Новости

Построенная система состоит из высокопроизводительного сервера, располагающегося в ЦОД перевозчика и программного обеспечения, устанавливаемого на устройство контроля посадки, используемое поездной бригадой. Серверное ПО разработано в соответствии с принятой РЖД программой импортозамещения, поэтому все элементы были созданы с целью работы в среде с открытым кодом. В настоящее время аналогов решения на российском рынке не существует.

Система позволяет перевести все вычисления ФПК в облако, что значительно сокращает количество точек отказа между проводником и системой продаж. Все данные о пассажирах, осуществивших посадку в поезд, а также информация о проводимых с билетами операциях, передаются на устройства работников поездных бригад в автоматическом режиме с использованием push-технологий. После посадки пассажиров в поезд статистическая информация передается в аналитические системы РЖД. Решение избавляет поездные бригады ФПК от рутинных операций – ранее все отчеты формировались ими вручную.

Преимущества от внедрения новой разработки получат и пассажиры – она снимает существующие временные ограничения при продаже и возврате электронных билетов. При наличии свободных мест билет можно купить прямо на перроне перед отправлением, или тогда, когда поезд уже находится в пути. Для посадки в поезд пассажиру достаточно предъявить паспорт.

Компании розничной торговли обращаются к технологиям виртуальной (VR) и дополненной реальности (AR), чтобы сделать похожими процессы покупок в традиционных магазинах и в Интернете. Результаты опроса, проведенного аналитиками Gartner в прошлом году, показывают, что к 2020 году 46% ретейлеров планируют начать использование технологий AR и VR.

Технологии AR и VR способны преобразовать традиционные методы торговли, считают аналитики. Например, в IKEA разработано мобильное приложение Place, позволяющее увидеть, как будет выглядеть в комнате тот или иной предмет мебели. Alibaba разрабатывает технологию покупок в полной виртуальной реальности, а Tesco и Adidas используют VR-видео для рекламы коллекций одежды. Взаимодействие с клиентом через виртуальную среду позволяет увеличить прибыль и повысить лояльность клиентов, подчеркивают аналитики.

Ускорить внедрение AR и VR в ретейле позволит запуск сетей сотовой связи 5G. По данным опросов, именно возможности 5G в области AR и VR считаются самым перспективным направлением для поиска новых источников доходов. 5G позволит анализировать перемещения покупателей в магазинах и взаимодействовать с их смартфонами, отмечают аналитики.

Предприятие активно развивается, увеличивается количество заказов, наращиваются темпы производства. Использовавшаяся ранее информационная система перестала справляться с возросшим объемом задач. Стало сложно планировать производство продукции и поставки материалов, диспетчерам приходилось собирать информацию для составления производственного плана из разных электронных отчетов. Не было возможности оперативно контролировать остатки на складе. Возникали сложности и с финансовым планированием: бюджеты формировались вручную, в электронных таблицах. На сбор нужной информации от подразделений уходило много времени, из-за этого срывались сроки выпуска готовой продукции.

Чтобы повысить эффективность работы предприятия необходимо было упростить и ускорить получение данных для планирования и запуска производства, оптимизировать закупки и организовать оперативное резервирование материалов под заказы клиентов. Для реализации поставленных задач было решено внедрить систему 1С:ERP и интегрировать ее с системами технологической подготовки производства. Партнером по внедрению стала компания «ПрограмМастер».

В ходе проекта система была развернута на 50 рабочих местах на складах, в технологическом отделе, на производстве, в коммерческом отделе, а также в отделе логистики, бухгалтерии и экономическом отделе.

Интеграция ERP с системами технологической подготовки производства позволила оптимизировать планирование закупок и наладить бесперебойное снабжение производства материалами и комплектующими. На основании точной информации о потребностях производства и остатках материалов на складе отдел закупок своевременно формирует заказы поставщикам. Диспетчеры производственного подразделения получают оперативную информацию о наличии материалов на складе, о том, какие материалы под какой заказ уже зарезервированы, каких материалов на текущий момент нет, но они уже в пути и прибудут на склад в зафиксированное в системе время. В итоге простои оборудования, связанные с нехваткой требуемых материалов, сокращены на 15%.

Оптимизировано диспетчирование производства. Выполнение каждого заказа теперь можно проследить на всём протяжении производственного маршрута. Всю информацию о текущем состоянии производства – заказы в работе, заказы на очереди, обеспечение заказов материалами и комплектующими, процент выполнения основных производственных этапов и финальной сборки – диспетчеры видят в одном окне. Это позволяет оперативно оценивать загрузку оборудования, планировать исполнение задач, поступающих из коммерческого отдела, своевременно передавать заказы в производство и избегать просрочек в их выполнении.

