Новости

После заполнения анкеты в личном кабинете «Росбанк Дом Экспресс» нейросеть сопоставляет данные клиента с CRM-базами банка. После этого клиенту предлагается перейти по ссылке на страницу базы недвижимости с перечнем объектов, наиболее полно соответствующих параметрам его анкеты.

Механизм обучения нейросети подбору недвижимости основан на анализе привязки анкет клиентов банка к приобретенным ими объектам. При этом процесс обучения является непрерывным и актуализируется на основе новых данных.

Нейросеть умеет предсказывать такие предпочтения как тип дома, стоимость недвижимости, площадь квартиры, количество комнат, тип санузла. По умолчанию также предлагается обратить внимание на объекты недвижимости неподалеку от текущего места работы заемщика. Применяя фильтр по стоимости объекта, система учитывает коэффициент инфляции.

Внедренная СЭД обеспечила полный контроль и прозрачность бизнес-процессов работы со всеми поступающими и внутренними документами, исполнение и контроль поручений, согласование договорных документов, счетов на оплату и актов. Сотрудники компании взаимодействуют и решают рабочие задачи в рамках DirectumRX. Это создает комфортную среду и поддерживает эффективность процессов согласования корпоративных документов. Автоматическое разделение заданий по потокам работ сокращает время на отслеживание и выполнение однотипных операций.

С первых дней эксплуатации системы количество заданий, создаваемых в день, превысило отметку в 120 штук. В результате проекта сроки согласования договорных документов сократились с нескольких дней и недель до считанных часов. Внедрение системы будет способствовать и дальнейшему развитию горизонтального и кросс-функционального взаимодействия сотрудников и ускорению бизнес-процессов.

В планах компании – наладить электронный обмен с контрагентами. Дорабатывать и адаптировать функциональность системы будут штатные сотрудники «Сафмар» — для этого в системе есть встроенная среда разработки Development Studio.

В 2019 году «Сервье» приняла решение унифицировать все аналитические приложения компании на одной платформе. В качестве стандарта в области BI компания выбрала решение Microsoft.

На текущий момент российское подразделение компании использует целый ряд приложений, разработанных для предоставления отчетности по различным аспектам деятельности. Microsoft BI планируется использовать для стандартизации ИТ-процессов и построения комплексной системы аналитической отчетности.

Как отметил Александр Яковлев, ИТ-директор «Сервье» по странам ЕАЭС, в условиях высокой конкуренции компании важно использование облачных BI-решений, которые позволят доставлять необходимую аналитическую информацию менеджерам на любые устройства в круглосуточном режиме. Партнером по проекту стал «Корус Консалтинг». Специалисты практики BI провели аудит существующей системы отчетности, включая визуальную часть, источники и потоки данных. Эксперты изучили и описали приложения и алгоритмы формирования данных, выделили ключевые факторы, которые повлияют на проект миграции на новую платформу, а также разработали целевую архитектуру и дорожную карту работ.

Новое решение сохранит логику существующих аналитических приложений. При этом без ущерба для функциональности вся отчетность будет интегрирована в единую BI-среду глобальной корпорации.

На первом этапе работ были автоматизированы процессы управления инцидентами и запросами на обслуживание в НКБИ, оптимизирован каталог услуг, средства отчетности и учета обращений клиентов. Система Naumen Service Desk была интегрирована с формой обратной связи сайта компании и с внутренним порталом самообслуживания. Использование системы позволило упорядочить работу с клиентами по всему спектру оказываемых услуг за счёт сквозной цифровизации. Кроме того, для принятия своевременных мер по улучшению параметров обслуживания была добавлена функция формирования статистики и отчетов в режиме реального времени.

Прием и первичная обработка писем, которые поступают от клиентов через форму на сайте, также были полностью автоматизированы с помощью технологий Naumen. Автоматическая классификация сообщений позволила снять нагрузку с первой линии поддержки, а также ускорить время обработки заявок.

Для сбора данных о продажах через несколько десятков дистрибьюторов и бизнес-анализа полученной информации российскому подразделению Schneider Electric требовалось современное комплексное решение. До запуска проекта данные запрашивались у партнеров в формате Excel заданного вида, после чего обрабатывались в ручном режиме. Данный процесс был крайне трудозатратен и содержал большое количество неточностей.

Переход на платформенные и инфраструктурные сервисы Oracle Cloud позволил реализовать оптимальную архитектуру корпоративного класса при низкой общей стоимости владения. Интеграция данных осуществляется с помощью Oracle Data Integrator Enterprise Edition, для организации высокопроизводительного хранилища и аналитики задействуются облачные сервисы Oracle Database Cloud Service.

В результате реализации проекта более 90% всех данных собираются и обрабатываются теперь в автоматическом режиме. Это позволило радикально снизить количество ошибок при сборе данных, устранить трудоемкий процесс консолидации данных вручную и повысить оперативность и точность, что способствовало принятию более обоснованных управленческих решений.

В едином хранилище консолидируются сведения о дистрибьюторах и клиентах, вторичных продажах и уровне склада. Уполномоченные сотрудники Schneider Electric могут просматривать необходимые им срезы информации при помощи предварительно настроенных информационных панелей и отчетов. В режиме самообслуживания пользователи могут легко формировать индивидуальные отчеты и проводить расширенный анализ данных.

