Статьи

Большие Данные – с этим явлением компания сталкивается, когда поток входящих данных превосходит ее технические возможности по обработке и извлечению полезной информации, а сложность ландшафта превышает возможности технологий по быстрому сбору данных», – высказал мнение Дмитрий Первухин, начальник управления технологий сбора и хранения данных ВТБ24, выступая на форуме BIG DATA 2017, организованном издательством «Открытые системы». В этом случае бесполезно говорить о наращивании мощности, применении каких-либо новых инструментов. Необходимо кардинально менять мировоззрение и тематический подход.

Начальник управления технологий сбора и хранения данных ВТБ24 Дмитрий Первухин: «Технология озер данных позволяет быстро проводить натурные эксперименты с данными. При этом стоимость эксперимента стремится к нулю»

Когда компания «захлебывается» данными, у нее возникают проблемы. Главная – это очень высокая стоимость владения информацией при ее крайне низкой пользе. Чтобы представить эту информацию потребителю, нужно сначала ее извлечь, обработать, обеспечить качество данных, развернуть мощные аппаратные комплексы корпоративного класса, стоимость которых начинается от 30 тыс. долл. за 1 Тбайт. Проекты требуют космических затрат, а пользы от этих данных, как правило, очень мало. Зачастую речь идет об элементарных управленческих отчетах.

Поскольку данные хранятся в разных источниках, различных форматах и между собой никак не согласованы, они недоступны для анализа и моделирования, позволяющих использовать их в процессах прогнозирования и скоринга. Дополнительная проблема – крайне длительное время вывода продуктов на рынок. Разработка внутри банка, интеграция источников, включение их в технологические процессы могут занимать от нескольких месяцев до нескольких лет. Борьба за качество данных превращается в бесконечный и бесперспективный процесс, который обычно ничем не заканчивается.

Data Science – это эксперименты

«Большие Данные» вовсе не означают «много данных». Сама философия Больших Данных предлагает осознать, что «много» – понятие относительное.

«Например, мы работаем с корпоративным хранилищем на платформе Teradata размером 140 Тбайт, но телеком-операторов эти объемы не впечатлят, а есть много других банков, для которых даже этот объем – недостижимая величина», – рассказывает Первухин. Вопрос именно в том, успевает ли организация обрабатывать эти данные, получить от них пользу или они просто занимают место в хранилище. Если с обработкой данных проблем не возникает, то можно продолжать работать по-прежнему, а если сложности появляются, то надо брать на вооружение подходы Больших Данных.

Большие Данные – это набор технологий и методов математической статистики, позволяющий в многообразии данных получить статистически значимые результаты. Все остальное решается стандартными методами. Когда данных становится слишком много, приходится переходить к статистике, обрабатывать ее и получать тенденции, которые можно применять к тем или иным процессам.

К сожалению, использование Больших Данных сильно связано с человеческим фактором. В этом деле многое зависит от знаний имеющихся экспертов, нужны люди, знающие структуру данных компании и способные на основе своих знаний решать определенные аналитические задачи. Эти люди постепенно превращаются в айтишников, заточенных на выполнение конкретных бизнес-функций и превращающих данные в полезную информацию. Простые ИТ-специалисты не владеют бизнес-контекстом в достаточном объеме для решения таких задач.

«Data Science – это всегда эксперимент. Мы хотим сначала посмотреть на данные, оценить их качество и пользу, после чего принимаем решение об их промышленном использовании», – отмечает Первухин.

Расширение, но не замена

Использование Больших Данных требует централизации, построения организованного процесса по сбору и структурированию информации. Есть компании, в которых создают целые службы по управлению данными и их качеством. Зачастую это вполне оправданно: надо осознать, где какие данные лежат, как они могут использоваться. При работе с Большими Данными приходится прибегать к технологии озер данных, когда источник данных становится распределенным.

«Стремление впихнуть все данные в единое хранилище не закончится ничем хорошим. Объем появляющихся данных растет гораздо быстрее, чем способность ИТ дорабатывать техническую часть, обеспечивая попадание данных в хранилище и реальное их использование аналитиками», – объясняет Первухин.

Вместе с тем Большие Данные – это набор технологий, расширяющий, но отнюдь не заменяющий существующие решения. Например, инструмент Hadoop – всего лишь один из способов распределенного хранения данных с определенным образом структурирования. Он удешевляет хранение и позволяет построить аналитическую фабрику, в рамках которой возможно использование инструментов аналитики для построения моделей и проверки предположений. Конечно, это хранилище данных может использоваться в самых разных задачах – от отчетности до расчета кешбэка по операциям клиента, однако такая система в силу распределенности данных не может обеспечить пользователя отчетностью так оперативно, как ему это требуется. Поэтому правильнее применять традиционные решения.

Большие Данные – это набор технологий и методов математической статистики, позволяющий в многообразии данных получить статистически значимые результаты

«Песочница» для аналитиков

«В начале 2014 года коллеги из департамента рисков предложили создать модель, помогающую оценить, как изменения в кредитной политике влияют на бизнес-результаты, – рассказывает Первухин историю создания в ВТБ24 озера данных. – Они предлагали для анализа эффективности кредитной стратегии использовать логи кредитного конвейера». Речь шла об объеме данных из каждой системы 5-10 Тбайт в год (таких систем было семь), выкладывать такой объем в существовавшее хранилище Teradata было долго и дорого.

На одной из конференций специалисты банка заинтересовались платформой Hadoop в реализации Cloudera и начали создавать решение на ее основе. Первыми опытами заказчики остались недовольны: доля информации, полезной для решения их задач, не превышала 5%. Они начали экспериментировать, добавлять в хранилище внешние источники данных, проверяя их ценность, – Пенсионный фонд и другие источники. И, несмотря на то что первый блин вышел комом, вскоре выяснилось, что в результате банк получил весьма ценный своей гибкостью и скоростью разработки инструмент.

«Выяснилось, что технология озер данных позволяет быстро проводить натурные эксперименты с данными. Взять данные из источника, добавить их к имеющимся, проверить гипотезу силами одного аналитика. Стоимость эксперимента стремится к нулю», – подчеркивает Первухин. В случае успешного эксперимента принимается решение о дальнейшем использовании данных с помощью промышленных аналитических инструментов.

Когда источник данных становится распределенным, приходится прибегать к технологии озер данных

В Hadoop полностью копируются данные хранилища; кроме того, там располагаются данные для моделирования, а также «бизнес-песочница» – место, куда пользователи сами выкладывают данные из доступных источников, в том числе внешних. Объем озера данных на данный момент составляет 288 Тбайт на 12 узлах.

«Когда подсчитали, во что обойдется такой же комплекс для экспериментов с данными на решениях корпоративного класса, оказалось, что потребовалось бы от 3,5 до 6,5 млн долл. Hadoop позволил обойтись суммой в 500 тыс. долл.», – отмечает Первухин.

За год работы «аналитической фабрики», по самым скромным оценкам, было получено 1,2 млрд долл. дополнительных доходов, а продажи увеличились на 30 млрд руб. Этого удалось добиться главным образом благодаря точной настройке рисковых моделей – в особенности поведенческих моделей клиентов, на основе которых рассчитывается вероятность дефолта. Если же говорить о моделях, направленных на борьбу с мошенничеством, то эффект от снижения числа операций, ошибочно попадающих в разряд рискованных, посчитать сложнее, но он тоже очень серьезен. К тому же за счет более точной сегментации клиентов на 7% увеличился отклик в маркетинговых кампаниях, и на 5% – средний чек.

Именно благодаря технологиям Больших Данных удалось достичь большей точности, учесть в моделях большее количество факторов. Многократно проводя расчеты, эксперты отбирали действительно наиболее значимые из них.

«Здоровье и благополучие любой организации начинается с ее сотрудников. Компании, которые это понимают и выделяют на соответствующие мероприятия необходимое время, силы и деньги, получают конкурентные преимущества», — утверждает Карен Уильямс, директор по продуктам компании Halogen Software, предлагающей услуги в области управления рабочей силой.

Но вы не сможете оценить то, что нельзя измерить. А как измерить благополучие?

«Основная причина, побуждающая сосредоточиться на самочувствии и благополучии сотрудников, связана с их вовлеченностью, – отметила Уильямс. – В 'хорошей' организации работают 'хорошие' сотрудники. Ориентация на благополучие оказывает на них заметное влияние, а это в свою очередь ведет к улучшению бизнес-результатов вашей компании».

«Показатели здоровья и благополучия нужно измерять хотя бы для того, чтобы продемонстрировать руководителям высшего звена связь между благополучием и результатами бизнеса, – указал Генри Альбрехт, директор компании Limeade, разрабатывающей новые технологии в сфере здравоохранения. – Имейте в виду: если вы при встрече с главой компании или с ее ИТ-директором будете говорить лишь о необходимости создания в компании приятной атмосферы, то на такие цели эти люди денег не дадут. Придется вооружиться конкретными данными и измеримыми результатами, на которые руководство сможет взглянуть».

Определение счастья

«Прежде чем приступать к измерению этих неосязаемых активов, нужно определить, что под ними понимается, – рекомендует Уильямс. – К счастью на рабочем месте стремится каждый, но какое определение вы дадите счастью, благополучию или хорошему самочувствию? Мы полагаем, что на практике речь должна идти о том, насколько позитивно люди рассматривают возможность достижения поставленных перед ними целей и какие ощущения при этом испытывают. По сути, имеется в виду их вклад в общее дело и удовлетворенность этим вкладом. Таким образом, измерив уровень счастья ваших сотрудников, вы лучше сможете понять, какие факторы на них влияют положительно, а какие отрицательно. Самый простой способ — побеседовать с сотрудниками. Поинтересуйтесь, как они себя чувствуют в целом и с точки зрения конкретных аспектов их профессиональной деятельности. Опросы и встречи с просьбой откровенно высказывать свое мнение могут оказаться весьма полезными для оценки благополучия и управления им, но для этого нужна прозрачная, честная и открытая культура и создание условий, при которых люди готовы свободно делиться своими мыслями».

Анализ настроений

Впрочем, есть и другие способы отслеживания и измерения настроений сотрудников.

«Одна из новейших методик предполагает проведение анализа настроений, – рассказывает Уильямс. – Исходными данными для анализа настроений служат любые письменные свидетельства: блоги, твиты, страницы в Facebook, приложения совместной работы. Идея заключается в том, чтобы оценить настроения на основе написанного сотрудниками и измерить степень их вовлеченности на базе письменных форм коммуникации».

Углубившись в эти исследования, вы можете определить, как реагируют люди на те или иные изменения, инициативы, программы и т. д., и проанализировать характер настроений в подразделении в целом.

Наверное, кому-то такой подход может показаться недопустимым вторжением в частную жизнь: Большой Брат ищет ваши слабые места и отслеживает разговоры с коллегами об острых политических проблемах. Так что здесь важно не переходить тонкую грань.

«Задача состоит не в том, чтобы найти человека, выражающего недовольство в своих электронных письмах, – пояснила Уильямс. – Все гораздо шире. Большинство организаций оставляют за собой право контролировать информацию, циркулирующую в электронной почте и других коммуникационных средах, но мониторинг такого рода нужно осуществлять с должной деликатностью, обеспечивая необходимую прозрачность, открытость и честность. Ведь интерес здесь представляет общий уровень настроений, обобщенная информация, подтверждающая, что сотрудники по-прежнему чувствуют себя счастливыми и благополучными. У вас нет цели выделять кого-либо и наказывать за инакомыслие».

Базовая статистика

Еще один способ измерить настроение сотрудников заключается в отслеживании данных об их участии в специальных программах, предлагаемых организацией. Данные такого рода позволяют сформировать общее представление о благополучии ваших сотрудников. Аналогичным образом носимые устройства отслеживают вашу физическую активность и собирают сведения о физических показателях во время занятий спортом.

«Базовая статистика, к которой относятся общее количество участников, число сотрудников, пришедших к врачам первичного звена, доступ к профилактической помощи, а также число участников специальных программ, представляет собой весьма ценные сведения, – указал Альбрехт. – Уровень активности и вовлеченности сотрудников может быть индикатором положительных тенденций, непосредственно влияющих на счастье и благополучие. Здоровые и счастливые люди, как правило, более активно участвуют в жизни компании. Верно и обратное: высокий уровень активности способствует улучшению самочувствия и ощущению счастья».

Полезные привычки – регулярное вовлечение сотрудников в оздоровительные мероприятия – играют важную роль в повышении этих показателей. Организации могут изучать самооценку показателей благополучия: ставят ли перед собой сотрудники какие-то жизненные или профессиональные цели, насколько они эмоционально и финансово устойчивы, в норме ли их биометрические параметры – количество сахара в крови, уровень давления и т. д.

Необходимо учитывать и производственные показатели: временную нетрудоспособность, текучесть кадров, количество часов переработки, страховую информацию. Это важно не только с точки зрения финансовых затрат, но и чтобы оценить, во сколько обходится бизнесу нетрудоспособность и прочие недомогания сотрудников.

Все это необходимо сравнивать с показателями эффективности и результатами бизнеса, которые послужат для руководства доказательством выгоды хорошего самочувствия работников.

Сопоставление показателей эффективности бизнеса – так называемого клиентского опыта, динамики продаж магазина по отношению к предыдущему году или выпуска нового программного обеспечения – с состоянием здоровья сотрудников повышает степень удовлетворенности персонала, а также помогает финансовому и генеральному директору выявлять причины, влияющие на результаты бизнеса. «Благополучие способствует усилению вовлеченности рабочей силы, а вовлеченность рабочей силы улучшает бизнес-результаты», – подчеркнул Альбрехт.

