Новости

Ранее для учета и управления на предприятии «Молопак» использовались информационные системы, которые не были связаны между собой. При этом в отделе продаж и плановом отделе применялись электронные таблицы и бумажные документы, на производстве использовались бумажные рапортички и журналы оператора, аналитика строилась в отдельных таблицах и дашбордах. Сотрудникам приходилось многократно вводить данные по заказу в разные документы, что увеличивало вероятность ошибок. Было сложно обрабатывать разрозненные данные, вести учет норм и результатов работы. На подготовку управленческой отчетности уходило много времени.

Предприятию стала необходима новая информационная система, которая позволила бы объединить работу подразделений, настроить автоматическое заполнение технологической карты для производства, наладить плановый расчет всех материалов для заказа, ускорить передачу заказов по цепочке согласований. Требовалось внедрить отслеживание фактических остатков материалов и готовой продукции по складам, настроить выпуск продукции с автоматическим списанием материалов. Кроме того, нужно было расширить функционал хранения данных по контрагентам, содержащих сведения о выпускаемой продукции: добавить вид продукта и упаковки, используемые форматы, литражи, тип картона продукции, наличие просечек, вид замков и крышек, категории продукции, оборудование, на котором печатаются заказы, размер втулок.

Новую информационную систему было решено создать на основе «1С:УНФ 8. Полиграфия 2» и «1С:Бухгалтерия». Партнером по внедрению стала компания «Армекс».

В ходе проекта была создана единая для всех подразделений интегрированная система управления, подключены сканеры штрихкодов, в соответствии с потребностями типографии в систему добавлены специализированные отчеты для оценки качества продукции.

В результате технологи, сотрудники коммерческого, производственного, планового отделов и склада теперь работают в одной системе. Исключена необходимость двойного ввода данных, сократились ошибки. Руководство оперативно получает управленческую информацию для планирования и контроля работы подразделений.

Внедрена эффективная система штрихкодирования на участках резки, перемотки на доктор-машинах и штабелирования. Подготовлены печатные формы бирок на рулоны готовой продукции. Сотрудники производства теперь в реальном времени фиксируют выпуск продукции и расход материалов, а руководство получает актуальные данные об остатках материалов и может задействовать их для печати конкретных заказов. Это помогает максимально эффективно использовать каждый материал, что сокращает количество складских запасов. Оперативный выпуск и бирочный учет рулонов готовой продукции позволяет отслеживать фактические остатки по заказам на складах типографии, вовремя формировать заявки на отгрузку.

Разработан и внедрен модуль формирования сборных спусков (компоновки нескольких заказов в один тираж) для полиграфических заказов. Это сократило затраты на приладку печати на 15–25% и обеспечило рациональную загрузку оборудования. Дополнительно реализованы печатные технические карты для сборных заказов, работа цехового персонала упростилась.

В системе реализован оперативный сбор информации из службы качества для печати паспортов качества на готовую продукцию, которую сдают на склад. Усилен контроль службы ОТК, а количество брака в отгружаемых заказах снижено на 25%.

Для коммерческого отдела настроена печать спецификаций и счет-договоров каждого контрагента. Ускорен сбор полной информации в карточке клиента для юридического и коммерческого отделов. Дополнительно разработаны отчеты для работы с базой клиентов. В итоге заказы обрабатываются на 20% быстрее, а время формирования управленческой отчетности сократилось в три раза.

Среди основных факторов, которые побуждают финансовые организации активно внедрять инструменты ИИ в свои экосистемы, является усиление конкуренции между банками в России. Финансовый сектор является одним из самых насыщенных в России. Банки и платежные системы активно соперничают между собой, стремясь привлечь клиентов, причем лидирующие организации постоянно наращивают цифровые компетенции. В такой ситуации ИИ становится важным рычагом для повышения эффективности бизнеса и удержания клиентов.

В последнее время инструменты ИИ активно внедряются в финансовую сферу, и их роль в рамках цифровых экосистем довольно значительна. Ключевыми областями применения ИИ в банках и платежных системах являются клиентский сервис, риск-менеджмент и скоринг, противодействие мошенничеству, автоматизация внутренних процессов, персонализация услуг и биометрия.

Важно то, что доля инструментов ИИ в пределах одной цифровой экосистемы может варьироваться в зависимости от конкретной финансовой организации, ее масштаба и стратегии развития. Также стоит отметить, что интеграция ИИ в финансовую отрасль сопровождается регуляторными инициативами, направленными на обеспечение безопасности, конфиденциальности данных и этичности применения технологий.