Автоматизировано получение производственных данных из систем технологической подготовки производства: технологические спецификации загружаются в 1C:ERP автоматически, что существенно упростило работу технического отдела. В ближайшее время будет автоматизирована загрузка в систему заказов клиентов и спецификаций из программы конструкторской документации, это позволит оптимизировать работу специалистов коммерческого и технического отделов.

Организовано оперативное формирование бюджетов и графиков платежей. В системе реализованы специально разработанные для «Евровента» формы представления информации от исполнителей для руководства компании. Разработаны механизмы контроля специфических договорных схем взаиморасчетов компании с поставщиками. Это помогает оперативно контролировать исполнение платежей и не допускать возникновения просроченных задолженностей.

Сейчас компания рассматривает возможность внедрения модуля CRM.

На данный момент компания владеет несколькими складами, общей площадью более 20 тыс. кв. м, где оказывает широкий спектр складских услуг. В рамках развития деятельности и повышения эффективности работы «Добрада» приступила к оптимизации складской деятельности и внедрению WMS-системы на одном из своих складских комплексов. Проект стартовал в начале 2019 года.

В результате продолжительного и тщательного изучения складских программ выбор был сделан в пользу комплексной системы управления складом Logistics Vision Suite. В число критериев вошли обеспечение прозрачности бизнес-процессов и повышения скорости принятия решений, возможность адаптации системы под текущие задачи, масштабирование WMS на остальные складские объекты компании, автоматизация работы склада и исключение влияния человеческого фактора.

Исследователи из школы бизнеса университета Уорика (Великобритания) изучили финансовые отчеты 41 американской компании из числа пострадавших за последние годы от взломов компьютерной сети и утечки данных. Как оказалось, в течение пяти следующих за взломом лет эти компании, как правило, не увольняют генеральных директоров и членов высшего руководства, а повышают им зарплату. Выплаты дивидендов акционерам тем временем снижаются. Между тем, зарплаты генеральных директоров в компаниях, не пострадавших от действий хакеров, за изученный период (с 2004-го по 2016 год) упали в среднем более чем на 2 млн долл. в год. По-видимому, в компаниях считают, что инвестиции в руководство помогают исправить недостатки организации, а также справиться с репутационным ущербом.

Сообщения о взломах часто ведут к массовой продаже акций компании, отмечают исследователи. Однако эти действия не учитывают реальное влияние взлома на финансовые показатели компании, и эффект массовой продажи на бирже исчезает за пару дней. Результаты исследования показывают, что в долгосрочной перспективе влияние взломов и утечек данных на положение компании значительно слабее, чем можно было бы подумать.

Наиболее привлекательными для злоумышленников остаются данные из организаций финансово-кредитной и страховой сферы, где около 65% утечек были совершены умышленно. Зафиксирован высокий интерес нарушителей к информации из промышленных и транспортных систем, компаний сфер торговли и HoReCa, а также высокотехнологичного бизнеса — более половины утечек в этих отраслях носили умышленный характер.

На компании сферы высоких технологий, как и в 2017 году, пришлось около 30% от мирового объема утечек информации о пользователях. Вместе с тем, средняя «мощность» инцидентов в высокотехнологичном секторе снизилась более чем в два раза — до 9 млн записей данных на одну утечку в 2018 году.

Сокращение объема утечек информации о пользователях также отмечено в финансово-кредитной и страховой сферах, предприятиях промышленности и транспорта. Объем утечек данных из финансовых и страховых компаний сократился в четыре раза. В семь раз сократился объем записей данных, скомпрометированных в результате утечек из промышленных и транспортных предприятий.

Большие массивы данных — более 18% объема утекшей информации, теряли организации сферы торговли и HoReCa, средняя мощность утечек в ритейле составила 430 тыс. записей данных. До 12% и 9% в мировом трафике утечек ПДн и платежной информации выросли доли медицинских и муниципальных учреждений. В среднем каждая утечка из муниципалитетов приводила к компрометации 400 тыс. записей данных, в то время как для медицинской сферы характерна меньшая мощность инцидентов — около 60 тыс. записей.

Как отмечают аналитики, отраслевую картину утечек определяют два ключевых фактора — это ликвидность и защищенность информации. Там, где ценность данных наиболее очевидна и защите информации уделяется большее внимание, например, в банках, страховых компаниях и госсекторе, объем утечек значительно ниже. Такие структуры защищают корпоративные и пользовательские данные с помощью организационных и технических мер: используют DLP-, SIEM- и другие профильные ИБ-системы, заботятся о повышении уровня «цифровой гигиены» сотрудников. И если раньше бизнес охотнее инвестировал в защиту своей интеллектуальной собственности, коммерческих секретов и ноу-хау, а к безопасности клиентских данных относился с меньшим вниманием, то с введением огромных штрафов за утечки ПДн эта ситуация меняется.