В будущем вовлеченность сотрудников и ее связь с их благополучием станет ключевым показателем, волнующим генерального директора. В организации, где росту благополучия персонала уделяется значительное внимание, этот показатель будет считаться главным критерием здорового состояния предприятия.

«Вовлеченность открывает дорогу к благополучию сотрудников – концепции высшего порядка в иерархии потребностей, – заявил Альбрехт. – Если вы успешно обеспечиваете благополучие, вам уже не придется прикладывать значительных усилий к повышению вовлеченности и реализации прочих инициатив в области управления персоналом. Все, что нужно, будет происходить само собой».

- Sharon Florentine.How to track employee well-being as a KPI. CIO. February 6, 2017

В последние полгода, по мнению многих экспертов, наблюдается заметное оживление рынка труда. Это касается и рынка ИТ-специалистов, который даже в сложное время был «светлым пятном» кадрового рынка. По количеству размещенных вакансий на рекрутинговых сайтах «айтишники» стабильно занимают второе место после специалистов по продажам.

«Если говорить про позиции нижнего уровня, то наблюдается колоссальный спрос на продавцов среди интеграторов. Все очевидно: проектов стало меньше, и компании пытаются применять тактику агрессивных продаж», – отмечает Алена Владимирская, руководитель проекта «Антирабство». Еще один сильно растущий сегмент – финтех, что сильно контрастирует с относительным застоем в банковской отрасли. Специалисты в этой области очень востребованы и, значит, сильно дорожают.

Сейчас большие сложности, по словам Владимирской, испытывают люди, много работавшие с SAP и Oracle. Объясняется такое положение сменой повестки дня: в компаниях все более востребованы недорогие решения, способные принести быструю отдачу, в том числе российские и открытые платформы.

«Мы наблюдаем крайне высокий спрос на разработчиков», – констатирует Александр Шахов, руководитель департамента «IT/Telecom и Media» кадрового агентства «Юнити». Шахов отмечает увеличение числа предложений на удаленную работу в международных компаниях с зарплатой в валюте, а также растущее число вакансий со свободным графиком.

Директор департамента «ИТ/SAP/Telecom» кадрового агентства Penny Lane Personnel Дмитрий Викторов: «В нынешнем году можно ожидать роста заработных плат специалистов среднего и высшего звена на 20%»

Дмитрий Викторов, директор департамента «ИТ/SAP/Telecom» кадрового агентства Penny Lane Personnel, напротив, отмечает, что соотношение вакансий и кандидатов на позицию разработчика и количество вакансий остаются на прежнем уровне. В целом же конкуренция в ИТ довольно-таки низкая – примерно три-пять человек на вакансию специалиста среднего звена. Разумеется, особняком стоят специалисты, чья работа связана с Большими Данными, эта категория чрезвычайно востребована.

Как отмечает Викторов, по темпам и уровню роста заработных плат в 2016 году ИТ-специалисты лидировали – в среднем зарплаты этого сектора увеличились на 15-20%. В нынешнем году можно ожидать роста заработных плат специалистов среднего и высшего звена на 20%. Работодатели по-прежнему заинтересованы в высококвалифицированных сотрудниках либо специалистах с уникальными компетенциями.

«На рынке активизировалось много компаний, добирающих штат ИТ-департаментов. Им нужно большое количество разработчиков, и главным становится вопрос цены», – объясняет Владимирская. Цены подскочили очень сильно: количество хороших специалистов, как известно, очень ограниченно. Их поиск, а затем и удержание становятся серьезной головной болью для ИТ-директоров. На толковых специалистов постоянно идет охота, их готовы переманивать с повышением зарплаты в полтора-два раза.

«Показатель зарплаты является ключевым, деньги для айтишника первичны. Хорошие специалисты прекрасно знают себе цену, понимают, что они востребованы», – подчеркивает Владимирская. Интересные задачи – это лишь вторичный фактор для ИТ-персонала. Тем не менее люди хотят работать в инновационных компаниях над интересными проектами. Возможно, именно из-за этого банки создают отдельные исследовательские подразделения, связанные с Большими Данными и финтехом.

Наблюдение относительно чрезмерной денежной ориентированности такой творческой части персонала как ИТ-сотрудники, может вызвать недоумение. Среди их приоритетов традиционно были интересные задачи и возможность профессионального развития. Однако похожие результаты показали исследования мотивации персонала, проводившиеся в 2015 и 2016 годах агентством Kelly Services среди российских ИТ-специалистов и прочих «белых воротничков». Тогда выяснилось, что главным мотивирующим фактором для большинства специалистов с огромным отрывом стало материальное вознаграждение. Более того, оказалось, что российские сотрудники готовы мириться со многим, если их полностью устраивает заработная плата, в том числе с регулярными переработками и отсутствием карьерного роста.

Общаться напрямую

«Главная ошибка ИТ-директоров в том, что они упускают возможность стать евангелистами в своих компаниях, повысив свою привлекательность как руководителя, – уверена Владимирская. – Кроме того, они не взаимодействуют напрямую с потенциальными кандидатами на специализированных мероприятиях, не рассказывают о плюсах работы в своих компаниях». В большинстве своем ИТ-директора малопубличны, ходят на свои тусовки «для избранных», и мало кто из них опускается до уровня ИТ-специалистов. Между тем для ИТ-специалиста важны экспертные знания того человека, под чьим началом он будет работать.

Когда HR-специалисты на собеседованиях рассказывают о компании, они говорят на чужом языке, акцентируя внимание совершенно не на тех деталях. Если о соцпакете и наличии гамаков в офисе кадровики рассказать могут, то о том, что может «зажечь» специалиста с точки зрения сущности его работы, об используемых в компании стеках ИТ-решений – нет.

Руководитель департамента «IT/Telecom и Media» кадрового агентства «Юнити»Александр Шахов: «Зачастую ИТ-директор проводит интервью и принимает решение о найме, но зарплату определяет не он. На этом этапе идут разногласия и происходит потеря перспективных кандидатов»

Шахов в числе типичных ошибок выделяет завышенные ожидания по отношению к кандидатам. Как это в последнее время часто случается, работодатели хотят видеть специалистов, которые в одном лице совмещают несколько различных направлений. При этом стоит отметить отсутствие гибкости и желание получать полностью готовых специалистов, которых не нужно обучать.

Усложняет ситуацию отсутствие единого центра принятия решений. Зачастую ИТ-директор проводит интервью и принимает решение о найме, но вот зарплату определяет не он, а коллеги из других подразделений. На этом этапе идут разногласия и, как следствие, происходит потеря перспективных кандидатов.

«Я бы посоветовал ИТ-директорам, которые занимаются подбором сотрудников в свои компании, смотреть кандидатов, претендующих на зарплаты и ниже, и выше того уровня, который планируется для данной позиции», – рекомендует Викторов. Это необходимо, для того чтобы реально оценить стоимость необходимого специалиста.

Спрос на CIO упал

Для ИТ-директоров наступают тяжелые времена. Спрос на специалистов, обладающих опытом внедрения «тяжелых» ERP, стал значительно ниже.

«Это связано с тем, что компаниям необходимы новые компетенции. Им нужны быстрые и не очень дорогие решения, причем очень значимым фактором является переход на отечественные продукты», – говорит Владимирская. Важное значение приобретает возраст кандидата, что неудивительно – ведь он напрямую связан с опытом. Однако в случае ИТ-директоров возраст играет обратную роль: если везде опыт – это очень хорошо и за него доплачивают, то здесь опыт чаще всего связан с большими внедрениями «тяжелых» систем. Поскольку бизнес требует более простых и легких решений, ИТ-директора старше 45 лет востребованы слабо.

«В последнее время у нас значительно снизился “ценник” на ИТ-директора, – делится Владимирская. – Если раньше в московских ценах CIO обходился крупной компании в 500-800 тыс. руб., то сейчас – вдвое меньше, и в ближайшее время цены не вырастут».

«Позиций ИТ-директоров меньше, чем кандидатов, – это, наверное, единственная в сфере ИТ позиция, где кандидатов гораздо больше, чем вакансий», – согласен Шахов. По его словам, компании стали более придирчивыми: часто приходится сталкиваться с тем, что ищут «узкоспециализированных» ИТ-директоров – например, из конкретных сфер типа розничной торговли или с конкретным уклоном, скажем обязательным опытом руководства разработкой. Ситуацию усугубляет то, что имеющиеся на рынке ИТ-директора в основной массе – инфраструктурщики.

«Назову два основных требования – свободное владение английским языком и актуальными международными технологиями, – отмечает Викторов. – Важно понимать, что к нам технологии приходят с задержкой в один-два года. Рекомендую читать западную ИТ-прессу, узнавать оттуда все тренды задолго до того, как их локализуют в России». Отрасль развивается стремительно, ИТ-руководителям необходима активная профессиональная коммуникация.

Взаимопонимания с бизнесом по-прежнему нет?

Руководитель проекта «Антирабство» Алена Владимирская: «ИТ-директор должен стать внутренним партнером по бизнесу, спуститься с небес на землю и предлагать решения, которые за относительно небольшие деньги могут принести заметный эффект»

«ИТ-директор должен стать внутренним партнером по бизнесу, спуститься с небес на землю и предлагать решения, которые за относительно небольшие деньги могут принести заметный эффект», – рекомендует Владимирская. Сейчас очень востребована прозрачность процессов, особенно если речь идет о крупной территориально распределенной компании. Умение найти решение этой проблемы, объяснить его на языке бизнеса и недорого реализовать – главное, чем сейчас может быть ценен ИТ-директор.

Можно смело сказать, что бизнес до сих пор не понимает ИТ-директоров, и потому те оказываются в заведомо проигрышной ситуации. Очарование громкими именами ИТ-продуктов и буквенными аббревиатурами быстро проходит. Проекты длятся долго, в них вкладывается много средств, и бизнес начинает нервничать, не видя результатов. Чаще всего ИТ-директоров увольняют именно потому, что они не смогли на определенном этапе объяснить бизнесу суть и смысл реализуемых работ.

Что дальше? По мнению Владимирской, надо готовиться к новому всплеску автоматизации, которая пойдет с разных сторон – нейросети, искусственный интеллект, роботизация. И Россия к этим технологиям не готова абсолютно. Бизнес отреагирует гораздо быстрее, чем ИТ. А значит, можно ожидать, что еще больше ИТ-директоров «старой закалки» окажутся невостребованными.

Недавно ВТБ24 объявил о создании комплексной системы мониторинга критичных бизнес-процессов и ИТ-инфраструктуры. Построенное решение сканирует инфраструктуру банка, обнаруживает узкие места и выявляет точки, которые могут привести к отказу компонентов. Более того, аналитические возможности системы позволяют говорить о реализации в ее рамках подобия искусственного интеллекта.

О том, что обусловило запуск проекта и каких результатов удалось достичь, рассказывает Денис Гузовский, заместитель директора департамента банковских и информационных технологий банка «ВТБ24», один из докладчиков предстоящего форума ITMF-2017, который издательство «Открытые системы» проведет 25 мая.

— Чем интересна созданная система? В чем ее ценность для бизнеса?

С точки зрения бизнеса все очень просто: мы научились осуществлять мониторинг всего, что происходит в ИТ-процессах банка, вплоть до уровня бизнес-процессов, и оценивать, как всё происходящее влияет на бизнес банка. Мы берем каждый отдельный бизнес-процесс — например, выдачу кредитов или размещение депозитов — и отслеживаем его прохождение, начиная с его количественных и качественных показателей и заканчивая инфраструктурным уровнем — серверами и операционными системами, поддерживающими эти процессы.

Мы начали с ключевых бизнес-процессов (сейчас их 18) и организовали их мониторинг в режиме, близком к реальному времени. Если происходит авария — выходит из строя сервер или зависает приложение — мы сразу видим, какое влияние это оказывает на бизнес-процессы, на поток действий в системе. Иногда мы видим проблему еще до того, как бизнес ее почувствует, — в реальном времени наблюдаем падение объема продаж или недоступность клиентского сервиса.

Построенная система позволила нам разрешить извечный спор между ИТ и бизнесом в той ситуации, когда у ИТ «все хорошо» — серверы работают без перегрузок, системы хранения в порядке, сеть свободна, — а бизнес при этом заявляет о наличии проблем. К слову, бывают и противоположные ситуации, когда у бизнеса претензий не возникает, а ИТ видит возникшую проблему, которая должна бы привести к серьезным последствиям. Получается, что «пробоина в трюме» не влияет на ходовые качества корабля. Это не менее тревожная ситуация, свидетельствующая об отсутствии понимания ИТ-департаментом факторов, реально влияющих на бизнес компании. С финансовой точки зрения это приводит к тому, что ИТ-департамент запрашивает средства на расширение сервисов, которые не нужны бизнесу.

Главное — мы стали разговаривать на одном языке с бизнесом, достигнуто доверие и взаимопонимание. Все параметры отслеживаемых процессов и значения показателей согласованы. С точки зрения ИТ это все построено на системе мониторинга, поэтому в случае инцидента можно сразу увидеть, на каком узле возникли проблемы. Кроме того, система умеет накапливать и измерять зависимости. Если некоторое время назад произошла авария, которой предшествовало определенное состояние параметров, то при их повторении система известит заинтересованных сотрудников. Система «живая», с ней приходится постоянно работать и донастраивать. Это не градусник, измеряющий температуру и способный работать автономно, а сложный инструмент, позволяющий достаточно точно анализировать, что происходит в банке — как в области ИТ, так и бизнеса.

