Новости

В магазинах «Снежной королевы» для выполнения различных бизнес-задач используется служебное мобильное приложение, запускаемое на корпоративных устройствах, смартфонах и терминалах сбора данных. Решение EMM, внедренное с помощью «Крок», построено на базе одной из платформ для дистанционной работы с терминалами сбора данных и позволяет управлять корпоративными устройствами из единого центра.

Среди ключевых целей внедрения EMM-системы – возможность оперативной подачи информации на терминалы сбора данных о том, что происходит с товарами, а также оптимизация работы специалистов. Решение заменяет сразу несколько продуктов и позволяет управлять целым спектром процессов. Благодаря системе можно гибко настраивать как ролевые модели, так и права доступа, оперативно развертывать сетевые параметры, программное обеспечение и различные обновления, а также осуществлять удаленную поддержку устройств.

Система управления подразумевает множество функций: просмотр информации по каждому зарегистрированному устройству, удаленное подключение к рабочему столу Android, распространение приложений и включение режима киоска. Кроме того, она позволяет снизить риски утери устройств (в том числе при краже смартфона, увольнении сотрудника и отсутствии возможности оперативно забрать устройство), улучшить соблюдение правил информационной безопасности, упростить сопровождение и поддержку. Внедрение решения позволит «Снежной Королеве» обеспечить безопасное и эффективное использование современных, многофункциональных и производительных терминалов для сбора данных. При необходимости можно использовать устройства на базе операционных систем Android, iOS, Windows и Linux, в том числе личные гаджеты сотрудников.

Решение обеспечивает безопасный обмен данными между корпоративным устройством и системами сети магазинов «Снежная Королева» и может использоваться не только при работе с товаром, но и при фиксации факта передачи заказа, поступления оплаты, а также для доставки на устройства необходимых настроек, в том числе формирования «белого списка» допустимых приложений. С помощью программного обеспечения, можно также блокировать устройство, покинувшее периметр действия Wi-Fi сети компании.

В Корпорацию «Центр» входит 143 магазина, которые представлены в 112 городах России. Осенью 2020 года в розничной сети стартовал проект по повышению маржинального дохода через оптимизацию ценообразования на платформе Competera, который реализуют специалисты «Корус Консалтинг».

В ходе проекта эксперты проанализировали исторические данные компании и сформировали дата-сет общим объемом более 2,5 миллиардов строк и горизонтом историчности более 4 лет. По ним ML-алгоритмы определили влияющие на спрос факторы, взаимосвязи между ними, их важность — и регулярно рассчитывали оптимальные для покупателя цены.

Компания протестировала эффективность подхода в рамках пилотного проекта, в котором участвовали две группы по пять магазинов, а также экспериментальный кластер с магазином нового формата. Эксперты «Корус Консалтинг» раз в две недели обновляли данные, проверяли их качество и полноту и переобучали модели прогнозирования в системе оптимизации цен для более эффективного результата. Процесс занимал один рабочий день по всему ассортименту (около 5 тыс. SKU) и географии тестирования. В результате специалист по ценообразованию уже на следующий день получал готовый инструмент и мог самостоятельно работать в личном кабинете и принимать решение по рекомендациям.

Одним из важных элементов проекта была обработка цен на ассортимент с жесткой конкурентной стратегией, акционные позиции и товары, выводящиеся из продажи. Система не меняла цены на такую номенклатуру, но при этом учитывала спрос на нее при оптимизации остальных товаров и категорий (эффект каннибализации, товары-субституты и т.д.). Работа с подобными товарами не бралась в расчет при замерах эффективности — это позволило оценить чистый эффект от регулярного ценообразования без влияния внешних факторов, таких как промо-акции и поведение конкурентов.

Как отметил Юрий Блохин, директор департамента маркетинга Корпорации «Центр», проект по оптимизации ценообразования стал действительно ценным опытом. Решение тестировалось на трех группах магазинов, и во всех получен положительный средний прирост. Но если в одном из кластеров удалось зафиксировать статистически значимый результат, то в двух других пришлось столкнуться с особенностями бизнеса и существенной разницей между магазинами. Результаты в двух этих группах предполагают риски, которые компания на данный момент не готова нести. В итоге проект помог определить зоны развития, связанные со стратегией ценообразования и архитектурой информационных систем.

MyHoreca ожидала от внедрения ITSM 365 автоматизации клиентского сервиса — сбора заявок из разных каналов в одном месте без участия людей. Проект был реализован в два этапа. В первую очередь автоматизировали процессы по регистрации заявок, управлению клиентами и оборудованием, рассылке уведомлений. Во вторую — связали решение с IP-телефонией, чтобы максимально быстро находить клиентов в базе и регистрировать заявки, а также добавили регистрацию обращений по QR-коду оборудования.

