финансовой отдачи и улучшения качества обслуживания покажите, чего добились другие компании.

Не рассуждайте о преимуществах на языке ИТ, ITSM и ITIL. Если, конечно, вы не хотите привести сотрудников других бизнес-подразделений в замешательство и выключить их из обсуждения. Помните: убедить в необходимости управлять корпоративными сервисами, как и в необходимости любых других изменений, удастся путем регулярного общения, несущего в себе ценную информацию.

5. Тщательно и без спешки продумайте реализацию проекта управления корпоративными сервисами.

Управление корпоративными сервисами в масштабах всего предприятия – очень объемная задача, поэтому подход «большого взрыва» представляется слишком сложным и рискованным. Рекомендуется начать с малого, сосредоточившись на каком-то одном бизнес-подразделении или нескольких новых функциях.

Затем, как и в любом другом многоэтапном проекте, следует отталкиваться от ранее достигнутых успехов, перенося достижения одного бизнес-подразделения на другие. Впрочем, в управлении корпоративными сервисами можно добиться и быстрого выигрыша (ведь все построено на базе ITSM), поэтому аккуратно планируйте, что и когда вы намерены делать.

Итак, я изложил пять своих рекомендаций по планированию процесса управления сервисами предприятия. А что бы добавили или изменили вы?

- Стивен Манн, руководитель и директор по контенту аналитической компании ITSM.tools. Помимо работы в ней он занимается подготовкой маркетинговых материалов по ИТ и управлению ИТ-сервисами. Ведет регулярно обновляемый блог, является автором ряда книг, выступает на отраслевых мероприятиях с докладами, посвященными проблематике управления ИТ-сервисами.

Интернет вещей – одна из ключевых тем, обсуждаемых отраслевым сообществом в рамках общей дискуссии о цифровой трансформации предприятий. Мнения экспертов о зрелости технологий Интернета вещей разделились. Некоторые говорят о нем, просто реагируя на глобальные тенденции и маркетинговый прессинг вендоров. Но есть и те, кто пытается спроецировать Интернет вещей на реалии отечественного бизнеса, общества и инфраструктуры. Нам, безусловно, интереснее второе. И мы попросили ответить на актуальные вопросы по данной теме директора по исследованиям IDC в России и СНГ Елену Семеновскую. 13 апреля она выступит на конференции IDC IoT Forum 2017, которая пройдет под девизом «Мы покажем Интернет вещей в действии!».

- Насколько значима, по мнению IDC, роль Интернета вещей в процессе строительства цифрового предприятия с учетом российской специфики?

Роль Интернета вещей для построения цифрового предприятия важна с точки зрения получения большего количества информации и умения с ней работать. Цифровое предприятие опирается прежде всего на данные, которые лежат в основе всех бизнес-процессов компании. Интернет вещей – это одна из важных составляющих цифровой компании, особенно в промышленном сегменте. Получая данные с большого числа устройств, можно значительно оптимизировать работу оборудования и персонала, вывести обслуживание и ремонт устройств на новый уровень, сократить расходы. А значит, это актуальная технология для российских компаний.

- Соответствуют ли ожиданиям руководителей российских предприятий практические результаты использования технологий Интернета вещей? Что показывает опыт отечественных компаний?

В принципе, принятие технологий Интернета вещей основано на ожидании экономического эффекта, преимуществ для бизнеса. Руководителям функциональных подразделений это интересно в большей степени, чем ИТ-департаменту. Как любое другое внедрение, эта технология может разочаровать, если неправильно будет поставлена задача, вот почему компании проявляют такой интерес к сценариям внедрения Интернета вещей. Те проекты (в том числе пилотные), которые на сегодняшний день реализованы в компаниях, показывают хорошие, видимые для бизнеса результаты. В большинстве своем подобные проекты решают задачу оптимизации, повышения эффективности. В меньшей степени они решают инновационные задачи по разработке новых продуктов и услуг. Но это только начало, и по мере того как компании учатся работать с информацией, поступающей с устройств, они буду получать больше преимуществ от использования Интернета вещей.

- О чем прежде всего нужно помнить ИТ-директорам российских предприятий, приступающим к активному внедрению технологий Интернета вещей?

В современных условиях ИТ-директор перестает быть просто руководителем затратного подразделения, он становится катализатором инноваций. Интернет вещей может сыграть ключевую роль в том, чтобы заработали новые эффективные процессы, и способен дать толчок к ускорению освоения инноваций на предприятии в целом. В обязанности CIO будут входить не только обеспечение базы для поддержки Интернета вещей, управление массой данных и совместимостью подключенных устройств, но и постоянная максимизация новых бизнес-возможностей. Сейчас современному ИТ-руководителю нужно прежде всего начать с правильной постановки бизнес-задачи. Необходимо налаживать тесную кооперацию с представителями бизнес-подразделений, изучать опыт других компаний, потому что Интернет вещей подразумевает глобальную интеграцию и конкуренцию. Очень важно иметь отраслевую экспертизу, чтобы получить эффективное внедрение.

- Каким будет главный посыл вашего выступления на предстоящей конференции «IDC IoT FORUM 2017: На шаг впереди» 13 апреля?

Мое выступление будет о том, что нового есть сейчас в мире Интернета вещей, как меняется подход к внедрению этой технологии глобально и в регионе. И о том, как российские компании воспринимают и реализуют эту новую парадигму на практике.

В Gartner предсказывают, что компании, придерживающиеся политики «никаких облаков», в 2020 году станут такой же редкостью, как сегодня компании, не использующие в работе Интернет. По оценкам аналитиков IDG, сегодня в 70% компаний пользуются по меньшей мере одним облачным приложением, и в ближайший год этот показатель вырастет до 90%. Иными словами, через пару лет ситуация, когда компания еще не перешла в облако, будет немыслимой.

Успешно развернутая облачная среда обеспечивает адаптивность и экономит затраты, а вот неудачное внедрение сводит преимущества на нет. Поэтому при планировании облачной стратегии избегайте нижеперечисленных упущений, из-за которых соответствующие проекты проваливаются.

• Рассматриваются не все доступные варианты. Выбор в пользу крупного провайдера облачных сервисов дает свои преимущества, но часто такое решение принимают без всестороннего изучения доступных предложений. Перейти к другому оператору будет непросто. Поэтому отбор проводят с особым тщанием, продумав прежде, как ваша среда будет развиваться в предстоящие годы. Это важно, особенно учитывая то, что все больше компаний применяют мультиоблачный подход.
• Отсутствие диалога внутри компании. Решения, связанные с облачными сервисами, все чаще принимают на уровне совета директоров и бизнес-подразделений, которым сегодня хватает «теневых ИТ» и бюджета на них, чтобы самостоятельно получать необходимые облачные ресурсы. Во многих организациях ИТ-специалистам не дают возможности встречаться с другими руководителями, чтобы грамотно доводить до их сведения облачную стратегию. Поэтому топ-менеджеры должны организовать каналы связи, чтобы руководители операционных отделов могли излагать свои бизнес-задачи, а в отделе ИТ выбирали ресурсы, необходимые для решения этих задач.
• Отказ от модернизации инструментария. Для ИТ-специалистов переход в облако означает освоение новых навыков, а для этого нужны средства на обучение и трата времени. Прежде всего ИТ-руководители должны научиться понимать задачи и требования бизнеса, чтобы обосновывать покупку и развертывание нужных сервисов. Кроме того, ИТ-специалисты должны знать о доступных облачных сервисах и тех преимуществах, которые они обеспечат организации.
• Слишком запоздалая забота о безопасности. Проблемы безопасности неизменно на первом плане в компаниях, переходящих в облако, поэтому соответствующие защитные меры необходимо принимать еще в начале процесса миграции. Учитывая рост числа сервисов, используемых сотрудниками, необходимо принять все возможные меры по защите данных компании, а значит, ИТ-отделу с первого дня потребуются обучение и инструменты для борьбы с угрозами безопасности. Когда речь идет об облаке, стратегия защиты должна быть совместной: нужно четко знать, что будет защищать провайдер, а что – клиент.
• Чересчур быстрая миграция. Переход в облако должен быть постепенным, по одной бизнес-функции, чтобы оставалась возможность проверять правильность выбора. Начинать нужно с отделов, наименее критичных для бизнеса, чтобы ИТ-специалисты смогли спокойно познакомиться с процессом внедрения, прежде чем браться за перевод ответственных структурных единиц. Переход в облако займет немало времени и подразумевает постепенное расширение. А организации, проводящие преобразования второпях, ставят под угрозу успех такой инициативы.
• Отсутствие оптимизации затрат. Из-за того что во многих организациях не разобрались с моделями назначения расценок на облачные сервисы, до трети инвестиций, выделенных на облачный проект, тратятся по сути впустую. Часто компании недостаточно расходуют ресурсы своих виртуальных машин и платят за неиспользуемые экземпляры. В результате издержки на сопровождение облака выходят за разумные рамки. Переход в облако не должен сопровождаться огромными издержками, и если вы недостаточно тщательно спланируете стратегию сопровождения, будет трудно потом оправдывать затраты перед руководством.
• Нежелание осваивать новые технологии. Современные технологии дают огромные инновационные возможности. Сегодня во многих ИТ-отделах изучают, какие перспективы обещают бизнесу автоматизация, машинное обучение, программно-конфигурируемые центры обработки данных и т. д. Компании, в которых не пожелают задействовать весь спектр возможностей, предоставляемых облаком, на следующем витке облачной революции окажутся среди отстающих.

– Lawrence Schwartz, CMO, SoftwareONE. 7 Reasons your cloud will fail. Network World. January 31, 2017

Тема рисков, связанных с возможностью так называемого форкинга (forking) – возникновения ответвлений в открытых программных продуктах (см. «Так ли уж страшно ответвление в ПО с открытым кодом», «Директор информационной службы», №10, 2016), нашла довольно большой отклик в российском сообществе Open Source, причем многие эксперты уверены: ответвление вовсе не зло, да и рисков в нем отнюдь не больше, чем в проприетарных системах.