— Насколько серьезны разговоры об искусственном интеллекте?

Система самообучаемая и способна анализировать тенденции. Она накапливает знания, анализирует их и сопоставляет наблюдающиеся с ними тенденции. Например, она может отреагировать на появившуюся негативную тенденцию в процессе, даже если критический порог, оговоренный с бизнесом, еще не достигнут.

Аналитические возможности системы интересны и тем, что практически конкурируют с хранилищем данных, сохраняя всю информацию. В данном случае вполне уместно говорить о больших данных, так как речь идет о хранении данных в неструктурированном виде и на очень детальном уровне. Сохраняются логи сетевого трафика, сообщения серверов и даже отдельных процессоров, систем хранения, логи действий пользователей.

Но самое важное — система умеет выстраивать реальное прохождение бизнес-процессов и, анализируя их многократное прохождение, видит все отклонения от нормы. Это дает колоссальную почву для анализа как эффективности бизнес-процессов, так и профессионализма отдельных сотрудников. Благодаря такому анализу нам удалось по ряду ключевых бизнес-процессов повысить производительность сотрудников на 12%, а в некоторых регионах — на 20-25%. Мы строим аналитические картинки в разрезе регионов, офисов, анализируем причины возникновения циклов в процессах, время их прохождения, причины возникновения «узких мест». Обнаруженные проблемы решаются всеми возможными способами: изменением процессов, доработками ИТ-систем, выделением дополнительных ресурсов, обучением, уточнением инструкций.

Перечисленные особенности системы и дают нам повод говорить об искусственном интеллекте. Пожалуй, это скорее система мониторинга с продвинутыми аналитическими возможностями. Что касается внедренного у нас решения, то скажу: оно получилось весьма симпатичным, именно поэтому мы готовы о нем рассказывать. Мы такого ни у кого не видели и гордимся им.

— Какие факторы побудили банк начать проект?

Всё проистекает из традиционного недопонимания между бизнесом и ИТ. Например, часто встречается ситуация, когда бизнес испытывает проблемы, а причина их возникновения неясна. От таких ситуаций надо уходить. Кроме того, мы задумались о соответствии стандартам и, обратившись к открытому стандарту IT4IT, провели у себя аудит. Он показал, что необходимо совершенствовать систему мониторинга.

Эти два фактора заставили приступить к созданию более серьезной системы мониторинга, а стандарт IT4IT подсказал, с какой стороны подойти к ее созданию.

— С помощью чего решались задачи мониторинга раньше?

В основном это был лоскутный мониторинг, построенный на средствах, предоставляемых производителями оборудования. У IBM, HPE, Cisco и других производителей есть свои решения, удовлетворяющие простейшие потребности в мониторинге. При этом практически не было мониторинга, связанного с бизнес-приложениями. Отслеживанием сообщений, выдаваемых бизнес-системами, и разбором логов, показывающих их здоровье, занималось много специалистов. Часто вспыхивали конфликты и споры, на чьей стороне возникла ошибка, свалить проблему на смежника было достаточно легко.

— На базе каких инструментов реализовано решение?

Это совокупность нескольких продуктов семейства HPE Business Service Management. Они охватывают всю инфраструктуру и умеют сами ее исследовать и измерять ее состояние, агрегируя данные в представления, понятные специалистам. Разумеется, не обошлось без нашей доработки этих систем — я имею в виду «датчики», которые потребовалось расположить в приложениях по аналогии с системами телеметрии в автомобиле. Над всем этим выстроено зонтичное решение, позволяющее визуализировать информацию и управлять ею. Тем не менее в основном работа построена на нотификациях: фактически система сама вызывает «скорую помощь» — специалистов, способных решить возникшую проблему. Уведомление всегда сопровождается подробной информацией, объясняющей причины обращения. Человек, получающий его, мгновенно понимает причину проблемы и принимает решение. В ряде случаев система умеет даже сама «лечить» инфраструктуру (например, вместо уведомления послать команду перезагрузить сервер), но мы к этому пока подходим осторожно, можно сказать консервативно.

«Красивые» информационные панели разработаны только для руководителей и сотрудников ситуационного центра, чтобы люди, находящиеся на дежурстве, были в общем информационном пространстве. При сбоях и ошибках эти дэшборды очень полезны: помимо того, что мы знаем, в каком именно месте произошел сбой, можно видеть, на что он реально повлиял и какие последствия несет для бизнеса.

— Что стало самым сложным в ходе проекта?

Отсутствие опыта и необходимой экспертизы. Приходилось вести исследовательские работы, много общаться с бизнесом, ища связь между показателями. Понадобилось серьезно модифицировать проектную команду, ввести в нее бизнес-консультантов. Пройти первый этап пути, привязав бизнес-показатели к приложениям и ИТ-инфраструктуре, техническим специалистам было непросто.

Еще одна сложность: прописывая бизнес-процессы в системе мониторинга, попутно пришлось уточнять их. Все-таки, несмотря на все инструкции и описания процессов, выяснилось, что в крупной организации значительная часть процессов незаметно модифицируется, из них исчезают (или, наоборот, добавляются) определенные этапы. На дополнительное исследование процессов требовалось время.

Отдельно следует сказать о скепсисе, обусловленном убежденностью многих специалистов в том, что система мониторинга значительно нагружает инфраструктуру и негативно влияет на окружение. При возникновении любых задержек грешили именно на нее, и даже несколько раз приходилось ее отключать. Однако после нагрузочных испытаний выяснилось, что система нагружает ресурсы не более чем на 5-7%.

Положительной эмоцией можно считать удивление, вызванное тем, что созданное решение оказалось крайне простым с точки зрения интеграции со множеством систем. Мы рассчитывали, что на обеспечение взаимодействия придется потратить гораздо больше времени. Во многом из-за этого удалось вернуть нарушенные сроки проекта в оговоренное русло.

— Чем именно обусловлен выбор решений HPE? На рынке много альтернатив...

Мы достаточно долго выбирали платформу. Да, несомненно, есть системы, более привлекательные и по функционалу, и по стоимости. Но с точки зрения возможности создания всеобъемлющего решения платформа HPE была вне конкуренции. Мы искали партнера, который сможет обеспечить максимально возможный функционал. Интеграция отдельных нишевых решений грозила обернуться крайне длительными работами и последующими проблемами с поддержкой. Ориентация на решения разных производителей означала колоссальные внутренние работы: требовалось создать собственную лабораторию, чтобы «подружить» их между собой.

— Существовал ли с самого начала четкий план развития системы, или аппетит пришел во время еды?

На самом деле существовал очень четкий план развития, без него мы не убедили бы руководство банка, что проект имеет смысл. План включал три стадии: сначала отслеживаем в едином окне всю инфраструктуру, затем — сеть передачи данных. Третий шаг — мониторинг десяти основных бизнес-процессов банка, больше всего влияющих на клиентов и доходность. Он был самым рискованным, потому что далеко не сразу появилось понимание, как его реализовывать.

В дальнейшем речь шла о расширении списка бизнес-процессов, охваченных системой. Всего в банке примерно 250 бизнес-процессов. Мы считаем, что достаточно охватить 50 из них, и это будет сделано к концу года.

— На каком этапе в системе появился искусственный интеллект?

Он появился через полгода, когда система накопила в себе достаточно знаний. Нам было известно о таких возможностях, но мы не ставили перед собой задачу обязательно их использовать. Они не очевидны, их трудно объяснить и «продать» бизнесу. Это был, пусть ожидаемый и заложенный в проект, но все-таки бонус.

Полгода потребовалось не только на то, чтобы накопить в системе знания, но и стабилизировать ее. После этого мы стали получать от нее первые «интеллектуальные зарисовки» — система начала предупреждать о возможности повторения негативных событий, наблюдавшихся в прошлом. А когда накопили информацию за год и показали ее подразделению, занимающемуся оптимизацией бизнес-процессов, специалисты по процессам буквально выхватили эти данные у нас из рук и сразу начали их использовать. Мы планировали применять собранные данные для анализа узких мест в ИТ — перенагруженные серверы, ненадежные приложения и т.п. Но специалисты по процессам пошли дальше и начали использование данных, исходя из бизнес-логики. Фактически они стали первыми использовать интеллектуальные возможности системы и весьма серьезно продвинулись в этом. Сейчас ИТ-подразделение идет их путем, уже руководствуясь имеющимся опытом.

— Не оказалось ли так, что «приятный бонус», о котором шла речь, перевесил основные ожидаемые эффекты?

Все-таки основная задача системы мониторинга — отслеживать всё происходящее в инфраструктуре, реагировать на это, и помогать нам правильно выстраивать бизнес-процессы и устранять узкие места. Такая задача всегда будет на первом месте: банки развиваются, их системы модернизируются, появляются новые процессы. Это все равно большая часть необходимых любому банку усилий, около 70% пользы системы приходится именно на мониторинг, обеспечивающий стабильность работы систем. По процессам, охваченным системой мониторинга, мы на 20 минут раньше реагируем на любой сбой. Это означает резкое сокращение времени устранения инцидентов.

«Бонусы» же во многом зависят от изначального качества процессов. Могу сказать, что явным позитивным эффектом стала возможность взглянуть на бизнес в целом: оценить выполнимость поставленных планов, увидеть, кто и почему мешает их выполнению. Это позволяет избежать долгих споров о выполнимости планов.

— В каком направлении развивается система?

Для нас сейчас актуально не столько развивать систему, сколько оптимизировать свою работу, используя получаемые данные. Во-первых, надо поставить на мониторинг запланированные 50 процессов и увидеть, что происходит в них. Далее мы будем оптимизировать узкие места, обеспечивая стабильность и, если нужно, реорганизовать работу банка.

Однако через год мы совершенно точно займемся анализом онлайн-потоков, чтобы их в реальном времени переключать с загруженных каналов на незагруженные. Это не только возможно, но и соответствует стратегии омниканальности, которую мы строим.

— Планируется ли тиражирование решения?

Эта система, созданная в ВТБ24, признана целевой в «большом» ВТБ. И сейчас, еще до слияния этих структур, мы начали развертывание системы мониторинга, которая станет единой для объединенного банка.

— О чем вы собираетесь рассказать нашим слушателям на форуме?

О том, что устранение такой извечной проблемы, как недоверие бизнеса к ИТ, возможно путем создания инструмента мониторинга, несущего в себе еще и огромную дополнительную пользу. Я абсолютно уверен: непрозрачность ИТ, недоверие к тому, что творится в стенах ИТ-департамента, актуальна для многих. Созданная система переводит проблему в область, где возможно ее комфортное решение, к тому же попутно упрощается работа ИТ-подразделения.

Возможно, это покажется парадоксальным, но если исходить из третьего закона Ньютона, согласно которому любому действию есть равное противодействие, то должна быть какая-то плата за то, что порталы самообслуживания сокращают количество инцидентов и заявок, снижая нагрузку на службу поддержки.

В статье перечислены восемь возможных негативных последствий перехода на самообслуживание и способы борьбы с ними. Разумеется, не исключены и другие: если у вас есть варианты, поделитесь ими в комментариях.

1. Изменение характера инцидентов и запросов на обслуживание

Появление портала самообслуживания приводит к тому, что из очереди заданий службы поддержки исчезают многие «легкие» заявки (как об инцидентах, так и о запросах на обслуживание). Перечислим последствия.

• Выполнение заявок в службу поддержки в среднем будет отнимать больше времени ввиду повышения их сложности.
• Из-за того что службе поддержки придется иметь дело с более сложными проблемами, может ухудшиться впечатление о ней конечных пользователей, рассчитывающих на неизменно оперативное выполнение заявок.
• Сотрудникам службы поддержки придется повысить уровень своей подготовки для устранения более сложных проблем. Чтобы решать реальные задачи, понадобится более обширный набор навыков, чем ответ по заранее заготовленному сценарию.

Что делать: пересмотреть роль службы поддержки пользователей.

Время «упрощенной» службы поддержки, для работы в которой достаточно было читать сценарии, прошло. Прежде всего потому, что портал самообслуживания «съест» большую часть простых заявок об инцидентах и сервисном обслуживании, а сотрудники службы поддержки будут получать в основном заявки посложнее. Вторая причина — рост ожиданий конечных пользователей, обусловленный опытом их работы с сервисами потребительского класса.

Поэтому роль службы поддержки и критерии найма соответствующих специалистов необходимо пересмотреть с учетом не только повышения сложности, но и необходимости ориентироваться на большее удовлетворение клиентов. В соответствии с этим нужно также изменить процесс обучения сотрудников служб поддержки, уделяя особое внимание не столько быстроте, сколько качеству обслуживания.

2. Повышение расходов на оплату труда специалистов по поддержке пользователей

Расширение и изменение набора навыков сотрудника службы поддержки приведет к следующему:

• сотрудники службы поддержки станут более дорогим ресурсом (хотя при этом их нужно будет меньше);
• более актуальной и сложной станет проблема удержания персонала — здесь в полной мере действует закон спроса и предложения;
• службам поддержки станет сложнее вводить в курс дела новых сотрудников, даже когда у них есть нужные навыки. Для передачи деловых и технических знаний необходимо будет активнее пользоваться системами управления знаниями.

Что делать: приучиться больше ценить сотрудников службы поддержки пользователей.

Согласно исследованию Service Desk Institute, сегодня сотрудники служб поддержки получают недостаточную финансовую компенсацию за лояльность, то есть работу на своей должности в течение двух или более лет.

