Новости

Ежегодно Красцветмет перерабатывает драгоценных металлов на сумму более около 1 трлн руб. Высокий уровень сохранности металлов, которые принадлежат партнерам компании, является одним из конкурентных преимуществ предприятия. Система безопасности – это целый комплекс высокотехнологичных решений, в том числе контроль доступа сотрудников и партнеров посетителей на территорию компании по отпечаткам пальцев.

В 2019 году систему биометрического контроля доступа дополнила пополнились технология распознавания лиц на платформе FASystem компании VisionLabs. Программа в режиме реального времени сравнивает посетителя с его фотографией в базе, после чего разрешает или запрещает проход на территорию. Время обработки запроса и отклика не превышает трех секунд, а точность распознавания составляет 99,99%.

Как отметил Алексей Мочальников, ИТ-директор Красцветмета, помимо прочего, система распознавания лиц обеспечивает высокий уровень безопасности в компании – например, выявляет и ограничивает доступ людям, которые пытаются использовать фотографию вместо живого лица. При этом программа основывается на интерактивном распознавании мимики и приближения-удаления лица от камеры. Это решение пока не имеет аналогов в России по сочетанию используемых технологий и масштабам внедрения.

В апреле 2018 года «Яндекс» и Сбербанк объявили о создании совместного предприятия на базе «Яндекс.Маркета», и был запущен маркетплейс «Беру». В рамках развития площадки в декабре 2018 года «Беру» запустил первый собственный логистический комплекс в Ростовской области. В перспективе он должен обеспечивать быструю доставку для всего юга России.

Для полного контроля за складскими и логистическими процессами комплекса площадью 5 тыс. кв. м, рассчитанного на хранение миллиона единиц товаров, «Яндекс.Маркет» выбрал решение Infor SCE, а в качестве интегратора компанию «ЛТ Менеджмент». Ключевыми требованиями стали соблюдение сжатых сроков (проект необходимо было завершить до конца декабря, чтобы обеспечить удовлетворение сезонного спроса в ходе новогодних праздников) и обеспечение точности комплектации заказов.

В результате на проект потребовалось около 3 месяцев. За это время специалисты интегратора разработали специальную методологию с применением элементов Agile, осуществили проектирование, прототипирование и внедрение решения, а также обеспечили доработки системы.

Внедрение решения позволило автоматизировать большинство складских операций. «Яндекс.Маркет» использует Infor SCE для обеспечения полного цикла логистических процессов ростовского фулмилмент-центра: доставки, хранения, комплектации и отправки заказов. Система позволяет оптимально управлять своими активами: запасами, рабочей силой, пространством и оборудованием — и обеспечивает целевой показатель точности комплектации заказов, близкий к 100%.

Технология распознавания речи в IVR – альтернатива стандартному меню самообслуживания, когда клиент сам выбирает нужные пункты с помощью режима тонального набора. При обращении система распознает голосовой запрос и переводит абонента в необходимый раздел голосового меню. Использование технологии позволило увеличить автоматизацию обработки запросов и сократить время клиента на поиск ответа и прослушивание всех вариантов голосового меню.

Благодаря работе над повышением качества сервиса время ожидания ответа операторов центров поддержки клиентов «Билайн» сократилось на 30%, а эффективность их работы повысилась на 15%.

Использование технологии распознавания речи в IVR позволяет клиентам самостоятельно решать многие стандартные вопросы благодаря удобной навигации по меню по схеме «вопрос – ответ». Это, в свою очередь, увеличивает время, которые операторы выделяют для решения нестандартных обращений, ведь им приходится обрабатывать не только запросы о пополнении баланса, смене тарифа и стоимости звонков в роуминге, но и другие нестандартные и даже курьезные обращения.

Инициатором внедрения электронного документооборота с помощью Synerdocs стал торговый дом «Башхим», распространяющий продукцию предприятий группы как на внутренний рынок России, так и в десятки зарубежных государств. Торговый дом «Башхим» был создан в 2013 году. С этого момента сотрудники компании работают в ECM-системе Directum. Переход на межкорпоративный документооборот стартовал в 2018 году.

Первым этапом автоматизировали взаимодействие с поставщиками продукции — «Башкирской содовой компанией» и «Березниковским содовым заводом». С конца 2018 года предприятия группы обмениваются не только электронными распоряжениями, но и универсальными передаточными документами (УПД). Ежемесячный объем документооборота — до 9 тыс. экземпляров.