Ответвление – не трагедия

Илья Вислоцкий, директор центра архитектуры клиентских решений Stack Group: «Вероятность резких поворотов в судьбе проекта является одним из главных вопросов, которые задают себе ИТ-директора, когда продумывают возможность использования открытого ПО. Оценивая риски и совокупную стоимость владения, они все-таки перестраховываются и чаще выбирают коммерческие решения»

«Вероятность резких поворотов в судьбе проекта является одним из главных вопросов, которые задают себе ИТ-директора, когда продумывают возможность использования открытого ПО в бизнес-процессах компании. Безусловно, вопрос этот требует внимания», – признает Илья Вислоцкий, директор центра архитектуры клиентских решений Stack Group. При использовании открытых решений, помимо вопросов их надежности, существуют и риски их некачественной поддержки. Поэтому многие компании возлагают поддержку таких систем на свой ИТ-отдел, и если специалисты окажутся не готовы к неожиданным ответвлениям, то организация рискует остаться с устаревающей версией последнего релиза и без дальнейшей поддержки и развития. В конечном итоге это приведет к сложному и дорогому процессу миграции. Как полагает Вислоцкий, именно поэтому, оценивая риски и совокупную стоимость владения открытым ПО, ИТ-директора все-таки страхуются и чаще выбирают проприетарное ПО.

«Информацию о возможном ветвлении открытых продуктов нужно иметь в виду, когда принимается решение об их использовании в своих будущих проектах. Ситуация может измениться как в благоприятную, так и в неблагоприятную сторону – например, команда ответвления начнет работать более эффективно», – отмечает Дмитрий Метлин, ИТ-директор Mango Telecom, ориентирующейся на открытые продукты. Если платформа была выбрана изначально правильно (наиболее стабильная версия, широкое сообщество и т. п.), то бояться точно не стоит.

Павел Рыцев, ИТ-директор ALP Group: «Разумнее всего относиться к ветвлению не как к трагедии, а как к отличной возможности выбрать наиболее здоровую ветвь продукта, которая поможет компании развиваться максимально динамично»

«Считается, что сама природа открытого ПО делает его нестабильным и не очень надежным. Но в разработке ядра систем, основных библиотек, а также в создании веб-серверов и серверов баз данных на их основе участвуют десятки, сотни и даже тысячи разных компаний. Это автоматически делает проекты крайне живучими! И возможность “форкнуть” их стоит воспринимать как большое преимущество, а не как недостаток», – уверен Павел Рыцев, ИТ-директор ALP Group. По его словам, нужно предвидеть такой сценарий и преодолеть негативное отношение к нему.

Допустим, проект расслоился на несколько частей и появилось сразу несколько ветвей. Разумнее всего воспринимать такое положение вещей не как трагедию, а как отличную возможность выбрать наиболее здоровую ветвь продукта, которая поможет компании развиваться максимально динамично. Ведь практически безболезненно переключиться с одного варианта продукта на другой удается как раз при разделении его на ответвления.

То, что «форков» может быть несколько и развитием даже самого узкоспециализированного из них кто-нибудь непременно занимается (три человека или сто тысяч), дает возможность легко оценить правильность выбранной версии. Если ее развитие не совпало с ожиданиями, компания просто переходит на другой «форк», который намного лучше отвечает целям и планам. Это особенно важно, когда продукт находится на начальном этапе развития. В такой момент различия в версиях невелики и возможность гладкой и безболезненной миграции очень вероятна.

«Это отличает работу с Open Source от привычной практики применения проприетарных разработок. Устаревшие практики надо менять, а не пытаться под них подстроиться», – подчеркивает Рыцев.

«Ответвления в открытом ПО – это обычный процесс, они возникают весьма регулярно и несут положительный эффект, так как открывается возможность посмотреть на проблему с другой стороны, обкатать новые идеи», – говорит Павел Романченко, начальник отдела разработки компании «Инфосистемы Джет». Если бизнес зависит от какого-то конкретного ПО, то нужно опасаться не ответвлений, а снижения активности в разработке. Соседний проект можно не принимать во внимание до тех пор, пока устраивают и темп развития, и перспективы.

Сама же возможность возникновения ответвлений является большим плюсом при выборе открытого ПО, поскольку позволяет сохранить инвестиции. При угасании проекта можно либо самостоятельно развивать продукт, либо переключиться на один из «форков», которые возникают как ответ сообщества на низкую активность в проекте.

Семь раз отмерь

Неопределенность дальнейшей судьбы проекта, на который сделала ставку компания, – это в любом случае повод нервничать. Как ИТ-директору следует воспринимать эту ситуацию?

Дмитрий Метлин, ИТ-директор Mango Telecom: «Если есть моменты, которые заставляют нервничать, значит, ставка на данную платформу была изначально плохо продумана»

«Если есть моменты, которые заставляют нервничать, то это значит, что ставка на данную платформу была изначально плохо продумана. Нужно делать выводы на будущее, обращать внимание на проверенные, стабильные проекты с широким сообществом. Впрочем, вышесказанное в равной степени относится и к выбору проприетарного решения», – считает Метлин. Он рекомендует консервативный подход: не использовать самые последние версии систем на важных участках инфраструктуры или процессов, использовать продукты с понятным вектором развития и политикой изменений. Хорошо, если нововведения в платформе с каждой новой версией направлены на цели бизнеса (доступность сервиса, производительность, простота использования).

«Если с ситуацией, вызвавшей проблемы, ИТ-директор столкнулся “внезапно”, следует пересмотреть критерии выбора открытого ПО. К подобному развитию событий нужно быть готовым еще на этапе выбора открытого проекта и определить возможности “отступления”», – рекомендует Вислоцкий.

Как отмечает Романченко, ответвления обычно возникают как реакция на нетехнические разногласия. Например, после того как компания Oracle купила Sun Microsystems, несколько открытых проектов отделились под новыми названиями: MariaDB, LibreOffice, Jenkins. В этом случае «форк», то есть новый проект, сохраняет свою открытость и у пользователей появляется возможность выбора: сообщество или корпорация.

Есть и примеры, когда новый проект развивался гораздо быстрее, чем его предшественник (например, LibreOffice), и случаи, когда оба проекта развиваются одинаково успешно (например, MySQL и MariaDB). Так или иначе, с выбором всегда можно подождать, поскольку обычно оба проекта сохраняют совместимость друг с другом достаточно долгое время. Главное – определить для себя, что важнее: технические детали (развивается ли проект в нужном направлении), поддержка сообщества или корпорации, тонкости лицензирования и т. д.

Правильная сторона

Необходимые действия по минимизации рисков просты: две-три хорошо протестированные альтернативы основному продукту. Если продуктов несколько, по две-три альтернативы должны быть у каждого. Однако при появлении ответвлений можно постараться остаться на «правильной стороне баррикад».

Поможет в этом тщательная оценка сообщества разработчиков или компании, занятой развитием продукта. По словам Рыцева, «маячки», помогающие оценить сообщество, – это общее количество участников, отсутствие непреодолимых конфликтов и расколов внутри, количество спонсоров, заинтересованных в развитии данного продукта. Богатую пищу для размышления дает просмотр описания ИТ-инфраструктур больших компаний (например, Google, Yahoo) – того, какое ПО и как именно используют эти лидеры.

«Конечно, не следует ставить знак равенства между ИТ-инфраструктурами этих гигантов и “обычных” компаний, даже весьма крупных. Но важно оценивать заинтересованность солидных организаций в выбранной платформе, такой тест повысит безопасность работы с ней», – рекомендует Рыцев.

Оценка производительности и функционала продуктов также обязательна, потому что постоянно появляются новые претенденты на лидерство. По своим возможностям они могут существенно отличаться от лидеров – в любую сторону. И здесь крайне важно видеть всю картину.

«Все мои рекомендации – не умозрительные. Это выжимка из почти семилетнего опыта использования СПО как первостепенной технической основы, на которую опирается растущий бизнес нашей компании», – подчеркивает Рыцев. Ответвления – это всегда преимущество и серьезная возможность для развития своего продукта, если у команды есть сильные компетенции.

Если подойти к подготовке правильно, можно не просто «минимизировать вред», но и получить очень большие преимущества. Сказанное в полной мере относится к «форкам». Ведь модульный подход, типичный для СПО, стимулирует создание информационных систем со слабосвязанной архитектурой. Значит, в будущем компания получит простое обновление, больший, чем у проприетарных решений, жизненный цикл информационной системы, потому что ее можно легко менять и модернизировать по частям, по мере роста бизнеса. Это позволяет оперативно вносить необходимые изменения. Быстрые изменения в проприетарном продукте – дело намного более тяжелое, а в случае крупных разработчиков – совершенно нереальное. И сегодня таким системам нужна глобальная революция.

В Сбербанке России работа с данными считается одним из важнейших направлений для роста бизнеса — здесь строят организацию, «направляемую данными» (data-driven), и уже накопили в этом деле немалый опыт. В преддверии VI Российского форума Big Data'17, который издательство «Открытые системы» традиционно проводит в конце марта, Елена Ивашечкина, заместитель директора департамента корпоративных клиентов Сбербанка, — один из ключевых докладчиков форума — рассказала читателям «Директора информационной службы» (CIO.ru) о том, какое место занимают Большие Данные в деятельности департамента. Ивашечкина отвечает за развитие отношений с корпоративными клиентами, управление Большими Данными и предсказательными моделями, а также за создание уникального клиентского опыта.

— Какие основные задачи вы решаете и как используются для этого Большие Данные?

Наш департамент отвечает за стратегию работы с данными для всего корпоративного блока.

Вместе с ИТ-подразделениями мы работаем на всех участках цепочки создания ценности из данных — от сбора сырых данных до их агрегации, построения моделей и предоставления потребителям продуктов, улучшенных благодаря работе с данными.

