Новости

До старта проекта СберФакторинг имел CRM с несовременным интерфейсом и недостаточной функциональностью, что снижало эффективность работы пользователей. Сложности с масштабированием не позволяли адаптировать ее под увеличение количества клиентов и данных по ним, что вело к снижению производительности. Требовался переход на гибкую современную систему, которая смогла бы удовлетворить растущие потребности бизнеса.

В качестве новой платформы была выбрана BPMSoft. Ее главными конкурентными преимуществами стали высокий уровень производительности, а также синергия bpm-описаний и low-code проектирования, которая дает новые возможности управления и гибкости. Адаптировать процессы под бизнес-логику компании теперь можно без большого объема кодирования, с настройкой эталонных процессов и их изменением под отраслевую специфику.

В рамках миграции на новое решение команда «Норбит» систематизировала создание и обработку заявок, контрагентов и потенциальных клиентов, автоматизировала генерацию документов. Кроме того, интегратор упростил работу с факторинговым калькулятором и реестром поставок. Также были созданы рабочие места для всех участников и настроен единый интерфейс сделок.

Специалисты СберФакторинг будут работать в едином информационном пространстве, оперируя общими достоверными данными из CRM, что упростит принятие управленческих решений. Система позволяет отслеживать исполнение процессов на всех этапах работы с клиентом, анализировать нагрузку и эффективность в режиме реального времени с использованием преднастроенных отчетов и аналитических моделей.

Ранее «Курчатовский институт» использовал для управления финансами и закупками не связанные между собой информационные системы. Большой объем данных приходилось вводить вручную, что приводило к ошибкам в документах и отчетах. Не было инструментов для точного планирования бюджетов и контроля остатков по подразделениям. Заявки на закупку не были унифицированы. Документы согласовывались и подписывались на бумаге, было сложно контролировать исполнение задач, согласования затягивались. Отсутствовала возможность автоматической выгрузки данных в Единую информационную систему в сфере закупок (ЕИС).

Учреждению стала необходимая новая информационная система, которая позволила бы улучшить планирование расходов подразделений, ускорить согласование заявок на закупку, организовать электронное подписание закупочных документов, обеспечить оперативный контроль исполнения бюджетов и планов в реальном времени. Кроме того, нужно было обеспечить быстрое формирование структурированных извещений для выгрузки в ЕИС.

Для решения поставленных задач был выбран комплекс решений «1С»: «1С:Документооборот государственного учреждения», «1С:Бухгалтерия государственного учреждения», «Закупки. Дополнение к 1С:Бухгалтерия государственного учреждения». Партнером по внедрению стала компания «1С:Первый Бит».

Новая система развернута на 2,3 тыс. рабочих мест. Накопленные за 15 лет в старой программе документы перенесены в «1С:Документооборот государственного учреждения». Выполнена интеграция с «1С:Зарплата и кадры государственного учреждения», а также с внешним отраслевым решением для сбора сведений о кассовом исполнении бюджета и с ЕИС.

В результате реализации проекта централизовано хранение и обработка информации о закупках, бюджетах и расходах, исключено дублирование данных, количество ошибок и расхождений снизилось на 70%. Организовано оперативное планирование закупок подразделений с учетом различных параметров, включая текущие остатки по плану и лимитам бюджетов. Инициаторы теперь точно оценивают потребности и формируют обоснованные заявки. При этом заявки стандартизированы, характеристики требуемой продукции заполняются в структурированной форме. Подготовка запросов ускорилась, риски перерасхода бюджета снижены.

Согласование документов переведено в электронный вид с использованием простой и усиленной электронной подписи. Для ускорения рассмотрения заявок реализован механизм формирования проекта резолюции замещающими руководителей сотрудниками. Расширены формы контроля исполнения поручений. Теперь около 95% задач по документам исполняются в срок, а заявки на закупку согласовываются на 50% быстрее, что ускоряет поставки необходимых подразделениям товаров.

В системе в любой момент времени можно получить отчеты по закупкам для контроля объема и стадий исполнения заявок, а также соблюдения бюджетных лимитов. Это помогает руководству оптимизировать затраты и более рационально управлять финансами и закупочной деятельностью.

Система документооборота контролирует статусы обработки закупочных документов. На основании согласованных заявок на закупку система автоматически формирует финансовые документы, после чего запрещает редактирование закупочных документов и передает данные в бухгалтерский контур. Это исключает расхождения в данных регламентированного и управленческого учета.