Как отмечают эксперты, среди организаций финансового сектора виден устойчивый тренд: банки и платежные системы перестали воспринимать ИИ как эксперимент — он стал частью базовой инфраструктуры. Если два года назад разговор шел о пилотах, то сейчас компании масштабируют уже работающие решения. Те, кто откладывает эту работу, рискуют оказаться в роли догоняющих уже в ближайшие год-два.

В ходе реализованного проекта компания «Ингортех» внедрила целый ряд решений на платформе Directum RX, в том числе систему управления заявками Directum ESM. В результате повысились скорость и качество решения запросов. Раньше на подачу заявки и уточняющие вопросы мог уходить целый рабочий день, теперь — 10-12 минут.

В Directum ESM реализована ИТ-поддержка, которая включает проблемы и инциденты (обработка критических ситуаций: недоступность сервисов, сбои, ошибки авторизации, потеря данных и др.), установка и настройка оборудования (подключение и ввод в эксплуатацию рабочих мест, периферийных устройств, закупка новой техники. Кроме того, охвачено создание базовых доступов для новых сотрудников, установка и настройка программного обеспечения, услуги IP-телефонии.

В рамках проекта компания протестировала работу в корпоративном супераппе Directum Omni. С помощью мультиприложения сотрудники могут оперативно уточнять рабочие вопросы внутри экосистемы Directum, не отвлекаясь на почту или публичные сторонние мессенджеры. Заказ услуг тоже возможно реализовать через суперапп.

В будущем «Ингортех» планирует расширить каталог услуг и развить базу знаний как единое навигационное пространство для хранения документов.

Solopharm — системообразующее предприятие фармацевтической отрасли России. Первый проект внедрения 1С:ERP был реализован на заводе компании в 2015 году. Активный рост бизнеса, переезд на собственный современный склад, запуск новых производственных площадок и ужесточение регуляторных требований потребовали системного развития внедренной системы. В продолжение сотрудничества при помощи «1С Рарус» был реализован портфель проектов, который охватил складскую логистику, НСИ, маркировку, а также процессы охраны труда и производственной безопасности.

Один из ключевых результатов — переезд на собственный склад, что позволило уйти от ограничений арендованных складских помещений и повысить эффективность складской логистики. Маршрутизация склада и настройка адресного хранения, мобильная работа сотрудников и управленческая отчетность в нужных разрезах позволили в два раза ускорить обработку операций и значительно повысить контроль над товарными остатками.

Существенные изменения произошли в части маркировки и прослеживаемости продукции. Автоматизированы процессы передачи данных в государственную систему «Честный знак» и зарубежные системы Track&Trace, а также учет оборота маркированных товаров на маркетплейсах по схемам FBO и FBS. Удалось на 30% сократить время обработки и обмена данными по сравнению с ручным вводом. Это обеспечило контроль движения продукции от выпуска до конечного потребителя и снизило риски контрафакта и претензий со стороны регуляторов и партнеров.

Проект по централизации нормативно справочной информации позволил привести справочник номенклатуры к нормализованному виду и выстроить единые правила ведения данных. Благодаря интеграции 1С:ERP с «1С:Документооборот» заметно ускорен процесс создания и изменений номенклатурных позиций. Планирование, закупки и отчетность стали более точными и сопоставимыми между собой.

Значимым шагом для Solopharm стало внедрение системы контроля требований охраны труда и мониторинга состояния рабочих мест на базе «1С:Производственная безопасность. Охрана труда». Процессы перевели в электронный формат, наладили формирование документов для контролирующих органов. Нетиповая интеграция с 1С:ERP позволила оперативно сверять кадровые события и бухгалтерские данные с мероприятиями по охране труда. Это повысило качество аналитики по рискам и помогло сфокусировать работу специалистов на предотвращении инцидентов.

В результате реализованного портфеля проектов компания Solopharm на 40% ускорила обработку операций, на 20% повысила оборачиваемость складских запасов, на 60% сократила время получения регламентированной отчетности, а также снизила операционные риски и усилила контроль за безопасностью на производственных площадках.

В состав центра входят ключевые медицинские организации Нижнего Новгорода. В нем одновременно ведутся и медицинская, и хозяйственная деятельность. В числе ключевых задач — управление медицинскими услугами, коечным фондом, аптеками, автотранспортом и специализированным оборудованием; учет питания больных и персонала с калькуляцией блюд, меню-требованиями и списанием продуктов; кадровый учет и расчет заработной платы большого штата медицинских и вспомогательных сотрудников, планирование и исполнение бюджета с учетом источников финансирования.