Наибольший заявленный ущерб для организаций из-за утечки данных в 2018 году составил 534 млн долл. — такую сумму потеряла японская криптобиржа Coincheck в результате компрометации онлайн-кошельков ее клиентов. Самый крупный штраф за утечку персональной информации был вынесен компании Uber — ее обязали выплатить 148 млн долл. за утечку данных 57 млн своих клиентов и водителей.

С введением регламента GDPR, увеличением штрафов за компрометацию ПДн и появлением судебных решений по делам о краже коммерческой тайны, проблема оценки «стоимости» информации теряет свою актуальность, отметили аналитики. Сведения, циркулирующие в организациях, на глазах обретают реальную стоимость, и если оценка ряда информационных активов определяется рынком, то пользовательских данных — размером возможных санкций со стороны регуляторов.

В распределении инцидентов по типу данных по-прежнему преобладают ПДн и платежная информация: их доля, как и годом ранее, составляет 86%.

Результативность хакерских атак упала более чем на треть, в среднем до пяти миллионов записей данных на каждый инцидент, однако говорить о коренном переломе в борьбе с внешними злоумышленниками пока не приходится: общее число таких инцидентов не снизилось, взломы хакерами огромных баз данных по-прежнему случаются регулярно. «Внутренние» утечки кажутся менее разрушительными из-за меньшего объема скомпрометированных записей данных, но инсайдеры, обладая практически неограниченным доступом к внутренним ресурсам организации, могут завладеть наиболее ценной информацией.

Инсайдер остается самым распространенным виновником утечек данных в организациях. Доля утечек по вине внутреннего нарушителя в 2018 году возросла до 63% от общего количества утечек за год. Каждый второй инцидент произошел по вине рядового специалиста, еще около 10% случаев пришлись на «привилегированных» пользователей (руководители и системные администраторы), подрядчиков и бывших сотрудников компаний.

«Колмогоров» позволит намного быстрее решать такие связанные с машинным обучением и искусственным интеллектом задачи, как распределенное обучение нейросетевых моделей для распознавания речи, синтеза речи и обработки естественного языка, а также обучение классических моделей machine learning для задач скоринга, привлечения и предиктивной аналитики.

Благодаря построенному кластеру задачи по обучению нейросетей выполняются в сотни раз быстрее: например, для задачи по оптимизации исходящих звонков удалось за сутки переобучить модель, предсказывающую вероятность продажи финансовых продуктов на всем объеме накопленных за 13 лет данных. Переобучение модели традиционными способами заняло бы, по расчетам специалистов, около 6 месяцев. Использование кластера позволяет бизнесу быстрее и эффективнее проверять гипотезы, улучшать сервисы и выводить новые продукты на рынок.

Суперкомпьютер «Колмогоров» имеет пиковую производительность 658,5 терафлопс при вычислениях с плавающей точкой двойной точности. Система состоит из 10 узлов, оснащенных передовыми вычислителями NVIDIA Tesla V100 со специализированными тензорными ядрами для ускорения задач искусственного интеллекта. Вычислительные узлы суперкомпьютера Тинькофф объединены высокоскоростной сетью 100 Гигабит с поддержкой технологии RoCE. Сочетание передовых технологий позволило кластеру достичь производительности 418,9 терафлопс в тесте Linpack, что обеспечило выход системы в лидеры рейтинга самых быстрых суперкомпьютеров страны. «Колмогоров» занял 8 место в рейтинге TOP50 суперкомпьютеров России — самое высокое место среди коммерческих компаний, заявленных в рейтинге.

Кластер «Колмогоров» стал частью платформы «Тинькофф» для машинного обучения и искусственного интеллекта. Платформа включает в себя следующие элементы:

• инфраструктуру для сбора, хранения и обработки данных, их последующей разметки и извлечения признаков;
• инструменты для обучения моделей, перебора параметров и предсказания результатов;
• программные и графические интерфейсы для визуализации результатов и управления артефактами обучения;
• систему для автоматического развёртывания, мониторинга и менеджмента ресурсов.

«Мы не планировали строить систему с приставкой ‘супер’: в целом, это совсем небольшая часть нашей инфраструктуры, но полученные характеристики позволили кластеру войти в топ суперкомпьютеров России», — отметил Вячеслав Цыганов, директор по ИТ «Тинькофф». По его словам, платформа создана в рамках стратегии AI First, при которой все продукты, выпускаемые банком на рынок, содержат встроенный искусственный интеллект. Цель данной платформы – развивать культуру работы с данными, снизить порог входа в эту область для команд и сделать машинное обучение доступным для каждого аналитика и разработчика компании.

Десять крупнейших по объему выручки торговых сетей мира уже к 2025 году запустят у себя системы установки цен на товары в режиме реального времени с учетом контекстной информации посредством мобильных приложений, считают аналитики Gartner.