Чтобы выстроить единый непрерывный процесс создания, обработки, согласования, контроля, представления и хранения документов, потребовалось интеграционное решение. В его работе задействованы система «Галактика ERP», ECM-система и сервис обмена юридически значимыми документами Synerdocs.

Интеграционное решение позволило профильным подразделениям компаний «Башхима» работать в привычных интерфейсах систем: чтобы отправить или получить первичную документацию или распоряжение, не нужно подключаться к веб-клиенту сервиса обмена. Для удобства пользователей созданы разные режимы выгрузки документов. Доступ к ним для каждой организации настраивается отдельно.

В ближайшее время торговый дом «Башхим» планирует перейти на электронный документооборот с внешними контрагентами. В их числе крупные дистрибьюторы, торговые компании и производства — тысячи предприятий, в которые поставляется продукция. Такой переход призван не только ускорить сам документооборот, но и обезопасить контрагентов от действий мошенников.

«Эркафарм» реализовала проект Microsoft SAM Cybersecurity. Его целью являлось создание прочной основы для ИТ-активов, общее укрепление уровня кибербезопасности, оптимизация использования программного обеспечения, а также развитие ИТ-инфраструктуры с учетом современных тенденций рынка. В результате проведения SAM-проекта, проведенного совместно с компанией Ability, спустя три месяца «Эркафарм» начала видеть положительные результаты. По предварительным подсчетам, выгода компании составит 4-5 млн руб. в год.

По итогам проведения SAM, компания планирует перевести все рабочие станции на Windows 10, а также постепенно мигрировать на новую версию SQL-сервера, что позволит не только достичь требуемого уровня безопасности, но и улучшить производительность систем.

В ближайшем будущем компания намерена подключить облачный пакет приложений Microsoft Office 365, Exchange Online для повышения эффективности совместной работы пользователей, облачное хранилище OneDrive, который служит для оперативного обмена информацией. Кроме того, планируется использовать SharePoint для создания внутреннего портала, а также Microsoft Teams как инструмент для корпоративного общения.

Исследование показало, что компании считают использование инновационных технологий своим основным конкурентным преимуществом. Для перехода к цифровой трансформации компании уже внедрили: Интернет вещей (92% компаний), искусственный интеллект (78%), машинное обучение (77%), дополненную и виртуальную реальность (70%) и блокчейн (68%).

Для получения максимального эффекта от цифровой трансформации компании стремятся к оптимизации процессов и поиску новых возможностей, меняя существующие бизнес-модели. Согласно исследованию, 92% компаний проявили большой интерес к платформам, которые могут объединить данные, собранные и используемые всеми интеллектуальными технологиями и бизнес-процессами.

В зависимости от цифровой зрелости и ожидаемых результатов компании выбирают определенные цифровые инструменты и технологии. Например, большинство дискретных производств в первую очередь внедряют решения по прогнозу технического обслуживания. Для сравнения, в розничной торговле в фокусе внимания большие данные и прогнозная аналитика, которые используются для принятия решений об ассортименте. Коммунальные компании активнее используют интерактивные панели, где руководители могут отслеживать в режиме реального времени показатели производительности и эффективности.

Денис Сологуб закончил ИКСИ Академии ФСБ РФ. В «Азбуке Вкуса» Сологуб работает с 2001 года, когда был привлечен в качестве специалиста по внедрению ERP. В 2002 году назначен директором по информационным технологиям, а в 2012 году – директором по инновациям. Занимался автоматизацией бизнес-процессов, интеграцией, обеспечил эффективное развитие информационной системы в соответствии с потребностями растущего бизнеса и формирование профессиональной команды. В 2016 году перешел на позицию исполнительного директора компании, а в 2018 году занял пост старшего вице-президента по корпоративным функциям, где курировал широкий спектр вопросов, связанных с операционной деятельностью бизнеса. 

На должности президента Сологуб сменил Вадима Долгова, который решил перейти в другую компанию, проработав на своем посту менее полугода.

Для создания решения был организован централизованный сбор данных пассажиров из большого объема внутренних источников данных авиакомпании и внедрена система управления тегами и аналитикой. На основе полученной информации была разработана и протестирована серия моделей машинного обучения для определения рекомендаций по авианаправлениям. Для формирования моделей использовались данные о предыдущих перелетах пассажиров и активности пользователей на сайте. Полученные рекомендации применяются в персонализированных коммуникациях с пассажирами в автоматическом режиме.