Ранее для учета и управления в учреждении использовались разрозненные информационные системы. Бухгалтерский учет, управление складом, учет питания, ГСМ и договоров были организованы специализированной программе на базе «1С:Предприятия». Для кадрового учета и расчета зарплаты применялась «1С:Зарплата и кадры государственного учреждения». Для планирования работы подразделений, а также планово-экономического учета и финансового планирования использовались электронные таблицы и отдельные документы. При этом кадровый учет и расчет зарплаты были слабо связаны с финансовым планированием: не было единой сквозной аналитики по фонду оплаты труда, ставкам, источникам финансирования и бюджетным ограничениям. На подготовку консолидированной аналитической отчетности для руководства уходило много времени. Обмен данными с ГИС «Электронный бюджет» вызывал сложности — данные подразделений не были унифицированы, типового функционала использующихся систем не хватало для интеграции. Интеграция с медицинской информационной системой «АРИАДНА» тоже требовала доработок.

Учреждению стала необходима новая информационная система, которая помогла бы объединить учет лекарственного обеспечения, питания, ГСМ, имущества и кадров, обеспечила сквозную бюджетную и управленческую аналитику, включая консолидированную финансовую отчетность, отчетность по фонду оплаты труда клинико-экспертной деятельности и т.д. Партнером по проекту стала компания «1С:Первый Бит» в Нижнем Новгороде, а для создания интегрированной информационной системы были выбраны: «1С:Бухгалтерия государственного учреждения», «1С:Зарплата и кадры государственного учреждения» и отраслевое решение собственной разработки интегратора для планирования работы подразделений, финансового планирования, управления договорами и согласованием документов.

В ходе проекта было автоматизировано 140 рабочих мест. Выполнена интеграция решений, организован обмен данными с ГИС «Электронный бюджет» и медицинской информационной системой «АРИАДНА». Реализованы доработки с учетом отраслевой специфики учреждения, в частности, в «1С:Зарплата и управление государственным учреждением» учтены реальные кадровые сценарии медицинского центра: целевые и ученические договоры, льготные профессии, сложные схемы распределения заработка по источникам финансирования, детализированная тарификация и широкий пакет отраслевых кадровых и зарплатных отчетов. Кроме того, доработаны печатные формы трудовых договоров, дополнительных соглашений и приказов под форматы учреждения.

В результате реализации проекта учреждение получило интегрированную информационную систему, которая объединила работу подразделений. Исчезла зависимость от глубоко доработанной и сложной в сопровождении специализированной программы. Все задачи, включая экспорт в ГИС «Электронный бюджет» реализованы с использованием типового функционала. Отраслевые задачи (учет питания, ГСМ, аптека) — интегрированы в единый бухгалтерский контур, что повышает согласованной данных.

Оптимизирована работа планово экономической службы. Вместо ручного планирования и анализа в электронных таблицах планово экономический учет и финансовое планирование реализованы в отраслевом решении собственной разработки. В системе формируются и контролируются бюджеты доходов, расходов и движения денежных средств. Реализовано сценарное планирование бюджетов. План-фактный анализ доступен «из коробки» на уровне центров финансовой ответственности, статей оборотов, источников финансирования, что сокращает время подготовки управленческой отчетности. Организовано эффективное управление договорами и резервами средств, что позволяет контролировать исполнение обязательств в соответствии с планом.

Организован оперативный кадровый учет и расчет зарплаты с учетом особенностей медицинской отрасли. Автоматизированы распределение начислений и тарификация с разбивкой по источникам финансирования. В системе можно быстро сформировать пакет отраслевых отчетов.

Повысилась эффективность управления лекарственным обеспечением. Интеграция с МИС «АРИАДНА» позволяет автоматически формировать документы движения лекарственных средств. Сотрудники избавились от необходимости двойного ввода данных. Повысилась точность учета лекарств, улучшилось планирование поставок медикаментов.

Обеспечена надежная защита конфиденциальной информации. В системе настроена детальная ролевая модель доступа, реализованы: протоколирование действий и версионирование информации, механизмы резервного копирования и восстановления, соблюдены требования к хранению персональных данных с третьим уровнем защищенности.