Многие ретейлеры уже обнаружили, что значительную долю продаж через Интернет для них обеспечивают традиционные магазины, отмечают аналитики. Клиенты получают информацию из многих источников и ждут от торговых компаний персонализованных предложений. Следовательно, торговым компаниям нужно изучать поведение клиентов, анализировать данные и быстро строить на их основе предложения.

Переходу к динамической установке цен способствует также распространение систем мобильных платежей и мобильных приложений торговых сетей, с помощью которых клиенты делают покупки в интернет-магазинах или получают скидки и купоны. Одной из важнейших задач здесь будет создание объединенных торговых платформ с централизованной обработкой данных.

Компаниям придется разъяснять покупателям, что цены могут меняться внезапно. В некоторых магазинах уже начинают применять электронные ценники, а там, где их нет, ценники придется менять вручную, что чревато ошибками, отмечают аналитики.

При строительстве скважин необходимо следить за траекторией бурения для того, чтобы все время оставаться в границах нефтяного пласта. Для этого используют датчики, передающие информацию об окружающей породе с бурового оборудования. Однако сейчас даже самые современные приборы из-за конструкционных особенностей можно расположить только в 15-30 метрах от долота. Данные поступают с определенной задержкой, создавая риск выхода за пределы продуктивной зоны. Инновационная технология помогает инженерам компании в режиме реального времени по косвенным параметрам уточнять геологию пласта и, при необходимости, принимать решение о корректировке траектории бурения.

Система использует машинное обучение, чтобы оперативно анализировать параметры, поступающие непосредственно с бурового оборудования – уровень вибрации, скорость бурения и вращения ротора, нагрузку на долото. Эти показатели изменяются в зависимости от характеристик пласта, позволяя оперативно определять состав породы, не дожидаясь поступления данных с датчиков на самом буровом инструменте. Такой подход помогает оперативно управлять бурением в случаях, когда проектное расположение пласта отличается от фактического.

Система успешно прошла промышленные испытания на активах «Газпромнефть-Ямала» – точность предсказания смены горной породы при бурении скважин составила 70%.

В обмен на персональную информацию потребители рассчитывают на снижение стоимости услуг и другие привилегии. 79% клиентов готовы рассказать о себе взамен на признание их более благонадежными клиентами, чем в среднем по рынку. 81% заемщиков готовы предоставить банкам сведения о своей локации и образе жизни в случае более быстрого одобрения займов.

Кроме того, клиенты хотели бы в ответ на свою лояльность получать советы от банков по экономии средств на основании мониторинга повседневных трат (57%), а также регулярные уведомления о доступном остатке до ближайшей зарплаты (51%). Несмотря на готовность делиться личными данными, 75% опрошенных признались, что обращаются с информацией о себе крайне осторожно. Они назвали возможную утечку данных второй по счету причиной для прекращения обслуживания в банках и страховых компаниях, после повышения цен.

По словам Павла Родыгина, главы направления Interactive в Accenture Digital Russia, в России менее щепетильное отношение потребителей к своим персональным данным, чем в Европе и США. Это обусловлено большей чувствительностью к цене и меньшей информированностью об угрозах, связанных с раскрытием собственных данных.

На готовность россиян делиться персональной информацией влияет в первую очередь возможность банка или страховой компания предложить за это более комфортную для потребителя цену. В свою очередь финансовые организации в условиях высокой конкуренции готовы расширять системы оценки рисков клиентов за счет получения от них дополнительных данных.

Банки активнее, чем страховые компании, наращивают портфель физлиц, готовых делиться данными о себе. «Банки взаимодействуют напрямую с клиентами намного чаще и обладают более развитыми технологическими платформами. Страховые компании, напротив, испытывают недостаток в прямом взаимодействии с потребителями своих услуг. Страховщики в общей массе находятся в поиске дополнительных источников для увеличения информации о клиенте и тестировании влияния новых данных на рисковый профиль потребителей», — полагает Родыгин.

Как бы то ни было, банки и страховщики будут в ближайшем будущем только усиливать работу по сбору личных данных у физических лиц. Те из игроков, кто не воспользуется открывающимися возможностями для построения нового потребительского опыта, рискуют потеряться на фоне более успешных конкурентов.

С точки зрения российской специфики можно выделить бурное развитие финансовыми компаниями дополнительных околофинансовых сервисов, — например, платформ по выбору жилья. Такие сервисы дают дополнительный трафик и новые сведения о клиенте. Самое главное в этой конфигурации – сбор информации не заставляет клиента выполнять дополнительную «работу», даже наоборот – клиент получает сервис, упрощающий его жизнь. Выход банков и страховщиков в бизнес экосистем уже происходит на отечественном рынке и будет одним из важнейших трендов в ближайшей перспективе.