Новости

До появления генеративного искусственного интеллекта продавцам для определения тактики и содержания разговоров с покупателями было необходимо анализировать множество разрозненных источников данных. Генеративный искусственный интеллект позволит оптимизировать эти процессы, сэкономив много часов рабочего времени продавцов. Технологические инструменты продаж превратятся в настоящих членов команды, считают аналитики.

Сочетание данных автоматизации продаж (SFA) и инжиниринга запросов к генеративному ИИ станет шагом к созданию нового поколения средств динамической автоматизации процессов, которая позволит руководителям корректировать рыночные стратегии в режиме реального времени. ИИ может использовать данные об убеждающих факторах и автоматически создавать ценностные предложения. Аналитики считают, что уже через два года 30% исходящих сообщений от крупных организаций будут генерироваться искусственным интеллектом.

«Дикси» пыталась найти решение, которое поможет повысить доступность товаров на полке, снизить объем «замороженных» средств путем определения непродаваемой продукции, а также увеличить РТО от 0,5% через инструмент по работе с OSA и последующей отработкой задач в магазине. Этих целей удалось добиться благодаря использованию собственных ML-моделей прогнозирования Imredi, учитывающих множество факторов. Прогноз делается на гранулярном уровне, чтобы отловить точечные эффекты в окружении торговой точки. Специалисты Imredi выстраивали бизнес-процессы и собирали обратную связь, регулярно посещая магазины сети, стремились учесть все нюансы и особенности работы «в поле».

Нет товара на полке, ценника или не устраивает сервис — покупатель выберет другой магазин, а ретейлер потеряет прибыль. Отработка сигналов OSA — одно из болезненных и узких мест для любой сети. И чем крупнее компания, чем больше торговых точек и шире их охват, тем сложнее контролировать своевременность и качество выкладки, оперативно устранять недочеты и отслеживать системные проблемы. Спасенные продажи напрямую влияют на рост товарооборота.

За три месяца активного пилотирования Imredi OSA в торговой сети «Дикси» удалось добиться отправки до 80-85% достоверных сигналов и повысить вовлеченность персонала — дисциплина отработки сигналов составила порядка 95%. Прирост РТО относительно контрольной группы за август 2023 достиг 1,04%. При использовании в 100 торговых точках продукт многократно окупил стоимость пилота за счет «спасенных продаж».

В Segezha Group офиса и предприятия на территории России. Там трудится более 20 тыс. человек. До старта проекта холдинг самостоятельно отслеживал события информационной безопасности в ИТ-инфраструктуре на базе внутренней SIEM-системы. С ростом коллектива и количества защищаемых систем решили передать эту функцию на аутсорсинг.

Выявление и анализ событий в растущей инфраструктуре требует вложений не только в дополнительные системы кибербезопасности, но и в персонал. Построенные финансовые модели показали, что передача данных задач в аутсорсинговый центр оказывается экономически более обоснованным, чем найм сотрудников в штат. Кроме того, это позволило быстро решить проблему дефицита квалифицированных специалистов на рынке кибербезопасности.

Поставщиком сервисов мониторинга кибератак выбрали МТС RED SOC. В настоящее время провайдер контролирует более 4 тыс. критически значимых рабочих станций сотрудников и серверов, в том числе в территориально распределенных филиалах холдинга.

В рамках проекта специалисты МТС RED SOC также интегрировали сервис мониторинга с системой автоматизации реагирования на инциденты, которой уже пользуются в Segezha Group. Теперь сообщения о вредоносных или аномальных процессах и событиях в инфраструктуре анализируются быстрее и качественнее. Это позволяет более эффективно предотвращать атаки злоумышленников.

Свыше 53% детектируемых специалистами Solar AURA фишинговых ресурсов используют те или иные средства защиты от их обнаружения. Для сравнения, в 2022 году этот показатель составлял 27%, а в 2021 году — 11%.

Одним из наиболее сложных способов по сокрытию фишинга стала схема «Хамелеон». Суть ее в том, что вредоносный сайт мог динамически изменять контент, а свое «истинное лицо» показывал лишь тем пользователям, которые соответствовали заданным злоумышленниками параметрам — например, территориальной принадлежности IP-адреса, разрешению экрана, версии операционной системы и браузера и т.д. По мнению злоумышленников, этот подход должен был помешать антифишинговым сервисам распознавать вредоносный контент.

