Яна Абрамова

Российский рынок облачных услуг, включая публичные и частные облака, в 2017 году вырос на 49% по отношению к предыдущему году и составил 663,74 млн долл. — таковы результаты отчета IDC Russia Cloud Service Market. В IDC считают, что на российском рынке облачных услуг в 2017 году доля ПО как услуги (SaaS) продолжала сокращаться, поскольку малые предприятия все чаще выбирали услуги аутсорсинга. Также аналитики указывают, что интерес крупных и очень крупных компаний к DevOps и аналитике больших данных привел к серьезному росту потребления продуктовых категорий IaaS и PaaS. А принятая в 2017 году программа цифровой экономики будет лишь усиливать эту тенденцию в ближайшие несколько лет.

По мнению аналитиков, публичная модель доставки облачных услуг доминировала, при этом самой быстрорастущей продуктовой категорией стала облачная инфраструктура, а ключевым потребителем этих услуг все чаще становятся достаточно крупные компании из таких отраслей экономики, как розничная и оптовая торговля, банковский и страховой бизнес. Стремление снизить риски, связанные с внедрением новых продуктов, прототипирование решений и интеграция уже имеющихся компонентов все чаще приводят компании к мысли использовать облачные услуги как минимум для создания сред разработки и тестирования.

2017 год ознаменовался ростом интереса к облакам со стороны не только потенциальных потребителей, но и компаний, способных сделать серьезную заявку в качестве поставщиков облачных услуг.

Мы поинтересовались у хорошо известных представителей рынка облачных услуг, каковы предпочтения потребителей облачных услуг, как связана структура потребления облачных услуг с отраслевой направленностью и с размером бизнеса потребителей, какие препятствия приходится преодолевать локальным поставщикам, а также каковы основные тенденции на рынке облачных услуг и каким образом облачные вычисления влияют на ИТ-индустрию России в целом.

Основные проблемы и тенденции. Трансформация ИТ-отрасли России под влиянием облачных вычислений

Сергей Самоукин, заместитель руководителя департамента облачных технологий ГК Softline: «Чем меньше компания, тем она мобильнее и тем охотнее готова использовать все новое, в том числе и облачные сервисы»

В ГК Softline наблюдают тенденцию повсеместного перехода в облака. По словам Сергея Самоукина, заместителя руководителя департамента облачных технологий ГК Softline, многие компании, которые прежде не решались на подобные эксперименты и доверяли исключительно своей инфраструктуре (on-premise) на основе лицензий, начинают постепенно использовать облака, тестировать различные приложения, не являющиеся бизнес-критичными. Позитивный опыт способствует росту доверия пользователя и дальнейшему переводу в облако бизнес-критичных систем.

Михаил Блинов, заместитель руководителя «Техносерв Cloud», считает, что одной из важных тенденций стало распространение гибридных облаков. Эта технология подразумевает, что частное облако или существующий ИТ-ландшафт клиента интегрируется с публичным облаком, и заказчик сам определяет, для каких задач стоит запросить ресурсы из публичной инфраструктуры. Гибридный вариант позволяет добиваться оптимальной гибкости при лучшем соотношении цены и гарантии производительности.

Вторая значимая тенденция — это использование заказчиком облачных сервисов от нескольких провайдеров (сочетание IaaS, SaaS и PaaS). Однако для такого пула сервисов требуются централизованный мониторинг, увязывание элементов друг с другом для сквозной аутентификации в системах, обеспечение безопасности всех систем. Поэтому основной задачей в самое ближайшее время станет интеграция облачных сервисов друг с другом.

Услугой, наиболее востребованной заказчиками, остается IaaS, полагают в компании «Крок». «Компании не просто используют облако для размещения ИТ-приложений, а запускают на основе облачных платформ новые бизнесы и продукты», — говорит Сергей Зинкевич, эксперт по облачным услугам компании «Крок». В первую очередь это компании, чей бизнес развивается по стратегии Digital First — онлайн-ретейл, цифровые банки и различные пользовательские digital-сервисы. Плюс такой модели в том, что от облачных ресурсов можно легко отказаться, например, в ситуации, если проект или внутренний стартап оказался неэффективным.

Самоукин уверен, что в будущем рынок облачных услуг будет динамично расти. Правда, через некоторое время доля IaaS должна снизиться, и на первый план будут выходить сервисы SaaS. При этом он сетует, что поставщики услуг IaaS до сих пор сталкиваются с проблемами каналов связи у региональных клиентов.

Влияние интереса компаний к DevOps на развитие облачного рынка. Смещение интереса компаний от SaaS к IaaS и PaaS.

Интерес к автоматизации и к DevOps меняет сценарии потребления облаков. В облаке «Крок», к примеру, автоматизация управления реализована с помощью Terraform — средства декларативного управления виртуальной инфраструктурой. Это позволяет заказчикам шире использовать возможности облака. По словам Зинкевича, сервис «Туту.ру» использует облако «Крок» как готовую программную среду при запуске новых продуктов и с целью сокращения сроков запуска виртуальных серверов для тестирования. Возросшая доля собственной разработки и кастомизации способствует росту спроса на облака и, в частности, на IaaS как на средство для создания тестовых сред. Разработчик ПО для информационной безопасности Positive Technologies использует облако «Крок» при тестировании новых версий программных продуктов.

Самоукин уверен, что в ближайшие пару лет DevOps будет слабо влиять на развитие облачного рынка России, поскольку в стране сегмент разработки не столь значителен, чтобы определять погоду на облачном рынке в целом. Однако Самоукин признает, что в перспективе этот рынок будет одним из важнейших для облачных провайдеров — крупнейшие игроки мирового облачного рынка отводят значительное место DevOps и предоставляют готовые сервисы по разработке на базе собственных облаков.

Михаил Блинов, заместитель руководителя «Техносерв Cloud»: «Сегодня можно уверенно сказать, что скорость развертывания новых проектов влияет на рынок. От того, насколько быстро будут поставляться релизы, зависит рост бизнеса».

Как указал Блинов, сегодня ситуация такова, что скорость развертывания новых проектов влияет на рынок. От того, как быстро будут поставляться релизы, зависит рост бизнеса. В начале 2018 года компания 451 Research провела опрос, чтобы выяснить, какие технологии будут приоритетными при развитии. В первую десятку вошли технологии создания и управления контейнерами, а также бессерверная архитектура приложений и микросервисы. Вероятно, нас ждет рост популярности контейнеров из облака. Контейнер — это способ еще больше сократить затраты на инфраструктуру, набравший популярность среди разработчиков программного обеспечения. Зрелость платформ контейнерной виртуализации растет, все больше новых разработок будет ориентировано на эту технологию. Поэтому сейчас «Техносерв Cloud» разрабатывает и готовит пока к пилотному запуску новый сервис — облако для разработки DevOps. Это будет платформа, способная максимально упростить жизнь DevOps-разработчикам, тестировщикам и другим вовлеченным в процесс разработки специалистам.

Массовый рынок пользователей будет активно развиваться за счет решений SaaS, так как это рынок не только корпоративного сегмента, но и простых пользователей. Уже сейчас наблюдается спрос со стороны корпоративных заказчиков на IaaS с доработкой под задачи клиента, и чаще всего такие задачи схожи, что в перспективе рождает готовый сервис PaaS, подчеркивает Самоукин.

Первым облачным сегментом, показавшим рост, стала область SaaS, так как именно небольшие компании начали активно использовать такие приложения из облака, как «1С», CRM, почта и пр., делится Блинов. Теперь же вектор лидерства сместился: из облаков растет в первую очередь область IaaS. Это объясняется тем, что сегодня компании переносят в облако системы, которые раньше размещались на собственном оборудовании. С ростом зрелости и доверия к технологии более крупные компании начали переносить в облака системы, обеспечивающие внутренние бизнес-процессы. Зачастую это унаследованные системы, которые перенести в облако в формате SaaS невозможно, поэтому заказчикам нужна просто инфраструктура. Данный сегмент будет расти лидирующими темпами как минимум ближайшие три года, уверен Блинов.