Опросы, целью которых является оценка морального духа персонала, в службах поддержки обычно не проводятся.

Здесь явно надо что-то менять. Учитывая усложнение задач сотрудника службы поддержки, нанимать и вводить новый персонал в курс дела станет труднее, важность удержания работников повысится.

3. Сокращение численности персонала приведет к тому, что службы поддержки будут менее гибкими

Со снижением числа заявок исчезнет и потребность в большом штате службы поддержки, даже несмотря на повышение сложности решаемых задач. Перечислим вероятные результаты.

• Будет меньше специалистов, глубоко разбирающихся в какой-либо конкретной предметной области, поскольку в связи с сокращением штата службы в ней нужны будут универсалы.
• Сложнее станет планировать расписание дежурств в пиковое время и выбирать сотрудников для разрешения экстренных ситуаций, как и делить сезон отпусков.
• В пиковые периоды качество оказания услуг пользователям, задачи которых выходят за пределы возможностей портала самообслуживания, может снижаться. Характерное подтверждение тому — субботние очереди в отделениях банков, обслуживающих физических лиц.

Что делать: работать умнее, а не интенсивнее.

С сокращением численности персонала и ростом сложности задач службам поддержки необходимо улучшить управление знаниями, а конкретнее — их использование.

Хорошо, если у вас предусмотрены процессы сохранения, систематизации и распространения знаний, но в конечном счете имеет значение не само управление знаниями, а регулярное их применение с пользой, а это требует в большей степени культурных изменений, чем операционных.

Чтобы работать умнее, а не интенсивнее, нужно изучить возможности автоматизации самообслуживания, службы поддержки и управления эксплуатацией ИТ (IT Operations Management, ITOM), а также использования метода инцидентов, решаемых на нулевом уровне (Level Zero Solvable, LZS).

Разъяснить его меньше чем в 100 словах сложно, поэтому, если есть время, лучше ознакомиться с документом http://www.thinkhdi.com/~/media/HDICorp/Files/Library-Archive/Insider%20Articles/WhatIsLZS.pdf. Говоря упрощенно, LZS — это показатель количества поступивших в службу поддержки заявок, которые можно выполнить, пользуясь информацией из портала самообслуживания.

Важно то, что благодаря LZS ИТ-специалисты знают о сроке готовности баз знаний к запуску портала самообслуживания (пик синей линии перед пунктирной красной, указывающей срок запуска), а это хороший показатель шансов проекта на успех. После запуска портала LZS можно использовать для оценки эффективности базы знаний и выявления возможностей для усовершенствований.

4. Влияние на операционную деятельность компании

Здесь все дело в уровне автоматизации. Если автоматизация отсутствует, проблема конечного пользователя будет решаться через портал самообслуживания медленнее, чем при обращении в службу поддержки. Кроме того, при этом снижается продуктивность работы конечного пользователя и, возможно, всей операционной деятельности компании. Если клиенту после обращения через портал приходится ждать ручного внесения исправлений или выделения ресурсов, у него может пропасть само желание пользоваться порталом самообслуживания.

Некоторые элементы поддержки с помощью самообслуживания могут обойтись дороже, чем путем обращения к специалисту. Это бывает, например, в таких случаях: если топ-менеджерам приходится, по сути, заниматься устранением неисправностей ИТ-систем; если рядовые служащие тратят на то же самое больше своего рабочего времени, чем ушло бы у персонала соответствующей квалификации; когда неудачные попытки самостоятельных исправлений приводят к накладным расходам, связанным с повторными исправлениями и потерей продуктивности.

Что делать: изучать возможности автоматизации самообслуживания, работы службы поддержки и управления эксплуатацией ИТ.

Автоматизация дает тройную выгоду службам поддержки:

• повышение скорости/результативности,
• снижение затрат,
• улучшение качества обслуживания.

Когда есть возможность что-то автоматизировать, можно получить и другие преимущества:

• снижение количества ошибок человека — работа выполняется с неизменным результатом;
• больше возможностей для внесения изменений — запрограммировать изменения в автоматизированной системе проще, чем заставить группу сотрудников делать что-то по-новому;
• оптимизация использования кадровых ресурсов — автоматизация освобождает людей от рутинных, потенциально скучных задач, позволяя сосредоточиться на более стоящих.

Но автоматизация — это не только написание скриптов и оркестровка. Сегодня машинное обучение дает службам поддержки, работающим в условиях нехватки времени, множество возможностей для оптимизации управления знаниями и самообслуживания. Перечислим некоторые из них.

• Улучшение функций поиска — интеллектуальный поиск выдает релевантные результаты с высокой точностью.
• Предоставление персональных рекомендаций — наподобие тех, что получают пользователи Amazon и Netflix.
• Создание интеллектуальных автоответчиков — высококачественное выполнение заявок автоматизированными системами без участия человека.
• Выявление и устранение пробелов в знаниях — обнаружение случаев нехватки информации в базе знаний и преобразование задокументированных процедур выполнения заявок в новые знания.

5. Существенное изменение метрик и целевых показателей

Метрики и целевые показатели службы поддержки пользователей придется пересмотреть.

• С внедрением портала самообслуживания объемы заявок должны снизиться.
• Число выполнений заявок при первом обращении (first contact resolution, FCR) может резко упасть; возможно, данный показатель вообще потеряет смысл.
• Среднее время работы по заявке увеличится, сами заявки станут в целом более сложными.
• Понадобятся новые метрики.

Дополнительное изменение метрик и контрольных показателей будет зависеть от доли конечных пользователей, которые принципиально не пожелают обращаться к порталу самообслуживания.

Что делать: пересмотреть и перекалибровать метрики.

Нужно не просто подкорректировать существующие метрики и контрольные показатели. Если переход на самообслуживание увенчается успехом, ценность метрик, применяемых в службе поддержки, придется пересмотреть, чтобы убедиться в том, что они имеют смысл, являются справедливыми, уместны в контексте других измерений и используются как основание для действий — в идеале, чтобы способствовать оптимизации деятельности и обслуживания.

6. Успех портала самообслуживания может привести к снижению ценности отдела ИТ в глазах бизнес-руководства

Оценивать результативность отдела ИТ и его восприятие в глазах бизнеса всегда сложно. И здесь на ум приходит такой показатель, выведенный довольно давно одной из аналитических компаний: служба поддержки пользователей на 50% определяет отношение бизнеса к корпоративному отделу ИТ. Если это так, оценка бизнесом отдела ИТ в целом может легко упасть при снижении объема непосредственных контактов с сотрудниками службы поддержки.

К тому же у каждого может быть своя точка зрения на успех внедрения портала самообслуживания. К примеру, утверждение «отдел ИТ предлагает отличный портал самообслуживания» пессимист может воспринять так: «если в отделе ИТ что-то сломается, то чинить придется самим пользователям» — либо рассматривать как сигнал к тому, что штат персонала отдела ИТ теперь можно сократить.

Если удобству портала самообслуживания уделять недостаточно внимания, он неизменно будет уступать по своим характеристикам потребительским сервисам схожего назначения, которые зачастую предлагают высокое качество обслуживания, а также высокоразвитые возможности оркестровки и машинного обучения.

7. Ухудшение и утрата взаимоотношений с бизнес-заказчиками

Необходимо указать и на утрату межличностных контактов из-за перехода на самообслуживание. Это может привести к тому, что в отделе ИТ в целом будут меньше знать о своих клиентах, об их потребностях, о том, как они пользуются ИТ, и об их бизнес-деятельности.

Есть еще один важный аспект: портал самообслуживания может заставить конечных пользователей чувствовать себя некомпетентными, а это вряд ли кого-то устроит. Кроме того, возможно, пользователи не смогут эффективно работать с порталом самообслуживания и его контентом. Кто-то скажет, что без этого успех самообслуживания в принципе невозможен, но все зависит от того, как оценивается успех: по «сплошной зелени» показателей результативности службы поддержки или по реальным откликам конечных пользователей о ее работе. Бывает так, что в отделе ИТ считают переход на самообслуживание успешным, даже если он создает больше расходов для бизнеса, чем приносит экономии.

Что делать: инвестировать в улучшение управления взаимоотношениями.

Очевидно, что переход на самообслуживание приведет к снижению объема контактов лицом к лицу и знаний о пользовательских пожеланиях и потребностях. В связи с этим необходимо принять соответствующие меры.

• Если говорить о компании в целом и ее бизнес-подразделениях, то нужны должности, которые подразумевают личный контакт: менеджеры по доставке услуг, по контролю уровня обслуживания и управлению взаимоотношениями с бизнесом.
• Что касается конечных пользователей, необходимо понимать, что любой прямой контакт со службой поддержки отныне должен проходить идеально.

Менеджеры, отвечающие за взаимоотношения, должны быть инициаторами конструктивного диалога с отделом ИТ о том, насколько качественно служба поддержки и отдел в целом удовлетворяют потребности конечных пользователей и бизнеса. Причем это должно быть нечто большее, чем традиционные просьбы выставить оценку за качество выполнения заявки. Если в вашей организации взялись за улучшение обслуживания внутренних заказчиков, то методы оценки общего отношения сотрудников к поставщикам услуг, скорее всего, уже внедряются.

8. Самообслуживание — это «юбилей с отложенной датой»

Требования и пожелания конечных пользователей к системам самообслуживания со временем меняются. Это происходит быстро, по мере того как опыт пользования потребительскими услугами меняет ожидания служащих от ИТ-систем и внутренних поставщиков услуг на работе.

Пример — доступ к средствам самообслуживания с мобильных устройств. Это стало привычным в повседневной жизни, но, согласно исследованию HDI 2015 года, только в четверти компаний, предлагающих портал самообслуживания, предоставляют к нему мобильный доступ. Кроме того, в потребительских сервисах повсеместно применяется машинное обучение, тогда как в порталах самообслуживания это пока не практикуется.

Что делать: планировать развитие систем самообслуживания и выделять соответствующие средства в бюджете.

Важно осознавать, что на ожидания конечных пользователей от портала самообслуживания будет влиять опыт, полученный ими в повседневной жизни.

Поэтому необходимо следить за эволюцией потребительских систем самообслуживания и оценивать их влияние на корпоративные ИТ. Например, сегодня компании, работающие на потребительском рынке, широко применяют ботов и системы машинного обучения, пользующиеся различными базами знаний.

Итак, мы рассмотрели, как может сказаться на работе службы поддержки внедрение портала самообслуживания, и предложили способы противодействия негативному влиянию этого шага. Сталкивались ли вы в своей практике с вышеназванными и другими проблемами?

Компании, специализирующиеся в области искусственного интеллекта, в 2016 году получили выручку в размере около 8 млрд долл., а в ближайшие три года эта сумма, по прогнозам, увеличится впятеро. Корпорации все активнее инвестируют в искусственный интеллект, чтобы снижать затраты, улучшать обслуживание клиентов и условия работы сотрудников.

Согласно результатам опроса Technology Vision 2017, проведенного Accenture среди более 5,4 тыс. ИТ- и бизнес-руководителей, 79% из них уверены в том, что искусственный интеллект ускорит освоение новых технологий в организациях. Взрывной рост темпов применения искусственного интеллекта – реальность, но последствия для работников предприятий сформулировать и проконтролировать непросто. Ясно одно: руководителям всех подразделений уже следует оценивать, какая роль в организациях будет отведена взаимодействию людей и машин.

Особенно сильно искусственный интеллект будет влиять на работу ИТ-сотрудников. ИТ-директорам уже приходится иметь дело с масштабными переменами, обусловленными внедрением различных новшеств, от аналитики до облаков, а искусственный интеллект создаст новые трудности и возможности для дальнейших перемен и поддержки бизнеса. Чтобы отдел ИТ смог воспользоваться этими возможностями, руководителям необходимо решительно менять круг компетенций и навыков сотрудников своей организации и готовиться к эпохе искусственного интеллекта. Перечислим пять основных групп навыков, которые понадобятся ИТ-специалистам и помогут извлекать максимальную пользу из машинного обучения и искусственного интеллекта.

1. Машинное обучение

Руководители и рядовые сотрудники сегодня опасаются, что машины заменят людей. Но при этом нередко упускается из виду тот факт, что ИТ-специалистам придется разрабатывать и сопровождать программные средства автоматизации, а также осуществлять техническое обслуживание разумных машин. Применение искусственного интеллекта в организациях только начинается, и зачастую соответствующие проекты разрозненны, а процессы планирования неразвиты и децентрализованы. Но у ИТ-специалистов сегодня есть возможность подготовить технические архитектуры и системы, которые станут залогом устойчивого развития разумных машин для корпоративного мира. ИТ-руководителям для этого необходимо внести изменения в программы обучения и повышения квалификации, отказаться от традиционного акцента на поддержании работоспособности систем и перейти на иную парадигму, исходя из того, что искусственный интеллект станет доминировать практически во всех отраслях.

Конкретные примеры компетенций: управление роботизированными системами автоматизации процессов (robotic process automation, RPA – программные роботы для взаимодействия с пользовательскими интерфейсами систем, рассчитанных на людей) – например, Blue Prism, Verint; знание типов искусственного интеллекта, конкретных областей и результатов применения.