Наше подразделение выполняет несколько основных задач в рамках корпоративного блока.

Мы агрегируем данные, задаем правильную инфраструктуру и модель данных для всех отделов. Это наша задача номер один, так как данные обеспечивают 70-80% бизнес-результата. Коллеги могут использовать их для своих целей — например, для создания продуктов или актуализации перечня документов.

Вторая наша задача — увеличение доходов от вторичных продаж, зависящих, помимо прочего, от удовлетворенности клиентов теми продуктами, которые мы им предлагаем. Здесь тоже множество задач, связанных с качественными данными и параметрами их обработки, и снова инфраструктура Big Data выходит на первое место. Число клиентов огромно, объем данных колоссален, и эффективно обрабатывать их на старых технологиях невозможно.

Третий блок задач, который мы выстраиваем в течение последнего года, связан с data science — разработкой моделей на основе собираемых данных и использованием методов машинного обучения. Это новое перспективное для нас направление, в том числе и с точки зрения получения дохода. Мы делаем модели как для себя, с целью увеличения вторичных продаж и конверсии (процента превращения потенциальных продаж в реальные), так и для других структурных подразделений, например департамента кредитных продуктов и кредитного мониторинга, оцениваем склонность клиента задержать выплаты по кредиту. В рамках внедряемого в банке Agile-подхода департамента корпоративных клиентов — сквозная структура, предоставляющая своих специалистов для построения моделей данных на время реализации проектов в разные команды и подразделения. У нас уже есть хорошие модели оттока, позволяющие принять меры для сохранения клиента, и мы внедряем их в промышленную эксплуатацию. Причем эти модели дают возможность прогнозировать не только полный уход клиента, но и сокращение использования наших услуг.

Четвертая область, которой мы занимаемся, — «клиентский опыт». Это управление всеми точками контакта с клиентом на протяжении всего взаимодействия с ним, сквозной анализ, позволяющий взглянуть на процессы глазами клиента и выстроить клиентоцентричную организацию. Сегодня такая деятельность тоже становится максимально технологичной. Собираются данные о том, как клиент нас нашел, легко ли это было, удобно ли было открыть счет, пришлось ли ждать, просил он об услуге или ему ее предложили, как он работает с интернет-банком и т. д. Собранной в разных точках информации очень много, поэтому задачи по ее обработке и выдаче клиентам своевременных и правильных ответов, по сбору клиентских откликов, анализу корневых причин проблем (для исключения повтора таких ситуаций) ложатся на технологические платформы. Мы активно изучаем когнитивные технологии и делаем на основе искусственного интеллекта проект по автоматизации первой линии поддержки корпоративных клиентов — контакт-центра. Мне знаком опыт бразильского банка, уже реализовавшего такой проект.

— Внедрение искусственного интеллекта для поддержки клиентов — это вопрос улучшения качества обслуживания или экономии?

И то, и другое. Конечно, мы преследуем цель повысить качество, но и экономия колоссальная. Мир уходит в онлайн, люди часто не хотят долго ждать ответа оператора, им требуется инструмент, чтобы можно было получить грамотный ответ, но не «висеть» при этом на линии.

— Сегодня многие обращаются к анализу поведения пользователей в социальных сетях, но на практике часто ценность этой информации близка к нулю — слишком маленькое число потенциальных клиентов попадает в эти выборки. Очевидно, что наиболее интересные фигуры или ограничивают свою деятельность в соцсетях, или закрывают доступ к своему профилю, или же не присутствуют в соцсетях вовсе. Как это учитывается в создаваемых моделях? Считаете ли вы социальные сети ценным источником информации?

Сами по себе социальные сети не дают хорошего качества моделей, они работают только как дополнительный фактор. Соцсети могут давать прирост на 5-7 пунктов индекса Джини (показатель для измерения качества модели). Это очень много. Соцсети нужно научиться «правильно готовить». Профиль человека в соцсети часто не так информативен, как его окружение. Анализируя окружение, можно понять, что это за клиент. К тому же соцсети сегментированы. Можно условно сказать, что в LinkedIn «сидят» высокодоходные клиенты, а в «Одноклассниках» много региональных SMB-компаний. Поэтому даже та информация, которая открыта, нам полезна. В проекте c одним из поставщиков данных соцсетей мы получили хорошие результаты по поиску высокодоходных клиентов малого и среднего бизнеса.

— По каким критериям оценивается эффективность применяемых алгоритмов анализа данных? И каковы результаты таких оценок на практике?

Эффективность матмоделей и алгоритмов оценивается стандартно: полнота, точность, коэффициент Джини. По уже проведенным инициативам мы смотрим на совпадение с тем, что мы прогнозировали, конверсию и в итоге — на доход, количество сохраненных клиентов, то есть оценка ведется в бизнес-показателях. Начав использовать инструменты data science, за год мы смогли в полтора раза улучшить качество моделей. И теперь, добавляя работу с вендорами данных соцсетей, понемногу повышаем эффективность дальше.

Процент ошибок сильно зависит от конкретной модели, но я считаю, что любая модель лучше, чем случайный отбор. Даже если она дает совсем небольшое улучшение по сравнению со случайным отбором, это все равно лучше, чем работать без модели. Эффективность также зависит от качества и полноты данных, от времени разработки моделей, инструментов и людей, которые этим занимаются. Вопрос в том, какой уровень эффективности следует считать достаточным.

— Но ведь с учетом ресурсов, затраченных на разработку моделей, эффективность «плохой» модели будет сопоставима или даже ниже случайной выборки?

Крайне редко модель не получается, но при ее разработке приходит новое понимание проблемы и происходит столько правильных итераций по работе с данными, что это время нельзя считать потерянным зря.

— Инвестиции в Большие Данные связаны прежде всего с ожиданиями высокой отдачи в будущем. А в сочетании с какими технологиями Большие Данные способны принести наиболее быстрый эффект?

Большие Данные сейчас работают с технологиями машинного обучения и, на мой взгляд, дают отдачу быстро. Всего за год плотной работы data science мы уже видим результат использования модели, которая увеличивает конверсию и доходность.

Глубокое обучение (Deep Learning) и когнитивные технологии дают отдачу дольше. Популярная сегодня тема — обучение на естественном языке (Natural Language Learning) с использованием голосовых запросов и генерацией голосовых ответов.

Но иногда простые модели, создаваемые быстро, работают лучше, чем сложные, разрабатываемые долго. Я вижу много таких примеров.

— То есть такие технологии имеет смысл применять лишь для очень серьезных задач?

Возможно. А может быть, необходимо еще больше данных. Тут нам многое предстоит сделать: интегрировать все источники, перевести их на инфраструктуру Больших Данных, ускорить все процессы. Наш клиент делает всего несколько транзакций в день, а тот же Facebook «видит» десятки тысяч транзакций по клиенту в день. Чем больше данных и чем правильнее они интегрированы в инфраструктуре, тем эффективнее глубокие методы работы с ними.

— При создании организации, направляемой данными, следует опираться прежде всего на высококвалифицированных специалистов в области data science или же на технологические платформы, которые позволяют работать с Большими Данными бизнес-пользователям?

Одно без другого не может существовать. Мы строим бизнес-платформу, но это не значит, что с ней смогут работать любые бизнес-пользователи. Эта огромная система, содержащая всю информацию о продуктах и все модели, является основой для создания в будущем экосистемы для клиентов. Специалисты по данным и бизнес-платформа дополняют друг друга: специалисты могут делать хорошие модели на тестовых выборках, платформа же решает проблемы их масштабирования на миллионы клиентов, большие объемы данных и несколько каналов, а также задачи обработки на высоких скоростях и выдачи ответов в реальном времени.

Для создания такой платформы многое сделано и еще многое предстоит. Параллельно мы развиваем компетенции data science, учимся новым методам и заодно это все интегрируем.

— О чем вы расскажете участникам форума Big Data'17?

О том, что интересно мне самой, когда я хожу на такие конференции. Немного о самих данных — полнота и скорость их получения всех очень волнует, так как это конкурентное преимущество. Об инфраструктуре, архитектуре данных, а затем о реальных кейсах на их основе, о том, какие результаты и отзывы от клиентов получаем. Расскажу, как применяются аналитические алгоритмы анализа данных о транзакциях и действиях в социальных сетях, как с помощью программных методов исследования и сопоставления паттернов поведения выявить неблагонадежных заемщиков или найти потенциальных корпоративных клиентов. Кроме того, обычно всех интересует команда и ее взаимодействие с ИТ.

В последние годы «цифровая» составляющая столицы стремительно растет. Через портал госуслуг и мобильные сервисы горожане могу платить за коммунальные услуги и парковку, записывать ребенка в школу и на прием к врачу. О том, как проходила цифровая трансформация города до сих пор, и о планах на будущее рассказывает Андрей Белозеров, советник руководителя Департамента информационных технологий Москвы по стратегическим проектам и инновациям, возглавлявший разработку и внедрение более чем сотни информационных систем в области муниципального управления, образования, ЖКХ, транспорта и в ряде других сфер.

– В последние годы стало заметно, что Москва стремительно «оцифровывается», появляется очень много сервисов, основанных на информационных технологиях. Когда начался этот процесс, что послужило толчком к его началу?

Цифровую трансформацию города начала управленческая команда, которая пришла в мэрию в 2010 году. В первую очередь было задумано создать качественные сервисы для граждан. Фактически начинали с нуля: не было ни одного электронного сервиса, никаких приложений, для получения простейшей госуслуги нужно было обойти несколько инстанций, родители, чтобы записать ребенка в первый класс, ночевали в машинах рядом со школой. Тогда появился московский портал госуслуг – в конце 2016 года там были зарегистрированы уже 5,8 млн человек, и он был самым посещаемым госсайтом в стране, собирал 30 млн визитов в месяц. Стартовала разработка Единой мобильной платформы города, на базе которой сейчас работают 10 мобильных приложений и 20 SMS- и USSD-сервисов. Был инициирован проект по созданию сети центров обслуживания «Мои документы», тогда они назывались «многофункциональные центры», фактически это служба одного окна. В течение 2011-2013 годов закладывался и совершенствовался фундамент, на который теперь опираются новые сервисы.