Интересы и предпочтения российских конечных пользователей в отношении предоставления услуг через облако

Для многих предприятий использование облака — это стандарт. «Ретейл одним из первых перешел к гибридным инфраструктурам, чтобы иметь возможность гибко переключать пиковые нагрузки на резервную площадку в моменты промоакций и распродаж», — рассказывает Зинкевич. Один из крупных российских ретейлеров потребительской электроники уже много лет «живет» в облаке «Крок». Компания, используя облачные услуги, получает доступ к вычислительным ресурсам в соответствии с одним из самых строгих SLA на рынке и персональной поддержкой.

Банки и различные сервисы для конечных пользователей используют облака при создании резервных ЦОДов. Поскольку эти компании особенно чувствительны к сбоям и любой простой влияет на лояльность клиентов, потребность в качественном решении Disaster Recovery здесь особенно актуальна. Облака дают возможность оперативно создавать резервную инфраструктуру. Причем при создании архитектуры могут использоваться разные модели: публичное облако, гибридное облако, частное облако с поддержкой выделенной вычислительной инфраструктуры провайдером.

Сергей Зинкевич, эксперт по облачным услугам компании «Крок»: «Компании не просто используют облако для размещения ИТ-приложений, а запускают на основе облачных платформ новые бизнесы и продукты»

«Увеличение числа бизнес-задач, решаемых в режиме реального времени, также стимулирует рост на облачную инфраструктуру, — продолжает Зинкевич. — В первую очередь это аналитика больших данных, требующая гарантированной производительности и высокой доступности вычислительных ресурсов в облаке. Спрос на облака с такими возможностями формируют крупные компании, работающие на массовом рынке, и промышленные предприятия. Они заинтересованы в облаках как среде для анализа больших данных и в облачных IoT-платформах».

По словам Блинова, крупные организации и компании больше склоняются к гибридным облакам. Имея частное облако, они хотели бы гибко масштабировать его за счет внешних ресурсов. Особенно полезен этот сервис для розничных предприятий, интернет-магазинов, банков и других организаций, у которых из-за колебаний спроса нагрузка на ИТ-ресурсы постоянно меняется. Также его удобно и выгодно применять для реализации проектов, требующих значительных дополнительных вычислительных мощностей (к примеру, на время проведения аналитических исследований). Кроме того, сервис целесообразно использовать для обеспечения непрерывности бизнеса, резервного копирования и восстановления после сбоев.

Препятствия, которые приходится преодолевать локальным поставщикам

Как считает Самоукин, у локальных поставщиков есть ряд преимуществ — облако на территории РФ с возможностью соблюдения в полной мере Федерального закона № 152, регулирующего деятельность по обработке персональных данных. Однако российские игроки облачного рынка обычно строят облачные сервисы на готовых платформах (Microsoft Windows Server 2016, VMware), которые сильно уступают глобальным облачным платформам типа Amazon, Microsoft, Google. Функциональность и количество задач, которые можно решить на базе этих глобальных платформ, значительно выше, чем в большинстве облаков локальных поставщиков. И чтобы догнать лидирующую тройку облачного рынка, крупные игроки — например, российские операторы связи — объявили о старте готовых платформенных сервисов на готовых платформах, таких как Azure Stack и Ormuco. Некоторые предпочли не платить за готовую платформу зарубежным компаниям и попробовали построить собственное облако или платформу со схожей функциональностью — это Mail.ru и «Яндекс».

«На рынке облачных сервисов конкуренция очень высока. Помимо крупных зарубежных провайдеров в 2017–2018 годах на российский рынок вышли такие интернет-гиганты, как Mail.ru и “Яндекс”, которые активно стали продвигать себя», — согласен Блинов. Сейчас большинство участников рынка направили все свои силы на наращивание клиентской базы и удержание существующих клиентов, прежде всего путем ценовой политики.

Но, помимо высокой конкуренции, камнем преткновения для провайдеров облачных услуг являются вопросы информационной безопасности. Поэтому важным событием для «Техносерв Cloud» стала сертификация платформы на соответствие требованиям PCI DSS, Федеральному закону № 149 «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» и Федеральному закону № 152 «О персональных данных».

Главным драйвером роста, по мнению Блинова, прежде всего выступает экономика. Коммерческие ЦОДы и организованные на их базе облачные сервисы не только дают экономию, но и помогают решать вопрос скорости изменений в бизнесе, который сегодня все более зависим от цифровизации процессов.

Связь структуры потребления облачных услуг с отраслевой направленностью и размером бизнеса потребителей

В целом прослеживается следующая тенденция: чем меньше компания, тем она мобильнее и тем охотнее готова использовать все новое, в том числе и облачные сервисы. Крупные игроки тоже готовы использовать, но процесс согласования такого использования долгий, иногда занимает 2–3 года, делится Самоукин. Крупные промышленные компании пока слабо используют облака (главным образом из-за безопасности), при этом готовы арендовать оборудование.

На самом деле четкой отраслевой специфики нет, считает Блинов, сегодня услугами внешних облачных сервисов и коммерческих ЦОДов пользуются компании из всех сфер бизнеса.

Прогнозы по расходам на облачные сервисы в России на ближайшую пятилетку

В Softline считают, что расходы на облачные сервисы значительно вырастут, но спрогнозировать насколько — сложно. Бесспорно лишь, что рост в 50% в год — далеко не предел.

В «Крок» ожидают, что компании продолжат инвестировать в облачные сервисы и увеличат бюджеты на облака. Только в текущем году зафиксирован рост спроса на публичное облако «Крок» в пределах 20–25%. В следующем году компания прогнозирует более интенсивный рост. В том числе — за счет управляемых сервисов по аутсорсингу вычислительной инфраструктуры, предоставляемых на базе облачной платформы и дата-центров.

В настоящее время облака — один из самых быстрорастущих сегментов ИТ-рынка в России. В «Техносерв Cloud» полагают, что этот сегмент и дальше будет активно расти. В ближайшие годы сохранятся имеющиеся тенденции и наибольшие расходы заказчиков по-прежнему будут приходиться на IaaS и гибридные облака.

***

Становится понятно, что компании все чаще расценивают ИТ-автоматизацию как инструмент повышения эффективности, а быстрое внедрение способно дать конкурентное преимущество на рынке. В IDC считают, что ключевыми драйверами роста потребления облаков будут: мобильность; необходимость гибкости ИТ для поддержки трансформации бизнеса; необходимость высокой доступности и реализация стратегии восстановления после сбоя для обеспечения непрерывности бизнеса; снижение сложности ИТ и достижение экономического эффекта; снижение общей стоимости владения; временная нехватка мощностей; требования безопасности.

По прогнозу, рынок облачных услуг будет и дальше расти в 2018 году и увеличится на 21% в долларовом выражении. В пятилетней перспективе, согласно исследованию IDC, объем потребления облачных услуг составит 1,49 млрд долл.

Меняются технические характеристики автомобилей, способы использования и обслуживания транспортных средств, а программные системы на основе искусственного интеллекта позволяют изменить и сам процесс купли-продажи железных коней. Компания CarPrice предлагает сервис оперативной продажи автомобиля по текущей реальной рыночной цене, складывающейся в ходе аукциона с участием десятков тысяч дилерских центров со всей страны. Юрий Буйлов, руководитель отдела разработки компании, рассказал о применении машинного обучения в информационной системе поддержки автомобильного аукциона и сопутствующих сервисах.

На практической конференции «Технологии машинного обучения 2018», которую издательство «Открытые системы» проведет 25 сентября, он раскроет свои секреты использования нейронных сетей и расскажет о том, какие преимущества в работе дают дилерским центрам и продавцам автомобилей сервисы на базе глубинного обучения.

- В каком направлении идет развитие CarPrice и какую роль будут играть инновационные технологии в достижении поставленных целей?

