Новости

Кросс-форматная контентная модель, внедренная VK, анализирует название, обложку, аудио и видеоряд ролика по отдельности. Нейросеть объединяет все данные в едином пространстве, что позволяет рекомендательной системе понимать смысл контента и объединять разные форматы. Например, такая модель может предложить похожий по смыслу ролик в VK Видео на основе понравившегося текстового поста ВКонтакте или короткого видео в VK Клипах, что делает рекомендации кросс-платформенными.

Мультимодальная языковая модель (MMLM) сравнивает контент по смыслу и тематике, объясняет комментарии, описывает интересы пользователя к конкретным сценам и учитывает эмоциональный тон материалов. Нейросеть обучена более чем на 3 млн русскоязычных материалов и может анализировать видео, изображения, тексты и аудио. С ней рекомендательные алгоритмы быстрее показывают новый контент в продуктах VK без необходимости получения первых пользовательских реакций.

Пользователи охотнее вовлекаются в просмотр, если замечают знакомых героев. Рекомендательная система автоматически распознает известных персон на видео, что позволяет алгоритмам учитывать как тематики контента, так и присутствие в роликах конкретных популярных личностей. Технология построена на двух моделях машинного обучения: одна анализирует видеоряд с частотой один кадр в секунду, а вторая определяет на кадрах лица и формирует единый «образ» героя.

Новые технологии Discovery за первые месяцы после внедрения помогли увеличить число позитивных реакций на контент на 7%, а рекомендации похожих по смыслу видео стали на 60% точнее.

Помимо VK Видео и внутренних задач поиска и аналитики, технологии будут использоваться в других продуктах VK с пользовательским контентом — от коротких видео до музыки.

Согласно результатам исследования, размер ИБ-подразделения напрямую зависит от масштаба бизнеса. Крупнейшие компании с выручкой свыше 80 млрд руб. формируют ИБ-подразделения в среднем из 33 специалистов. В компаниях с годовой выручкой от 5 до 80 млрд руб. средний штат ИБ-функции составляет 6 специалистов. В эту команду, как правило, входят один начинающий специалист, трое зрелых и двое менеджеров. Более половины опрошенных компаний (54%) имеют самостоятельную, формализованную стратегию ИБ, что свидетельствует о высоком уровне зрелости функции кибербезопасности в крупном бизнесе.

Главным фактором, влияющим на кадровую политику в сфере ИБ, респонденты назвали общий рост угроз — на него указали 32% опрошенных. Вторым по значимости драйвером стало внедрение цифровой стратегии (21%), которая требует усиления защитных мер. Рост материальности рисков информационной безопасности отметили 16% экспертов. По итогам интервью, у каждой третьей компании штат ИБ укомплектован лишь на 50–80%, что указывает на устойчивый кадровый дефицит.

Бюджеты на информационную безопасность также демонстрируют сильную корреляцию с размером компании. Аналитики отмечают высокую концентрацию бюджетов именно в сегменте крупнейших компаний, что позволяет им выстраивать комплексные системы защиты и привлекать наиболее квалифицированные кадры.

Логичным следствием роста общих бюджетов и кадрового дефицита становится увеличение инвестиций в обучение ИБ-команд. Бизнес осознает, что эффективность даже самых технологичных систем защиты напрямую зависит от компетенций команды, которая ими управляет. Это закономерно смещает фокус на образовательные программы как на стратегический инструмент обеспечения киберустойчивости.

Инвестиции в обучение специалистов по информационной безопасности являются для компаний стратегическим направлением, непосредственно влияющим на эффективность всей системы защиты. Образовательные бюджеты демонстрируют значительную градацию: если крупный бизнес инвестирует в развитие ИБ-кадров в среднем 0,6 млн руб. в год, то бюджеты крупнейших компаний кратно превышают эту сумму, достигая 10 млн руб. При этом данные показывают, что основная аудитория обучающих программ — это зрелые специалисты: в 38% компаний на обучение направляют группы от 6 до 20 таких сотрудников. Топ-менеджеры также проходят обучение, но, как правило, в ограниченном составе — 77% компаний обучают одного-двух руководителей высшего звена.