2. Консалтинг в области процессов

Традиционно ИТ-службы не принимали большого участия в оптимизации корпоративных процессов для повышения выручки и прибылей. Но в новую эпоху ИТ-специалистам необходимо будет приобретать глубокие познания в области бизнеса и понимание того, как можно улучшить процессы и результаты с помощью машинного обучения. Так, системы борьбы с отмыванием денег можно значительно усовершенствовать благодаря тому, что искусственный интеллект, в отличие от человека, способен параллельно обрабатывать множество потоков информации. Машина может дополнить процессы принятия решения, коррелируя данные и принимая простые решения самостоятельно, а более сложные – доверяя людям. Это значит, что людям придется изменить существующие схемы процессов и круг своих компетенций, обеспечив поддержку комплексных подходов и принятие более сложных решений. Искусственный интеллект уже меняет клиентоориентированные и внутренние процессы в компаниях. Сегодня происходит слияние предметных областей традиционного управления бизнес-процессами и RPA, свидетельство этому – недавнее приобретение компании OpenSpan, разработчика средств RPA, компанией Pega. Но, помимо RPA, есть и множество других приложений на основе искусственного интеллекта, улучшающих взаимодействие с заказчиками в ряде отраслей, – в частности, системы голосовой аутентификации клиентов.

Конкретные примеры компетенций: знания в области бизнес-процессов, узкоспециальные отраслевые знания.

3. Платформы и обеспечение качества данных

ИТ-специалистам необходимо приобрести обширные навыки в области управления информацией и технологических платформ (в частности, платформ Больших Данных). Качество прогнозных моделей, основанных на методах машинного обучения, напрямую зависит от качества данных. Проблемы, порождаемые организационной разрозненностью и низким качеством данных, существуют на предприятиях уже давно. Но при отсутствии навыков поддержки моделей и платформ сотрудники рискуют стать узким местом процессов, происходящих с участием искусственного интеллекта. Сегодня, когда ИТ-служба превращается в корпоративного провайдера облачных сервисов и в связи с этим появляются новые технологии и архитектурные концепции, ИТ-специалистам необходимо брать на себя ответственность за качество данных и в конечном счете избавлять организацию от разобщенности, чтобы поставить на службу бизнеса всю мощь машинного обучения.

Конкретные примеры компетенций: управление системами работы с данными, разработка интерфейсов программирования и управление ими, информационная стратегия.

4. Знания в области алгоритмов

Не все обязаны быть учеными по данным, но ИТ-специалистам важно иметь базовые знания в области методов статистики и понимать принципы создания и оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта, а также основы их работы. Компаниям это дает два важных преимущества. Во-первых, в ИТ-службе могут разъяснить возможности искусственного интеллекта бизнесу и в партнерстве с ним непрерывно совершенствовать модели. Во-вторых, понимание фундаментальных математических концепций в основе машинного обучения является важным залогом результативной работы в соответствующей области, помогающей ИТ-службе приносить реальные результаты бизнесу по мере освоения искусственного интеллекта. К примеру, в Accenture в рамках партнерства с Технологическим институтом Стивенса проводят углубленное обучение ИТ-специалистов аналитическим методам.

Конкретные примеры компетений: отбор и формирование подмножеств данных, основы регрессии и классификации, оценка точности модели, методы регуляризации и стабилизации моделей.

5. Руководство и оценка решений

Машины рано или поздно начнут работать бок о бок с людьми, выполнять повседневные административные обязанности, которые сегодня отнимают у человека немало времени. Сотрудникам предприятий придется не только принять новый мир, где машины ежедневно принимают решения, связанные с операционной деятельностью, но и взять на себя обязанности по оценке более сложных решений. Подобные перемены потребуют навыков по решению задач и формулированию вопросов таким образом, чтобы машины понимали их и выдавали ответы, позволяющие принимать верные решения.

Конкретные примеры компетенций: коммуникационные навыки, эмоциональный интеллект, принятие решений на основе результатов анализа, командная работа и знания на стыке различных предметных областей.

***

Чтобы развивать нужные навыки и компетенции, руководителям необходимо уже сейчас начинать организовывать внутрикорпоративную программу обучения, направленную на подготовку сотрудников к внедрению искусственного интеллекта, преподавание основ соответствующих предметов, освещение преимуществ и снижение страхов по поводу машин. Просвещение относительно возможностей искусственного интеллекта можно организовать с помощью онлайн- и обычных курсов обучения. Их количество можно варьировать в зависимости от должностей и уровней навыков сотрудников, позволив им повышать квалификацию постепенно.

Также нужно продемонстрировать, что искусственный интеллект повышает эффективность работы людей, беря на себя выполнение их отдельных задач, а не все функции в рамках должностных обязанностей. В программах обучения можно использовать соответствующие прототипы и демонстрационные версии технологий. В конце курсов обучения нужны практические семинары, способствующие перемене отношения к искусственному интеллекту и робототехнике и более творческому подходу к их использованию, особенно для руководителей.

Машины придут в коммерческие компании и государственные учреждения во всем мире и останутся в них. Причины, по которым руководителям предстоит осваивать технологии автоматизации и дополнения возможностей человека, многочисленны. У ИТ-руководителей сейчас есть возможность переобучить своих подчиненных, добавить навыки, которые понадобятся, чтобы обеспечивать поддержку искусственного интеллекта в дальнейшем. Фокусируясь на эффективном управлении машинами и используемыми ими данными и алгоритмами, а в конечном итоге – на руководстве и оценке решений, ИТ-специалисты смогут подготовиться к внедрению и развитию искусственного интеллекта в своих организациях.

– How to build IT competencies for the AI era. Diana Bersohn and McCree Lake. CIO. APR 11, 2017

Машинное обучение стало очередной модой в бизнес-технологиях, но о специфике его применения нередко забывают.

«Основная проблема заключается в том, что наука о данных, как ни крути, является наукой, а бизнес не очень-то хорошо приспособлен использовать научные методы при принятии решений», – считает Евгения Завалишина, генеральный директор компании Yandex Data Factory, которая специализируется на машинном обучении и анализу данных.

Этот проект родился в недрах технологической компании «Яндекс» — оператора крупнейшего в России поисковика. В декабре 2014 года в «Яндексе» решили развивать направление наук о данных (Data Science), поддерживавшее их флагманский продукт, и приступили к разработке сервисов машинного обучения для отраслевых приложений.

Новая компания выделилась из «Яндекса» в конце 2014 года. Сервисы машинного обучения и иссдедования данных используются в YDF для создания прогнозных моделей при организации целевых рекламных кампаний, расчете оптимальных складских запасов для магазинов и т.д.

«Поручая своим сотрудникам какую-то работу, вы обычно рассчитываете получить ожидаемый результат, – отметила Завалишина. – Но с исследователями данных работа строится по-другому, потому что в науке о данных нельзя ожидать гарантированных результатов».

Отрицательный результат может оказаться вполне нормальным итогом любого проекта в области исследования данных, и бизнес-менеджерам необходимо это учитывать.

Логика выше интуиции

Работа с исследователями данных требует особого подхода к бизнесу, в котором логика ставится выше интуиции. Другими словами, все зависит от фактов и логических заключений из них.

Ставить исследователям данных задачи, которые они искренне считают бессмысленными, фактически бесполезно.

«Они воспринимают такие задачи как деление на ноль, не имеющее смысла, – поясняет Завалишина. – И вы просто не в состоянии заставить их делать это, не можете мотивировать людей делить на ноль. Им начинает казаться, что вы идиот, а это не отнюдь не способствует укреплению производственных отношений».

Нужно, чтобы исследователи поверили в то, что его реализация имеет смысл. При попытке улучшить систему с помощью машинного обучения им нужно иметь достаточный объем данных для получения осмысленных результатов.

«Многие решения в бизнесе принимаются интуитивно, поэтому в обычной ситуации измерять все нет необходимости, – добавил исполнительный директор YDF Александр Хайтин. – Но когда речь идет о проекте, в который вовлечены исследователи данных, нельзя просто указать им: 'Делайте так-то и так-то, у меня есть ощущение, что это должно получиться'. Подобный подход не работает».

Правильная постановка вопроса

Модели в предсказательной аналитике строятся на гораздо более сложных по сравнению с традиционными статистическими системами алгоритмах. Порой их сложно объяснить.

В розничной торговле наука о данных зачастую используется для улучшения прогнозирования пополнения запасов при еженедельном оформлении заказов. Результаты могут оказаться просто удивительными, но здесь надо учитывать так много факторов, что сам процесс становится трудноуправляемым.

«Объяснить все это тому, кто не в состоянии оценить сложность данных, просто невозможно, – заметила Завалишина. – А не объяснив, исходя из одного лишь здравого смысла, вы не сможете понять, насколько это хорошо. Нужно четко знать, что именно вы хотите улучшить и как будут оцениваться результаты. Здесь нет места 'свободному творчеству'. Вы должны быть уверены, что точно знаете, что вы хотите улучшить, и как вы измеряете результаты. Такой подход напоминает разговор с математиками: вы получаете ответ в точном соответствии со сформулированным вами вопросом».

Если вопрос был задан неверно, ждать правильного ответа не стоит. И в этом заключается общая проблема, ведь компании зачастую не уделяют достаточного внимания планированию своих целей и оценке их достижения.

«Мы работали с одной крупной розничной компанией, и нас попросили построить модель, которая прогнозировала бы продажи каждого конкретного товара на предстоящую неделю, – вспоминает Завалишина. – Мы попытались проделать это с одним товаром, однако заказчик быстро понял, что использовать результаты такого прогнозирования на практике невозможно».

Модель была точной, но дело в том, что компания заказывала товар в упаковках по шесть единиц, а не по одной. И если на следующей неделе прогнозировалась продажа семи единиц, возникал вопрос: заказывать одну упаковку или две? Может показаться, что разница невелика, но тут начинали появляться ошибки. Модель стала совершенно иной, потому что параметры оптимизации оказались сдвинутыми.

Наука о данных требует тщательного планирования. Компания получила правильный ответ, но ей изначально следовало задать совсем другой вопрос.

Неудачи на пути к успеху

Модель оптимизации складских запасов, предложенная другому розничному продавцу, касалась экзотических и дорогостоящих товаров, которые продавались довольно редко, и с этой точки зрения заказывать их на склад смысла не было вообще. Но абсолютно логичное в математическом отношении решение не всегда годится для бизнеса. Ведь эти позиции играли решающую роль в формировании имиджа магазина и его клиентской базы.

«В процессе реализации вашего первого проекта, связанного с исследованием данных или машинным обучением, вам почти наверняка придется возвращаться назад и переосмысливать основные цели и ключевые параметры», – подчеркнула Завалишина.

Обычно YDF рекомендует своим клиентам начинать с коротких специализированных проектов, чтобы избежать долгосрочных инвестиций в проект, который в конечном итоге может дать результаты, которыми не удастся воспользоваться на практике. Такой подход помогает двигаться вперед поэтапно, постепенно внося необходимые улучшения.

Еще у одной компании имелась собственная система, выявлявшая, каким клиентам направлять те или иные предложения. В YDF посоветовали воспользоваться статистической рекомендательной моделью, в которой алгоритм машинного обучения применялся к случайному срезу клиентской базы. Оставшаяся группа клиентов по-прежнему обрабатывалась с помощью прежней системы, а затем компания сравнивала результаты, рассчитывая уровень конверсии предложений в продажи.

Однако на практиве была выявлена нестыковка, которая заключалась в том, что предложения контрольной группе рассылались в пятницу, а экспериментальной группе – в выходные. А разные шаблоны поведения в разное время делали любое сравнение бессмысленным.

Руководители часто обращаются к YDF с просьбой организовать на их предприятиях курсы машинного обучения и ознакомления с наукой о данных, позволяющие понять, какую выгоду организация может извлечь из этих технологий.

«Обычно мы отказываем в таких запросах, потому что не видим смысла в подобном обучении, – призналась Завалишина. – Подготовить собственных исследователей данных все равно не удастся, и курсы клиентам тут не помогут. Если вы хотите применять соответствующие технологии в своей работе, нужно изучать научные методы и использовать их. Для того чтобы технология приносила результаты, бизнесу необходимо прививать более научный подход».

Поправка на неопределенность

Бизнесу следует впитывать в себя научную культуру. Отрицательные результаты еще не означают, что работа провалена — они лишь свидетельствуют о том, что оптимизация не завершена.

Еще один важный момент связан с зонами ответственности в корпоративной культуре. Однажды в YDF обратился клиент, желающий оптимизировать свои рекламные расходы. Разработанный по его заказу алгоритм обещал тот же уровень отклика при сокращении затрат на 20%.

Однако полученные итоги породили больше вопросов, чем достижений. Дело в том, что бонусы персоналу, отвечавшему за проект, выплачивались за составление планов и принятие решений, обеспечивавших оптимизацию результатов.

«Теперь же у них появилась модель, выдававшая рекомендации и математически доказывавшая, что выполнение этих рекомендаций повлечет за собой улучшение результатов, но проблема заключалась в том, что все это непосредственно входило в их зону ответственности», – пояснила Завалишина.

Проекты, связанные с наукой о данных, предполагают иное распределение сфер ответственности и иные приоритеты по сравнению с теми, что были приняты в бизнесе до сих пор. В нашем случае участникам команды предлагалось внедрить модель, которая привела бы к сокращению их бонусов.

«Использование научного подхода более рационально, но может провоцировать конфликтные ситуации, – отметил Хайтин. – Как минимум, нарушается обычный порядок принятия решений. Эксперт, к примеру, заявляет, что у него появилась идея, и он интуитивно чувствует, что она сработает. У нас же в руках имеется определенный инструмент, который позволяет точно вычислить результат. Это совершенно иная ситуация, и тут нет места интуиции».