Юрий Буйлов, руководитель отдела разработки компании CarPrice

CarPrice находится на стыке онлайн- и офлайн-сервисов: автовладельцы приезжают в наши пункты обслуживания, там при помощи мобильного приложения осуществляется осмотр их автомобилей, после чего виртуальный образ машины выставляется на площадке онлайн-аукциона, где в реальном времени проходят торги за лот дилеров со всей страны (до 2 тыс. человек ежедневно). Ясно, что для развития бизнеса и повышения качества клиентского сервиса компания находится в состоянии непрерывной цифровой трансформации.

Ежедневно через сервисы онлайн-аукциона проходит огромный массив данных: порядка 500 характеристик состояния каждого автомобиля, сведения о его владельце (возраст, уровень доходов, местоположение и пр.). Регулярная аналитика данных и машинное обучение – неотъемлемая часть всех бизнес-процессов компании, позволяющие провести максимально подробный осмотр и определить точную рыночную стоимость каждого автомобиля.

- Как меняется вторичный автомобильный рынок под влиянием инноваций?

Рынок становится более цивилизованным и прозрачным. Практически вся информация по автомобилям оперативно оцифровывается: история владения и обслуживания, пробег, участие в ДТП, ремонты и т. п. Налаживается обмен этой информацией между сервисами, дилерами и вендорами, что открывает новые возможности как для продавцов, так и для покупателей.

- Чего ожидают клиенты? Какие технологии помогают выявить и удовлетворить их потребности?

Исторически основным фактором при продаже авто была цена, но сегодня потребности клиентов меняются, все больше внимания обращается на комфорт, безопасность. Существенную роль играет и оперативность продажи, особенно в мегаполисах. Для построения моделей машинного обучения мы научились использовать накопленные данные по уже проведенным аукционам, аналитику рынка и запросы дилеров и поэтому можем максимально быстро предложить рыночную цену автомобиля независимо от времени суток, дня недели или текущей активности дилеров.

- Какие новые технологии применяются в сервисах покупки и продажи автомобилей?

Системы машинного обучения позволяют во время осмотра выдать список типичных повреждений, характерных для автомобиля конкретной модели и возраста. Благодаря этому минимизируются риски, связанные с качеством предпродажной экспертизы.

- Для чего используются нейронные сети?

В первую очередь мы нацелены на решение внутренних задач компании – например, предсказание динамики ликвидности автомобилей по маркам и моделям исходя из индексов цен. Система работает и по внешним задачам: мы стремимся предложить нашим клиентам-продавцам максимальную стоимость автомобиля, а покупателям-дилерам – автомобили, профильные для их бизнеса.

- Каковы особенности использования нейронных сетей в современных программно-аппаратных конфигурациях?

Сейчас в современных системах широко распространены микросервисные архитектуры, что дает свободу применения различных технологий, языков программирования и баз данных, упрощает масштабирование и развертывание ПО. Однако неоднородность данных, вариативность форматов и скорость изменения усложняют сбор и подготовку данных для машинного обучения. Кроме того, возникают сложности при перестройке уже обученной модели, если она начинает выдавать плохие результаты.

- Какие преимущества получают продавцы, дилерские центры и клиенты от работы с сервисами на базе глубинного обучения?

Автовладелец-продавец – скорость, комфорт и выгодную цену. Покупатель-дилер – юридическую защищенность, гарантию качества и прогноз развития собственного бизнеса. Сегодня, кстати, мы готовим к запуску новый проект, предоставляющий расширенную аналитику для понимания рыночной ситуации, динамики ликвидности автомобиля конкретной модели с прогнозом на два года. Это может быть полезно не только дилерам, лизинговым и страховым компаниям, но и частным клиентам.

- О чем вы собираетесь рассказать участникам конференции «Технологии машинного обучения – 2018» и о чем сами хотели бы услышать?

Считается, что внедрение технологий машинного обучения – достаточно дорогое удовольствие ввиду требований к инфраструктуре и квалификации кадров, а потому доступно только крупным ИТ-компаниям. Но это не всегда так. Возможности собственных разработок, а также опыт других компаний позволяют сегодня сформулировать задачи для машинного обучения и решить их с минимальными затратами. Поэтому возможность обменяться опытом практического применения технологий машинного обучения – одна из основных причин участвовать в данной конференции.

Сегодня ИТ-директор должен больше фокусироваться на стратегических бизнес-инициативах. Однако он по-прежнему несет ответственность за работоспособность серверов в условиях, когда технический ландшафт меняется практически ежедневно, когда традиционные разобщенные системы выводятся из эксплуатации и по всей организации внедряются новые технологии.

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

Максим Белоусов, заместитель председателя правления банка «УРАЛСИБ»: «Помощник должен быть, с одной стороны, тенью руководителя, а с другой – самостоятельной «боевой единицей». Именно такой тип действительно может сделать многое»

Поэтому преуспеть в должности ИТ-директора поможет верный «оруженосец» – правопреемник, незаменимый помощник, «правая рука». Так кто же сегодня помогает в достижении поставленных задач ИТ-директору? Какой тип помощников важнее и где их брать?

По словам Максима Белоусова, заместителя председателя правления банка «УРАЛСИБ», помощники бывают разные. В любой организации основная задача руководителя – принимать решения. И по большому счету, есть два вида помощников. Одни – для того, чтобы эти решения принимались в комфортной обстановке. Цель деятельности таких помощников – создание условий для руководителя. Другой тип – это те, кому делегируются те или иные задачи по принятию решения. Их цель – принятие самостоятельных решений, чтобы тем самым разгрузить руководителя.

Жизненно необходим помощник!

Всегда ли нужно руководствоваться принципом «если хочешь сделать что-то хорошо, сделай это сам»? Когда приходит понимание, что ИТ-директору просто жизненно необходим помощник?

Максим Кривошей, ИТ-директор группы компаний «ТрансТехСервис», считает, что, подбирая сотрудников, нужно основной упор делать на то, чтобы человек в своем направлении знал больше руководителя. И это касается любого руководителя высшего звена, да и вообще любого ключевого специалиста.

Михаил Петров, директор по управлению проектами Управления цифровой трансформации Банка «ВТБ», рекомендует как можно раньше задуматься о помощнике. Ведь как только объем задач станет непосильным для одного человека и нужно часть работы передать кому-то другому, тут же возникает необходимость координации взаимодействия, постановки задач и контроля результата.

Принято считать, что руководители работают круглосуточно, на деле же продуктивная часть составляет 8-10 часов. За это время обрабатывается определенное количество информации. По норме управляемости в подчинении руководителя находится не более семи человек, делится Белоусов. В нашем современном мире, когда структуры становятся более «плоскими», а коммуникации чаще всего происходят через электронные каналы, конечно, информации становится все больше, и наступает момент, когда руководитель не справляется и ему требуются помощники. Помощник – это не только секретарь. Помощником может быть заместитель, подчиненный руководитель, выделенный сотрудник. Чаще всего для руководителя ранга топ-менеджера уже необходим выделенный помощник.

Размер компании имеет значение?

Начиная с какого размера организации вопрос «правой руки» становится для ИТ-директора актуальным? Или дело вовсе не в размере?

Как считает Игорь Веселов, директор по информационным технологиям корпоративного центра компании «ОМС», многое зависит от размера организации, объема задач, стоящих перед ИТ, структуры и даже корпоративной культуры. В некоторых компаниях наличие преемника – обязательное условие и ключевой показатель эффективности. А вот вопрос делегирования полномочий не зависит от размера службы.

Когда количество подчиненных приближается к пяти-семи, уже пора задуматься о помощнике, говорит Петров. Конечно же, если у подчиненных более-менее однородные задачи, то можно лично контролировать и больше. Если же их задачи очень специфичны (развитие новых технологий, управление проектами), количество «контролируемых» увеличить невозможно без ущерба для результата. И очень важно наладить горизонтальные командные связи.