«Северсталь» использует Object Storage от VK Tech для хранения более 1 Пбайт неструктурированных данных, в том числе пользовательских файлов и медиаконтента, производственных систем MES, а также резервных копий баз данных.

Эксперты VK Tech развернули в «Северстали» готовый ПАК, обеспечивающий необходимое горизонтальное масштабирование и высокую производительность при обработке данных. За два месяца выполнены пусконаладочные работы, а также интеграция с корпоративными системами мониторинга и управления событиями информационной безопасности (SIEM). Решение балансирует нагрузку на маршрутизаторах, повышает отказоустойчивость и надежность инфраструктуры компании. Завершающим этапом проекта стали успешные пятидневные тесты нагрузки и аварийного восстановления на площадке «Северстали».

Как отмечает директор по ИТ «Северстали» Сергей Дунаев, новая платформа дает возможности создания удобного инфраструктурного сервиса для информационных систем. Object Storage поддерживает международный стандарт хранения и доступа к данным S3 и позволяет расширять массив для растущих потребностей систем по производительности и объемам. Важным критерием выбора стало использование сервиса для хранения данных внутри VK Tech, а значит, наличие экспертизы и возможностей для квалифицированной поддержки.

В рамках проекта, реализованного ДВФУ, в виртуальную инфраструктуру «Публичного облака» переведено порядка 180 Тбайт данных, восстановленных из резервных копий и развернутых «с нуля». Теперь инфраструктура кампуса полностью переведена в облако: на его базе работают административные системы (бухгалтерия, кадровый учет, управление предприятием), внутренние образовательные сервисы (учебные порталы, расписание) и внешние информационные ресурсы, включая сайт университета.

«Публичное облако» создано РТК-ЦОД на базе собственной облачной платформы, зарегистрированной в реестре отечественного программного обеспечения.

Для обеспечения высокой скорости и надежности работы специалисты организовали выделенное VPN-соединение между университетом и облачной платформой, а также синхронизировали инфраструктуры для бесперебойного функционирования информационных ресурсов. Над проработкой схемы сети и координацией перехода на новую инфраструктуру работала команда, включавшая технических аккаунт-менеджеров, архитекторов, группы систем резервного копирования и представителей информационной безопасности.

Как отмечает Андрей Мушатенко, директор по цифровой трансформации ДВФУ, проект миграции в облако стал важным этапом в построении современной цифровой экосистемы университета. ДВФУ получил высокодоступную, отказоустойчивую и масштабируемую ИТ-инфраструктуру, полностью адаптированную под задачи крупного образовательного и научного центра. Облачные технологии открывают для вуза новые горизонты — от оперативного масштабирования ресурсов в пиковые периоды до анализа больших данных и цифровых двойников. Это создает прочную основу для поддержки передовых образовательных инициатив, международного сотрудничества и научных исследований.

Перед РСХБ стояла задача заменить зарубежный продукт российским аналогом, полностью соответствующим всем требованиям регуляторов. Проект импортозамещения был реализован без остановки критически важных бизнес-процессов и с сохранением высокой производительности. За координацию и внедрение проекта отвечала компания РСХБ-Интех – дочерняя структура банка.

На первом этапе реализации проекта специалисты Content AI провели аудит ИТ-инфраструктуры, уделив особое внимание интеграциям и кастомным скриптам, чтобы избежать проблем при переходе на новую платформу. Далее развернули тестовый контур, где проверили обработку более 130 типов документов. Для этого были использованы три категории тестов: с идеальными данными, с ошибками и с некорректной информацией. Особое внимание уделили end-to-end тестированию для проверки всей цепочки интеграций. Миграция заняла девять месяцев.

Переход на российскую платформу позволил оптимизировать процессы, сократить время обработки документов и повысить качество сервиса. ContentCapture не только заменил зарубежный аналог, но и открыл новые возможности для расширения автоматизации бизнес-процессов работы с документами.

Оценка проводилась через изучение четырех областей: организацию закупок, управление поставщиками, автоматизацию закупочного процесса и стратегию работы с рынком. Результаты показали, что в среднем у 60% крупных и средних компаний через электронные торговые площадки проходит более 50% общего объема закупок. Около 50% поставок покрыты электронным документооборотом. Автоматизация других этапов не превышает 30%-40%, а высокий уровень использования SRM-модулей, полноценного скоринга, бесшовных интеграций и веб-сервисов характерен только для 11% участников, что говорит о большом потенциале для дальнейшей цифровизации рынка.