Самым крупным сегментом остается направление сетевой безопасности, которое занимает 23%. В прошедшем году объем этой части рынка достиг 48 млрд руб (+17%), при этом темпы роста замедлились: в 2024-м сегмент увеличился на 10 млрд руб., в 2025-м – лишь на 7 млрд руб. Также стагнация роста наблюдается в сегменте российских операционных систем и средств виртуализации. Первый вырос всего на 4%, второй – на 5%, оба направления достигли объема в 13 млрд руб.

Стабильностью отличается направление DLP: объем достиг 17 млрд руб. (+26%). Согласно прогнозам аналитиков «Кода Безопасности», к 2030 году сегмент может вырасти до 35-42 млрд руб. Главные факторы популярности DPL-решений – регуляторные нововведения и повышение ценности данных.

В исследовании отмечается, что ИБ-рынок РФ переходит к более зрелой и конкурентной фазе, где заказчики делают выборочные инвестиции, а регуляторика перестает быть единственным драйвером. Так, общая доля 10 крупнейших вендоров ИБ снизилась на 5% – второй год подряд. При этом сегмент кибербезопасности остается одним из главных в ИТ-отрасли России и показывает опережающие темпы роста по сравнению с другими технологическими направлениями.

В практике российских компаний преобладает запрос на контролируемый формат использования ИИ. Так, половина опрошенных организаций разрешает использовать генеративный ИИ в разработке только в ограниченном формате – например, ИИ-сервисы, развернутые в собственном контуре (on-premise) и с соблюдением внутренних требований информационной безопасности. При этом около трети организаций не контролируют использование ИИ и не предъявляют требования ИБ к подобным сервисам, что создает повышенные риски для безопасности.

Наряду с запросом на контролируемый доступ, исследование также продемонстрировало запрос на использование закрытых корпоративных LLM, которые позволяют работать без передачи данных во внешние сервисы. 87% компаний положительно оценивают внедрение специализированной закрытой или дообученной LLM внутри собственного контура для триажа уязвимостей, автоматического исправления кода и анализа безопасности. 25% считают такой шаг необходимым уже сейчас, еще 62% готовы к нему при доказанной эффективности и защищенности решения, и только 13% пока предпочитают традиционные инструменты.

По мнению экспертов, бизнес готов инвестировать в закрытые LLM, а разработчики уже используют генеративный ИИ для написания и анализа кода. Но поставить модель внутри ИТ-периметра недостаточно. В приоритете должна быть безопасность на уровне процессов: четкие политики с описанием задач применения ИИ, автоматические проверки кода и регулярное обучение команд. Кроме того, без постоянной подпитки свежими данными об уязвимостях закрытая LLM не сможет распознавать новые типы атак и не предупредит о трендовых рисках. Таким образом, ИТ-рынку уже сейчас нужны методики, которые обеспечивают непрерывную актуализацию модели, чтобы она развивалась в управляемом контуре с гарантиями безопасности.

Компании, которые используют публичные LLM и ML-модели для поиска вредоносного кода, сталкиваются с другими типами рисков. В первую очередь, это утечка данных, накопление уязвимостей в коде, созданном с помощью ИИ, которые не распознают публичные ИИ-сервисы для триажа уязвимостей. Поверхностный анализ кода, непредсказуемость результатов анализа приводят к тому, что снижается безопасность разработки софта в CI/CD-контейнерах. Как показывают исследования безопасности приложений «Солара», в 75-80% массовых цифровых сервисов уже содержатся критичные уязвимости, которые могут приводить к утечкам конфиденциальной информации пользователей.

Как комментирую аналитики, зачастую ИИ-сервисы анализируют код как последовательность действий, а не как логику. Это поиск совпадений с шаблонами, а не детальный анализ потоков данных и семантики кода. Такой подход дает много ложных срабатываний и пропускает сложные уязвимости. Более того, на этапе триажа публичные LLM-модели пропускают от 40 до 50% уязвимостей в коде. Помимо рисков для безопасности, публичные LLM-модели и ML-решения не позволяют организовать анализ проектов с сотнями тысяч строк кода и десятками фреймворков «под капотом». Поэтому спрос на специализированные решения для безопасности приложений будет нарастать.

Участники исследования также отметили, какие направления требуют дополнительных инвестиций в информационную безопасность. Чаще всего компании выделяли запрос на специализированные LLM для задач разработки и AppSec (45%), построение процессов безопасной разработки и эксплуатации моделей, то есть MLSecOps (39%), а также аудит безопасности, red teaming и пентест ИИ-систем (37%).