Кривошей пытается «привить» своим сотрудникам (руководителям отделов, групп) понятие того, что заместитель нужен всегда, пусть даже он и не будет назначен официально. Однако «должен быть» не означает «есть», и, наверное, всерьез о «правой руке» Кривошей задумался, когда в зону его ответственности попали стратегические задачи.

Максим Кривошей, ИТ-директор группы компаний «ТрансТехСервис»: «Заместитель нужен всегда. Пусть даже он и не назначен официально, но он должен быть»

Белоусов уверен, что дело не в размере компании, а в потоке поставленных задач и уровне ответственности: «Я знаю многих руководителей, которые не нуждаются в помощниках и хорошо организованы сами. Но даже у таких руководителей иногда возникает потребность не отвлекаться на различные «бытовые» вопросы. Поэтому чаще всего в качестве помощника вместо партнера или коллеги просто нанимается секретарь».

Типы помощников

Как рассказывает Петров, для него всегда были ближе вопросы развития технологий, соответствующего формирования и координации программы проектов, поэтому всегда нужен был «второй номер», который бы планомерно и творчески «закреплял» и «операционализировал» проектные достижения. Но ситуативно надо быть гибким и иметь возможность меняться ролями. В каких-то других условиях распределение задач между лидером и «вторым номером» будет совершенно иным.

Требования Кривошея к заместителю не сильно отличаются от требований к другим сотрудникам – это профессионализм, порядочность, желание работать в команде: «Но есть одна черта, которой должен обладать заместитель ИТ-директора, – любознательность. Не секрет, что чаще всего ИТ-руководителем становится специалист, выросший из своей основной специализации (разработчик, аналитик, системный администратор), но при этом, как показывает опыт, людям тяжело «входить» в смежную область, а внутри ИТ существует достаточно четкое разделение в специализациях, поэтому заместитель ИТ-директора, как, впрочем, и сам ИТ-директор, должен хотеть понять, как работают все ИТ – и не только ИТ, но и весь бизнес».

Веселов считает, что «помощник» – не совсем верное название. «Скорее, это заместитель, – говорит он. – У меня сейчас их два. Заместитель по операционной деятельности и заместитель по развитию информационных систем. По сути это два руководителя департаментов».

Белоусов делит помощников на несколько типов по функциональности. Во-первых, секретарь. У любого помощника секретарской функции более 80%. Во-вторых, делопроизводитель – человек, который подготавливает документы для руководителя. В-третьих, офис-менеджер. Чаще всего это люди, которые контролируют порядок в офисе. Офис-менеджер в основном нужен в коммерческих подразделениях, и его задача – обслуживать сразу группу сотрудников. С руководителя тогда снимается большой объем рутинной работы – например, связанной с подготовкой помещений для встреч или мероприятий. В-четвертых, личный ассистент, он выполняет работу помощника-секретаря. В-пятых, бизнес-партнер – это когда помощник хорошо знает все ваши требования к документам и другим бизнес-вопросам. Знает принципы принятия решения и уже может рекомендовать то или иное решение по поступающему к вам запросу извне или изнутри компании. «Я редко видел помощников такого уровня, чаще всего это сильные и преданные коллеги-заместители. В моей жизни до сих пор есть только один такой, – продолжает Белоусов. – Типаж, который мне нравится, – это помощник, включающий в себя все пять функций. Мне действительно важно, чтобы со мной работал не просто человек, который будет отвечать на звонки. Мне нужен помощник, который помогал бы во всех вопросах, касающихся планирования, коммуникации с контрагентами, взаимодействия с бизнесом и подчиненными, участвовал в вопросах, связанных с подготовкой тех или иных событий, и решал самостоятельно операционные вопросы. Такой помощник должен быть, с одной стороны, тенью руководителя, а с другой – самостоятельной «боевой единицей». Вот именно такой тип действительно может сделать многое».

Реальная картина

Кривошей сетует, что мало кто хочет понимать и разбираться, как работает соседнее подразделение: «Не только у коллег, но и у меня самого есть сотрудники, отлично знающие свое направление, но без особого энтузиазма вникающие в проблемы смежников».

Петров считает, что все зависит от того, какова роль ИТ в компании: «Если она более обеспечивающая, поддерживающая, то ИТ-подразделение напоминает устойчивую командно-административную единицу, и там роль помощника руководителя в основном сводится к его замещению во время отсутствия... Но это ИТ вчерашнего дня. Сейчас все больше и больше на первых ролях в ИТ «двигатели перемен», которые создают команду по компетенциям, чтобы бизнес быстро двигался вперед».

Михаил Петров, директор по управлению проектами Управления цифровой трансформации Банка «ВТБ»: «Хорошо, когда подчиненные в чем-то сильнее руководителя. Самое главное, чтобы люди представляли собой команду и, несмотря на личные амбиции и неизбежные конфликты интересов, могли вместе двигаться вперед. В первую очередь это означает определенный уровень зрелости»

Не так много ИТ-руководителей имеют собственных помощников. Например, Белоусов чаще всего встречает секретаря, сидящего в приемной, который осуществляет коммуникации между внешним миром и своим начальником, а также занимается жизнеобеспечением офиса. «Почему у нас в основном такие помощники? Причина скорее в том, что задачи зачастую простые и решить их может даже секретарь, – рассказывает Белоусов. – Еще проблема в том, что сложно найти человека, который пришел бы к тебе и хотел помочь принимать решения в твоей зоне ответственности, при этом имея еще и свою. Чаще всего приходят сотрудники, которые ищут спокойную тихую работу и не всегда готовы к сложным испытаниям, которым подвергает их руководитель. В банке «УРАЛСИБ» у нас много руководителей, пришедших из других компаний вместе со своей командой помощников, и эти помощники – действительно доверенные лица руководителя. Некоторые из них становятся руководителями подчиненных подразделений».

Контроль или делегирование?

Многие руководители не хотят делегировать полномочия из-за боязни потерять контроль. Как соблюсти нужный баланс?

Петров считает, что профессионала, нацеленного на результат, не надо контролировать. Его надо направлять в нужную сторону, координировать его работу с учетом слабых и сильных сторон. Это очень хорошо, когда подчиненные в чем-то перерастают руководителя. На работу Петров старается брать тех, кто в каких-то областях сильнее его: «Самое главное, чтобы люди представляли собой команду и, несмотря на личные амбиции и неизбежные конфликты интересов, могли вместе двигаться вперед. В первую очередь это означает определенный уровень зрелости».

Игорь Веселов, директор по информационным технологиям, Корпоративный центр, ОМС: «Часто эти люди работают рядом. Надо уметь их увидеть и дать им возможность проявить себя, начать развиваться и расти»

Делегирование – это управленческая компетенция, которую надо уметь эффективно использовать, рассказывает Веселов: «Делегирование полномочий – это готовность не только руководителя. Это еще готовность и желание подчиненного. Готовность брать на себя больше, нести ответственность и развиваться. И у такого человека больше шансов со временем развиться в самостоятельного руководителя».

Не надо бояться делегировать из-за риска потери контроля, призывает Веселов. Именно эта боязнь в итоге и приводит к его потере. Если доверие и разумный контроль сбалансированы, такого никогда не произойдет. Для этих целей служат различные инструменты, отчетность и прочее.

С ним согласен Кривошей. Чтобы соблюсти баланс, он советует договориться о границах полномочий: «В этих пределах – ты принимай решение сам, а в этом случае – согласовывай со мной».