Вот еще один пример. Специалисты YDF совместно с крупным сталелитейным предприятием работать над оптимизацией соотношения материалов, используемых в производственном цикле. Увеличение доли определенной добавки улучшало качество, но одновременно приводило к удорожанию конечной продукции.

Опираясь на статистические данные для построения точной модели наилучшего сбалансирования качества и стоимости, в YDF остановились на составе, предлагавшемся алгоритмом машинного обучения.

«Но часто такие рецепты не имеют смысла, – призналась Завалишина. – Взглянув на них, представитель заказчика утверждает, что они неприемлемы. Выбирается другой вариант. С одной стороны, вы проводите оптимизацию, а с другой — вам приходится считаться с предпочтениями экспертов. Они же, как правило, отвергают 80% ваших рекомендаций. Мы разработали другое решение, которое анализировало вероятность принятия заказчиком предложенного состава. Дальнейшая работа делала его чуть менее оптимальным с математической точки зрения, но повышала вероятность его принятия человеком».

Нас все чаще пугают тем, что искусственный интеллект вполне способен уничтожить человечество, однако пока именно союз человека и инструментов машинного обучения составляет основу того, что называют наукой о данных.

- Tom Macaulay. How to use data scientists and machine learning in the enterprise. Computerworld UK. MAR 23, 2017 

Как выяснилось, концепция BYOD в Россию по-настоящему так и не пришла. Еще несколько лет назад крупные производители были уверены, что она совершит революцию, и направляли свои усилия на разработку целых инфраструктурных решений. Но уже становится ясно: этот рынок не сформировался. Тем не менее перспективы носимых устройств в бизнесе заслуживают отдельного рассмотрения. Сейчас они вызывают те же вопросы, что и планшеты в начале появления на рынке. Однако мобильные решения массово приобретаются компаниями для обеспечения оперативного доступа сотрудников к информации. Носимым устройствам придется пройти подобный путь до момента, когда их роль будет определена более четко.

Растущая популярность носимых электронных устройств подсказывает возможность их применения как для оптимизации внутренних процессов, так и для взаимодействия с клиентами. Очки, часы, браслеты – какую ценность они несут бизнесу и какие проблемы порождают?

Корпоративный сегмент перспективнее

В течение пары последних лет носимые устройства позиционировались в первую очередь как потребительские гаджеты, их реальная бизнес-ценность была под большим вопросом. Однако скепсис постепенно уходит, и, как ожидается, наиболее значимый эффект от использования ранних носимых устройств будет наблюдаться именно в корпоративном секторе. Например, Deloitte чуть больше двух лет назад организовала консалтинговую практику Wearables Division, направленную на помощь компаниям в развертывании инфраструктуры носимых устройств, особо фокусируясь на «умных» очках, и заключила альянс с APX Labs – разработчиком интеграционных решений для встраивания носимых устройств в традиционную корпоративную инфраструктуру.

Как утверждают в Deloitte, потребительский рынок этих устройств очень интересен, но есть серьезные проблемы в отношении массовости их использования. В корпоративном же секторе уже появился первый положительный опыт их применения. Именно предприятия будут внедрять такие технологии первыми. Главное преимущество при этом – работа со свободными руками и поднятой головой, в целях безопасности перемещения или соблюдения правил этикета, что делает носимые устройства действительно прорывной технологией в корпоративном сегменте. Есть задачи, которые по-другому просто не решить.

В Juniper Research также полагают, что наиболее эффективные технологии для носимых устройств будут разработаны в расчете на корпоративный сектор и здравоохранение. Только затем похожие приложения появятся в потребительском сегменте.

Поставщики устройств также заинтересованы в продвижении своих технологий в корпоративном сегменте: это поможет им остаться на плаву, пока потребительский рынок разогревается. Они будут помогать заказчикам создавать оптимальные практики использования устройств. Дело в том, что на рабочем месте эффективность важнее моды. Даже один-единственный удачный пример, демонстрирующий очевидный эффект и реальную бизнес-ценность, может обосновать инвестиции многих компаний в носимые устройства.

Первыми проектами становятся внедрения отраслевых приложений на базе носимых устройств – специфичные, с четким предназначением, ясными целями и показателями эффективности. Однако самостоятельное использование носимых устройств работниками умственного труда дает примеры более общего характера. Как уверены аналитики, устройства, которые в итоге победят в корпоративном секторе, будут многофункциональными. Именно в многофункциональности сейчас заключается ценность смартфона для сотрудников, работающих с информацией, и его преемник не должен уступать по функционалу.

Однако сказанное не означает, что взрывное использование носимых устройств на предприятиях произойдет уже завтра. Предстоит решить большое количество технических проблем: надежность связи, длительность работы, яркость экрана и т. п.

Как утверждает Аарон Салоу, глава компании XOEye, занимающейся «умными» очками для бизнес-сегмента, эти устройства дают пользователю иной опыт по сравнению с другими технологиями. Ношение на своем лице приборов – процесс довольно-таки интимный, поэтому требуется соответствие множеству требований, как технических, так и этических. Как минимум надо убедить пользователей в том, что задача – повышение их эффективности, а не шпионаж. Многие выражают озабоченность относительно безопасности использования носимых устройств, а также считают что компании могут таким образом собирать персональную информацию о них.

ИТ-департаменты должны быть готовы к проблемам

Несмотря на обилие устройств, направленных на спорт и здоровье в целом (различные браслеты), внимание аналитиков фокусируется на очках и, в определенной степени, на часах. В этой области наблюдаются общие проблемы – например, безопасность корпоративных данных. Во многом дело упирается в вопрос доверия бизнеса поставщикам решений.

ИТ-департаменты должны быть готовы к возникающим проблемам. Во-первых, это новые требования к качеству решений для носимых устройств. Они более чувствительны к ошибкам. Во-вторых, требуется готовность инфраструктуры: невозможно управлять тем, к чему нет доступа.

Наконец, истинная ценность «умных» устройств будет зависеть от их интеграции с корпоративными системами. Эффективность работы будет достигаться только при мгновенном обмене информацией между ними. Если пользователям придется ждать, они предпочтут выполнять работу по-старому. Кроме того, у носимых устройств обычно нет клавиатуры. Поэтому необходимо эффективное средство ввода данных – голосовое или какое-либо еще. Это означает принципиально иную схему взаимодействия с корпоративными системами.

Обычно большее разнообразие устройств подразумевает большую нагрузку на ИТ-департамент по управлению ими. В данном случае не должно возникнуть большой проблемы, поскольку уже существует множество платформ для управления корпоративной мобильностью, и с этой точки зрения носимые устройства принципиально не отличаются от смартфонов и планшетов. И скорее всего, «умные» очки заменят многие из использующихся сейчас мобильных устройств.

Заказчикам нужно время

«Предприятиям нужно время: технологию мало придумать и развить, ее надо еще и научиться эффективно применять»  Дмитрий Блинов,  технический директор LogistiX

«Мы начали освоение носимых технологий с очков дополненной реальности в 2014 году, когда было разработано решение Pick-by-vision. Оно подразумевало использование очков для получения и исполнения заданий, применение разнообразных инструментов визуализации для обучения, мониторинга и анализа ситуации», – говорит Дмитрий Блинов, технический директор LogistiX. Несколько позже появилась целая экосистема для проектов в области биотелеметрии. Сфера применения разработанных технологий – любое производство, склад, аграрный сектор, обучение. Со временем спектр применения будет только расти.

Основной принцип, который необходимо соблюсти при внедрении любых носимых устройств, – экономическая целесообразность решения. Все зависит от целей внедрения тех или иных гаджетов. Это могут быть приватность сотрудника, необходимость сосредоточиться в условиях открытого офисного пространства (здесь помогут шлемы виртуальной реальности), обучение, необходимость доступа к единой рабочей системе, физические показатели сотрудника (это задача фитнес-браслета). Любые устройства снижают человеческий фактор в труде и обеспечивают внешний контроль работы сотрудника. Это неплохо и поэтому в будущем неизбежно.

«Недавно руководитель крупной компании, имеющей большой штат офисных сотрудников, сказал, что было бы очень здорово знать, кто из сотрудников спит на рабочем месте. У них, оказывается, есть такая серьезная проблема», – говорит Блинов. Выявлять спящих предполагалось через фитнес-браслеты. Дальше обсуждения тот проект не пошел: компании предложили сдвинуть рабочий график у части сотрудников и использовать традиционные методы постановки задач и контроля исполнения. Однако на складах – в отличие от офиса – фитнес-браслеты используются уже в рамках нескольких пилотных проектов, и, надо сказать, результаты весьма обнадеживают.

Освоение носимых технологий в LogistiX началось с очков дополненной реальности в 2014 году, когда было разработано решение Pick-by-vision. Оно подразумевало использование очков для получения и исполнения заданий, применение разнообразных инструментов визуализации для обучения, мониторинга и анализа ситуации

«Скорость появления инструментов сегодня выше, чем скорость поиска их применения», – признает Блинов. Быстро систематизировать, структурировать эти лавинообразные технологические прорывы по всем фронтам сейчас практически невозможно.

Не забывайте, что для внедрения тех или иных решений нужно время. Технологию мало придумать и развить, ее надо еще и эффективно применять. Если на предприятии научились применять технологию, а на смену этой технологии уже пришла другая – это катастрофа, а не прорыв. Было бы полезно идти от обратного: на стадии разработки связывать технологии с отраслевыми потребностями, а это произойдет еще очень и очень нескоро.

Контролер и помощник

«Очень сложно найти баланс между различными форм-факторами гаджетов и современными реалиями бизнеса» Александр Кузьмин,  генеральный директор холдинга «РусХолтс»

«Очень сложно найти баланс между различными форм-факторами гаджетов и современными реалиями бизнеса», – согласен Александр Кузьмин, генеральный директор холдинга «РусХолтс».

В построенное «РусХолтс» решение для «умной» автозаправочной станции вошли «умные» часы начальника АЗС, пока существующие в единственном экземпляре и созданные на основе модели Samsung. На них выводится информация обо всех необходимых действиях персонала – заправить кофемашину, подтвердить автозаказ, вымыть туалет и т. п. Они получают всю информацию с систем удаленного мониторинга, и эта функция по сути дублирует то, что можно сделать со смартфона или компьютера. Злые языки называют это решение «электронным браслетом», и оно действительно способно стать таковым для нечистых на руку сотрудников. В остальных случаях оно становится ценным помощником.

Другая идея заключается в том, чтобы на основе таких же часов сделать прибор не только для начальников, но и для рядовых сотрудников – например, напоминающий об уборке санузла и контролирующий этот процесс. Уборщик должен в определенное время появиться в санузле, что фиксируется часами, и пробыть там некоторое время в движении, то есть убираться, – лишь после этого в информационной системе появляется отметка, что в этот час санузел убран.

«Очки отпали еще на “нулевой” стадии: дорого и много лишних функций – не кино же снимать про уборку туалета. Браслетам явно не хватает функционала. Часы – солидно и престижно, они сразу были признаны оптимальным вариантом», – говорит Кузьмин. Пока что дело не дошло до массового внедрения таких решений – «азартного» клиента не нашлось. Кроме того, есть значительный разрыв: одно дело – статусный гаджет для начальника, а другое – для подчиненных. Во втором случае идея становится дорогой.

Банкинг в часах

Носимые устройства должны играть все большую роль в предоставлении клиентам персонализированных банковских услуг.

Банки одними из первых начали серьезно рассматривать использование «умных» часов для взаимодействия с клиентами. Банковское руководство быстро подметило, что клиентам в целом нравится иметь дело с инновационными сервисами, демонстрирующими благополучие банка.

Nationwide, выпустившая приложение для «умных» часов на платформе Android Wear, стала одной из первых финансовых компаний, начавших предоставлять информацию о счете с помощью мобильных устройств. Часы взаимодействуют с мобильным приложением на смартфоне, позволяя клиентам просматривать баланс счета и вносить небольшие суммы денег, реализуя концепцию «импульсивного сбережения». Позже в приложение добавили функцию мобильных платежей.

«Альфа-Банк» тоже не смог пропустить этот яркий тренд ИТ-индустрии и пару лет назад реализовал поддержку Apple Watch в мобильном банке «Альфа-Мобайл». Правда, об успешности и востребованности этого решения ничего не известно.

Браслеты на массовых мероприятиях

Как известно многим болельщикам, наиболее проблемные аспекты спортивных мероприятий (помимо собственно приобретения билетов) – очереди: на входах на стадион, за едой и напитками, при проходе в свой сектор трибуны. Лондонский регбийный клуб «Сарацины» реализовал концепцию «безналичного стадиона». В 2015 году совместно с Gemalto он осуществил пилотный проект, позволивший посетителям стадиона Allianz Park без проблем проходить на свои места, а также быстро платить бесконтактным способом с помощью браслетов за еду и напитки; баланс пополняется через Интернет или мобильный банк.

Первым очевидным эффектом стали сокращение очередей за напитками и избавление посетителей от возни с наличностью. Разумеется, имелась и подводная часть айсберга, не менее значимая для клуба. Решение построено на платформе Allynis Smart Event, обеспечивающей не только расчеты, но и дополнительные услуги – например, мобильный маркетинг и социальные медиакампании.

Удачный пример использования технологии мгновенно повлек за собой ее тиражирование на социально значимых мероприятиях. На финале Евровидения-2016 в Стокгольме 65 тыс. посетителей деревни Евровидения на протяжении недели могли с помощью браслетов оплачивать услуги. У владельцев браслетов был доступ в реальном времени ко всей платежной информации и балансу. «Предоплаченные» браслеты использовались и на еще более масштабном мероприятии – футбольном чемпионате Европы – 2016 во Франции.