Также примечательна схема, которую эксперты назвали «Хамелеон 2.0». В ней злоумышленники использовали цепочки из десятков произвольно сгенерированных доменов, каждый из которых служил для перенаправления пользователя на вредоносный ресурс. Схема активно использовалась на рубеже 2022-2023 годов в масштабной фишинговой кампании, которая затронула более 300 крупных брендов.

Как подчеркивают аналитики, помимо таких технически сложных вариаций, как «Хамелеон» или «Хамелеон 2.0», активно применяются и другие приемы — например, использование доменов, не имеющих отношения к бренду, от имени которого совершается атака. Также применяются «сайты-прокладки», которые переадресуют пользователя на нужный URL и одновременно уведомляют его о том, что портал якобы проверен антивирусом и не представляет опасности.

Группа «Самолет» реализует стратегический проект с использованием программных продуктов из линейки «Турбо», разработанной «Консист Бизнес Групп». На базе внедряемых решений будет построена единая система для ведения оперативного, управленческого финансового учета, а также учета по международным стандартам финансовой отчетности (МСФО).

«Самолет» реализует проекты комплексного освоения территории со всей сопутствующей инфраструктурой для жизни. В контур проекта будут вовлечены 9 бизнес-юнитов группы. В рамках внедрения ERP планируется интеграция с 25 информационными системами компании, охватывающими процессы ведения хода строительства, проведения тендеров и закупок, управления продажами, корпоративного хранилища данных и др. Планируется, что будущая система будет обрабатывать около трех миллионов документов в год с органическим ростом согласно бизнес-планам компании «Самолет».

Как отмечает Наталья Грознова, заместитель генерального директора по экономике и финансам группы «Самолет», ключевой задачей проекта внедрения ERP станет централизованная поддержка процессов группы. При выборе решения обращали внимание на масштабируемость и гибкость предлагаемых информационных систем. Совместно со специалистами «Консист Бизнес Групп» была проработана архитектура будущего решения, а также объем охватываемых процессов. Решения «Турбо ERP» и «Турбо Бюджетирование» станут основой для формирования аналитических данных и дадут менеджменту компании актуальную управленческую информацию в режиме реального времени, что в условиях конкурентного рынка является важнейшим фактором роста бизнеса.

Как известно, недобросовестные компании, открывая расчетные счета в кредитных организациях, иногда используют их для отмывания денежных средств. Благодаря внедренным решениям и мерам комплаенс-служб Росбанка, средний «срок жизни» недобросовестных клиентов составляет всего несколько недель.

На основе технологий машинного обучения в банке была разработана и внедрена модель, которая заранее определяет, станет ли компания, открывающая расчетный счет, надежным партнером банка, или ей в скором времени придется отказать в обслуживании как недобросовестному клиенту. В ходе проекта удалось построить модель, которая всего по нескольким характеристикам потенциального клиента с точностью более 60 Джини предсказывает будущую судьбу сотрудничества.

По оценкам Ксении Коньшиной, начальника отдела развития и поддержки комплаенс-процессов Росбанка, экономический эффект от внедрения данной модели оценивается в несколько сотен миллионов рублей. Реализация проекта позволила банку заранее отказывать ненадежным клиентам и сконцентрироваться на обслуживании «хороших» компаний.

В дальнейших планах банка – поделиться пользой от моделей машинного обучения с клиентами. Для этого разрабатывается консультационный сервис, с помощью которого банк будет предостерегать добросовестных клиентов от случайного проведения высокорисковых операций, которые могут нанести урон их деловой репутации.

СТК автоматизировала в решении Service Desk первичную обработку заявок: система назначает исполнителей на входящие обращения, учитывая при этом профессиональные навыки, график дежурств и местоположение инженеров. В решении также предусмотрено автоматическое формирование счетов и списаний со складов расходных материалов. Обработкой заявок в системе занимаются около 400 исполнителей.

В решении Naumen реализован портал самообслуживания, который позволяет пользователям самостоятельно создавать обращения. На этот канал приходится 80% всех входящих запросов. Остальные заявки поступают либо по электронной почте, либо из систем заказчиков, интегрированных с порталом.