Белоусов считает, что проблема делегирования сама по себе очень сложная, потому что ответственность все равно остается на руководителе. Именно поэтому необходимо понимать уровень компетенций, способностей и возможностей того человека, которому делегируешь. «Помощник – это человек, который мной определен как способный к принятию любого поручения и самостоятельного его выполнения. Это так называемая доктрина законченной работы, которая заключается в том, что твой подчиненный, получив задачу, нашел несколько решений и выбрал из них наиболее эффективное и правильное. И руководителю предложил уже утвердить то, что он принял как окончательное», – рассказывает Белоусов. Всегда очень важно понимать, в правильную ли сторону отправляешь запрос. Контрольная функция при делегировании заключается не просто в ожидании какого-то отклика по результатам выполненной задачи, а в том, что помощник должен быть в курсе того, что его будут контролировать, и знать, как именно его будут контролировать. Тогда он более ответственно будет относиться к поручениям, а в случае недопонимания будет ясно, почему так оценили его работу. «Если задача длинная, то нужно какие-то вехи наметить и разделить на составляющие, договориться о том, что на промежуточных этапах подчиненный будет самостоятельно сообщать о ходе дел. В данном случае я бы не называл это делегированием, я бы назвал это совместной работой, когда руководитель остается «мозгом операции», а помощник – «руками операции»», – пояснил Белоусов.

Где же найти того самого помощника?

Поиск людей с необходимыми компетенциями и чертами характера очень непрост. Так где же найти помощника-лейтенанта? Или нужно надеяться только на удачу?

Удача, интуиция, искусство… «Универсальной таблетки» тут нет, говорит Петров. Важна система «выращивания» кадров, которая дает возможность людям проявить себя. А задача руководителя – увидеть в них соответствующие задатки и «собрать правильный пазл».

Кривошей уверен, что удача определенно должна присутствовать, как и в любом деле, но только на удачу полагаться нельзя, надо работать, искать. Искать внутри службы, за пределами компании, разговаривать с людьми, пытаться понять, что ими движет, находитесь ли вы на «одной волне», одни ли у вас ценности и представления о работе ИТ.

Не всегда для того, чтобы вырастить преемника, необходимо искать кого-то на стороне, говорит Веселов. Часто эти люди работают рядом с вами. Надо уметь их увидеть и дать им возможность проявить себя, начать развиваться и расти. Хотя иногда приходится искать человека на стороне. Но и это выполнимая, не сверхсложная задача.

Белоусов ратует за выращивание помощников: «Можно взять человека, который, возможно, и не очень сильно разбирается в вопросах, но у него есть черта характера, похожая на вашу, – например, уравновешенность и спокойствие. Или если вы яркий, эмоциональный, открытый, то я бы порекомендовал искать такого же помощника и потом уже развивать его компетенции, конечно же, при наличии у него способности к развитию, самообучению. Если объединяются люди с одинаковыми чертами характера, то и принятие решений, и совместная работа будут более плавно происходить, нежели в тех командах, где люди разные и по настроению, и по характеру».

Конечно из двух, трех, пяти подчиненных, которых вы приметили, или из тех кандидатов, что были на собеседовании, трудно выбрать сразу идеального помощника. В любой профессии человек должен быть готов развиваться, быть стрессоустойчивым и готовым к изменениям, любознательным, инициативным, иметь активную жизненную позицию. Такие люди в любой сфере добьются успеха.

В ближайшие два года от российской промышленности ожидают роста 4–4,5% при среднемировых темпах 3,5%. С учетом конкуренции как со стороны промышленных лидеров, так и со стороны новых промышленных регионов с дешевой рабочей силой, для повышения производительности нужно не только наращивать производственные мощности, но и стараться более рационально использовать те, что есть. Большие возможности в этом направлении открывает искусственный интеллект.

О том, как новые технологии способны помочь развитию промышленности, о перспективах применения искусственного интеллекта и о том, в каких производственных процессах будет наиболее востребован ИИ в обозримом будущем, рассказал Александр Смоленский, директор по развитию бизнеса компании «Цифра» (входит в ГК «Ренова»).

– Как скоро можно ждать массового появления ИИ на производстве и что для этого нужно? Какие барьеры придется преодолеть?

Если говорить об ИИ как о некотором универсальном инструменте, разуме, который сам управляет заводом, например, то до этого очень далеко.

Однако если под ИИ иметь в виду технологические решения, которые на основе алгоритмов машинного и глубокого обучения смогут встроиться в технологические цепочки и выдавать результаты лучше и быстрее, чем человек, но под его контролем, то таких примеров уже достаточно.

Совсем недавно мы провели специальное исследование практического применения ИИ в промышленности всего мира и нашли более 100 примеров. В ближайшие 5-7 лет применение «слабого» ИИ, как его иногда называют, станет массовым. Вообще, технологии ИИ очень перспективны и будут в ближайшие годы бурно развиваться. Не стоит, однако, переоценивать их возможности на текущем этапе. До Skynet из фильма «Терминатор» еще очень далеко.

– В каких именно областях (не отраслях, а именно производственных процессах) будет наиболее востребован ИИ в обозримом будущем?

Прежде всего в процессах, где прямой алгоритмический расчет невозможен или затруднен, где очень много переменных факторов и неизвестных, где инженер оценивает необходимые действия «на глазок» и на основе собственного опыта. Например, эффективность производства чугуна определяется составом шихты, динамикой ее загрузки, характеристиками используемого топлива и т. д. При этом выходной вес продукции может варьироваться очень значительно (плюс или минус 50% и больше). В таких задачах решения на основе ИИ показывают просто отличные результаты.

У нас сейчас разработано уже шесть рекомендательных систем для металлургии. Например, «цифровой советчик» для установки печь-ковш позволит снизить на 5% потребляемую электроэнергию благодаря точному прогнозу количества ферросплавов, которое необходимо добавить для получения заданных свойств стали, к тому же будет обеспечено и уменьшение количества используемых ферросплавов. Таким образом, суточная экономия электроэнергии и ферросплавов составит более 30 тыс. руб. в сутки.

После некоторого периода обучения ИИ начинает «прикидывать» необходимые действия лучше, чем самый опытный технолог, и эффективность производственного процесса повышается.

Еще предстоит работа с огромными объемами неструктурированной информации, чтобы выявить неожиданные корреляции. Скажем, на основе интересов и постов в соцсетях определить социальный портрет человека, предпочитающего лимонную газировку и не любящего колу. В таких задачах современный ИИ тоже очень силен.

– Имеет ли смысл внедрять ИИ там, где пока что и «обычной» автоматизацией можно достичь значимых результатов?

Автоматизация имеет смысл только там, где она эффективна и приносит в конечном итоге финансовый результат – дает экономию или увеличение доходов.

В каждом случае нужно посчитать стоимость владения «обычной» автоматизацией и решением на основе ИИ. Стоимость владения включает в себя не только затраты на внедрение, но и стоимость покупки и содержания ИТ-инфраструктуры, на которой будет работать система, стоимость ее доработки и обслуживания и прочие расходы. Посчитав все это, выбор сделать достаточно легко. Бывают задачи, которые легко решаются алгоритмически, но требуют такой вычислительной мощности, что придется покупать суперкомпьютер. В таком случае лучше подойдет ИИ. Часто мы сталкиваемся и с обратным. Энтузиасты долго и старательно обучают нейросети, вместо того чтобы написать простую и понятную программку, которая решит их задачу.

– Для построения точных моделей зачастую не хватает данных даже тем, кто активно занимался их сбором. Как можно решить эту проблему?

С такой проблемой мы сталкиваемся постоянно, и ответ здесь только один. Если мы хотим делать цифровую экономику, получать преимущества от внедрения ИИ, выходить на новые уровни эффективности производства, то нам необходимо собирать данные со всего, с чего только можно.

В большинстве отраслей промышленности современное оборудование достаточно «умное» и готово много о себе рассказать. К нему надо подключаться и собирать данные. Если оборудование ничего о себе «не знает», то нужно оснащать его специальными датчиками – они в избытке выпускаются многими производителями, в том числе и отечественными. Нам тоже пришлось заняться их производством и установкой у наших клиентов. Другого пути к цифровизации и к ИИ просто нет.

Отдельно отмечу, что ситуации, когда на производстве собираются огромные объемы данных, складываются в хранилища, хранятся некоторое время, а потом просто уничтожаются, – не редкость. Люди не знают, что делать и как получить пользу от своей собственной информации.