Как отмечает Александр Маслов, руководитель поддержки MyHoreca, с помощью новой системы удалось оптимизировать штат техподдержки и обойтись без персонала первой линии. Обращения сразу поступают специалистам, которые могут решить проблему клиента. Таким образом, сэкономлены немалые средства на ФОТ и более рационально распределены ресурсы.

Запуск новой системы сделал службу клиентской поддержки MyHoreca омниканальной: прием заявок идет через контакт-центр, Telegram-бот, мобильное приложение, личный кабинет, электронную почту. Поскольку решение интегрировано с внутренними сервисами MyHoreca и системой Power BI, сотрудники видят полную информацию по клиенту, включая расширенную аналитику, в едином интерфейсе. Работа в «одном окне» сократила время на обработку обращений.

«М.Видео-Эльдорадо» в рамках цифровой трансформации создала более 100 продуктовых команд во всех бизнес-подразделениях, которые развивают клиентские и бизнес-решения, от мобильного приложения до моделей данных для планирования ассортимента в магазинах. Центр компетенций в области Agile отвечает за развитие такого продуктового подхода в компании. Эксперты центра, agile-коучи, сосредоточены на разработке и внедрении практик и инструментов, основанных на гибких методологиях, чтобы помочь компании интегрировать технологии во все ключевые бизнес-процессы, автоматизировать рутинные операции, перейти на принятие решений, основанных на данных, и выстроить процесс оперативного внедрения изменений.

Как отмечает руководитель центра компетенций Agile в «М.Видео-Эльдорадо» Сергей Артюхов, большинство ИТ-компаний уже давно используют agile-подходы в разработке, однако в ретейле и других сферах, где исторически разработка не является «стержнем» бизнеса, такой подход еще недавно не был распространен.

«М.Видео-Эльдорадо» сделала ставку в рамках своей стратегии на мобильную платформу OneRetail и бесшовный покупательский путь онлайн и в магазинах, что подразумевает высокий уровень сервиса и развития ИТ-решений. Продуктовый подход является одним из драйверов технологической трансформации компании. Он позволяет не просто быстро создавать и выпускать новые продукты, но и делает «разработчиком» каждого сотрудника компании. Задача центра Agile-компетенций – не просто выстроить процесс, но изменить мышление, привить agile-ценности.

В периметр задач agile-коучей входит запуск новых и повышение зрелости уже существующих команд и бизнес-доменов, внедрение производственного процесса, обучение членов команд продуктовым и инженерным практикам, развитие внутреннего agile-комьюнити, в том числе, через непрерывный обмен знаниями и опытом

Отдельным направлением работы центра компетенций стала внутренняя «Школа Agile» по подготовке агентов изменений во всех направлениях бизнеса, от HR до розницы. Обучение состоит из двух ступеней продолжительностью в среднем 150 часов каждая. Программа дает навыки по всем ключевым навыкам agile-коуча – от фасилитации встреч до основных программ и фреймворков, участник программы может и существенно расширить свои управленческие навыки, и получить новую профессию. Обучение доступно всем сотрудникам компании на конкурсной бесплатной основе.

До 2020 года все задачи по цифровизации в «ВТБ Лизинг» решались исключительно с привлечением подрядчиков. В 2020 году в связи с ростом объема задач по данному направлению компания приняла решение об увеличении подразделения ИТ-разработки с целью повышения эффективности цифровизации бизнеса. Численность штата ИТ-специалистов росла на 50% ежегодно. Сегодня в компании работает около 150 сотрудников, среди которых разработчики, тестировщики и аналитики. К концу следующего года это число должно увеличиться до 230 человек.

Развитие инсорсинга за два года позволило сократить длительность цикла разработки ряда информационных систем вдвое. В 2020-2021 годах компания внедрила электронный документооборот, электронный архив, запустила и развивает проект обогащения данных из внешних источников для ускорения прохождения сделок. В ноябре совместно с банком ВТБ компания выпустила на рынок полностью цифровой продукт — подписку на автомобиль для физических лиц. В следующем году компания планирует запуск проекта «Электронный лизинг», который позволит корпоративным клиентам оформлять лизинговую сделку и сопутствующие услуги, такие как автострахование, техобслуживание, сервис и шиномонтаж, в режиме онлайн.

Идет работа над созданием маркетплейса — витрины с автомобилями в конкретной комплектации, которые есть в наличии у дилера. Площадка будет содержать также кастомизированное предложение для разных бизнесов: такси, доставки еды и других. Эта платформа электронной коммерции станет частью экосистемы ВТБ.