Программа была разработана Центром проектов и практик CDO Московского политехнического университета, созданного совместно с Агентством стратегических инициатив и Университетом 20.35. Слушателями образовательной программы стали 68 сотрудников Департамента ИТ города Москвы, руководителей органов государственной власти и вузов Ярославской области, представители федеральных министерств и магистранты вузов.

Слушатели образовательной программы учились в интенсивном режиме – в течение 2,5 месяцев они освоили свыше 250 часов аудиторных и дистанционных занятий по трем ключевым трекам:

• Технологическом, в рамках которого изучали технологии управления, основанного на данных, методы искусственного интеллекта, математической статистики, машинного обучения и визуализации данных.
• Экспертном, в рамках которого действующие аналитики больших данных, директора по управлению данными (CDO) компаний Сбербанк, Ростелеком и других делились реальными кейсами и своими наработками.
• Проектном, в рамках которого слушатели под руководством опытных модераторов из Агентства стратегического проектирования формулировали реальные задачи из своей рабочей практики, разрабатывали датасеты, технические задания и вместе со студентами – прототипы будущих сервисов.

По итогам обучения слушатели создали чат-бота для консультации граждан по вопросам получения госуслуг, составили тепловые карты на основе анализа данных преступной активности, разработали систему автоматической классификации обращений на портале mos.ru, прототип сервиса для сопоставления данных, поступающих в кадастровую службу Ярославской области и другие проекты.

Особенностью пилотной программы стало большое количество партнеров. Для проведения дистанционных блоков использовались курсы SkillFactory, для проведения отдельных модулей Московский Политех сотрудничал с компаниями Visiology и VivaldiAI, Ярославским Политехом и УРФУ.

В 2018 году предприятие опробовало информационную систему на пилотном объекте – бумажной фабрике №3. В ходе того проекта были отработаны функции планирования ТОиР, регистрации и классификации дефектов, сбора данных о техническом состоянии оборудования. Теперь эти функции масштабировали и одновременно развили, перевели на информационную систему три производства – целлюлозы, бумажное и энергетическое.

Год назад в системе ТОиР осуществлялось управление ремонтами и обслуживанием примерно 4 тыс. единиц оборудования комбината. Теперь эта цифра увеличена более чем в пять раз, до 22 тыс. В справочники системы введены и описаны около 7 тыс. регламентных работ, а число ее пользователей достигла 300.

Функция планирования ТОиР развита до полноценного объемно-календарного планирования регламентных работ, дополнена возможностью формирования потребности в трудовых ресурсах, контроля загрузки персонала, количественного учета используемых ресурсов.

Проведено масштабирование информационной поддержки процедуры расследования инцидентов – от учета самих инцидентов, анализа связанных с ними данных до принятия решений. Прежде всего речь идет о расследованиях по факту случившихся аварий и отказов оборудования, с определением их первопричин и разработкой мер, направленных на их предупреждение в будущем. Эта функция системы соответствует известной практике RCA (Root Cause Analysis).

Отдельного внимания заслуживает автоматизация операций и информационная поддержка при обходах оборудования. С этой целью на всех производствах комбината было внедрено решение «TRIM-Мобильный клиент», позволяющее использовать мобильные устройства для сбора данных о техническом состоянии во время обходов. Это решение дает возможность дежурному персоналу работать в информационной системе ТОиР, находясь непосредственно возле оборудования в производственной зоне и не имея постоянного соединения с базой данных системы. Для работы с мобильным решением комбинат закупил специализированные носимые промышленные терминалы. В настоящее время системой охвачены обходы порядка 3,5 тыс. единиц оборудования.

Данные, аккумулированные в TRIM, служат фундаментом для реализации бизнес-процессов в SAP S/4HANA и станут использоваться при дальнейшем планировании ремонтов.

В рамках стратегии развития бизнеса Coca-Cola HBC Россия реализует ряд проектов по оптимизации и цифровизации производственных процессов. Работы по комплексной модернизации Wi-Fi-инфраструктуры Coca-Cola HBC Россия и сокового подразделения «Мултон» проводила компания «Стэп Лоджик».

На этапе модернизации беспроводной сети для работы системы управления складом специалисты интегратора выполнили монтаж, физическую замену оборудования, радиоразведку полученной зоны покрытия. Было организовано около 150 точек доступа, установлено 35 коммутаторов. Работы осуществлялись на складских площадках пяти заводов, расположенных в Москве, Московской области, Санкт-Петербурге и Ростовской области. Для оперативного контроля запуска нового оборудования и минимизации времени простоев на сети и в функционировании склада все работы выполнялись в строго определенные, согласованные и минимальные интервалы времени.

В связи с запуском системы управления технологическим процессом (Batch Management) следующим этапом работ стало проектирование и увеличение зоны покрытия сети Wi-Fi на производственных объектах в Москве и Ростове-на-Дону. С помощью данной системы производится наблюдение за технологическим процессом, отгрузка и учет произведенной продукции. Замена точек доступа и коммутаторов выполнена с учетом обеспечения 100% резервирования покрытия беспроводной сети за счет реализации двух контуров точек доступа в рамках единой сети, дополнительно обеспечено резервирование оптических линий между существующими центрами коммутации.

