Новости

Новое исследование, проведенное компанией Atlassian, занимающейся разработкой известных инструментов совместной работы Jira, Trello и Confluence, показывает, что сотрудники не любят работу в офисе, и что половина из тех, кому удается хотя бы иногда работать из дома, не имеет доступа к технологиям распределенной работы. 71% опрошенных работают вне офиса не менее одного дня в неделю, но только 51% из них считают, что их компания предоставляет им необходимые инструменты для удаленной совместной работы. При этом 26% из тех, кому компания предоставляет такие инструменты, заявили, что эти инструменты не всегда подходят для их работы или что они не прошли надлежащего обучения работе с ними.

С другой стороны, отмечают организаторы опроса, работодатели, издавшие приказы об обязательной работе в офисе, заявляют, что удаленная работа снижает производительность сотрудников. Но на самом деле, считают организаторы, производительность снижается из-за отсутствия необходимых инструментов и методов работы. Некоторые компании за последние годы добились высоких показателей при удаленной работе, и сами сотрудники считают, что на дому они работают продуктивнее. Впрочем, данных, свидетельствующих о фактическом изменении производительности труда, ни та, ни другая стороны не показывают.

82% опрошенных сообщили, что в их компании введена обязательная работа в офисе. При этом 46% заявляют, что ходят на работу в офис вопреки своему желанию. Даже в компаниях, где у сотрудников официально есть выбор между офисом и удаленной работой, 25% чувствуют, что их заставляют работать в офисе, а 10% обеспокоены тем, что их будут считать менее усердными, если они будут работать из дома.

Культура работы с данными в «Хоум Банке» складывалась годами. В компании разработана уникальная data-архитектура. Она состоит из ядра в виде хранилища данных и набора различных BI-решений. Изначально в компании использовали Oracle BI, а когда назрела потребность в self-service инструментах — появились такие продукты, как Tableau и Power BI. Также в хранилище были реализованы так называемые «песочницы», в которых сотрудники бизнес-подразделений могут самостоятельно собирать отчетность по гибким параметрам. Фактически это огромная экосистема данных, в которой можно решить практически любую задачу в области аналитики без привлечения программистов.

Когда в 2022 году зарубежные BI-вендоры ушли из России, перед банком встала задача импортозаместить ландшафт для работы с данными с сохранением привычного уровня аналитики. Компания занялась поиском импортонезависимого продукта, способного ее решить. При этом банку было важно, чтобы бизнес-пользователи смогли работать в экосистеме как раньше, без привлечения ИТ-блока к решению повседневных задач. Выбор «Хоум Банка» пал на систему «Дельта BI».

Как отмечает Павел Харламов, руководитель отдела разработки и сопровождения аналитических систем «Хоум Банка», одним из ключевых требований к продукту было наличие self-service инструментов, наравне с поддержкой в России и возможностью развернуть решение на собственных серверах. Экосистема для работы с данными охватывает более 280 бизнес-пользователей, и в банке не хотели дополнительно нагружать ИТ-блок задачами, связанными с дашбордами и формированием отчетности. Однако на российском рынке реальный self-service доступен всего у нескольких BI-поставщиков. «Дельта BI» оказалась наиболее функциональной среди таких продуктов и позволила сохранить привычный уровень аналитики даже после миграции. Кроме того, платформа построена на принципах low-code, благодаря чему все запросы в ней можно делать на естественном языке, а также с применением технологий ИИ и машинного обучения.

Это делает бизнес-аналитику доступной для пользователей с любым уровнем технических навыков и помогает им эффективно работать с отчетностью. При этом ИТ-команда банка постоянно занимается доработкой, оптимизацией и рефакторингом — и в целом совершенствует data-ландшафт. Кроме того, в банке создали обучающий курс и проверочный тест, по итогам которого любой сотрудник компании может получить доступ к системе и использовать ее для получения нужного среза данных. Так, помимо задач регулярной аналитики и отчетности в десятках бизнес-подразделений, новая BI-система совместно с хранилищем данных применяется в «Хоум Банке» в рамках финансовых аудитов для крупных заказчиков, для внутренних банковских конкурсов, а также для мониторинга критически важных бизнес-показателей.