Как отмечает Сергей Маринич, операционный директор «ВТБ Лизинг», в результате реализованных проектов операции на этапе бэк-офиса за два года ускорились почти в три раза, а экономия времени на каждую сделку превысила 40 минут. При этом у менеджеров высвобождается до 7 тыс. часов в год за счет отсутствия необходимости выезжать к клиенту для подписания документов. Ожидается, что изменения приведут и к росту индекса клиентской лояльности на уровне 2-3%.

По словам Бориса Шелекасова, директора по ИТ «ВТБ Лизинг», перед компанией стоит цель повысить долю инсорсинга с 30% до 50%. требуются системные аналитики, разработчики Angular, Oracle, Sharepoint,. NET, скрам-мастера, системные администраторы. В ближайшей перспективе также будут востребованы специалисты со знаниями в области Data Warehouse, Data Science, архитектуры управления данными, T-SQL, PL SQL, Python, Postgres.

При решении задач по цифровизации «ВТБ Лизинг» использует модель, при которой создаются кроссфункциональные команды по Agile-методологии, в состав которых входят ИТ-специалисты различного профиля, представители бизнес-заказчика и пользователи системы.

«Самокат» — федеральный онлайн-ретейлер, основанный в 2018 году, и сейчас он находится на стадии активного роста и развития. Чтобы принимать верные решения и контролировать происходящее в бизнесе, топ-менеджменту требовался инструмент для управления движением денежных средств. Для этого было решено автоматизировать задачи, связанные с планированием.

Эксперты «Корус Консалтинг» предложили использовать облачный сервис Anaplan, который позволяет оперативно автоматизировать сложные модели планирования. В рамках первого этапа работ совместная проектная команда реализовала инструмент прогнозирования денежных потоков. Это позволило финансистам «Самоката» автоматически собирать исходные данные о прогнозах продаж, фактических расходах и рассчитывать на их основе потребности в денежных средствах для финансирования операционной и инвестиционной деятельности. Ключевые процессы автоматизировали за два месяца.

Далее в ходе проекта инструмент бизнес-планирования был интегрирован с системой прогнозирования продаж. В ней на основе алгоритмов машинного обучения формируется план продаж по действующим центрам выдачи заказов. Показатели по новым дарксторам рассчитываются прямо в Anaplan – система просчитывает разные сценарии и позволяет моделировать финансовые результаты в зависимости от планов развития. Также инструмент интегрировали с системами учета на платформе «1С», из которых передаются данные о фактических расходах. При этом большая часть статей планируется на основе драйверов и нормативных значений, которые либо устанавливаются пользователями как целевые, либо рассчитываются на основе накопленной статистики. На их основе система рассчитывает планы выручки, маржи, маркетинговые расходы, расходы на курьеров, коммунальные расходы и некоторые другие блоки.

Сейчас инструмент охватил все процессы среднесрочного планирования компании. Специалисты «Самоката» ведут все ключевые планы в единой системе.

Использование облачного сервиса ускорило внедрение: специалисты уточняли методологию планирования сразу в программной среде без подготовки подробного технического задания. Это позволило запускать систему поэтапно, а бизнес-пользователи могли тестировать прототипы конечного решения уже на ранних этапах внедрения. Так удалось обеспечить наилучшее соответствие результата потребностям бизнеса и сразу получать ценность от нового инструмента.

Менее чем за три месяца команде по трансформации бизнеса «МегаФона» удалось визуализировать масштабный кросс-функциональный процесс, в котором задействовано 32 рабочие группы, работающих в трех разных информационных системах. С помощью платформы VK Process Mining команда смогла создать фактическую визуализацию всего бизнес-процесса, выявить факторы, влияющие на время закрытия заявки, и сформировать гипотезы для улучшения показателей бизнеса.

Как отмечает Владимир Полунин, директор по процессному управлению и проектам повышения эффективности бизнеса «МегаФона», платформа процессной аналитики позволила на цифрах показать «узкие» места и петли в процессе подключения клиентов В2В-сектора и на их основе сформировать предложения по оптимизации. В результате внедренных изменений удалось повысить скорость и качество процесса, что в свою очередь привело к положительному экономическому эффекту. Компании удалось увеличить скорость обработки заявок от корпоративных клиентов на 37%. Это позволило заработать дополнительно 60 млн руб.

По итогам проекта компания организовала пилотную зону для тестирования гипотез, а затем масштабировала изменения процесса на все филиалы страны.

В процессе исследования опросили 110 ЦОДов высокопроизводительных вычислений по всему миру. Опрос показал, что пользователям становится все труднее добиться оптимальной производительности высокопроизводительных вычислений, обеспечивая при этом безопасность и отказоустойчивость.