– Опыт каких стран и городов оказался наиболее полезным?

Мы изучали опыт Эстонии с их электронными идентификаторами и электронными услугами, изучали опыт Сингапура, США. Кое-что переняли, но, думаю, процентов 80 того, что уже реализовано, сделано с учетом наших ментальных, законодательных и инфраструктурных особенностей. И с учетом тех идей, которые мы получали от горожан.

– Неужели ментальность играет большую роль?

Да, причем скорее ментальность не жителей города, а чиновников. Даже такая, казалось бы, простая вещь, как внедрение электронного документооборота в правительстве Москвы, сначала воспринималась в штыки. Служащие не понимали, как это – бумажного документа больше не будет, а есть флешка и на ней электронная подпись…

– Но сейчас они почувствовали, что так удобнее работать?

Конечно. Я считаю, что московские чиновники сейчас одни из самых прогрессивных в России, да, пожалуй, и в мире. Сегодня в переписке между департаментами Правительства Москвы и городскими службами бумажные документы в принципе не появляются: документ зарождается в электронной форме, подписывается электронной подписью, уходит в орган власти в электронной форме и расписывается на исполнителя в электронной форме. Многие совещания проводятся уже в виртуальном формате, когда подключаются несколько разных точек в городе и общение идет по видео-конференц-связи. Если раньше к каждому заседанию Правительства Москвы печатались тонны бумаги, то сегодня есть система заседаний и совещаний, куда загружаются все необходимые материалы. И если обратить внимание на телерепортажи с заседаний Правительства Москвы, то можно видеть, что все сидят с планшетами: все материалы доступны в электронном виде.

– Все наслышаны о центрах «Мои документы», о портале госуслуг. А есть крупные, но менее заметные проекты?

Есть проекты, которые более заметны разным категориям людей. Например, идет крупный проект «Московская электронная школа» по модернизации школьной инфраструктуры. В классах установят свыше 20 тыс. интерактивных панелей, специально сконструированных с учетом московской специфики. Почти 40 тыс. ноутбуков получат учителя-предметники для работы с электронным журналом и системой электронного образовательного контента.Запланирована модернизация локальных сетей, во всех учебных помещениях появится Wi-Fi – это 60 тыс. новых точек. Учителя пройдут обучение.

Огромный проект, один из самых масштабных в мире, ведется в столичном здравоохранении. Единая медицинская информационно-аналитическая система Москвы дает возможность горожанину записаться к врачу через терминалы в поликлиниках, мобильное приложение, контакт-центр, сайт и т. п. Но самое главное – она дает управленцам возможность отслеживать ресурсы поликлиник и их загруженность. Скажем, если на участке два терапевта, но один загружен на 200%, а другой – на 30%, то можно перераспределить нагрузку на участки и на врачей и тем самым снизить время ожидания врача для пациента.

Надо также отметить проект, предусматривающий создание системы городского видеонаблюдения, беспрецедентный по количеству видеокамер – их на улицах города установлено больше 147 тыс. Они используются как правоохранителями, так и коммунальными службами, контрольными органами и управленцами. Например, система помогает увидеть онлайн, как убирается снег, проверить, вывезен ли мусор, законно ли установлена рекламная конструкция.

Этот проект примечателен еще тем, что мы не вкладывались в строительство каналов видеосвязи и не закупали видеокамеры. Камеры и каналы связи городу не принадлежат – они принадлежат операторам связи, которые реализуют этот проект. Единственное, что принадлежит городу, – это единый центр хранения и обработки данных. Мы покупаем у операторов услугу по доставке картинки заданного качества в наш центр хранения с тех мест, которые мы определяем. Если картинка идет, мы платим, если нет – не платим и даже штрафуем.

Если бы мы реализовывали проект сами, то сначала потратили бы год-два на то, чтобы всю эту инфраструктуру построить за городские деньги, закупить камеры и т. д. У операторов инфраструктура есть, они ее используют и при оказании других услуг.

В Департаменте транспорта реализуют проект «Интеллектуальная транспортная система». Он включает в себя, в частности, системы организации дорожного движения (управление светофорами, наружными табло и т. д.), оплаты проезда на пассажирском транспорте. Система фото- и видеофиксации дорожных правонарушений способна не только измерять скорость, но и фиксировать, например, пересечение стоп-линий, сплошных линий. Автоматизирована служба парковки: «оцифрована» оплата парковки через мобильный телефон и фиксация факта ее отсутствия парковочной службой.

Несколько крупных проектов ведутся в области ЖКХ. Все машины, которые убирают снег и вывозят мусор, оснащены системой ГЛОНАСС, мы фиксируем телеметрический сигнал на карте и можем проверить, выполняет ли машина поставленную задачу – например, едет она с опущенной щеткой или с поднятой. Сейчас в четырех округах идет пилотный проект по созданию Единого диспетчерского центра. Жители этих округов используют для вызова сантехника или электрика единый городской телефон, по которому оператор колл-центра регистрирует электронную заявку.

После выполнения работ сотрудник контакт-центра звонит и спрашивает, доволен ли заявитель качеством работы, вовремя ли пришел мастер, каков был его внешний вид. Эти ответы тоже заводятся в систему, таким образом, мы имеем возможность рейтинговать и оценивать качество обслуживания москвичей. Сейчас есть пока только колл-центр, но до конца года мы запустим и электронные каналы. Житель сможет отслеживать статус своей заявки онлайн.

С целью совершенствования коммунальной инфраструктуры создается система учета потребления ресурсов. Например, в подвале ставятся контроллеры, которые фиксируют и передают в облако показания по объемам горячей воды, отопления, температурный график и прочее. Это дает нам возможность подсчитать, сколько потребляется ресурсов, не избыточна ли их подача, если на дворе тепло, не случилось ли аварийной ситуации.

Есть проекты по вовлечению граждан в управление городом: система электронных референдумов по городским проблемам «Активный гражданин», портал «Наш город», дающий возможность пожаловаться на недоработки коммунальных или иных служб, сайт crowd.mos.ru для совместной генерации идей для города. Есть десяток мобильных приложений и достаточно много мобильных сервисов. Они важны потому, что единственное, кроме паспорта и бумажника, что с собой носит человек, – это мобильный телефон. Мы должны быть всегда рядом с человеком, чтобы он в любой момент времени мог «дотянуться» до наших сервисов вне зависимости от своего местонахождения. А для этого мы развиваем городскую сеть Wi-Fi – в ней на конец прошлого года было 1100 точек в пределах Садового кольца.

Весной прошлого года заработал «Мосробот» – средство персонифицированной коммуникации с жителями. Подписавшись на него, можно получать информацию, интересную именно тебе, – когда отключат горячую воду, когда будет уборка снега на твоей улице и т. д. Уведомления и рекомендации от «Мосробота» получают почти три миллиона москвичей.

Это, пожалуй, самые крупные наши проекты по цифровому преобразованию города.

– Последняя известная инициатива – проект «умного квартала» в Люблино. В чем его суть?

Термин smart city, «умный город», сейчас очень популярен. Единого стандарта пока нет, но понятно, что имеется в виду удобный для жизни и экономически эффективный город, а достигнуто это должно быть посредством информационных технологий – Интернета вещей, Больших Данных и т. д.

В Барселоне, Хельсинки и ряде других городов существуют «умные кварталы», где испытываются новые технологии в области освещения, потребления коммунальных ресурсов и пр. Мы решили попробовать реализовать такой же проект, взяли в Люблино шесть разнотипных домов, чтобы понять, какого рода технологии могут применяться в такой плотной городской застройке и что даст внедрение этих технологий.

Сейчас объявляется конкурс на проектирование квартала, с оценкой экономических, технологических и социальных эффектов, которые мы получим вследствие внедрения.

– Кто осуществляет все эти проекты? Какова роль ДИТ?

Информационные технологии не существуют сами по себе. Есть ИТ в ЖКХ, ИТ в образовании, в медицине. Заказчиками являются соответствующие департаменты, хотя мы тоже можем подсказать им идею. Наш департамент выступает проектным менеджером, участвует в разработке проекта, обеспечивает правильное проведение всех процедур – закупочных, отчетных. Разработка, как правило, отдается стороннему исполнителю, победившему на открытом конкурсе, у нас своих программистов немного. Но ряд критичных для города проектов мы потом «забираем» и осуществляем их поддержку своими силами.

– Из каких источников сейчас собираются и агрегируются данные в городе?

Какую-то информацию поставляют граждане через офлайновые или онлайновые каналы. Много данных уже поступает с разных датчиков, счетчиков, контроллеров, которые мы сейчас подключаем к городскому облаку.

Мы учимся работать со спутниковой информацией и данными дистанционного зондирования Земли. Их можно применять для самых разных целей: оценивать просадку зданий из-за ведущихся рядом строительных работ или в инфракрасном диапазоне находить утечки тепла.

Начали работать с медицинской информацией – снимками компьютерной и магнитно-резонансной томографии. Делаем пилотный проект на базе 6 тыс. изображений, с помощью нейронных сетей и средств машинного обучения тренируемся распознавать новообразования в легких. Пока мы находимся на стадии обучения нейронной сети.

Разработки ведутся на базе стека решений Hadoop. Это надежное ПО с открытым кодом, его используют Google, Amazon, наши сотовые операторы для обработки Больших Данных. Можно сказать, что Hadoop – это баланс между инновационностью и стабильностью.

– Импортозамещение сильно влияет на ваши технологические предпочтения?

Сама по себе идея импортозамещения – очень правильная. Все страны, развивающие информационные технологии, принимают протекционистские меры и стимулируют собственных разработчиков.