Устройствам нужна автономность

«Наиболее востребованными для корпоративного применения в ближайшем будущем станут “умные” часы и фитнес-трекеры» Ольга Бабинина, аналитик IDC

По мнению аналитика IDC Ольги Бабининой, среди главных факторов, сдерживающих выход носимых устройств на рынок, можно выделить два. Во-первых, у пользователей нет четкого понимания, с какой именно целью эти устройства можно использовать. Люди мало осведомлены о самих устройствах и их функциях, отсюда и прохладный интерес как на потребительском, так и на корпоративном рынке. Второй фактор – жесткая зависимость устройств от смартфона. В конечном счете носимое устройство становится аксессуаром телефона, дополнением к нему, а не самодостаточным продуктом. Автономная мобильная связь поможет избавиться от этой зависимости.

«Наиболее востребованными для корпоративного применения в ближайшем будущем станут “умные” часы и фитнес-трекеры», – полагает Бабинина. В отдаленной перспективе наибольшие надежды возлагаются на очки дополненной и виртуальной реальности. При этом, помимо обучения персонала и выбора наиболее подходящих устройств и приложений, потребуется решить массу серьезных задач, связанных с процессом сбора данных, совместимостью с существующими системами, интерпретацией и анализом собранных данных. Важно избежать «зоопарка» решений, внедрять заранее продуманную единую систему устройств, желательно от одного производителя.

Эффект от применения носимых устройств в сфере физического труда – например, водителями, летчиками, грузчиками – очевиден: носимое устройство сможет постоянно отслеживать физическое состояние работников. Что касается умственного труда, то основной эффект будет обеспечен благодаря оперативному доступу к информации и ускорению рабочих процессов. В любом случае, для того чтобы устройство реально приносило пользу, оно должно не только собирать данные, но и предоставлять указания, давать советы, предписания.

Как я уже подчеркивал в одном из своих предыдущих постов, посвященных тому, что консьюмеризация драматическим образом меняет службы технической поддержки в компаниях, для успешного перехода на самообслуживание недостаточно просто предложить соответствующие технические возможности. В отделах ИТ многих предприятий сталкиваются с тем, что традиционный подход «постройте, и они придут» в подобных проектах не позволяет добиться желаемых преимуществ. А согласно исследованию Service Desk Institute, в двух из пяти организаций низкий уровень использования портала самообслуживания называют одним из главных источников трудностей для службы поддержки пользователей.

Разумеется, в проекты самообслуживания инвестировали не все участники опроса: по данным SDI, внедрили соответствующие технологии около 80%, то есть, судя по количеству жалующихся на низкий уровень их использования, это примерно половина тех, кто провел внедрение; при этом возможно, кто-то просто не признал, что страдает из-за неиспользования.

Считать, что корпоративные проекты порталов самообслуживания автоматически достигнут успеха по примеру аналогов из потребительского мира наподобие Amazon, было бы необоснованным. Служащие не будут пользоваться таким порталом по той причине, что они уже пользуются средствами самообслуживания вне работы, особенно если корпоративные системы по своему удобству уступают потребительским.

Не сравнивайте несопоставимое

Сотрудников, возможно, устраивают сервисы самообслуживания, которыми они пользуются в повседневной жизни, но на работе вступают в силу другие факторы и обстоятельства.

Сами средства самообслуживания. Они могут существенно уступать по простоте использования потребительским. Систему самообслуживания могут считать медленной из-за отсутствия автоматизации: может не быть механизмов машинного обучения, автоматически предлагающих наиболее подходящие решения, или систем, автоматизирующих стандартные операции поддержки и предоставления доступа к ресурсам. К тому же основной задачей корпоративных сервисов самообслуживания может быть обеспечение удобства поставщика услуг, то есть отдела ИТ, тогда как потребительские сервисы создаются прежде всего для удобства покупателей.

Уровень ответственности. Задачи, решаемые посредством самообслуживания в повседневной жизни, могут быть малозначительными по сравнению с рабочими. Например, заказ нового футляра для личного смартфона — это совсем не то же, что необходимость заменить неисправный корпоративный смартфон перед заграничной командировкой. В последнем случае сотрудник с меньшей вероятностью воспользуется порталом самообслуживания и с большей — лично обратится в соответствующий отдел, чтобы получить заверение в том, что все будет выполнено.

Темпы устранения проблем или предоставления услуг. Возможно, в частной жизни мы готовы ждать в том случае, если при более медленном обслуживании можно заплатить меньше. На работе же промедления могут значительно ухудшить продуктивность и подорвать бизнес.

Шесть рекомендаций по внедрению средств самообслуживания

При внедрении порталов самообслуживания стоит иметь в виду, что для успеха проекта понадобятся перемены в отношении и поведении как конечных пользователей, так и самих сотрудников службы поддержки. Вот каких рекомендаций стоит придерживаться отделу ИТ, чтобы создать экосистему самообслуживания, которой захотят и будут пользоваться.

1. Подходите к планированию внедрения средств самообслуживания и их предоставлению с точки зрения бизнеса. Независимо от того, насколько хороши соответствующие системы в техническом отношении, ИТ-отделу не удастся обеспечить требуемые преимущества в плане экономии затрат, повышения эффективности и улучшения клиентского обслуживания, если служащие откажутся пользоваться порталом или будут обращаться к нему редко. Поэтому самообслуживание надо рассматривать не просто как технологию, а как новую бизнес-функцию, посредством которой конечные пользователи могут получить помощь, информацию или услуги. Не забудьте об удобстве предоставления функций самообслуживания, учтите: чем длинее «маршрут», который нужно сотруднику проделать для использования нужной возможности, тем меньше вероятность, что он захочет это делать.

2. Следует понимать, что создание такой функции для бизнеса требует непосредственного участия бизнес-пользователей. Проекты порталов самообслуживания нередко проваливаются именно из-за отсутствия вовлечения конечных пользователей и заказчиков, поскольку готовая функция в этом случае обычно не удовлетворяет их требованиям или оказывается слишком сложной в применении. Взять, к примеру, нынешнюю тенденцию отказа от использования в ИТ-поддержке электронной почты, как менее эффективного канала по сравнению с порталами самообслуживания. Но интересовались ли вы, как именно заказчики хотят получать помощь? Бьюсь об заклад, что многие по-прежнему предпочли бы отправить письмо по электронной почте и мгновенно получить ответ, автоматически сгенерированный системой машинного обучения, а не заходить на портал за получением тех же сведений.

3. Рассматривайте самообслуживание как нечто большее, чем просто более экономную замену телефонной поддержки. Чтобы портал не простаивал, он должен быть лучше и проще в использовании, чем традиционная поддержка по телефону. Если задаться только целью получения экономии, нельзя быть уверенным, что новой системой действительно захотят и будут пользоваться. Более того, если портал окажется малопопулярным, проект, скорее всего, даже не окупится.

4. Разрабатывая портал, ориентируйтесь на удобство его применения для пользователя. Пользовательский интерфейс необходимо создавать с опорой на впечатления о реальной работе с ним. Эффектный внешний вид еще не гарантия того, что систему сочтут удобной в использовании. В идеале необходимо, разрабатывая все точки контакта со средствами самообслуживания, ориентироваться на оптимальное удобство использования. Особое внимание надо уделить тому, чтобы система обеспечивала мгновенное получение желаемого согласно требованиям современной эпохи. Ключевым элементом, позволяющим добиться этого, являются механизмы управления знаниями — благодаря им пользователь, когда ему потребуется помощь, будет автоматически получать нужную информацию в форме, доступной для восприятия нетехническими специалистами.

5. Успешный запуск портала — это еще не успех проекта. Самообслуживание требует многократных инвестиций в обучение и разъяснение назначения инициативы перед вводом в действие. К системе самообслуживания надо относиться как к живому существу, которое будет либо активно развиваться, либо погибнет в зависимости от того, как за ним ухаживают. Понадобится непрерывно следить за использованием системы, собирать отзывы конечных пользователей, дорабатывать функции и по необходимости проводить дополнительное обучение. Важную роль во всем этом опять же будет играть управление знаниями — нужно следить за актуальностью существующих статей в системе, регулярно добавлять новые, заполнять пробелы и документировать появляющиеся возможности.

6. Примите все необходимые меры, чтобы пользователи согласились работать с системой самообслуживания. При этом нужно учитывать возможные трудности с освоением новшества и вероятное сопротивление ему. Начать следует с того, чтобы продемонстрировать, в чем именно новая система будет удобнее пользователям по сравнению с существующими возможностями. Понадобятся разъяснительная работа и обучение, в том числе практическое, позволяющие понять, почему происходят перемены, какие преимущества бизнесу они дают, как помогут самим пользователям и что нужно будет сделать, чтобы ощутить эти преимущества.

Таковы основные рекомендации, следование которым поможет успешно провести переход на самообслуживание с учетом существующих тенденций консьюмеризации.

Георгий Михайлов, директор по инновациям сети «Азбука Вкуса», считает основным направлением работы компании вовсе не продуктовый ретейл, а сервисы. Музыкант по образованию, он придерживается мнения, что интуиция для управленца не менее важна, чем качественные данные, а красивые полки важнее нулевых остатков на складе. В беседе с нами он рассказал о своем видении цифровой трансформации в ретейле, подходах к персонализации и отношении к прорывным технологиям.

- Каким вам видится рынок? Куда движется ретейл?

Очень большой объем рынка в ближайшее время будет занят форматом «магазин у дома». В течение двух-трех лет основной тенденцией станет увеличение числа таких точек. Уже сейчас можно видеть значительные изменения – рост сетей «Избенка», «Перекресток Экспресс» и прочих маленьких магазинов. У нас тоже развивается формат мини-маркетов «АВ Daily», относительно новый для нас.

Все большую популярность приобретают сервисы доставки рецептов и готовой продукции, растет популярность самовывоза. Такси уже не только перевозчики: они вышли на рынок доставки. Например, недавно об услуге доставки еды из ресторанов объявил Uber.

Основная тенденция очевидна: из-за того что у людей очень мало времени, все становится чуть меньше по размеру, но ближе к дому. И цифровой бизнес существует не отдельно, а в рамках этой концепции, становясь частью повседневной жизни граждан.

- Какие способности в силу этого становятся особенно актуальными? Что вы делаете, чтобы соответствовать требованиям рынка?

Прежде всего компания должна быть гибкой. Могу сказать: все, что сейчас делается по старинке, в виде огромных планов, утвержденных на годы вперед и высеченных в камне, все это – гиблое дело. Сейчас гораздо важнее включать чутье: действовать оперативно и, если что-то идет не так, быстро менять направление движения. Следует очень сильно экономить на формальных процедурах и много вкладывать в гибкость и возможность адаптировать процессы.

Моя задача – заставить людей выйти за рамки привычных задач и понять, что мы готовы менять свои решения и перестраивать механизмы для достижения бизнес-целей. Это шокирует многих айтишников, потому что, как известно, нет ничего хуже, чем некорректно созданное техническое задание. Но иногда приходится жить и так. Можно назвать модель нашей работы сколь угодно красивой методологией, но отчасти следует признать, что это «небольшой бардак» – Agile и не только.

- Вы упомянули слово «чутье». Но ведь это именно то, от чего пытаются уйти в рамках цифровизации бизнеса, делая решения более обоснованными – data-driven. Вы действительно считаете, что чутье для управленца важнее, чем достоверная информация?

Как минимум оно не менее важно. Без чутья ничего работать не будет, в «Азбуке Вкуса» мы все делаем через сердце.

Мы верим своим данным и четко понимаем, что происходит на рынке: у нас есть прогнозы и огромное количество аналитики. Но, создавая очередной клиентский сервис, мы пропускаем его через себя. Дело в том, что у нас продаются не продукты питания, а в первую очередь сервисы. Мы – маркетинговая компания, продающая сервисы, а еда – это не более чем профиль нашей деятельности.

Например, обслуживание покупателя для нас гораздо важнее экономии на персонале, а красивая витрина важнее оптимизации ассортимента. Человек должен быть окутан сервисами и выходить, улыбаясь. Возможно ли этого достичь, подходя рационально ко всем вещам? Я думаю, невозможно.

- Директор по инновациям – довольно специфическая для России должность. Что входит в ваши обязанности, как делите поле деятельности с ИТ-директором?

В нашей компании используется модель DevOps: одно подразделение занимается инновациями, а другое отвечает за поддержку и сервисное обслуживание. Наш начальник управления ИТ руководит именно вторым, сервисным, подразделением. Таким образом, ответственность четко поделена.

ИТ-отдел сродни армии: SLA, выполнение планов, экономия средств, эффективность. А человек, занимающийся инновационной деятельностью, должен выставлять такие приоритеты в работе, которые не убивали бы широту мышления.

Я не математик и не физик – у меня музыкальное образование. Я должен культивировать в наших топ-менеджерах инновации, собирать их потребности, объединять и транслировать айтишникам. Мне очень важно, чтобы с любым обратившимся ко мне мы бы разговаривали в компании на языке сердца, а потом брали бы и оцифровывали. Директор по инновациям, понимая потребности каждого подразделения, выступает переводчиком между бизнесом и ИТ-службой, деятельность которой шаблонизирована.

- Сейчас много говорится о цифровой трансформации бизнеса, при этом зачастую каждый подразумевает что-то свое. Как ее видите вы? На каком этапе этого непростого пути находится компания?