55% компаний эффективно адаптировались к уходу западных поставщиков: нашли альтернативные источники, организовали работу с аналогами и перестроили логистические цепочки. При этом управление поставщиками остается ключевой задачей закупщиков. Лишь 15% не ведут работу в этом направлении, однако только 25% автоматизировали оценку партнеров.

70% компаний используют гибридную структуру управления закупками: в большей степени централизованы методология и управление поставщиками. Распределение ответственности характерно для закупок стандартной номенклатуры, контроля исполнения и оплаты. В подавляющем большинстве компаний закупки проводят профильные специалисты, при этом их нагрузка остается высокой – в 60% один сотрудник проводит более 10 процедур в месяц.

Лидирующими отраслями в развитии закупочной функции стали металлургия и добыча, химическая промышленность и строительство. Для них характерен высокий уровень автоматизации закупок. При этом в строительном секторе основное внимание уделяется управлению НСИ, потребностям и отчетности, для металлургов и химиков важнее работа с поставщиками и категорийное управление. В рамках исследования было отмечено, что более 70% всех опрошенных компаний применяют категорийные стратегии для эффективной работы с конкретными рынками и контрагентами.

Сегодняшний рынок продаж стремительно меняется — и все больше компаний делают ставку на искусственный интеллект. Согласно свежему отчету, опубликованному Gartner, ИИ-агенты, основанные на больших языковых моделях (LLM), становятся не просто помощниками, а полноценными автономными игроками в командах продаж.

От ассистентов к автономным агентам

В Gartner отмечают, что современные ИИ-агенты способны не только выполнять отдельные задачи по команде, но и самостоятельно планировать и реализовывать целые процессы: от квалификации лидов до ведения коммуникации с клиентами и последующего взаимодействия. Это снимает с продавцов рутинные обязанности и позволяет им сосредоточиться на действительно важных вещах — построении отношений и заключении сделок.

Ключевые вызовы внедрения

Однако внедрение ИИ-агентов — задача не из простых. Главные препятствия, по данным Gartner, — это качество данных и зрелость внутренних процессов. Если данные неполные или неточные, ИИ-агенты не смогут работать эффективно. Поэтому компаниям необходимо инвестировать в управление данными и развивать цифровую грамотность сотрудников.

Как строить доверие к ИИ

Для успешной интеграции ИИ-агентов важно обеспечить прозрачность их работы, регулярно проверять результаты и обучать команды новым технологиям. В Gartner советуют вовлекать продавцов в процесс внедрения, чтобы ИИ-агенты работали в связке с существующими стратегиями продаж, а не вразрез с ними.

Команда, готовая к ИИ

Чтобы быть на шаг впереди, лидеры продаж должны делать ставку на обучение, развитие навыков и формирование культуры сотрудничества между людьми и ИИ. Важно показать, что ИИ — это не замена, а усиление человеческих возможностей.

ИИ-агенты — это уже не просто модный тренд. Они становятся реальным инструментом для ускорения и оптимизации продаж. Но чтобы раскрыть их потенциал, компаниям придется серьезно поработать над качеством данных, внутренними процессами и обучением команд.

Аналитики Gartner поделились рекомендациями для маркетологов, стремящихся повысить коммерческую ценность персонализированных цифровых взаимодействий с клиентами. В Gartner рекомендуют маркетологам пересмотреть подходы к персонализации, делая упор на прозрачность, этичность и работу с данными, которые клиент готов предоставить. Такой подход не только повышает коммерческую отдачу, но и помогает выстраивать долгосрочные отношения с клиентами.

Персонализация: путь к росту продаж

Согласно свежему исследованию Gartner, клиенты, которые ощущают персонализированный подход, в 1,8 раза чаще готовы платить больше и в 3,7 раза чаще совершают незапланированные покупки. Однако почти половина персонализированных сообщений воспринимается как «странные» или нерелевантные — это сигнал к пересмотру стратегий персонализации.

Прозрачность и этичность в работе с данными

Эксперты Gartner подчёркивают: ключ к эффективной персонализации — использовать только те данные, которые клиент осознанно и добровольно предоставил. Такой подход не только снижает риск «навязчивости», но и укрепляет доверие между брендом и клиентом.

Генеративный ИИ — только с открытостью

Внедрение генеративного ИИ в коммуникации требует максимальной прозрачности. Компании должны прямо информировать клиентов о применении ИИ, чтобы повысить уровень доверия и обеспечить этичное использование данных.

Выбор правильных каналов коммуникации

Успех персонализированных кампаний зависит от выбора оптимальных каналов взаимодействия: электронная почта, СМС-сообщения, push-уведомления, мессенджеры и др. Важно не просто «быть везде», а грамотно подбирать инструменты под задачи и этапы клиентского пути.