Другое дело, что мы не можем одномоментно отказаться от наших решений на Oracle. Да, их можно перевести на PostgreSQL, но это потребует времени и денег на тестирование и внедрение. А там, где возможно, мы внедряем российское ПО: у нас есть большой проект «Облачная бухгалтерия» – все школы, поликлиники и органы власти ведут бухгалтерский учет не в своих локальных программах, а в облаке на базе российского «1С».

Там, где есть надежные конкурентные продукты, способные выдерживать наши нагрузки, наше количество пользователей (а это десятки тысяч чиновников, миллионы граждан), мы их используем. Там, где таких продуктов пока нет, мы вынуждены использовать либо западные проприетарные решения, либо свободное программное обеспечение. На СПО у нас очень много проектов – например, на всех компьютерах врачей в ЕМИАС установлен Linux отечественной сборки.

– Продолжая технологическую тему – какой объем данных вы уже контролируете? Сколько их приходит в день от граждан, от датчиков?

Количество данных варьируется в зависимости от того, будний или выходной день, зима или лето. Ведь работают разные сервисы. Например, одна только система видеонаблюдения – это 147 тыс. камер, некоторые даже дают картинку в HD-качестве, и мы еще должны пять дней хранить архив. Мы постоянно храним 20 петабайт видеоданных.

– Можно ли оценить экономический эффект от цифровой трансформации города?

Город должен в первую очередь обеспечивать комфортную жизнь горожан, а не зарабатывать на них. Даже парковочная система – это для Москвы прежде всего средство упорядочивания городского пространства. Но информатизация способна существенно сэкономить городские деньги. Например, раньше финансирование школ шло по валовой смете: на каждую школу выделялось некоторое количество денег. И вот было принято решение о финансировании по подушевому нормативу, когда на школьника различных ступеней обучения выделяется некая сумма в год. Как результат, появился электронный реестр контингента. И только потому, что мы наладили электронный учет, у нас отсеялись «мертвые души», то есть те дети, которые на самом деле не учатся в этих школах. Город в итоге сэкономил 4 млрд руб.

– Какие основные проекты запланированы на текущий год?

Это проекты в образовании и в медицине. В образовании мы не только планируем обновить инфраструктуру и оборудование, но и хотим изменить сам учебный процесс. Город будет очень много вкладывать в создание контента, потому что электронный учебник – это не отсканированная страница учебника. Это тесты, это мини-игры, интерактивный контент, виртуальные лаборатории. После реализации этого проекта мы надеемся получить совершенно другое качество образования.

Что касается медицины: ЕМИАС позволила автоматизировать работу поликлиник, и мы будем создавать аналогичную систему для больниц, ее внедрение начнется уже в 2018 году.

Если говорить не об отраслевых, а о технологических перспективах, то у нас есть подразделение Smart City Lab – Лаборатория умного города, которая отслеживает все современные тенденции в информатизации. Через два-четыре года блокчейн, искусственный интеллект, компьютерное зрение, Большие Данные начнут менять жизнь нашего города.

Нынешний кризис в банковской отрасли связан не столько с падением благосостояния людей, сколько с демографическим кризисом 90-х годов: наблюдаются сокращение экономически активного населения, общее его старение. Роста пока ждать неоткуда, и банкам приходится более активно работать с существующей клиентской базой, а кроме того, учиться эффективнее выявлять сущность и потребности новых клиентов.

Плохой клиент плох во всем

Как согласились участники форума «Розничное кредитование: только для своих или посторонним вход разрешен?», проведенного Объединенным кредитным бюро, к прежнему массовому кредитованию клиентов «с улицы» с его высокими и часто неоправданными рисками финансовый рынок уже не вернется. Будет расти значимость партнерства банков с ретейлом, телекомом и другими отраслями, тем более что в бизнес, связанный с предоставлением данных о клиентах, стремятся войти многие, не говоря уже о появившихся специализированных компаниях.

Алексей Кордичев, председатель правления банка «Восточный»: «Да, мы используем внешние данные, но это, скорее, дань моде. Новые данные лишь подтверждают то, что банк знает и без них»

По словам Алексея Кордичева, председателя правления банка «Восточный», эффективность дополнительных внешних источников данных сильно зависит от того, чем занимается банк. Если он на протяжении многих лет предоставляет стандартные продукты и имеет значительный сегмент повторных клиентов с хорошей кредитной историей, дополнительные данные мало что дают.

«Да, мы используем внешние данные, но это, скорее, дань моде. На Дальнем Востоке каждая третья семья является нашим клиентом, поэтому новые данные лишь подтверждают то, что банк знает и без них», – говорит Кордичев.

Другое дело, если банк обращает внимание на новые рыночные сегменты, о которых не накопил значительных знаний и вынужден их собирать на рынке. Использование новых источников данных может дать эффект лишь при наличии стратегии роста и бесполезно для улучшения действующего бизнеса. На данный момент никакие внешние источники данных не могут полноценно заменить информацию, предоставляемую различными бюро кредитных историй (БКИ). «Вход в наш банк для новых клиентов есть, но с «рамкой» в виде БКИ на входе, которая «пищит» в случае неблагонадежных посетителей», – подчеркивает Кордичев.

Сергей Голицын, директор по рискам МФО «Домашние деньги»: «Мы тестируем огромное количество источников данных и даже получаем неплохие модели. Но как только в них включаются данные БКИ, все остальное становится неактуальным»

«Мы тестируем огромное количество источников данных и даже получаем неплохие модели. Но как только в них включаются данные БКИ, все остальное становится неактуальным», – согласен Сергей Голицын, директор по рискам МФО «Домашние деньги». Данные настолько коррелируют, что совершенно очевидно: отрицательный персонаж плох везде – и в телекоме, и в социальных сетях, и в отношениях с банками. Проблема в том, что владельцы данных, особенно телеком-операторы, продают свои данные гораздо дороже, чем они того заслуживают, – видимо, считая, что на этих данных можно построить фантастическую систему идентификации клиентов. На самом деле это не так, и пока что адекватной альтернативы БКИ нет.

Разочарован той пользой, которую внешние данные приносят для увеличения разрешающей способности кредитного конвейера, и Александр Соколов, директор департамента анализа рисков ВТБ24.

«Я – большой поклонник Больших Данных, романтик риск-менеджмента. Несколько лет назад я надеялся на то, что мы научимся обрабатывать данные социальных сетей и ценную информацию из них встроим в кредитный конвейер, существенно повысив качество модели. Казалось бы, возможности огромны: друзья, круг общения, интересы, членство в сообществах. Но, к сожалению, проводимые нами исследования дают околонулевую эффективность», – признает он. С точки зрения рекламы и демонстрации своей инновационности использование Больших Данных – отличный проект. Однако он не позволяет повышать прибыльность в низкорисковом сегменте, где работает ВТБ24.

Александр Соколов, директор департамента анализа рисков ВТБ24: «Я – большой поклонник Больших Данных, романтик риск-менеджмента... Но, к сожалению, проводимые нами исследования дают околонулевую эффективность»

Гораздо больший эффект ожидался от данных, приобретаемых у телеком-операторов. Разумеется, польза от них существенно выше, чем от работы с соцсетями, но радикально ситуация не меняется. Были большие надежды и на обработку фотографий, позволяющую фиксировать уникальный портрет клиента и составлять их базу, но эти надежды не оправдались. Возможно, если бы шла работа с потоком, в котором 20% составляют мошенники, результат был бы иным, но для низкорискового сегмента эффективность всей совокупности инструментов, созданных ВТБ24, крайне низка.

«Я до сих пор вынужден 10% всего потока заявок – а это сотни тысяч – пропускать через ручной андеррайтинг, – сетует Соколов. – Будущее наступает гораздо медленнее, чем хотелось бы. Несколько лет назад я надеялся, что к нынешнему году у нас не будет ручного андеррайтинга. Теперь понимаю, что этого не произойдет и в два ближайших года».

Сбербанк уходит «в цифру»

Наиболее фундаментальный подход к оценке альтернативных источников данных продемонстрировал Сбербанк. В течение 2016 года им был проведен масштабный пилотный проект, в ходе которого сравнивалась эффективность и сопоставлялись результаты моделей, построенных на данных из множества внешних источников.

Дмитрий Берестнев, начальник отдела моделей оценки рисков розничных клиентов Сбербанка: «Полученные результаты говорят о том, что с использованием внешних данных мы действительно можем глубоко уходить «в цифру»»

«Нам предлагали сотрудничество много разных компаний, обладавших определенными данными, которые могут быть использованы в процессе кредитования. Всегда интересно, насколько они соответствуют нашим транзакционным данным и как соотносятся между собой, какие из них дают наибольший эффект с точки зрения улучшения качества моделей», – говорит Дмитрий Берестнев, начальник отдела моделей оценки рисков розничных клиентов Сбербанка. В ходе проекта партнерам предлагалось либо прислать свою версию скоринговых баллов для предоставленной выборки из 150 тыс. клиентов банка, либо передать в Сбербанк свою тестовую выборку для построения модели. Полученные результаты планировалось сравнить. К проекту были привлечены и зарекомендовавшие себя поставщики данных: сотовые операторы, Mail.Ru, а также профессиональные поставщики Больших Данных – Double Data и MFM.

У каждой компании данные довольно специфичны: мобильные операторы обладают биллингом, Mail.Ru – информацией о поведении в Сети, ретейлеры – данными о покупках. А сами компании используют различные типы источников, чтобы обогатить свои данные, поэтому вопрос их пересечения не является праздным.

При работе с внешними данными важна вероятность того, что нужного клиента удастся там найти, – шанс попадания, так называемый хитрейт (hit rate).

«Если с помощью приобретенных данных удается построить действительно качественную модель, но при этом получается так, что использовать ее можно лишь для нескольких процентов клиентов, итоговый результат будет ничтожным. Это полностью убивает смысл работы с источником данных», – отмечает Берестнев. По оценкам Сбербанка, если компания может обеспечить хитрейт больше 40%, имеет смысл рассматривать ее в качестве поставщика данных и уже затем исследовать качество получаемых моделей. У Mail.Ru этот показатель получился около 40%, у операторов связи колебался от 20 до почти 100%, у Double Data составил 56%, а у MFM – превысил 90%.