Согласно исследованию, респонденты видят в образовательных программах инструмент решения ключевых бизнес-задач. Основными целями являются обеспечение соответствия требованиям законодательства (24%) и внутренних нормативных актов (24%). Наряду с этим компании фокусируются на сокращении как реальных операционных рисков (17%), так и потенциальных угроз безопасности (17%). Важно отметить, что 17% респондентов рассматривают развитие сильных ИБ-кадров как самостоятельное конкурентное преимущество, что демонстрирует растущее понимание стратегической ценности человеческого капитала в кибербезопасности.

В рамках проекта автозаводу удалось тиражировать MES-систему, настроить контроль движения автомобиля и его компонентов по новым производственным линиям, а также адаптировать обновленную систему оперативного контроля качества под особенности нового производства.

На первом этапе были сформированы требования к новой производственной системе управления производством комплектующих – MES «Комплектующие», проанализирована возможность интеграции с производственным оборудованием с использованием различных технологий, включая интеграцию с действующими системами. Также уточнены требования к системе QMS Professional для обеспечения сквозного контроля качества продукции от сборки до управления гарантийными случаями, а также требования к сбору и статистическому анализу ключевых характеристик (SPC). Реализация этих требований – задача следующих этапов проекта.

Автозавод «Урал» прошел только первую четверть цифрового пути. В будущем проект позволит развить и вывести на новый уровень производственную систему предприятия и систему менеджмента качества. Достигнуть этого можно только за счет использования цифровых технологий и их внедрения в уникальную инженерную и производственную школу автозавода. Цифровые технологии по управлению производственными процессами и качеством продукции расширят свое влияние как на новые, так и на существующие производства и группы изделий, что положительно скажется на себестоимости автомобилей и их качестве.

Ранее для учета и управления Ladoga использовала устаревшую информационную систему. Для решения части задач использовались разрозненные программы и электронные таблицы. В частности, не была автоматизирована работа купажного цеха и спиртохранилища, отсутствовал автоматический обмен данными с ЕАИС, сотрудники таможенного склада оформляли значительное количество документов вручную. Было сложно отслеживать движение сырья в составе полуфабрикатов и готовой продукции, контролировать операции, связанные с лабораторными исследованиями, складской обработкой, оклейкой и хранением товара. На подготовку управленческой отчетности уходило много времени, что затрудняло планирование и контроль работы.

Предприятию требовалось информационная система, которая позволила бы объединить работу подразделений, организовать сквозную прослеживаемость сырья, обеспечить оперативную маркировку продукции и обмен данными с ЕГАИС, ускорить подготовку управленческой отчетности. Для реализации поставленных задач было решено перенести управление и учет в 1С:ERP и «1С:Производство алкогольной продукции». Партнером по проекту стала компания «1С:Первый Бит».

В ходе проекта выполнены работы по адаптации и настройке 1С:ERP и отраслевого модуля: доработан функционал для управления таможенным складом, создано автоматизированное рабочее место для работы со сторонними организациями (оформление и печать документов, подготовка отчетов), выполнены настройки для маркировки продукции и обмена данными с ЕГАИС. Система была интегрирована с «1С:Зарплата и управление персоналом», WMS-системой, системой управления финансами и другими решениями компании.

В ходе проекта автоматизировано 180 рабочих мест во всех ключевых подразделениях компании — от отделов закупок и продаж до производственных участков, складов и бухгалтерии. В результате реализации проекта все подразделения, включая те, что ранее не были автоматизированы, теперь работают в одной системе, адаптированной под специфику компании. Организовано оперативное управление нормативно-справочной информацией. Формирование управленческой отчетности ускорилось на 50%. Автоматизирована маркировка продукции, подготовка и передача информации в ЕГАИС.

Оптимизирована работа таможенного склада. Сотрудники получили удобные инструменты для оформления и отслеживания операций, связанных с поступлением, лабораторными исследованиями, складской обработкой и реализацией импортных товаров, включая подготовку импортных деклараций, получение марок ФСМ, их оклейку и хранение в разрезе диапазонов и поддиапазонов. Реализован функционал резервирования ФСМ под импортные поставки, а также контроль нанесения зарезервированных марок на запланированную партию товара. Маркировка, распределение транспортных расходов по импорту, установка статуса серии по готовности к отгрузке также выполняются в автоматическом режиме.