– Как изменились цели и задачи СоДИТ в последнее время?

Мир движется по пути цифровой трансформации. В июле принята Программа развития цифровой экономики РФ. Новый уровень использования цифровых технологий выдвигает новые требования к качеству управления ИТ. Ведь когда деятельность организации основана на ИТ, управлять ими надо совершенно по-другому. Поэтому основные цели СоДИТ связаны с повышением уровня управления ИТ и уровня профессионалов – управленцев в области ИТ, а также с помощью ИТ-директорам в повышении уровня ИТ в своих организациях.

Для этого мы развиваем, в частности, экспертную сеть СоДИТ, что соответствует всем трем целям союза, поскольку и повышает уровень управления ИТ, привнося в него экспертизу независимого профессионального сообщества, и уровень ИТ-директоров, привлекающих в свою деятельность такую экспертизу, и помогает им улучшить качество своих процессов и проектов.

Также мы уделяем внимание образовательным программам: как дополнительному профессиональному образованию, так и высшему образованию. Я имею в виду собственные программы СоДИТ, участие в формировании магистерских программи программ бакалавриата подготовки будущих управленцев в области ИТ и преподавание на них отдельных курсов.

Разрабатываем профессиональные стандарты. В частности, в наступившем году собираемся пересмотреть профстандарт «Менеджер по ИТ» и утвердить уже разработанный стандарт «Специалист по управлению данными и информационными объектами», без которого цифровая экономика просто не сможет эффективно развиваться. К тому же в союзе занимаются разработкой и экспертизой стандартов по другим областям деятельности, например, связанным с облачными вычислениями и управлением ИТ-активами.

Мы также участвуем в разработке процедуры оценки соответствия менеджеров по ИТ требованиям профстандарта, что позволит повысить их уровень. Мы стараемся побудить ИТ-директоров и средний ИТ-менеджмент осваивать и развивать свои профессиональные компетенции.

Мы возобновляем электронный журнал «Information management», публикации которого, как мы знаем из многочисленных отзывов ИТ-директоров, немало способствовали достижению целей союза. Также проводим мероприятия, призванные повысить уровень управления ИТ в нашей стране: в частности, собираемся весной – осенью 2018 года провести конгресс «Российские просторы», участвовали в проведении международного конгресса «Smart Russia 2017».

– Каким образом обеспечивается соответствие повестки дня интересам участников СоДИТ?

СоДИТ – демократическая организация, на съезде члены союза избирают правление, правление избирает председателя. Члены союза – активные участники той работы в области ИТ, которую ведут российские организации и компании, занимающиеся самыми разнообразными областями бизнеса. Эти активисты и формируют повестку съезда и заседаний правления, определяют цели и направления развития союза, реализуют проекты, участвуют в экспертизах, преподают, проводят мероприятия, выступают и публикуют статьи.

– Российский ИТ-рынок традиционно отстает от западного на несколько лет. Что сейчас важнее для ИТ-директоров: передовой мировой опыт или приземленная отечественная специфика?

Отставать – не всегда плохо. Множество успешных и даже самых успешных ИТ-компаний несколько отстают от технологических лидеров и при этом имеют лучшие результаты.

В любом случае перенести чужой опыт втемную в свою организацию не получается. Тем более международный опыт – в Россию. Мы можем и должны эффективно использовать в наших государственных интересах имеющиеся международные стандарты и лучшие практики. Именно таковы общепризнанные принципы стандартизации, основанные на иерархии стандартов. Именно так мы поступили при разработке профессиональных стандартов, о которых шла речь выше. Поэтому не стоит выбирать, что важнее, а надо использовать мировой опыт с учетом отечественной специфики.

– Чтобы не «закиснуть», организация должна развиваться. Куда движется СоДИТ?

В нашей отрасли «закиснуть» в ближайшие годы не получится, поскольку она развивается очень быстро. Например, в 2013 году, когда мы создавали профстандарт «Менеджер по ИТ», внутри рабочей группы кипели страсти по поводу того, стоит ли включать в этот стандарт такой уровень, как менеджер по ИТ-инновациям. Нам с коллегами удалось его отстоять, хотя тогда еще не шла речь о цифровой трансформации и цифровой экономике. А ведь именно такие управленцы сегодня необходимы многим отечественным компаниям. И совершенно очевидно, что профстандарт, по которому, в свою очередь, разрабатываются образовательные стандарты и в соответствии с которыми учат специалистов, должен предшествовать потребностям рынка. Именно это соображение, кстати, и помогло нам отстоять «Менеджера по ИТ-инновациям» перед коллегами. Союз старается гибко, я бы даже сказала, опережающими темпами реагировать на потребности отечественных организаций и делать ИТ движущей силой их развития. Технически ИТ к такой роли готовы. Уровень управления, к сожалению, во многих компаниях отстает. Поэтому в ближайшие годы мы собираемся направить свои усилия на развитие управленцев ИТ и повышение качества управления ИТ.

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

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

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

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

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

Перспективы применения ИИ в кибербезопасности

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

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

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

Влияние ИИ на информационную безопасность

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

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

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

Барьеры и проблемы, осложняющие использование ИИ в информационной безопасности

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

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

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

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

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

Нападение и защита: ИИ меняет соотношение сил

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

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

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

Экономия благодаря ИИ

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

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

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

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

Противостояние машин

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

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

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

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

***

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

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

Последние достижения в таких сферах, как разработка искусственного интеллекта, активно используются киберпреступниками для организации более эффективных атак. Согласно аналитическим прогнозам, в 2018 году такая ситуация усугубится: технология искусственного интеллекта открывает новые возможности для нанесения ударов по виртуальной экономике. А по недавнему прогнозу Fortinet, также киберпреступники начнут сочетать эту технологию с атаками, ориентированными на поиск, выявление и использование уязвимостей сред поставщиков облачных услуг по всем направлениям.

А как обстоят дела по другую сторону баррикад? О тенденциях применения искусственного интеллекта в сфере информационной безопасности рассказывает Илья Медведовский, генеральный директор Digital Security.

– Каковы в целом перспективы применения искусственного интеллекта в кибербезопасности? Какие направления информационной безопасности могут больше всего оказаться под прицелом и почему? Где может быть наибольшая выгода?

На сегодняшний день серебряной пули под названием «искусственный интеллект» в сфере информационной безопасности нет и в ближайшее время точно не будет. Существующие технологии ИИ напрямую очень плохо вписываются в большинство задач информационной безопасности.

Однако есть класс задач, где использование ИИ может дать и уже дает на практике впечатляющие результаты. Например, обнаружение уязвимостей определенных классов, а также поведенческих аномалий пользователей и других возможных аномалий. Здесь мы ждем прорыва, и частично он уже произошел – результаты работы таких систем впечатляют. В частности, мы после двух лет работы в этой области реализовали ИИ на практике в наших системах и сегодня можем точно сказать, что это реально работает и полученные результаты вселяют оптимизм. Другое дело, что все это – лишь небольшая часть сферы безопасности, поэтому, повторюсь, сегодня пока говорить о каком-то прорыве в использовании искусственного интеллекта в информационной безопасности точно не приходится.

– В чем вы видите наиболее критичные проблемы? Что может стать барьерами для использования ИИ в безопасности?

О чем сегодня точно стоит задуматься, так это о том, что ИИ на данный момент может быть крайне полезен именно для нападения. Искусственный интеллект практически идеально может быть применен злоумышленниками при использовании социальной инженерии. Когда дело касается информационной безопасности, никого не устроит точность обнаружения в 50% или даже 60%. А вот в социальной инженерии поднять вероятность успеха на несколько процентов – это прекрасный результат. Другое дело, что ИИ здесь имеет смысл применять только на «больших числах» – то есть не при целевых, а при массовых атаках, а значит, компании могут спать относительно спокойно.

– Сфера информационной безопасности всегда была характерна тем, что защита отстает от нападения. Может ли применение ИИ изменить соотношение сил?