В течение 2023 года Росбанк оценивал эффективность цифровых помощников. Благодаря тому, что более 10 новых роботов ежедневно помогают сотрудникам, операции банка стали упорядоченными и ускоренными. Фактически, было выявлено, что только в 2023 году один из сотрудников, работающий полный рабочий день, выполнял в среднем 1420 операций в месяц с помощью этих роботов. Без их поддержки и целенаправленной автоматизации каждая операция могла бы занять в среднем от 15 до 40 минут и потребовала бы дополнительного найма сотрудников.

Например, робот «Лаврентий» сократил время ответа на запросы государственных учреждений на 20 минут, одновременно повысив общую эффективность на поразительные 50%. Робот под именем «Вера Справкина» ускорил подготовку клиентам справок из банка на один рабочий день, что привело к существенному повышению эффективности работы на 40%.

«Робот-Авторизатор» для филиала «Росбанк Дом» играет важную роль в автоматизации согласования данных между системой IBSO Росбанка и параметрами сделки в бумажных клиентских кредитных соглашениях. Этот робот может похвастаться впечатляющим показателем успешности – более 98% – и выполняет свои задачи всего за три минуты.

Кроме того, робот «СПДаша» улучшил проверку справок о подтверждающих операциях в рамках требований валютного контроля на впечатляющие 40%, в то время как робот «ГеннадийГТДшкин» значительно улучшил проверку деклараций на товары с выдающимся повышением эффективности, достигающим 80%. Другие роботы валютного контроля, внедренные в Росбанке, также внесли заметный вклад в повышение общей операционной эффективности – примерно на 40%. Особое значение имеет робот «Голубев», ответственный за подготовку информационных сообщений клиента от отдела валютного контроля, который обеспечивает своевременное оповещение клиентов с повышением эффективности на 70%.

«Надежда Ставкина» дает гибкость и скорость при настройке ставок и условий в информационных системах банка, а клиентам – возможность оформить выгодный продукт, что приводит к снижению количества человеческих ошибок и повышению эффективности на 70%, гарантируя, что клиентам предлагаются наиболее выгодные финансовые продукты.

Как отмечает Зинаида Ястребцева, директор департамента ИТ операционной деятельности и процессинговых платформ Росбанка, использование технологии RPA произвело революцию в том, как банк работает и обслуживает своих клиентов. Цифровые помощники не только упростили многие процессы, но и значительно повысили эффективность работы различных отделов. Внедряя подобные передовые технологические решения, банк сможет продолжать предоставлять услуги клиентам быстрее и эффективнее.

ЛО «Инновация» является ведущим производителем тестового оборудования для проведения испытаний изделий в лабораториях и испытательных центрах. Процесс сертификации – важный этап выпуска продукции на рынок и требует высокой точности тестирования и соблюдения стандартов ГОСТ. Приобретение иностранного оборудования для тестирования связано со многими рисками: отсутствие проверенных средств измерений, внесенных в российский госреестр, длительные сроки поставки, высокая стоимость, недостатки конструкции, отсутствие возможности быстрого ремонта или замены комплектующих. Все эти и другие риски могут быть устранены благодаря наличию собственного конструкторского бюро и производственной площадки, оснащенной необходимым станочным парком. Это помогает решать разнообразные задачи, связанные с подтверждением безопасности продукции любого уровня сложности, которая выпускается отечественными или иностранными компаниями и поступает на российский рынок для таких отраслей, как электротехника, транспортное машиностроение, лифтостроение, текстильная промышленность, пожарная безопасность, строительные материалы, средства индивидуальной защиты, сертификация детских изделий, спортивного инвентаря и многих других.