Далее аналитики пытались понять, насколько различна получаемая из разных источников информация. Самое простое, что можно для этого сделать, – посчитать коэффициент корреляции между построенными рейтингами. Получилось, что каждая из компаний обладает действительно уникальной информацией. Небольшой всплеск взаимозависимости наблюдался лишь между данными Double Data и Mail.Ru. В целом информация была получена действительно разная и довольно интересная, и имело смысл ее рассматривать.

«Получив модели от поставщиков внешних данных или построив их самостоятельно, мы сделали вывод, что наш внутренний транзакционный скоринг очень эффективен», – отмечает Берестнев. Среди других источников выделился Mail.Ru, показавший высокую эффективность при выявлении социальных дефолтов, и особенно – при идентификации мошенников. Однако у него один из самых невысоких показателей хитрейта – тот самый случай, когда ценность источника данных радикально снижается.

Далее построенные модели добавлялись к уже существующим и работающим в Сбербанке и оценивался достигнутый прирост эффективности. Оказалось, что практически вся информация оправдывает себя при выявлении мошенничества и социальных дефолтов.

«Пока остается вопрос: а каких поставщиков данных мы хотим у себя видеть и в какой комбинации? Например, исходя из соотношения цена-качество, вместо одного хорошего и дорогого источника можно подключить два более простых, но дешевых», – считает Берестнев.

Другая важная и довольно сложная задача – предсказание не только рисков, связанных с клиентом, но и его реальных доходов, а значит, и потенциальной прибыльности. Все люди хотят, получая кредиты, предоставлять минимум информации, да и банки понимают, что излишняя назойливость отпугнет клиентов. Самостоятельный поиск информации о доходах делает кредитный продукт более «цифровым», удобным, привлекательным.

Выяснилось, что ни один из рассмотренных источников данных по отдельности не может точно определить доход клиента. Но объединение данных в рамках единой модели дало совсем другие результаты: удалось с точностью 95% угадывать, что доход клиента находится в пределах заданного интервала.

«С использованием внешних данных мы действительно можем глубоко уходить «в цифру». Возможно, наступит время, когда мы даже откажемся от справок 2-НДФЛ и будем уверены в том, что наши оценки доходов качественные», – заявляет Берестнев.

Персонализация – не только для продаж

Многие банковские сообщества слишком погружены в себя и не замечают того, что делают их соседи – страховщики, особенно те, кто выглядят достаточно медленными, неповоротливыми. Возможно, взгляд с этой стороны несет в себе много синергии, ведь страхование даже на заре своего становления в XVII веке было игрой цифр, а применявшиеся актуарные данные были «большими» для своего времени, недоступными для понимания обычным человеком.

Елена Ладыгина, советник генерального директора по управлению рисками «АльфаСтрахования»: «Не имеет смысла сегментировать клиентов по возрасту или маркам машин и при этом отправлять им стандартные SMS»

«Нам точно так же приходится строить портрет клиента, с абсолютно теми же целями. Мы должны снижать уровень риска, создавать персонализированные продукты, заниматься перекрестными и повторными продажами, предотвращать мошенничество», – говорит Елена Ладыгина, советник генерального директора по управлению рисками «АльфаСтрахования». Пользоваться приходится всеми возможными данными, причем на сегодняшний день в список источников входят телематические устройства, смартфоны, социальные сети, камеры. Никого не удивляет, когда страховщики сельхозурожая пользуются спутниковыми фотографиями, оценивая ход посевной кампании и наблюдавшуюся погоду.

Внешние источники данных часто дают больше информации, чем стандартные подходы. Они позволяют предложить не только более интересную цену, но и подстроить продукт под клиента, а также выбрать для взаимодействия с ним наиболее подходящий канал.

«Не имеет смысла сегментировать клиентов по возрасту или маркам машин и при этом отправлять им стандартные SMS. Вполне возможно, что клиент не отреагирует на почтовое или SMS-сообщение, но обратит внимание на твит с информационного ресурса, на который подписан», – подчеркивает Ладыгина.

В автостраховании на смену стандартным вопросам из анкеты приходит телематика. Согласно прогнозам, к 2020 году доля «умного» страхования в США достигнет лишь 25%. В России похвастаться также нечем – разные компании заявляют об 1-5%.

В настоящее время в автостраховании предлагается два вида «умных» контрактов – Pay as you drive и Pay how you drive, основанные соответственно на фактически проезжаемой дистанции и стиле вождения. Второй вариант дает массу возможностей для анализа и работы с клиентами, попутно выполняя важную социальную функцию – повышение безопасности на дорогах. «Умное» страхование открывает для компаний пласт молодых водителей, которые не являются любимчиками страховщиков. Телематика показывает, что многие из них могут быть хорошими водителями, как, впрочем, могут неожиданно для банков оказаться и хорошими заемщиками.

«Было бы интересно посмотреть на взаимосвязь между качеством вождения молодых клиентов и качеством обслуживания ими своего долга», – говорит Ладыгина.

Очень интересным оказалось использование Больших Данных в страховании жизни и здоровья – здесь действительно есть где развернуться. Ключевую роль играют транзакционные данные с кредитных карт о том, что, где и в каких количествах покупает клиент, как он относится к фастфуду, есть ли в его продуктовой корзине фрукты и овощи.

Кроме того, все большее применение находит информация, получаемая от «умных» часов и браслетов. У компаний вызывает интерес информация о физической активности и качестве сна. Согласно исследованию Accenture, треть американских страховщиков предлагают клиентам вместе со страховкой бесплатные браслеты. Предусматриваются серьезные скидки, если выполнены простые условия: 10 тыс. шагов и не менее 7-8 часов сна в сутки.

Социальные сети также помогают отслеживать физическую активность людей: много кто публикует в Instagram и на других ресурсах свои фотографии после тренировок и маршруты своих пробежек. Самое интересное, клиенты охотно делятся такой довольно личной информацией.

«Мы работаем на одном поле с банками и вполне можем использовать данные друг друга. Наша дорога привела нас к кредитным бюро: если человек хорошо платит, то он зачастую хорошо водит машину, правильно питается, укрепляет здоровье», – констатирует Ладыгина.

Что касается исследования данных из социальных сетей, то специалисты «АльфаСтрахования» были разочарованы: в отрыве от кредитного скоринга такие данные показали себя неинтересными. Единственным ценным зерном в них оказались связи мошенников с различными социальными группами. Например, членство в группе стритрейсеров увеличивает убыточность клиента в несколько раз, а наличие в друзьях автослесарей и продавцов запчастей повышает в десятки раз вероятность подозрительной аварии или угона.

«Это не значит, что если у потенциального клиента одноклассник является автоюристом, то мы его не будем страховать. Но если он придет с убытком, то, видя столь интересное окружение, мы будем уделять ему особое внимание», – подчеркивает Ладыгина. Это другая сторона персонализации взаимодействия с клиентом: она имеет значение не только при продажах, но и в остальных процессах.

***

Все больше финансовых организаций говорят о необходимости выхода в онлайн-пространство и работе с клиентом там, где ему удобно. Регулярно приходится слышать, что тот или иной крупный банк включил в свой арсенал работу в электронных каналах. Это направление для многих по-прежнему является Terra Incognita, потому что полностью нарушает привычный цикл работ. Но взаимодействие с клиентом начинается еще до его идентификации.

- Какие области бизнеса наиболее подвержены нашествию искусственного интеллекта? Где в ближайшее время стоит ожидать кардинальных перемен?

Тема искусственного интеллекта сейчас, безусловно, крайне популярна, но довольно часто соответствующие термины не совсем корректно используются. Например, нередко смешиваются ИИ и машинное обучение. Под ИИ, как правило, понимается способность компьютерных систем выполнять задачи, которые обычно требуют привлечения человеческого разума. Методы машинного обучения по большей части основаны на методах математической статистики и часто применяются для предварительной обработки данных более продвинутыми самообучающимися системами, например нейросетями. Машинное обучение, наряду с ИИ, является одной из составляющих когнитивной науки, поэтому, чтобы избежать двусмысленности, лучше взять обобщающий термин «когнитивные технологии».

Практически все области бизнеса могут выиграть от внедрения когнитивных технологий, и особенно это касается крупных компаний с большим количеством клиентов. Одними из наиболее активных потребителей являются банки, они используют методы идентификации мошенничества с банковскими картами, системы распознавания речи для автоматизации работы службы поддержки клиентов и для идентификации клиентов. Ретейлеры, в том числе занимающиеся электронной коммерцией, довольно агрессивно применяют эти технологии для маркетинга и проведения промоакций. В медицине, особенно в США, применяются системы распознавания речи, которые трансформируют надиктованные врачами на диктофон записи в электронные.

Весьма показателен пример такого полноценного ИИ, как система поддержки принятия решений в онкологии IBM Watson. Широкое распространение носимых устройств – «умных» часов, браслетов и фитнес-трекеров – и сопряжение генерируемых ими данных с системами типа Watson позволит вывести медицину на принципиально новый уровень благодаря персонализированному подходу.

Фарминдустрия использует когнитивные технологии для разработки новых лекарств. Нефтегазовая отрасль применяет технологии, позволяющие производить геологическую разведку. Наконец, наступает Индустрия 4.0 – с приходом Интернета вещей в промышленности могут произойти серьезные изменения, обусловленные внедрением методов предиктивной аналитики, которые будут просчитывать вероятность выхода из строя того или иного агрегата в технологическом процессе.

- Какие принципы должна соблюдать компания при реализации подобных проектов?