В целом на сегодняшний день ИИ в этой сфере делает только первые шаги, но я полагаю, что мы еще услышим много всего интересного и ждать осталось не так долго. Еще год назад я сам был скептиком – считал, что вряд ли ИИ сможет меня приятно удивить в случае обнаружения уязвимостей, но результаты нашей лаборатории перспективных исследований, а затем перенос всех ее разработок в релиз наглядно показали, что я зря сомневался – у практиков ИИ реально работает. Однако это справедливо далеко не для всех и не всегда.

Регулирующий акт Евросоюза «Общие положения о защите данных» (General Data Protection Regulation, GDPR) вступит в силу 25 мая 2018 года и кардинально изменит способы сбора и использования персональных данных, поэтому европейские (и не только) компании должны полностью пересмотреть свои механизмы обработки клиентской информации. Подчеркнем, что эти требования распространяются и на многие российские компании, которые могут даже и не подозревать об этом; например, отечественный интернет-магазин может оказаться «оператором» клиентских данных посетившего его гражданина ЕС, а потому должен надлежащим образом обрабатывать, хранить и защищать их. Мы попросили специалистов отечественных ИТ-компаний пояснить, кого может реально коснуться закон в России.

Кому следует задуматься?

Андрей Янкин, заместитель директора центра информационной безопасности компании «Инфосистемы Джет», считает, что для большинства российских компаний данная тема не актуальна, но есть организации, которым все же пришлось озаботиться данным вопросом. В первую очередь это «дочки» западных организаций, а также компании, имеющие филиалы в Евросоюзе или предоставляющие сервисные услуги европейским потребителям. Последняя категория не подпадает напрямую под GDPR, но их клиентам необходимо выполнять требования регулятора, и они требуют того же от поставщиков услуг.

«Нормы GDPR конкретно коснутся тех, кто так или иначе работает со странами Европы. Это финансовые компании, технологические, медиа- и телеком-компании, фармацевтические, транспортные, интернет-магазины», – отмечает Тимур Аитов, заместитель генерального директора группы компаний «Программный Продукт» и заместитель председателя подкомитета по платежам и информационной безопасности ТПП РФ. К примеру, система «Платон», в которой зарегистрировано около 2 млн личных кабинетов, сразу подпадает под действие GDPR. В сфере внимания окажутся и те, кто намерен предоставлять свои товары и услуги в странах Европейской экономической зоны: использует для их описания европейские языки, ведет заметный (агрессивный) маркетинг в ЕЭЗ, осуществляет мониторинг поведения европейцев, анализируя его с целью подготовки прогнозов, выявления предпочтений и т. п.

По мнению Антона Боженко, архитектора управления пресейла и прототипирования центра компетенций Больших Данных компании «Техносерв», закон коснется еще и тех компаний, которые ведут регистрацию пользователей веб-ресурсов, используют адресный или интернет-маркетинг, обрабатывают большие объемы персональных данных. Например, это могут быть не только транспортные и финансовые компании, но и туроператоры или социальные сети.

Анастасия Казакова, специалист по связям с государственными органами «Лаборатории Касперского», рекомендует обратить внимание на два ключевых момента, которые подскажут, попадает ли компания под действие закона: сфера применения GDPR и определение «персональных данных» и их «обработки». Сфера применения охватывает практически все случаи, когда деятельность компании распространяется не только на территорию ЕС, но и на ее граждан.

Говоря о втором пункте, стоит отметить, что GDPR существенно расширяет определение персональных данных – теперь это любая информация, которая может прямо или косвенно идентифицировать пользователя (имя, фамилия, адрес и т. д.). Более того, закон выделяет особую категорию персональных данных – sensitive personal data, куда входят биометрические данные, указание расовой, религиозной и этнической принадлежности, философские взгляды, членство в профсоюзных и иных некоммерческих ассоциациях, данные о здоровье и сексуальной ориентации. Для обработки таких данных GDPR вводит еще более строгие правила.

«Можно выделить три типа организаций, которых коснется GDPR», – говорит Руслан Вагизов, исполнительный директор ICL Services. В первую очередь это организации, у которых есть представительства в ЕС, а также компании, которые реализуют свои товары гражданам ЕС. К третьей группе относятся организации, использующие при реализации товаров валюту и язык одной из стран ЕС, адаптирующие под них свои продукты, проводящие маркетинговые акции для европейских потребителей, отслеживающие их потребительские предпочтения. По этим критериям под действие GDPR могут, например, попасть нефтегазовые, фармацевтические, медицинские и ИТ-компании.

Какие действия точно надо предпринимать, а от чего можно воздержаться?

«Стоит отметить, что и сами европейские компании пока слабо понимают, что именно необходимо делать для соответствия законодательству. Из-за этого множество проектов в области безопасности поставлено на паузу», – подчеркивает Янкин. Нет полного понимания того, как гармонизировать эти активности с новыми требованиями GDPR. Пока можно однозначно говорить о том, что необходимо выстраивать риск-ориентированный подход к ИБ, строить систему менеджмента ИБ. В целом в этом нет ничего нового, но для многих компаний GDPR – это стимул для выхода на новый уровень зрелости по данным направлениям.

Боженко согласен с тем, что требования закона предполагают наличие организованного процесса использования данных – он должен включать сбор, обработку, хранение, защиту и уничтожение. Стоит обратить внимание на полноту процесса, степень его соответствия закону, уровень реализации и контроля за его исполнением. При этом важной его частью является возможность удаления персональных данных («право на забвение»). Причем удаление персональных данных из системы должно осуществляться без потери ее работоспособности.

Что касается защиты информации, то явное указание на методологию в законе отсутствует. Российские компании защищают персональные данные в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» и используют методологию защиты информации, построенную на базе международного стандарта ISO/IEC 27001. В связи с этим возможно использование существующих мер по защите персональных данных и для данных граждан Евросоюза. Однако при оценке защищенности данных граждан ЕС стоит учесть, что трактовка понятия «персональные данные» в GDPR несколько шире, чем в российском законодательстве, они могут включать информацию, которая неявно указывает на физическое лицо – например, к ним могут относиться онлайн-идентификаторы или сookies.

«Можно самостоятельно пройти короткий тест или вообще на время «забыть» о проблеме GDPR. Однако при таком подходе возникают риски – возможная потеря репутации, огромные штрафы и пр.», – считает Аитов. Штрафы за нарушение требований GDPR могут достигать 20 млн евро или 4% годовой выручки компании. Помимо этого, каждая страна Евросоюза может установить дополнительные санкции. Самый очевидный шаг – при малейших сомнениях обратиться к консультантам, хотя ряд положений GDPR до сих пор не вполне однозначно трактуется самими экспертами.

«Для законной обработки данных существует несколько оснований, – говорит Казакова. – Одним из них является получение недвусмысленного и ясно выраженного согласия от пользователя. При запросе такого согласия оператор должен простым и понятным языком изложить цель обработки данных, а также указать на право пользователя отозвать это согласие впоследствии и потребовать от оператора удаления данных». Кроме того, операторы должны сделать процессы обработки персональных данных прозрачными: GDPR обязывает компании предоставлять сведения об обработке и передаче данных третьим лицам по запросу пользователей или правомочных органов. Более того, данные должны быть представлены в структурированном формате для простой перезаписи.

Как указывает Вагизов, очень многое зависит от того, как в организации сейчас построены процессы обработки персональных данных. Однако в качестве отправной точки можно порекомендовать руководство «Подготовка к GDPR за 12 шагов» («Preparing for the GDPR: 12 steps to take now»), разработанное британским регулятором в области защиты данных.

Некоторые из этих рекомендаций будут актуальны только для британских компаний, но в любом случае они помогут сформировать общую картину и понять, на что обратить внимание.

Какие ИТ-решения могут быть полезными?