Кроме того, в ходе проекта осуществлено проектирование беспроводной сети для наиболее крупных офисных помещений Coca-Cola в Москве, Московской области, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Красноярске, Нижнем Новгороде, Новосибирске, Ростовской области, Самаре, Владивостоке. На объектах была зафиксирована текущая ситуация по покрытию и размещению точек доступа Wi-Fi и выполнено проектирование достаточного покрытия сети на основе комплексного радиочастотного планирования: моделирования покрытия и радио обследования на объектах. В результате был выдан список рекомендаций по изменению текущих мест и способов установок точек доступа, а также по добавлению новых точек с учетом технических характеристик нового оборудования.

Подключение станков к промышленному интернету вещей — дальнейшее развитие системы объективного контроля производственного оборудования и персонала, целью которой является устранение всех видов производственных потерь.

Система мониторинга в режиме реального времени контролирует и классифицирует простои станков по различным причинам, учитывает использование оборудования и автоматически вычисляет коэффициент его загрузки, контролирует энергопотребление станков в различных режимах работы, оповещает ответственных сотрудников об аварийных и нештатных ситуациях. Обмен данными с системами подготовки и управления производством позволяет интегрировать станки в единое информационное пространство предприятия. Для руководства УАПО внедренное решение формирует табличные, текстовые и графические отчеты о работе производства.

«Диспетчер» собирает объективные данные о работе станков, выявляет отклонения в работе производства и передает эту информацию ответственным сотрудникам для оперативного устранения возникающих проблем. Это приводит к сокращению потерь, и в итоге – к повышению производительности.

Как отмечает руководство предприятия, важно, что постоянный анализ данных позволяет держать технический персонал УАПО «в тонусе». Становится видна реальная объективная картина использования производственного оборудования, на основе анализа которой принимаются оперативные управленческие решения и, в целом, предприятие выходит на новый уровень эффективности производства.

Топ-менеджеры понимают необходимость изменений традиционной модели отношений с покупателем и перехода к современному и технологичному подходу. При этом многие из них все еще не осознали, каким образом работа департаментов маркетинга должна стать драйвером роста бизнеса в эпоху технологий. В частности, лишь 17% опрошенных директоров по маркетингу отметили, что за прошедшие два года они лучше стали контролировать и применять традиционные и технологические рычаги роста.

В отчете приведен прогноз аналитиков, что в период до 2022 года компании, инвестирующие в искусственный интеллект, могут получить прирост к выручке на 41% (по сравнению с показателями 2018 года). В то же время, 61% директоров по маркетингу ретейловых компаний считают, что они не готовы к применению инструментов искусственного интеллекта в своей работе.

Самой важной задачей, которую предстоит решить, директора по маркетингу называют привлечение клиентов и персонализированное обслуживание, меняющееся в зависимости от изменения потребностей и контекста.

Как отмечают аналитики, маркетологи в ретейле ищут баланс между традиционными активностями (такими, как BTL-акции) и применением современных цифровых инструментов. Успешный путь – максимально приблизиться к своим покупателям, адаптироваться под их индивидуальные потребности, влияя на клиентский опыт в реальном времени. Используя продвинутую аналитику и дизайн-мышление в процессе изучения клиента, можно не только получить максимум знаний о желаниях покупателя, но и стать компанией, способной создавать персонализированные продукты и услуги по запросу.

В Accenture выделяют следующие шаги, которые помогут директорам по маркетингу добиться ощутимых результатов.

1. Переключить приоритет с традиционных инструментов на высокотехнологичные

Безусловно, баланс между традиционным маркетингом и новыми подходами важен. Несмотря на это, стоит пересмотреть модель работы и перенести основные ресурсы для работы с современными технологиями, в том числе на базе искусственного интеллекта и взаимодействия человека и машины.

2. Использовать аналитику

Данные и аналитика могут обеспечить динамичное представление о клиенте. Задача директора по маркетингу – собирать данные при каждом взаимодействии с покупателем, чтобы понять его и предложить нужную услугу в нужное время.

3. Сконцентрироваться на ключевых клиентах

Наиболее ценные клиенты должны стать основой маркетинговой стратегии бизнеса. Директор по маркетингу должен стать одним из инициаторов изменения операционной модели в сторону персонализированного взаимодействия с наиболее значимыми для компании клиентами. Это означает радикальную трансформацию приоритетов розничного бизнеса: отказ от оценки департаментов, решений, инвестиций и показателей успеха в пользу измерения прибыльности клиента.

4. Развивать новые способности в команде маркетинга

Важными профессиональными качествами «завтрашнего дня» участники исследования считают способность защищать персональные данные пользователей и пересматривать то, каким должен быть безопасный клиентский опыт. 84% опрошенных считают, что важно привлекать и удерживать талантливые кадры, при этом только 56% опрошенных оценивают собственные компетенции как «выше среднего».