Самый очевидный принцип – это принцип разумности. Надо понимать, какую ценность несет та или иная технология для каждой конкретной компании. Сегодня многое из того, что связано с ИИ и когнитивными технологиями в целом, диктуется маркетингом. Компания, намеревающаяся использовать когнитивные технологии, должна четко понимать, какую бизнес-задачу она хочет решить. Иначе разочарование и финансовые потери от неудачной попытки внедрения могут быть значительными – специалистов в данной области очень мало, а стоимость их услуг довольно высокая.

Не нужно забывать и об экономической эффективности, просчитывая эффект от внедрения наряду со сроком окупаемости. Использование когнитивных технологий неразрывно связано с Большими Данными, которые есть не у всех компаний. Совершенно очевидно, что далеко не всем организациям нужны эти технологии. Но те, кто сумеют извлечь выгоду из их внедрения (например, сократить издержки, снизить себестоимость, оптимизировать свои технологические процессы), безусловно, получат неоспоримые преимущества на рынке по сравнению с конкурентами.

- Массовое использование бизнесом когнитивных технологий – вопрос какого времени?

С ответом на этот вопрос все не так однозначно. Прогнозов много, но они часто основываются не только на фактах, но и на материальной заинтересованности того или иного эксперта. Если посмотреть только на факты, то в принципе можно ожидать массового внедрения когнитивных технологий в ближайшие 5-10 лет. Речь идет о беспилотных автомобилях, замене операторов контакт-центров, бухгалтеров и юристов. Но надо сказать, что все могут испортить близорукие политические решения и человеческие страхи.

Больше времени потребуется на такие масштабные проекты, как массовое использование когнитивных технологий в медицине. Есть масса причин, способных замедлить проникновение этих технологий в здравоохранение. Это и вопросы этики, и безопасность данных, и проблемы психологии.

Отдельно хотелось бы отметить: сфера когнитивных технологий обязательно нуждается в жестком регламентировании того, что человечество готово позволить подобного рода системам, а что – нет. Уже сейчас всем специалистам, работающим в этом направлении, понятно, что наступило время очертить рамки для когнитивных систем ввиду их впечатляющего прогресса.

- Можно ли после нескольких удачных инициатив по автоматизации рутинных процессов ожидать вала подобных проектов со стороны остальных компаний, которые сейчас внимательно следят за рынком?

Проблема кадрового голода существует уже сегодня, и это серьезно сдерживает рынок. Сказать, что специалистов по Большим Данным и когнитивным технологиям мало, – это не сказать ничего. Можно утверждать, что это доли процента от общего числа ИТ-специалистов в мировом масштабе, отсюда и получается высокая их стоимость. Например, при поглощении стартапов, работающих с ИИ, крупные компании выделяют колоссальные суммы – 10-20 млн долл. в пересчете на каждого члена команды. За специалистов мирового уровня в когнитивных технологиях платят столько же, сколько за ведущих футболистов! Человечество наконец-то начинает находить правильные критерии оценки индивидуального вклада отдельно взятой личности во всеобщее благо.

- Насколько серьезна угроза для сотрудников (в том числе занятых интеллектуальным трудом), которые могут попасть в волну автоматизации?

Хотелось бы выделить две категории специалистов, наиболее подверженных риску быть вытесненными когнитивными технологиями. Во-первых, это специалисты низкой и средней квалификации. Здесь когнитивные технологии (в частности, роботы) способны полностью «забрать» некоторые профессии себе. В качестве примера можно назвать водителей или бухгалтеров.

Вторая категория – люди с высокой квалификацией, например инженеры и врачи. В ближайшем будущем заменить полностью людей этих профессий вряд ли удастся, но часть их работы возьмут на себя системы с высокоразвитым интеллектом. Людям же, чтобы оставаться «на плаву», придется значительно повышать свою квалификацию, а основы (причем довольно глубокие) кибернетики придется изучать специалистам самых разных направлений. Инженерное образование станет базовым для многих специальностей. Отдельной категорией пока остаются творческие специальности, но и здесь тоже есть серьезные подвижки: недавняя победа компьютера в покерном турнире и победа над чемпионом мира в игру Го, состоявшаяся чуть раньше.

- А как насчет автоматизации работы ИТ-специалистов?

Рутинную работу, безусловно, возьмут на себя машины. Уже сегодня мы имеем возможность создавать веб-сервисы, в которых большая часть программного кода генерируется автоматически, причем даже без привлечения ИИ. Чтобы оставаться востребованным, каждому человеку придется постоянно повышать свою квалификацию, иначе можно оказаться не у дел.

Приведу пример хорошо мне знакомого французского ИТ-рынка, на котором происходят, на первый взгляд, парадоксальные вещи. Так, биржа труда заявляет о 40 тыс. безработных в области ИТ и телекоммуникаций, причем большинство имеют более 6-10 лет профессионального стажа! С другой стороны, есть тысячи открытых вакансий, на которые компании месяцами ищут сотрудников. Парадокс перестает быть парадоксом, если просмотреть резюме нескольких соискателей: люди предлагают работодателю навыки, полученные в эпоху мэйнфреймовых систем IBM, вместо того чтобы переучиться. Помните «Собачье сердце» Булгакова? «Разруха в головах!» Так и с работой ИТ-специалистов: надо постоянно развиваться.

- Как вы считаете, в каком направлении будут развиваться системы машинного обучения в обозримом будущем?

Очевидный сегодня тренд – это нейросети. Однако для их обучения требуются огромные массивы данных, иначе вероятность ошибки на выходе будет довольно высокой. Крайне интересными являются методы, основанные на полуавтоматическом обучении нейросетей. Эти методы позволяют значительно сократить количество данных, необходимых для обучения.

Также, думаю, все больше будет происходить перемешивание живых и кибернетических систем. Особо интересным направлением является психоэмоциональная сфера. Обучение ИИ эмоциям – задача весьма нетривиальная. Повышенный интерес уже проявляется (и дальше будет только нарастать) к этическим аспектам применения когнитивных технологий в целом.

Традиционно круг топ-менеджеров был довольно тесным: генеральный директор, финансовый, ИТ-директор и директор по безопасности. Но в последнее время передовые предприятия вынуждены распрощаться с традициями. В эпоху всевозможных платформ в виде сервиса и других новшеств, которые приходится осваивать ИТ-директору, команде его прямых подчиненных необходимо измениться, иначе ему придется выполнять работу еще минимум за четверых. Перечислим тех, кто сегодня должен помогать ИТ-директору обеспечивать надежное будущее для предприятия.

Директор по данным

Директора по данным начали появляться в компаниях ряда отраслей, и, как прогнозируют в Gartner, к 2019 году эта должность будет уже в 90% крупных организаций. Но, с учетом новизны, круг задач руководителя на этой позиции еще четко не очерчен. По данным Gartner, число директоров по данным и аналитике с 2014 по 2015 год увеличилось с 400 до 1000. Стандартных указаний по вводу такой должности в компании нет, но аналитики Gartner подготовили примерный план на первые 100 дней работы директора по данным, призванный помочь новым начальникам завоевать авторитет и разъяснить подчиненным свои функции. Помимо задач, связанных с подготовкой, оценкой, планированием, измерениями и разъяснениями, одна из главных функций директора по данным – заставить руководство поверить в возможности данных с точки зрения бизнеса.

Стефан Пер, директор по данным журнала The Economist, разъясняет, насколько это важно: «Когда я получил эту работу, у меня не было ни списка задач, ни цели, ни даже описания самой должности. Я был специалистом по продажам из рекламного отдела, много лет продававшим площади под онлайн- и печатную рекламу, а теперь я «продаю» идею перевода бизнеса на цифровую основу. Сегодня для меня данные – это товар, приводной механизм, сервис. И в конечном счете – сам бизнес. К данным нужно относиться не как к новому источнику дохода, а как к средству укрепления вашей нынешней бизнес-модели».

Директор по Интернету вещей

Согласно опросу «Интернет вещей: риск или выгода», который специалисты Webroot и оператора коммерческих ЦОД IO провели среди 500 топ-менеджеров британских компаний, в 54% организаций собираются в ближайший год нанять директора по Интернету вещей. Но нужна ли такая должность на самом деле? И если да, чем именно будет заниматься такой руководитель, под чьим началом он будет работать и какая роль ему будет отводиться в существующей организационной структуре? На сегодня еще непонятно, как именно будет Интернет вещей применяться на практике, хотя масса пользователей профессиональных соцсетей, следуя последней моде, причисляют себя к «проповедникам IoT». Самое заманчивое в Интернете вещей то, что он может применяться в огромном количестве отраслей. Именно поэтому в столь большом числе организаций пытаются понять, как IoT будет работать на практике и какие задачи в связи с этим стоит возложить на директора по IoT. Скорее всего, прямым начальником руководителя на этой должности будет ИТ-директор, но сама деятельность, связанная с Интернетом вещей, должна в меньшей степени иметь отношение к ИТ и в большей – к преобразованию методов ведения бизнеса в компании.

Манфред Кубе, директор Gemalto по безопасности межмашинной связи, подчеркивает, что должность директора по Интернету вещей будет далеко не простой: «Ее введение в компании стоит рассмотреть, если есть желание в полной мере реализовать потенциал Интернета вещей. Важно, чтобы это происходило под руководством конкретного человека, который бы разъяснял всю полноту перспектив Интернета вещей для остальных – от рядовых сотрудников до генерального директора. У директора по Интернету вещей будет масса обязанностей – от координации обновления программного обеспечения для всевозможных устройств и создания надежной защитной инфраструктуры во взаимодействии с директорами по ИТ и безопасности до согласования бюджета с финансовым директором для обеспечения максимальной окупаемости техники».