В результате компания перешла на современную информационную систему, учитывающую отраслевые особенности бизнеса. Обработка заказов ускорилась на 10%, производственные затраты снижены на 3%, оборачиваемость склада повысилась на 10%, руководство контролирует работу удаленных подразделений в режиме реального времени.

Система управления ТОРО позволила существенно повысить эффективность техобслуживания и ремонта за счет внедрения единых инструментов планирования, учета, контроля и анализа, максимально интегрированных в существующий контур системы управления ресурсами предприятий дивизиона.

Сокращен бумажный документооборот, исключены ручные переносы данных между локальными информационными системами предприятий и централизованной ERP-системой дивизиона. Существенно снижены трудозатраты сотрудников на поиск необходимых данных по оборудованию за счет создания и выверки базы нормативно-справочной информации. Автоматизация процессов управления ТОРО позволила оперативно предоставлять статус и результаты выполненных мероприятий, детализацию финансовых и материальных затрат по каждой единице оборудования и отчетные документы, а также консолидировать данные в едином информационном пространстве.

Система управления ТОРО также включает инструменты для планирования и отражения результатов мероприятий по метрологическому обеспечению средств измерений. Данные по всему оборудованию, подлежащему обслуживанию, ремонту либо метрологическому обеспечению, хранятся в системе и по запросу оперативно формируются в отчет. Преимущества системы – доступность информации для всех пользователей системы в соответствии с назначенными правами доступа.

Как отмечает Евгений Гаранин, вице-президент по цифровизации и информационным технологиям АО «ТВЭЛ», управление надежностью оборудования выходит на первый план, это основа контроля всего жизненного цикла продукции и залог стабильной работы предприятий. Для решения этих задач топливный дивизион «Росатома» проводит масштабную цифровизацию своих производственных процессов. Завершение тиража системы ТОРО на предприятия основного ядра – важнейший шаг в этом направлении. Следующим этапом планируется перевод его функционала в мобильное исполнение. Реализация этих проектов создает основу для внедрения современных инструментов предиктивного моделирования и решений на базе ИИ, что позволит совершить переход от ремонтов по плану к обслуживанию по состоянию.

Первый этап проекта занял два месяца. За это время в Bungly разработали виды документов и регламенты их утверждения. Права доступа выдаются автоматически, а сами данные хранятся в папках проектов.

Чтобы выстроить прозрачное взаимодействие сотрудников, в компании использовали еще одно решение платформы Directum RX — «Совещания». Администратор встречи фиксирует все поручения ассортиментного комитета, а после собрания — автоматически рассылает задачи ответственным. Сейчас в системе работает более 20 сотрудников.

Дополнительно в компании настроили согласование для таких процессов, как дошив партий, работа с браком, внесение изменений в коллекцию, разработка дизайн-макетов и др.

Как отмечает Екатерина Бредова, руководитель проектного офиса Bungly, по результатам первого этапа удалось структурировать документы по проектам. Каждый заинтересованный всегда знает, где найти те или иные данные. Также появилась возможность отслеживать изменения эскизов, что значительно упростило работу сотрудников. Процессы согласования стали прозрачнее — можно увидеть, на каком этапе находится документ, и кого необходимо поторопить.

Переход на новое технологическое решение был необходим Cosmos Hotel Group для преодоления ключевых вызовов современного гостиничного рынка: высокой конкуренции, зависимости от сторонних онлайн-агрегаторов, низкого процента повторных обращений. Ранее система поддерживала только транзакционные механики лояльности (бонусы, скидки, кешбэк), без возможности долгосрочных коммуникаций. Для реализации омниканального и персонализированного подхода была выбрана платформа RightWay. Она отвечает основным требованиям Cosmos Hotel Group — располагает возможностями для кастомизации, масштабирования и настройки сложных технических интеграций.

Эксперты «Норбит» за пять месяцев развернули полноценную экосистему лояльности и подключили ключевые модули RightWay. В их числе – CRM, отвечающий за статическую и динамическую сегментацию единой структурированной клиентской базы, и блок омниканальных коммуникаций, где интегрированы в один контур все способы взаимодействия с гостем. Кроме того, был внедрен процессинг лояльности с конструктором механик для имеющейся многоуровневой системы, модуль аналитики с наглядными BI-дашбордами и отдельными отчетами по каждому отелю с регулируемым доступом к данным.