При разработке рекомендательной системы использовались программные продукты CleverDATA, включая DMPkit, платформу для организации собственных решений в части сбора, хранения и обработки пользовательских данных.

По результатам А/В-тестирования для ряда сегментов пассажиров блок рекомендаций направлений перелетов на сайте, выполненный с помощью машинного обучения, показал значительный рост конверсии из просмотров в бронирования, чем такой же блок, формируемый специалистами вручную. Для почтовых рассылок также зафиксирован положительный результат работы моделей машинного обучения. Отмечено улучшение показателей по всем кампаниям на основе автоматических рекомендаций по сравнению со случайно сформированным набором рекомендаций.

Реализованный сценарий в S7 Airlines является первым шагом на пути построения персонализированных коммуникаций с пассажирами. Как отметил Никита Матвеев, директор по управлению данными S7 Group, технологии машинного обучения, работа с большими данными – это не просто веяние моды. Цель компании – автоматический подбор для пассажиров именно тех предложений и контента, которые наиболее интересны им. За счет этого планируется повысить эффективность коммуникаций и в целом пассажирский опыт.

Основные цели проекта – повышение операционной эффективности управления продажами и снижение количества ошибок в данных за счет автоматизации ключевых бизнес-процессов. Ранее в процессе сопровождения клиентов использовалось несколько источников информации. Контакты потенциальных заказчиков сохранялись в Excel-файлах, на этапе заключения договора данные о клиенте фиксировали в системе электронного документооборота. Заявки на производство и отгрузку товара каждая компания фиксировала в своей ERP-системе.

Как отмечает вице-президент по ИТ и автоматизации процессов Segezha Group Павел Вахнин, начата консолидация данных по заказам и продажам во всех предприятиях группы. Полный переход на CRM-систему всех дочерних обществ Segezha Group, включая западные активы, намечен на середину 2020 года. В настоящее время идет тестирование системы, обучение персонала, выявление и устранение ошибок при работе с данными.

Внедренная при помощи специалистов «Норбит» система позволяет регистрировать все входящие обращения и делить их на категории, в том числе повторные обращения и претензии, вести всех контрагентов в единой базе, фиксировать историю общения с каждым клиентом, готовить коммерческие предложения, а также формировать планы продаж. Инструменты системы автоматически формируют продуктовую и финансовую аналитику, которую можно посмотреть в едином интерфейсе. CRM интегрирована с различными производственными системами, в том числе с «1С: Управление производственным предприятием».

С помощью внедренного решения «Совесть» анализирует содержание всех разговоров операторов, управляет запросами поиска по обращениям клиентов, выделяет полезную информацию – например, случаи эмоционального недовольства, присутствие длинных пауз, а также наличие латентных или не решенных претензий.

Благодаря тому, что решение предоставляет данные практически в режиме реального времени, компании удается оперативно реагировать на спорные или нерешенные вопросы клиентов и корректировать бизнес-процессы за счет тиражирования лучших практик информирования и поддержки клиентов, а также оперативно давать сотрудникам обратную связь. Построение отчетности по ключевым показателям в системе доступно без дополнительного участия и помощи ИТ-специалистов.

Как отмечает руководитель отдела операционной поддержки клиентов проекта «Совесть» Наталья Сорокина, уже сейчас количество звонков в контакт-центр достигает 100 тыс. в месяц, а их обработкой занимаются 60 человек. В компании нет готовых скриптов, сотрудники учатся возможным вариантам ведения живого диалога на специальных тренингах. Оценить качество всех разговоров «физически» становится затруднительно. Кроме того, контроль «постфактум», как правило, не позволяет своевременно исправить ситуацию. Оперативный анализ данных открывает большие возможности для поиска инсайтов для оценки и разработки новых предложений. Например, при запуске очередных маркетинговых активностей можно увидеть актуальный срез реакции клиентов в режиме реального времени и быстро перестроиться.

Уже по итогам пилотного периода использования ZOOM Speech Analytics показатель FCR (First Call Resolution) в «Совести» повысился на 2% (с 96% до 98%), а AHT (Average Handling Time) снизился на 4% (с 247 с до 242 с). Для достижения еще большего результата в планах у компании интеграция решения с CRM-системой и базой данных.