Проектирование и подготовка конструкторской документации для производства испытательного оборудования выполнялись в одной из популярных иностранных САПР. Иностранная система обеспечивала удобство 3D-моделирования, но не позволяла оформлять чертежи в соответствии с требованиями ЕСКД. Кроме того, отмечалось неудобство и неточность составления спецификаций, ограниченный набор библиотек стандартных изделий и материалов по российским ГОСТ, высокая стоимость лицензирования. После сравнительного анализа различных САПР, выбор был сделан в пользу отечественной системы T-FLEX CAD (разработчик компания «Топ Системы»), которая отвечала функциональным требованиям и имела оптимальное соотношение стоимости и функционала.

Процесс внедрения T-FLEX CAD включал в себя освоение нового интерфейса, обучение методикам моделирования и оформления чертежей, а также взаимодействие с разработчиками для улучшения функциональных возможностей продукта с учетом потребностей пользователей.

Опыт использования системы подтверждает его эффективность. Производительность конструкторского отдела увеличена на 30%, оптимизировано проектирование и прочностные расчеты, а качество документации соответствует требованиям ЕСКД. Это все значительно снижает количество брака на производстве. Система предоставляет обширные библиотеки стандартных изделий и материалов по ГОСТ, что позволяет инженерам-конструкторам и технологам ориентироваться на изделия, выпускаемые на российском рынке в различных отраслях, включая электротехнику, транспортное машиностроение, строительные материалы и другие.

На предприятии успешно используются инструменты создания экспресс-расчетов деталей, автоматическое создание спецификаций, а также возможность визуализации проектируемых изделий с использованием фотореализма. Эти возможности не только улучшают восприятие внешнего вида изделия, но также облегчают взаимодействие с заказчиком на стадии согласования перед запуском в производство.

В начале 2023 года лаборатория перешла на 17-ю версию T-FLEX CAD с расширенным функционалом и улучшениями, повысившими удобство пользования. В будущем предприятие рассматривает расширение использования программного комплекса T-FLEX PLM, а также внедрение программ T-FLEX Электротехника и T-FLEX ЧПУ для более широкого охвата процессов проектирования и автоматизации.

Переход на T-FLEX CAD стал одним из ключевых факторов в повышении качества и эффективности проектирования оборудования в ЛО «Инновация», что в итоге отразилось на производительности и конкурентоспособности предприятия на рынке.

Компания «Пьер Фабр» приняла решение о внедрении платформы «1С» для автоматизации процессов управления документами, бухгалтерского обслуживания, а также работы электронного архива. В качестве партнера была выбрана компания CorpSoft24. Специалистами компании выполнен комплекс работ: настройка модуля ЭДО и формирования базы СЭД на основании входящих электронных документов, а также разграничение прав доступа к видам документов.

Кроме того, были автоматизированы процессы согласования, подписания, обработки и хранения входящей бухгалтерской документации и заявок на оплату. Внедрена матрица финансовых полномочий для согласования и подписания документов, разработан функционал по массовому созданию счетов и выполнены другие необходимые действия.

Новая СЭД интегрирована с решениями «1С:Бухгалтерия предприятия» и «1С:Зарплата и управления персоналом 8 КОРП».

Благодаря реализации проекта в компании сократилось время обработки входящей финансовой документации, упростился контроль электронного документооборота, повысился уровень исполнительской дисциплины, сократились сроки согласования. Также было организовано единое хранилище документов с разграничением доступа.

Ранее Светогорский ЦБК входил в международный холдинг по производству бумаги и картона. Большинство ИТ-систем и сервисов предоставлялись материнской компанией. В связи с реструктуризацией российский бизнес-актив стал независимой структурой. В рамках этих изменений перед предприятием встала критически важная задача — перейти на новую ИТ-инфраструктуру полностью на российском технологическом стеке и исключить простой бизнеса в период миграции.