Инвестиции в развитие квантовых вычислений растут

Квантовые вычисления входят в тройку наиболее важных технологий для 500 крупнейших ЦОДов в мире. 76% центров высокопроизводительных вычислений уже используют квантовые вычисления или планируют перейти к ним в ближайшие два года. Благодаря такому решению они смогут эффективно управлять цепочками поставок и разрешать проблемы, связанные с изменением климата (45%), а также быстрее находить решения по текущим задачам (38%) при одновременном снижении затрат на вычисления (42%).

Высокий уровень сложности

Ключевая часть архитектуры высокопроизводительных вычислений — облако, которое позволяет совмещать локальные элементы с компонентами инфраструктуры, разработанными на основе индивидуальных требований. Согласно результатам исследования, развертывание высокопроизводительных вычислений в облаке и гибридной модели пользуется большим спросом в регионе EMEA, причем 50% респондентов отдают предпочтение именно гибридной архитектуре. Однако из-за недостатка знаний о том, как квантовые вычисления взаимодействуют с классической инфраструктурой высокопроизводительных вычислений, внедрение и техническое обслуживание этих технологий будет передаваться на аутсорсинг партнерам.

Трансформация рынка

Разработка и тестирование реальных примеров использования имеет решающее значение для будущего успеха квантовых вычислений. Сегодня они чаще всего применяются при анализе больших объемов данных и решении отраслевых задач. Опрос центров высокопроизводительных вычислений выявил четыре основных сценария использования этих технологий:

• Поиск в базах данных (59%);
• Анализ инвестиционных рисков (45%);
• Молекулярное моделирование (41%);
• Управление активами (32%).

Лишь 18% респондентов считают, что замена живых судей цифровыми алгоритмами и роботами сделает приговоры честнее. Больше всего сторонников цифрового правосудия в Санкт-Петербурге и Ленинградской области (28%), а меньше всего на Дальнем Востоке (10%). Еще 15% считают, что роботов можно использовать только в гражданских, но не в уголовных процессах.

42% опрошенных категорически против замены судей роботами. По их мнению, это приведет к неправосудным приговорам. Каждый четвертый респондент (25%) относится к цифровым судам нейтрально.

47% россиян не готовы, чтобы их дело рассматривал робот, независимо от того, будут ли они истцами, потерпевшими или обвиняемыми. 37% не против того, чтобы их дело рассматривал в суде робот, но предпочли бы обычного судью. 15% хотят, чтобы их дело в суде рассматривал именно робот или цифровой алгоритм.

Оценивая разные способы отправления правосудия, 45% назвали наиболее предпочтительным вариантом суд присяжных, 35% – обычный суд и 20% – цифровое правосудие. При этом 45% россиян заявили, что сами никогда не сталкивались с российским правосудием, еще 36% имели такой опыт один-два раза в жизни.

ETNA — это сервис, работающий по принципу открытого исходного кода и на старте доступный на языке Python. В будущем планируется сделать его доступным для более широкой аудитории. Анализ, проверка гипотез и построение прогнозов строится на основе загруженных пользователем данных, а также информации из открытых источников.

В работе ETNA используются алгоритмы машинного обучения и нейронные сети. При этом гарантируется полная безопасность данных, так как вся загруженная информация остается на компьютере пользователя и не отправляется на внешние ресурсы. Например, с помощью сервиса можно отслеживать, какие факторы больше всего влияют на прибыль компании, прогнозировать спрос на отдельные продукты или определять бюджет на следующий год.

Тинькофф с помощью ETNA планирует набор новых сотрудников, спрос на оборудование и технику в офисе и определяет взаимовлияние различных бизнес-процессов. Кроме того, сервис помогает прогнозировать объем спроса и внесения наличной валюты в конкретном банкомате, анализировать необходимость инкассации и составлять график пополнения банкомата. Также специалисты «Тинькофф» с помощью ETNA прорабатывают возможность прогнозирования будущих трат клиентов в разных товарных категориях — это позволяет людям более тщательно планировать свой бюджет.

У ETNA есть зарубежные аналоги, которые разрабатывались для разных целей исследовательскими институтами, небольшими компаниями для продажи бизнесу, ИТ-гигантами. Последние разрабатывали подобные инструменты для внутренних задач, а позднее масштабировали их в отдельный B2B продукт. Центр технологий искусственного интеллекта «Тинькофф» также разработал ETNA своими силами для решения бизнес-задач экосистемы после того, как специалисты компании не смогли найти на зарубежных рынках достаточно гибкого инструмента, который удовлетворял бы все бизнес-потребности экосистемы.

В «Тинькофф» решили вывести ETNA на рынок после того, как убедились, что сервис позволяет эффективно решать внутренние задачи крупнейшей финтех-компании. Сервис работает по принципу открытого исходного кода, любой пользователь может настроить инструмент под свои нужды: изменить параметры, добавить или убрать какой-либо функционал, создать свою версию решения для конкретной отрасли.