На следующем этапе было настроено множество интеграций, синхронизировавших работу с «1С», «Битрикс», сайтами отелей, сервисом бронирования TravelLine, системами Opera PMS, Logus HMS, Fidelio, iiko и r_keeper. Помимо этого, специалисты создали единое хранилище для клиентских данных. Их сбор и агрегация осуществляются в полном соответствии с требованиями регулятора.

После запуска платформы доля активных участников программы лояльности составляет 45%, средний чек вырос на 13%. Увеличилась и частота бронирований — на 7%, а конверсия в повторное действие — на 27%. Цифровой профиль клиента «360 градусов» теперь позволяет сети точнее прогнозировать спрос, персонализировать маркетинговые коммуникации и повышать процент постоянных посетителей.

Искусственный интеллект прочно вошел в арсенал российского ИТ-бизнеса. Лишь 8% организаций в ИТ пока не применяют эту технологию, а 40% компаний уже имеют полноценно внедренные проекты.

Как показало исследование, цифровизация ИТ-отрасли в России приобретает системный характер. 45% респондентов отметили, что в их компаниях созданы специальные отделы или центры компетенций по искусственному интеллекту. Работа с этими технологиями закреплена в стратегиях цифровой трансформации 51% компаний. Каждая четвертая организация (27%) пошла еще дальше и разработала отдельную стратегию по ИИ.

ИИ приносит реальную пользу в ключевых бизнес-процессах. Наибольшую ценность, по оценкам специалистов, технологии дают в разработке новых продуктов, клиентской поддержке, продажах и маркетинге. Эффект от внедрения подтверждается на практике: 47% специалистов отмечают ускорение бизнес-процессов, а 43% — повышение общей эффективности.

На рынке сформировался набор самых популярных технологий. Чаще всего компании используют ИИ-ассистентов и чат-боты (59%) и генеративный ИИ для создания текстов и изображений (59%). В каждой второй ИТ-компании (50%) применяются системы распознавания документов. Реже внедряются речевая аналитика, компьютерное зрение и ИИ-агенты.

70% организаций применяют или тестируют ИИ-решения последние 1–3 года. Каждая восьмая (13%) использует технологии искусственного интеллекта более четырех лет. Инвестиции в ИИ растут: 49% компаний планируют направлять на его развитие 3–5% своей выручки в течение следующего года.

Даже компании без опыта готовы пилотировать ИИ. 80% организаций, которые пока не используют искусственный интеллект, намерены запустить пилотные проекты в ближайшие 1–2 года.

Главными барьерами для масштабирования остаются высокая стоимость решений, сложность интеграции и дефицит квалифицированных кадров. Эксперты рекомендуют четкий продуктовый цикл внедрения для минимизации рисков и фокуса на бизнес-ценности. Цикл включает пять этапов: формулирование гипотезы с измеримой целью, создание прототипа на реальных данных, запуск пилота для оценки влияния на бизнес-метрики, развертывание промышленной версии с мониторингом качества модели, безопасности передачи данных и сбором обратной связи от пользователей, а также регулярные итерации для улучшения решения, упрощение процесса вместо наращивания сложности модели.

ERG требовалось единое цифровое решение, которое не просто «собирает» все работы в одном месте, но и выстраивает дисциплину планирования и управления остановочными ремонтами, давая прозрачную картину текущего статуса и заранее подсвечивая зоны риска и точки роста. В ходе пилота эту роль взяла на себя платформа Databriz, а команда Maintex (входит в Softline) обеспечила методологическое и организационное сопровождение изменений.

Первым шагом стала оптимизация план-графика ремонта по энергоблоку №3 и подготовка пользователей к работе в системе. Совместно с техническими специалистами и планировщиками был уточнен состав работ, связующие зависимости и ресурсы, сведен единый мастер-график и построен критический путь. На этой основе провели практические сессии: от правил занесения факта и ежедневного обновления статусов работ, до сценарного анализа «что-если». В результате команда ERG получила единый набор правил работы с системой управления работами и уверенно перешла от многочисленных разрозненных графиков ремонта по направлениям и отчетных документов к работе в Databriz.