«Инфосистемы Джет» совместно с департаментом ИТ Светогорского ЦБК создали выделенную инфраструктуру на базе решений отечественных вендоров и осуществили бесшовную миграцию в режиме реального времени всех прикладных сервисов.

Риск отключения предприятия от инфраструктуры глобальной штаб-квартиры и потери доступа к критически важным сервисам был крайне высок. В ходе проекта в максимально сжатые сроки проведена поэтапная миграция продуктивных систем на новую ИТ-инфраструктуру, было применено большое количество различных технологических решений отечественных вендоров.

Интеграция сервиса Bankro.TECH в систему управления юридическими процессами Группы «Россети» автоматизирует сбор и обработку данных по банкротству контрагентов, что позволит в короткие сроки получать качественные данные в удобном систематизированном виде и повысить эффективность работы подразделений, отвечающих за принятие решений по дальнейшей работе с должниками.

Система разработана с учетом всех тонкостей процесса. В частности, Bankro.TECH отображает основные этапы банкротства контрагентов и связанные с ним события. Решение позволяет автоматизировать порядка 75% задач, выполняемых в настоящее время в ручном режиме.

Решение, внедряемое на «ОДК-Сатурн», включает в себя платформу на базе искусственного интеллекта «Точка контроля» и два роботизированных поста контроля для подачи лопаток, которые инспектируют камерами машинного зрения поверхности деталей и маркируют их. Платформа с помощью машинного зрения будет получать и обрабатывать изображения мелких дефектов полированных лопаток, которые сложно определяются человеческим глазом. Искусственный интеллект будет распознавать дефекты на основе анализа различных типов изображений.

Как отмечает директор по цифровой трансформации «ОДК-Сатурн» Евгений Алексеев, внедрение машинного зрения и искусственного интеллекта позволит почти вдвое повысить скорость выявления дефектов на поверхности лопаток газотурбинных двигателей. Кроме того, предприятие получит возможность анализировать и корректировать производственные процессы благодаря собираемым данным. После запуска платформы пропускная способность участков контроля ощутимо вырастет, что благоприятно скажется на выполнении масштабной производственной программы.

Проект реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Чем крупнее на карте название навыка, тем больше запросов о нем задают ML-разработчики. Кликнув на название, можно узнать подробности: описание навыка, динамику интереса к нему с 2010 года и навыки, которые упоминаются с ним в одном контексте. А также список альтернативных методов, технологий, библиотек и фреймворков. 

В дополнение к карте Яндекс опубликовал рейтинги навыков, интерес к которым сильно вырос в 2023 году по сравнению с 2022 годом. Это десять самых актуальных библиотек и фреймворков и десять ML-технологий и методов. Большинство из них связаны с генеративными моделями и нейросетями для распознавания объектов.
 

Для оперативной омниканальной коммуникации важна единая база с максимально полной информацией по взаимодействию с клиентом, а также удобный интерфейс, позволяющий операторам контакт-центра готовить и отправлять ответы на вопросы клиентов независимо от канала, по которому поступило обращение. Для этих целей Ингосстрах Банк принял решение о внедрении ИИ-платформы CraftTalk, позволяющей расширить количество каналов коммуникации (были добавлены мессенджеры и web-чат). Теперь общение с банком доступно через окно на официальном сайте финансовой организации, в чате мобильного приложения, в мессенджерах, а также по электронной почте. При этом операторы контакт-центра ведут коммуникацию в формате единого окна без необходимости переключаться между различными системами.

Порядка трети обращений в контакт-центр банка обрабатывается в текстовых каналах. По внутренним оценкам, около 50% диалогов будут обрабатываться ИИ без участия оператора. Большая часть обращений начинается со стандартных вопросов, ответить на которые может интеллектуальный помощник.

Внедренная платформа позволяет с помощью ИИ оперативно находить ответы по базе знаний банка, готовить для операторов ответы на запрос, и отправлять их из единого окна в канал, по которому идет диалог с клиентом.