Директор по интеграции

У ИТ-директора есть уникальная возможность контролировать интеграцию в масштабе всей организации, ведь ИТ используются во всех отделах компаний и госструктур. Один из важных навыков ИТ-директора – согласование требований ключевых заказчиков в разных структурных единицах с сохранением общей направленности преобразований. Фактически ИТ-директора сегодня становятся директорами по интеграции. Они опираются на свое умение превращать неорганизованные ИТ-службы в оружие стратегического назначения. Когда десятки лет тому назад отделы ИТ только появились, они были в определенной степени независимыми и изолированными от остальных. Сегодня ситуация полностью противоположная: ИТ нужны всем, включая заказчиков, партнеров, поставщиков, внутренние подразделения компании и выездных сотрудников. Если ИТ-директор доверяет руководить интеграцией кому-то еще, это нередко приводит к провалам, проявляющимся в неспособности согласовать деятельность отдела ИТ и бизнеса.

Цифровой директор

Цифровых директоров могут считать либо новыми звездами на небосклоне топ-менеджмента, либо очередной «модной» должностью, которая со временем исчезнет (иногда эту точку зрения разделяют и сами цифровые директора). Обязанности цифрового директора широко варьируются в зависимости от отрасли, места в иерархии и от того, достаточные ли полномочия данный руководитель получил для выполнения порученной задачи. Отчасти роль цифрового директора связана с разработкой стратегии и общего замысла, но есть и элементы руководства текущей деятельностью. Еще один круг задач связан с изменением организационной культуры, цель которого – приучить бизнес-руководителей мыслить категориями современных цифровых технологий. Сегодня ИТ-директорам все чаще приходится переквалифицироваться в цифровых директоров, если на предприятии еще нет отдельного руководителя, занимающего соответствующий пост и подчиняющегося самому ИТ-директору или генеральному.

Продолжение следует...

Мы перечислили далеко не все новые роли, которые приходится брать на себя ИТ-директору. Помимо стандартных обязанностей директора по технологиям и информационной безопасности, есть еще работа руководителя по качеству обслуживания, инфраструктуре, разведке и инновациям. Обязанности ИТ-директора становятся все сложнее, иерархия в технологических отделах – все глубже, а их руководителям приходится выполнять титаническую работу по обновлению компании. Если раньше перемены зависели лишь от оборудования или программного обеспечения, то сегодня факторов гораздо больше и ИТ-директору нужно уметь адаптироваться к изменениям, становиться знатоком в области цифрового бизнеса, инноваций, аналитики и многого другого.

– Salaina Haroon. The New CIO: Chief «Information.. urm What» Officer? IDG News Service . February 21, 2017

Во многих финансовых организациях роль директора по данным (chief data officer, CDO) меняется по мере того, как регулирующие органы начинают уделять данным все более серьезное внимание. На приведение ситуации в соответствие новым нормам уже затрачено очень много денег и сил, а вот ощутимая выгода для бизнеса растет не так быстро, чтобы оправдать дальнейшие инвестиции.

Раньше актуальность должности директора по данным зачастую вызывала сомнения. Теперь же в организациях все чаще начинают переосмысливать его роль и ориентиры. Педантичность и требовательность регулирующих органов стали одновременно благом и проклятием, заставив организации выделить соответствующие финансы, но породив при этом и успокоенность на достигнутом. Настроение это мешает директорам по данным вносить реальные и устойчивые изменения в культуру, используя данные в качестве источника роста и инноваций.

В ходе опроса директоров по данным, проведенного компанией KPMG, респондентов попросили указать степень влияния каждого из факторов – регулирования, роста и стоимости – на их нынешние усилия и перспективы предполагаемых изменений в течение ближайших двух лет. И если в части затрат перемены ожидаются незначительными (+3%), то фактор регулирования (–23%), по мнению опрошенных, будет вытесняться фактором роста (+20%), который к 2018 году начнет оказывать основное влияние на инициативы, связанные с данными.

В прошлом успехи или неудачи организаций, где была введена должность директора по данным, во многом зависели от умения абстрагироваться от текущих целей по выполнению требований регулятора. Предстояло найти ответ на вопрос, какую роль данные будут играть для расширения и роста бизнеса. Ведь если организации хотят использовать преимущества передовых технологий и открывающиеся возможности, чтобы увеличить оборот, им нужно определить новые реперные точки для ценностей бизнеса.

Общих универсальных ответов или идеальной модели, подходящей для любого поставщика финансовых услуг, в природе не существует. Поэтому подразделение Single Family Business Unit, на которое приходится около 80% сделок крупнейшего ипотечного агентства Freddie Mac, сформулировало свое видение роли директора по данным, состоящее из шести ключевых принципов.

1. Встраивание в бизнес. Чтобы процесс создания ценностей был устойчивым, нужна, наряду с соответствием требованиям регулятора и решением технологических вопросов, четкая связь со стратегией бизнеса. Вице-президент Single-Family Business по данным Джоди Мортон подчиняется непосредственно главе крупнейшего подразделения Freddie Mac, а не руководителям, отвечающим за управление рисками или ИТ. Это позволяет ей быстрее реагировать на изменяющиеся потребности бизнеса. В противном случае бизнес будет развиваться без учета необходимости принятия новых стандартов и внедрения новых функций управления данными, имеющих критически важное значение для всей организации. Мортон осуществляет управление путем взаимодействия и согласования, основное внимание в своей работе она уделяет «цепочкам поставок данных» и платформам, в отношении которых она выступает в качестве бизнес-спонсора.
2. Установление прочных партнерских связей. Взаимодействие с ИТ-службой, в том числе с направлением архитектуры и внедрения ИТ, является основой программы директора по данным с точки зрения как проектирования, так и реализации. Ведущая роль ИТ-службы особенно заметна при внесении корректив в формирование отчетов в интересах бизнеса, а также при совместном укомплектовании больших ЦОД всем необходимым для внедрения передовых аналитических технологий. Важное место здесь занимает и сотрудничество с независимыми организациями. Вице-президент по данным привыкла ускоряться и получать преимущество в самом начале пути, не тратя времени на «пробы и ошибки», которых ее подчиненным наверняка не удалось бы избежать при самостоятельном решении сложных вопросов.
3. Ориентация на стратегические ценности. Хотя контроль над данными и управление ими считаются одним из столпов отчетности, во Freddie Mac с самого начала ориентировались на создание функций, которые позволили бы бизнес-подразделениям получать оперативный доступ к разнообразным типам высококачественных данных. Это помогает заинтересованным сторонам внедрять инновации и в конечном итоге принимать решения, будучи более информированными. При таком подходе положительный эффект от инвестиций в данные виден гораздо лучше.
4. Изучение всей «цепочки поставок данных». Во Freddie Mac стремятся упростить и повторно использовать источники данных в интерфейсных системах, через которые данные попадают в модели, отчеты и к аналитикам. Однажды захваченные и подвергнутые проверке данные затем используются снова и снова. Это позволяет уменьшить затраты, сократить время разработки и способствует повышению уровня доверия со стороны бизнеса.
5. Постоянное и согласованное общение в процессе преобразований. При организации внутренних процессов во Freddie Mac придерживаются принципов предоставления нужных полномочий, упрощения, повторного использования данных и контроля. В ходе общения и обучения такой подход ставится во главу угла, заставляя сотрудников задумываться о данных и их роли с позиций как производителей, так и потребителей данных. Этот метод облегчает управление ожиданиями бизнес-подразделений, помогает находить точки соприкосновения между группой Мортон и ценностями бизнеса. Как свидетельствуют результаты недавнего опроса сотрудников, усилия вице-президента по данным начинают приносить свои плоды. Подавляющее большинство из 300 аналитиков и разработчиков моделей не только знают, что такое метаданные, но и понимают их стратегическую ценность для сокращения времени при поиске в сети Freddie Mac и выборке требуемых для отчетов данных. С учетом важности всего этого на планирование взаимодействия и реализацию у подчиненных Мортон уходит примерно 50% рабочего времени, а у нее самой – 30-40%.
6. Программа «Сто достижений за сто дней». С самого начала в агентстве Freddie Mac признавали, что эффективность работы будет оцениваться на основе достигнутых результатов. Выигрыш может проявляться очень по-разному – при принятии решений, внедрении новых функций и улучшении операционных показателей. Подобные программы помогают цементировать культуру, когда каждый сотрудник дает важный импульс всей команде. В процессе трансформации культуры данных есть ряд важных моментов. Празднования по поводу достижений, больших и малых, закрепляют прогресс и привязывают ценности к множеству вех, намеченных на долгом пути.

Ориентация «цепочек поставок данных» на нужды аналитиков и получение необходимых отчетов в отрасли финансовых услуг видны невооруженным глазом. И хотя сегодня усилия по большей части направлены на соблюдение требований регуляторов, отрасли нужно переходить к «новому порядку», при котором инвестиции в данные для улучшения их представления в интересах бизнеса, внедрения инноваций и последующего роста имеют не менее важное значение, чем соблюдение нормативных требований.

К инвестициям, выделяемым, чтобы обеспечить соблюдение требований регуляторов, нужно добавить небольшие средства, которые должны будут пойти на создание ценностей для бизнеса. Это можно считать первым шагом на пути к построению устойчивой культуры данных, ориентированной на ценность.

Весьма скромные инвестиции зачастую приносят неизмеримо более весомую отдачу, формируют осязаемые связи, помогающие бизнесу двигаться вперед к своим целям. Ключевым условием здесь должны стать расширение горизонтов планирования и вывод плановых показателей за рамки обеспечения требований регуляторов. Однако в условиях жестких сроков такое расширение не всегда бывает очевидным.

Важная роль отводится и финансированию. Требуется сдвиг в менталитете наверху, который должен послужить началом к разблокированию новых ценностей для бизнеса.

Стоит отметить, что, как и при любых других крупных преобразованиях, переход к ориентации на данные, приносящие дополнительные ценности, не происходит в одночасье, а потому начинать имеет смысл уже сегодня.

– Джоди Мортон – вице-президент направления Single Family Data Governance and Management в компании Freddie Mac; Роберт Парр – управляющий директор KPMG Financial Services Practice.

(Jodi Morton and Robert Parr. How to build a sustainable, value-focused data culture. CIO. January 19, 2017)