Во время активной фазы ремонта консультанты Maintex присутствовали на площадке и помогали выстроить устойчивый ритм управления: повестка штаба формировалась вокруг отклонений и рисков, решения фиксировались, график оперативно пересчитывался с учетом внесенного факта по работам и новых вводных. По завершении работ подготовлен детальный отчет с анализом причин отклонений, разбором узких мест по ресурсам и подрядчикам и перечнем конкретных мероприятий, которые лягут в основу оптимизации последующих ремонтов.

Параллельно платформа была адаптирована под инфраструктуру компании. Настроены права доступа и ролевые модели, обеспечена базовая интеграция с корпоративными сервисами. Итогом стала поставка адаптивного дистрибутива системы управления работами с требуемой конфигурацией для эксплуатации внутри корпоративной сети ERG.

Отдельным блоком задач спроектированы интеграции Databriz с корпоративными системами: «SAP ТОРО», «Мобильное ТОРО» и «Оперативное планирование». Определена интеграционная архитектура, выстроены интеграционные потоки данных, определены правила синхронизации данных. Результатом работы стало подготовленное проектное решение на интеграцию с корпоративными системами для последующей реализации.

Благодаря совместной работе команды специалистов и вовлеченности руководства ERG на всех уровнях и экспертизе проектной команды, на практике были продемонстрированы ключевые преимущества платформы, изменившей подход к управлению остановочными ремонтами. План-график ремонта стал «живым» — любые изменения фактического хода работ мгновенно отражаются в одном контуре и доступны всем участникам как единый источник истины. Исполнение ремонта стало прозрачным — все отклонения автоматически подсвечиваются, причины фиксируются, а встроенные и доработанные дашборды дают оперативный и честный взгляд на картину ремонта под разными углами. Появился ощутимый потенциал оптимизации сроков и объемов — за счет более точного планирования, оптимизации работ и дисциплины оперативного контроля отклонений.

ERG продолжит использовать Databriz на крупных остановочных ремонтах. Тиражирование продукта пройдет поэтапно, согласно разработанной карты развития. Пользовательский контур вырастет с 30 до 150 человек (планировщики, технические специалисты, руководители) с обучением и методологической поддержкой, что обеспечит единую картину исполнения и сопоставимость ключевых показателей по предприятиям холдинговой компании.

СТД «Петрович», один из крупнейших федеральных ретейлеров в сфере строительных и отделочных материалов, нуждался в централизованном контроле клиентских коммуникаций. Основой для построения единого сервиса стало внедрение платформы Naumen Contact Center. В рамках проекта специалисты ОБИТ внедрили целый комплекс решений. Контакт-центр был интегрирован с сайтом компании, CRM-системами Bitrix24 и Simple One, собственной разработкой компании под названием «Пикассо» для создания заказов, а также другими системами, что обеспечило централизованный и сквозной учет всех взаимодействий с клиентами. Для адаптации решения под внутренние процессы разработаны дополнительные интеграционные решения с целью автоматизации обработки многоканальных обращений, получения сквозной аналитики по всем каналам коммуникации и направлений деятельности компании, интеграции с CRM и другими системами.

Для формирования сквозной аналитики были модернизированы дашборды, которые в реальном времени показывают ключевые показатели, что позволило более эффективно анализировать и управлять потоками обращений и минимизировать простои в ожидании клиентов. Также был разработан ряд автоматизированных функций для повышения скорости обработки обращений в чатах и телефонии. В частности, реализован автоматический контроль времени с момента последнего сообщения клиента, а также настроена система автоматической переадресации обращений с первой линии поддержки на следующие уровни в зависимости от контекста обращения.

В результате внедрения голосового бота Naumen Erudite Voiceout для опросов клиентов СТД «Петрович» удалось достичь роста показателя эффективности процесса измерения клиентского сервиса. Конверсия (доля откликов) до реализации проекта находилась на уровне около 20%. После перехода на решение Naumen и доработок конверсия в прохождение опроса выросла до 40%. При этом команда контакт-центра продолжает системно работать над повышением качества обслуживания, в том числе через обучение сотрудников и улучшение клиентского пути.