Операторы консультационного центра ДОМ.РФ ежемесячно обрабатывают более 50 тыс. обращений об ипотеке, программам государственной поддержки, покупке, аренде и другим жилищным вопросам, поступающим на горячую линию, в чаты и на электронную почту центра. Первоначальными задачами при внедрении системы речевой аналитики была автоматизация контроля качества в контакт-центре и построение системы анализа коммуникаций во всех каналах в формате «одного окна».

Для автоматизации контроля качества решение на базе Naumen CI использует семантические ML-модели — система позволяет гибко настроить чек-листы автооценки по ключевым событиям в диалоге в канале оператора и клиента — негатив, часто повторяющиеся фразы, отработка оператором возражений и др. Это сокращает время на анализ диалогов и высвобождает ресурс менеджеров по контролю качества в пользу бизнес-задач.

Для всестороннего исследования клиентского пути речевая аналитика расширяет поле анализа — помимо всех голосовых и текстовых коммуникаций, в систему также попадают оценки CSI, обратная связь операторам от клиентов и данные из CRM-системы. Аккумулировать большие данные о звонках помогает бесшовная интеграция Naumen CI и платформы Naumen Contact Center — причем в систему попадают не только сами аудиозаписи, но и все параметры звонка, что дает возможность учитывать максимальное количество факторов в рамках анализа.

В результате обработка 11% входящих звонков по статусу заявки была автоматизирована переводом клиента на интерактивное голосовое меню — клиенты консультационного центра ДОМ.РФ теперь получают информацию по статусу быстрее. В 10% входящего трафика удалось оптимизировать клиентский путь за счет определения тематик, по которым операторы не консультируют самостоятельно.

По результатам анализа трафика с помощью речевой аналитики компания скорректировала маршрутизацию для 7% звонков, которые поступали в контакт-центр, но изначально были адресованы в другие подразделения. Также с помощью речевой аналитики удалось выявить и исключить из трафика 0,5% звонков голосовых ботов. Это позволило сократить среднее время обработки сообщений и повысить уровень удовлетворенности клиентов качеством сервиса.

В ходе анализа удалось выявить дополнительные зоны роста и использовать эти инсайты для улучшения клиентского сервиса. В том числе для выявления причин повторных звонков и сокращения Contact Rate за счет проактивной работы клиентами, например, путем информирования их на других ресурсах, снимая их возможные вопросы до звонка в контакт-центр.

Модуль «Контроль качества», внедренный на площадках «ТИС», автоматизирует работу строительного контроля. Процесс создания заявки занимает от 15 до 60 секунд, а встроенная библиотека типовых замечаний ускоряет заполнение за счет автоматических подсказок. Отслеживать статус на объекте можно при помощи интерактивной карты, на которой в режиме онлайн отображается, где находятся активные заявки и по каким из них уже истекли сроки.

Сотрудники ГК «ТИС» фиксируют замечания прямо на объекте через мобильное приложение. Достаточно их сфотографировать, добавить описание, выбрав необходимое из готовых чек-листов, и отметить проблему на плане здания — так подрядчик быстрее найдет и устранит ее.

В решении «Контроль качества» реализована возможность формирования отчетов в самых востребованных форматах по всем замечаниям на объекте, что упрощает анализ и позволяет легко передавать информацию подрядчику. Индикатор фактической готовности дает возможность эффективно управлять ресурсами и сроками.

Как отмечает Алексей Тутубалин, директор по строительству ГК «ТИС», ключевой задачей для компании была цифровизация контроля качества с одновременным сокращением бумажного документооборота и рутинных операций. При этом важным критерием была эргономичность интерфейса и комплексность функционала. На первом этапе был запущен пилотный проект с участием 80 специалистов, включая подрядчиков, чтобы оценить работу модуля. Решение получило высокую оценку: все интегрировано в единую систему, процесс прозрачен для всех участников, интуитивно понятный интерфейс, все действия выполняются в несколько кликов. Особенно стоит отметить рекордные сроки адаптации – уже через месяц после старта проекта вcе участники процесса активно использовали систему на реальных объектах.

Решение «Контроль качества» состоит из веб-версии и мобильного приложения, которое разработано для Android и iOS, все данные синхронизируются в защищенном облачном хранилище с многоуровневым доступом для всех участников проекта. Приложение стабильно работает оффлайн, поэтому его можно использовать в местах без постоянного доступа в интернет. Отсутствие стабильного подключения к сети не снизит эффективность работы стройконтроля.