Можно подойти к пониманию трансформации с двух точек зрения. Первая – изменение жизни общества: мы стали жить по-другому. Смартфон завладел значительной частью времени у многих из нас. И, как любой бизнес, мы обязаны присутствовать в этом пространстве, которое стало удобным людям и в котором они видят часть своей жизни. А мы видим в этом большой потенциал для развития бизнеса.

Как показывают исследования, многие, вместо того чтобы выпить утреннюю чашку кофе, открывают социальные сети. Утром рука сама тянется к смартфону – это потрясающий феномен, меняющий основы нашего существования. С этой точки зрения цифровая трансформация – это наличие бренда в цифровых каналах.

Второй взгляд на трансформацию заключается в совмещении розничного офлайн-бизнеса с цифровыми каналами, в построении бесшовного пространства. Попадая в физическую торговую точку, клиент должен получать все то же, что он обычно ищет в «цифре»: рекомендательные сервисы, рецепты, доставку, спецпредложения и подарки. И этот сервис должен быть сам собой разумеющимся. Еще раз подчеркну, что речь идет не о технологиях, а об ощущениях.

Попадая в физическую торговую точку, клиент должен получать все то же, что он обычно ищет в «цифре»: рекомендательные сервисы, рецепты, доставку, спецпредложения и подарки. И этот сервис должен быть сам собой разумеющимся

- Какие из недавних проектов вы считаете ключевыми и как они укладываются в концепцию цифровой трансформации?

В 2016 году большим шагом вперед стало изменение программы лояльности: дисконтные карты сменились на бонусные, и программа стала полностью цифровой – все, что можно, делается через цифровые каналы.

Технически программа лояльности поддерживается Oracle Siebel и SAS Marketing Automation. Это карта покупателя, доступная как физически, так и в цифровом варианте через Интернет. Она аккумулирует в себе бонусы, марки, специальные предложения и подарки, поддерживается симпатичным приложением, где персональные предложения поступают в виде ленты и доступна статистика покупок. Это самый значимый проект с точки зрения погружения в цифровой мир. И что не менее важно, «за кулисами» этого решения у нас появилось огромное количество данных: мы видим чеки, предпочтения клиентов, можем предсказывать будущие покупки.

Следующий по значимости проект – система автозаказа, реализованная как доработка существующих приложений. Мы можем предсказать, какое количество товара, в какой супермаркет и когда надо доставить. Так мы боремся со списаниями и работаем над представленностью товаров. В нашем случае витрина – больше, чем обязательство; она должна выглядеть идеально, без дыр. Можно считать, что единственный оставшийся к концу дня на полке товар является показателем идеального планирования запасов, однако полка уже становится некрасивой. Система автозаказа балансирует между тем, что мы должны показать покупателю, и тем, что реально продаем.

Еще один интересный проект – модернизация интернет-магазина на базе SAP Hybris. Он любопытен тем, что реализован нами самостоятельно: на рынке специалистов по этому решению практически нет, а опыта адаптации под требования российского ретейла, пожалуй, нет и вовсе. Проектная команда в полном составе была буквально собрана по одному человеку. Мы взяли коробочный продукт и за год сделали из него готовое решение.

Что этот проект даст впоследствии? Важно понимать, что если мы собираемся расти, то нам важны производительность и стабильность. Нельзя сказать, что это сверхгибкая система, которую можно изменять по щелчку пальцев. Собственно, это относится ко всем решениям SAP: каждая доработка – серьезная инвестиция. Мы работаем большими релизами, любая ошибка может стоить очень дорого, поэтому все сурово и повышенное внимание уделяется тестированию. Конечно, раньше жизнь была гораздо проще, а теперь мы вынуждены свои пожелания оборачивать в процесс, гарантирующий стабильность решения.

- Как выбираются ресурсы, с помощью которых реализуются проекты? Где баланс между привлечением интеграторов и собственными разработками?

Мы не очень любим работать с тяжеловесными «монстрами». Да, используемое решение может быть известным, но мы тщательно подходим к выбору партнера. Обычно это небольшая компания с хорошей экспертизой.

В основе большинства решений лежит экономика. В случае Hybris мы не захотели отдавать многие миллионы внедренцу, не обладавшему сверхкомпетенциями, ведь мы сами могли сделать проект примерно такого же качества, но вдвое дешевле. Другое дело, когда поставщик услуг приходит с шикарным пилотным проектом и на деле доказывает, что изобретать велосипед действительно смысла нет.

- В вашем ИТ-ландшафте насчитывается полтора десятка систем различных производителей. Это принципиальная позиция – собирать лучшие в своем классе решения?

Нет. Это время, помноженное на опыт и конкретную ситуацию. Когда мы видим, что необходим новый сервис, то решаем, с помощью каких инструментов его возможно получить, оцениваем стоимость, риски, существующие на рынке компетенции. Обычно приходится выбирать одно из двух: либо внедрять тиражируемое решение с достаточно четкими сроками и границами проекта, либо дорабатывать существующие системы с гораздо менее ясными перспективами. Зачастую собственная разработка неоправданна. В новом коробочном решении нет ничего страшного, особенно если понятно, как его интегрировать в существующий ландшафт.

- Что дальше? В каком направлении будете развивать ИТ, какие задачи будете решать?

Во-первых, нужна оптимизация логистических процессов. Это очень значимый проект: никакой рост невозможен без идеальной логистики. Мы видим в нем и большой экономический эффект, и повышение качества товара, представленного на полке. Это яркий пример проекта важного, но невидимого снаружи.

Во-вторых, мы еще удивим нашего покупателя новыми «околоцифровыми» сервисами. Я в этом году очень сильно задумался о кассе самообслуживания в смартфоне. Терминалы, стоящие на выходе из супермаркетов, – уже прошлый век. В них инвестировать не имеет смысла, они уходят, так и не получив широкого признания в некоторых сегментах. Я убежден: если кассу самообслуживания перевести в смартфон и дать возможность клиенту фотографировать купленное и тут же оплачивать с помощью привязанной карты, это будет востребовано, особенно теми, кто делает небольшие покупки.

Следующий логичный шаг в развитии этого мобильного приложения – доставка сфотографированных продуктов на дом, рекомендация рецептов и сопутствующих товаров. Такая идеология делает возможными и множество других сервисов – например, приложения дополненной реальности, показывающие в торговом зале спецпредложения. Все это привносит элемент игры во взаимодействие с покупателями, делая его более увлекательным. Не всегда имеет смысл напирать на функциональные возможности, иногда важно, чтобы решение было крутым и вызывало позитивные эмоции, чтобы покупка приносила удовольствие. У нас есть множество идей различной степени безумия.

- Тренд этого года – различные боты...

Да, планируем в текущем году запустить роботизацию. Первым делом хотим создать чат-бот для клиентов, а потом займемся внутренними задачами – оформлением отпусков и больничных. Увольнять никого не собираемся, но надо констатировать: иногда сотрудники вынуждены заниматься такой ерундой, что их рабочего времени становится жалко. Наше законодательство обязывает иметь все документы в бумажном виде. Трудозатраты на поддержание такого документооборота – фантастические. Благодаря автоматизации одного процесса подписания отпуска, по нашим оценкам, можно сэкономить около 50% ресурсов. Если к концу года окажется автоматизировано 10 подобных процессов, люди вздохнут спокойнее и начнут заниматься более важными задачами.

- Используете ли вы внешние источники данных? Без них взгляд на клиента может оказаться несколько однобоким.

Мы изучаем возможность использовать внешние источники в рамках пилотного проекта. Пытаемся оценить перспективы сотрудничества с профессиональными агрегаторами Больших Данных. На первый взгляд, многообещающая возможность, но реальное применение данных вызывает вопросы. Надо понять, в чем могут заключаться сервисы и где тут потенциальная выгода.

Грозное бряцанье доспехами Больших Данных исходит от многих компаний. Но становятся ли они сильнее от этого? Нам, скорее, интересны Small Data – те крупицы Больших Данных, которые реально могут быть нам полезны. Выделить их способны не все.

- В прошлом году «Азбука Вкуса» объявила о совместном со Сбербанком пилотном проекте – платежах по отпечатку пальца. Как вы оцениваете его результаты? Какую роль он сыграл?

Результаты, на мой взгляд, неплохие. В одном из магазинов 200 человек постоянно пользуются этой услугой. Мы не пиарим этот проект, в том числе потому, что до сих пор идут переговоры со Сбербанком относительно установки оборудования в другие магазины.

Планируется, что будет как минимум 10 таких магазинов. В каждом из них, согласно прогнозам, будет от 200 до 400 пользователей такой услуги, и это уже хороший результат. Рассчитываем получить отклики, собрать идеи от клиентов, адаптировать сервис. Это не только имидж, но и скорость, и удобство.

- Планируется ли использование еще какой-то биометрики, помимо отпечатков пальцев? Например, в банках начаты проекты по распознаванию лиц клиентов, отдельные ретейлеры начали экспериментировать с оценкой мимики и направления взгляда...

Разумеется, к нам приходят много поставщиков и предлагают инновационные, по их словам, решения. Много идей рождается и в головах наших сотрудников. Но мне кажется, клиенты не заслуживают слежки за собой, несмотря на то что она используется во благо. Этическая составляющая здесь очень важна, мы подумаем, как более изящно реализовать эту идею. Уж если для чего использовать видео – так это для контроля качества обслуживания и последующего обучения сотрудников!

Однако я в принципе приемлю такой подход, как геолокация, потому что в этом случае человек осознанно дает согласие на взаимодействие с собой. И мы можем предложить ряд элегантных сервисов внутри магазина.

Кроме того, можно поработать над тем, чтобы клиент сам идентифицировался на входе. Наша постоянная аудитория очень лояльна, мы собираем отзывы от нее, люди находятся в постоянном диалоге с нами. Например, с помощью мобильного приложения можно фотографию с комментарием направить в службу поддержки нажатием одной кнопки. Думаю, что, получив какую-то интересную форму взаимодействия (например, с помощью геймификации), наши клиенты это поймут и оценят.

- Какие из новых, прорывных технологий в ближайшее время способны «выстрелить» в ретейле?

Очень много говорят про «цифру» и часто забывают про людей. Какая бы технология ни обещала выстрелить, к ее использованию надо подходить аккуратно. Кроме того, мы отличаемся от среднестатистического ретейлера, а значит, отличаются и наши взгляды на технологии.

Мы очень мало внимания уделяем носимым устройствам – браслетам и часам. Продуктовый ретейл может хорошо работать в связке с рекомендательными сервисами и аналитикой активности человека. Я был бы рад, если бы удалось разработать устройство (условно назовем его фитнес-браслетом «Азбуки Вкуса»), которое в зависимости от образа жизни рекомендовало бы клиенту программу питания. Подобные сервисы могут способствовать и расширению корзины, и увеличению числа визитов в магазин, и повышению качества жизни клиента.

Очень много говорят про «цифру» и часто забывают про людей. Какая бы технология ни обещала выстрелить, к ее использованию надо подходить аккуратно

Кроме того, я не вижу никаких препятствий к тому, чтобы подумать над финансовыми сервисами. Для ретейлера может быть интересным предложить своему клиенту новые отношения вроде флеш-кредитования или размещения депозита в обмен на привилегии при оплате. Эти модели могут расширить горизонты обычной программы лояльности.

Многие забывают про автомобили. Но я уверен, что «Азбуке Вкуса» нужно делать приложения и для них. Автомобиль для жителя мегаполиса – это два часа утром и еще три часа вечером. Полезно иметь собственное приложение в консоли автомобиля, которое обладало бы функционалом заказа продуктов в голосовом режиме, возможностью принять список покупок от родных и оформить самовывоз, а также имело развлекательный контент.

- А если отбросить этику?

Если отбросить этику и говорить о трендах, то видео- и аудиоаналитика, безусловно, будут востребованы. Агрегация данных о пользователях и их продажа как сервиса будут процветать. Очередной виток в области мобильности будет означать дальнейшие перемены в интернет-торговле. Скорее всего, мы увидим проникновение банков в сферу электронных платежей: они будут работать напрямую с кошельками клиентов и уменьшать долю западного трафика, вытесняя Visa и MasterCard.

Было бы неплохо и заглянуть в холодильник к пользователю. При этом не обязательно выполнять программу-максимум, доверяя «умному» холодильнику функцию автозаказа и списания денег со счета. Вполне возможен и промежуточный вариант с установкой в холодильнике веб-камеры. В этом случае курьеры могут доставлять необходимые продукты.

Но следует признать, что сейчас рынок «замусорен» технологиями. На нем множество стартапов, предлагающих абсолютно сырые идеи. При этом катастрофически не хватает законченности, способности превратить идею в бизнес-ценность. Распознавание лиц, голоса, походки, анализ посещаемых мест – все хорошо, но где здесь деньги?

- Какова ваша роль в развитии бизнеса компании, как вы сами ее видите?

Я должен не только продвигать инновации, но и культивировать их – в том числе само понимание того, что без инноваций развитие бизнеса невозможно. Я уже 11 лет нахожусь на стыке бизнеса и ИТ, являясь переводчиком и гарантом того, что бизнес не расшибется о стену непонимания.

И конечно, важно лучшие практики, появляющиеся на рынке, переводить в реалии нашей бизнес-проблематики. Эта роль скорее стратегическая, чем тактическая. Возможно, компаниям имеет смысл пересмотреть свои подходы к подбору ИТ-руководителей, в меньшей степени ориентируясь на профильное образование, разумеется, если сфера деятельности позволяет.