СТК ведет на платформе учет обслуживаемых зданий, помещений и устройств: в решении заведены паспорта 73 тыс. объектов, которые включают данные об установленных системах, историю изменений состава оборудования и пр. Каталог дает инженерам возможность детально изучить информацию об оборудовании до выезда на место обращения. Благодаря мобильному приложению исполнители имеют доступ к паспортам объектов и заявкам вне стен офиса.

75% участников исследования знакомы с понятием «Искусственный интеллект», которое ассоциируется у них с широким спектром направлений: программирование и компьютерные технологии в целом, нейросети для генерации текстов, изображений и видео, роботы, чат-боты, голосовые помощники, распознавание лиц и т. д. Лучше всего понимают суть новых технологий люди 18–39 лет: 83% из них смогли назвать несколько видов искусственного интеллекта. А почти четверть респондентов от 56 лет и старше затруднились с ответом.

Специфика использования

Чаще всего за последний год предприниматели использовали в работе решения для распознавания речи и перевода ее в текст (об этом упомянули 16% опрошенных), автоматизации взаимодействия с клиентами (13%), генерации текстов, изображений и видео (13%), распознавания и анализа изображений (13%), настройки рекомендательных систем, рекламы и рассылок (11%), анализа данных и прогнозирования (11%).

78% предпринимателей, которые задействовали в работе технологии искусственного интеллекта, считают их полезными. Среди основных преимуществ респонденты назвали высвобождение времени сотрудников для других задач (56%), высокую скорость (50%) и денежную экономию (35%).

Опасения и ожидания

Владельцы малого бизнеса, которые еще не пользовались искусственным интеллектом, прохладно относятся к самой идее внедрять в работу эти технологии. Лишь 13% из них проявили заинтересованность и планируют использовать интеллектуальные системы в рабочих процессах.

Однако большинство предпринимателей, которые попробовали работать с искусственным интеллектом, открыто техническим нововведениям: они полагают, что искусственный интеллект можно интегрировать в их бизнес без риска полной замены человека машиной. Только 3% опрошенных опасаются, что искусственный интеллект полностью заменит их сферу бизнеса.

В рамках стратегии цифровой трансформации РСХБ осуществляет развитие своих сервисов, уделяя особое внимание вопросам информационной безопасности и следования политике импортозамещения. По мере развития системы ИБ банк рассматривал различные российские решения класса SIEM, предъявляя высокие требования по ряду различных критериев. В первую очередь банк обращал внимание на функциональность, производительность, гибкость настроек и возможности действий по реагированию на актуальные киберугрозы, а также соответствие требованиям регуляторов. В результате выбор был сделан в пользу решения «Лаборатории Касперского» — Kaspersky Unified Managed and Analysis Platform.

KUMA обеспечивает гибкий комплексный подход к противодействию сложным угрозам и целевым атакам, позволяя объединить в единую экосистему как решения «Лаборатории Касперского», так и ранее внедренные продукты сторонних поставщиков. Решение создано на базе модульной современной микросервисной архитектуры, имеет высокую производительность, низкие системные требования, обладает масштабируемостью и высокой отказоустойчивостью, что является немаловажным для организаций финансовой отрасли.

К2Тех развивает свой контакт-центр за счет внедрения продуктов отечественных вендоров. Российская система «Плюс7 МаяК» позволяет централизовать хранение информации в контакт-центре. В результате повышается скорость ответа операторов клиентам, снижается среднее время звонка и сокращаются затраты на содержание контакт-центра.

Перед внедрением решения команда DIS Group проанализировала, систематизировала контент и внедрила его в заранее разработанные шаблоны. Далее было проведено обучение контент-менеджеров и пользователей системы, а также тестирование решения заказчиком.

На сегодняшний день сотрудники К2Тех уже приступили к самостоятельной миграции контента в систему и ее эксплуатации. Внедрение решения и систематизация знаний существенно сократили время поиска нужной информации у агентов контакт-центра, а также ускорили онбординг новых сотрудников. В планах партнеров – дальнейшее развитие решения за счет обратной связи от пользователей и наглядная демонстрация системы заказчикам.