«Отдельные провайдеры облачных сервисов уже предлагают решения, которые соответствуют требованиям нового законодательства, ведь во многом GDPR «заточен» именно на облака и соцсети», – говорит Аитов. При собственной же разработке ИТ-решений действовать придется по принципу «семь раз отмерь» и советоваться с юристами. Причем это относится к разработке всех политик, процедур и всех информационных систем организации.

По словам Янкина, с точки зрения технических средств защиты информации необходимо прежде всего учитывать те риски, которые выявляет для себя компания. Однако уже сейчас можно говорить о том, что GDPR вызовет рост на рынке шифрования и обезличивания данных, так как такие технологии защищают компанию от необходимости разглашать информацию о компрометации систем, тем самым снижая репутационные риски.

«Текст закона не предполагает обязательного внедрения каких-либо решений и инновационных продуктов», – подчеркивает Боженко. Его требования направлены на развитие процессов управления данными в организациях и усиление взаимодействия между подразделениями ИТ и ИБ. Для повышения уровня автоматизации при приведении ИТ-процессов в соответствие требованиям GDPR следует обратить внимание на решения класса Data Governance. Наличие полной и актуальной информации о данных, местах их размещения, методах обработки и правах доступа поможет в практической реализации требований закона.

Казакова, напротив, полагает, что инновацией GDPR является то, что закон заставляет операторов не только перестроить организационные процессы, но и существенно пересмотреть техническую сторону работы компании. Для этого GDPR вводит принципы Privacy by Design и Privacy by Default. Иными словами, ИТ-процесс должен стать таким, чтобы конфиденциальность персональных данных была обеспечена по определению и по умолчанию. Например, GDPR говорит о проведении псевдонимизации и шифровании персональных данных, внедрении механизмов для обеспечения конфиденциальности, целостности, доступности и устойчивости систем обработки данных, об обеспечении способности систем своевременно восстанавливать доступ к персональным данным в случае инцидента, при проведении регулярного тестирования.

Какой подход следует избрать?

«Пока не сформировалась четкая практика приведения процессов обработки данных в компаниях в соответствие требованиям GDPR, я бы рекомендовал заняться требованиями по сбору согласий на обработку, выстраиванию каналов взаимодействия с субъектами персональных данных, – говорит Янкин. – Эти направления деятельности вполне понятны всем, кто занимался, например, вопросами соответствия российским требованиям по защите персональных данных. К тому же стоит пересмотреть свою систему менеджмента ИБ и управления рисками».

Как полагает Боженко, в первую очередь необходимо выявить виды обрабатываемой информации (из защищаемых законом), цели и последовательность процессов их обработки, а также существующие методы их защиты. После этого надо разработать комплексный план мероприятий по реализации требований закона. Комплекс мероприятий должен затрагивать зоны ответственности ИТ-подразделений и подразделений информационной безопасности. Именно по этой причине так важно с самого начала проекта обеспечить участие в нем руководителей уровня CIO и CISO.

«Для начала ИТ-директору полезно написать красочную «страшилку» и отправить руководству», – рекомендует Аитов. Адаптация к нормам GDPR – это огромная и длительная работа, которая ляжет на службы ИТ, ИБ, корпоративных юристов.

Европейцы от контроля за нормами GDPR отступать не намерены, и огромные штрафы появились неслучайно. Обстановка в мире непростая: поводы со стороны GDPR могут быть использованы в том числе для «наказания» крупных отечественных представителей бизнеса – конкуренцию никто не отменял. Однако неприятности могут возникнуть у компании любого размера.

GDPR как свод законов – это заметный вызов для самих стран европейской экономической зоны именно потому, что нормы закона получили прямое действие в отношении всех стран.

Концепция блокчейн предусматривает децентрализованное хранение данных, благодаря чему они становятся почти неуязвимыми для мошенников. Считается, что эта технология сможет повысить безопасность и скорость транзакционных операций, обеспечит их оперативный анализ, сделает быстрее обмен информацией. Поэтому сейчас многие отечественные компании, и не только из финансового сектора, проявляют интерес к данной технологии.

Банк России начал изучать технологию распределенных реестров около года назад. «Мы подошли к вопросу системно, создали рабочую группу для изучения инновационных финансовых технологий совместно с экспертным сообществом и намерены привлекать к работе широкий круг заинтересованных лиц. Планируем изучить потенциал и возможные риски различных перспективных финансовых технологий, в том числе и распределенных реестров, а также найти оптимальные варианты применения блокчейн на финансовом рынке», – говорит Вадим Калухов, директор департамента финансовых технологий, проектов и организации процессов Банка России. По его словам, через несколько месяцев планируется создать прототипы решений для отработки моделей применения технологии блокчейн.

«Сейчас мы уже можем сделать предварительный вывод, что большим потенциалом для использования на финансовом рынке обладают закрытые и гибридные сети распределенных реестров с четкой идентификацией и понятными правилами. В то же время виртуальные валюты, реализуемые в открытых сетях с анонимным доступом, со сложными и долгими механизмами подтверждения, с автоматической эмиссией денег, несут в себе серьезные риски. Это утрата конфиденциальных данных, асимметричность информации на рынках цифровых валют, высокая ресурсоемкость и неопределенность последствий эмиссионных решений», – делится Максим Григорьев, начальник управления архитектуры и стратегии департамента информационных технологий Банка России.

Технология блокчейн уже применяется на предприятиях в России. В пример можно привести проект внедрения централизованного подтверждения платежей и других документов на основе технологии блокчейн в группе компаний «НефтеГазИндустрия».

По словам Сергея Смирнова, директора по информационным и имущественным вопросам ГК «НефтеГазИндустрия», за три месяца его команде удалось обеспечить руководству холдинга возможность утверждать платежи и счета оперативно, безопасно, удаленно и с мобильных устройств. Проект доведен до стадии промышленной эксплуатации, при этом удалось избежать интеграции ИТ-систем и внедрения сложных дорогостоящих решений.

«В конце 2015 года нам поручили создать систему, позволяющую в режиме онлайн на мобильном устройстве отслеживать и согласовывать платежные документы», – рассказывает Смирнов. Проект был ограничен по срокам и объему капитальных затрат. Его техническая сложность заключалась в том, что у каждого предприятия присутствует своя система ERP с функциями автоматизации казначейских операций. Традиционными методами не удалось бы реализовать проект в установленные сроки и уложиться в выделенный бюджет. Игорь Баринов, специалист в области децентрализованных технологий, предложил использовать общую базу данных, реализованную на технологии блокчейн, и внедрить «умные контракты» для автоматизации движения документов в реестре.

«После того как техническая команда изучила предметную область, было принято решение согласиться с мнением эксперта и запустить пилотный проект. Мобильное приложение написали в соответствии со стандартами и лучшими практиками Apple, а архитектуру, в буквальном смысле, реализовывали по ночам. Решение получилось интересное, легкое, расширяемое и масштабируемое», – говорит Смирнов.

После перевода приложения в промышленную эксплуатацию планируется проанализировать возможность использования преимуществ «умных контрактов» в процессе согласования и утверждения договоров.

Смирнов полагает, что потенциал технологий блокчейн раскроется в ближайшие годы во многих индустриях.

С ним согласен и Дмитрий Костров, член правления Межрегиональной общественной организации «Ассоциация руководителей служб информационной безопасности»: «Широкое применение технологии блокчейн можно назвать одной из прорывных тенденций в 2016-2017 годах. Монополизм применения данной технологии только в криптовалюте уже проходит. Есть несколько российских компаний, разрабатывающих и предлагающих продукты на базе цепочки блоков транзакций. Многие стартапы намерены пойти этим путем».

Как поясняет Костров, государства пока настороженно пытаются через банковские и другие сообщества просчитать риски и преимущества технологии. А бизнес ждет от «технарей» новых решений, опасаясь за безопасность своих информационных ресурсов. Риск связан с потенциальным применением мощных компьютерных систем на базе распределенных вычислений для взлома корпоративных или государственных ИТ. Это может привести к хаосу. Также некоторые эксперты считают технологию блокчейн недостаточно прозрачной.