Результаты по направлению безопасной разработки укладываются в общий вывод исследования: дискуссия на рынке смещается от вопроса «использовать ли ИИ» к вопросу «как использовать его безопасно и управляемо». Для разработки это означает три параллельных шага – контролируемый доступ к генеративным инструментам, движение к закрытым корпоративным моделям и, прежде всего, инвестиции в обучение сотрудников и разработку политик кибербезопасности для ИИ-сервисов. Именно эти шаги в совокупности и формируют «доверенный ИИ» — решение, которое гарантирует защиту данных, предсказуемость работы и полный контроль со стороны бизнеса.

Банк «Аверс» с 2014 года использует решения Directum для цифровизации делопроизводства. Переход с системы Directum 5 на современную платформу Directum RX дал возможность пересмотреть ключевые бизнес-процессы, повысить их прозрачность и управляемость.

В частности, в результате миграции ускорено принятие решений. Ежедневно в организации создается более 500 документов и выполняется свыше 400 задач. Теперь они не «зависают» на промежуточных этапах, а руководители в реальном времени видят статус любой операции. Внедрение автоматических маршрутов согласования и умных правил назначения ответственных исключает задержки и рутинные уточнения.

В ходе проекта были сохранены исторические данные. Одно из главных опасений при смене системы — потеря документов, связей между ними, прав доступа. На новую платформу перенесли объемную базу данных, накопленную с 2014 года. Миграция архива обеспечила преемственность документооборота без технологических разрывов.

Что важно, повысилась прозрачность процессов. В ходе проекта оптимизировали более 50 регламентных процедур. Каждый этап движения документа или заявки теперь фиксируется в системе. Эти меры повышают исполнительскую дисциплину, упрощают внутренний контроль и аудит.

Переход на Directum RX стал для банка стратегическим шагом, а электронный документооборот вышел на уровень, который соответствует требованиям к скорости, безопасности и гибкости современных ИТ-систем.

В ходе проекта «36,6» мигрировала более 400 виртуальных машин на выделенные серверы bare-metal. Это позволило компании сократить время выполнения важных бизнес-расчетов с 22 до 16 часов – общая производительность вычислительного кластера выросла на 40% и обеспечена бесперебойная работа всех систем. Проект был реализован в сжатые сроки — миграция заняла два месяца и прошла без простоев и влияния на бизнес-процессы крупнейшего аптечного ритейлера.

Сотрудничество на этом не остановилось: «36,6» продолжила наращивать присутствие в инфраструктуре Рег.облака. Компания модернизировала сетевое ядро, заменив устаревшее оборудование, разместила основной и резервный ЦОД, обновила систему маршрутизации, а также арендовала сервер для задач, связанных с большими языковыми моделями. На сегодняшний день две трети ИТ-инфраструктуры аптечной сети «36,6» размещено в Рег.облаке.

«Ай Пи Ти Групп» оперирует большими объемами финансовых и операционных данных, которые поступают от нескольких юридических лиц и подразделений. До старта проекта аналитическая инфраструктура компании представляла собой комбинацию выгрузок отчетов из нескольких экземпляров «1С», вручную собираемых Excel-таблиц и разрозненных отчетов в Power BI, частично построенных на неподтвержденных данных.

Основные проблемы были типичны для компаний, переросших возможности точечной автоматизации: отсутствовал единый источник достоверных данных — каждый отдел пользовался своими срезами, наблюдались высокие трудозатраты на ежемесячную сборку сводной отчетности. Контроль качества данных был слабым (ошибки в источниках выявлялись слишком поздно), не существовало единого описания данных и бизнес-правил, а возможности для глубокого анализа и планирования оставались ограниченными.

Требовалось создать централизованное хранилище, которое автоматически собирало бы данные из всех источников, унифицировало их и обеспечивало бы быстрый доступ к отчётности для инвестиционно-аналитического отдела и руководства.

При выборе архитектуры компания руководствовалась несколькими критериями: полное воспроизведение данных из «1С» без потерь, поддержка сложных расчетов показателей и витрин данных, масштабируемость для подключения новых юридических лиц, наличие инструментов контроля качества данных, а также возможность внесения ручных корректировок в рамках заданных форм (например, маппинг статей бюджета). Рассмотрев несколько вариантов, остановились на классической связке: хранилище данных на платформе Microsoft SQL Server Standard и витрины для последующей визуализации в Power BI. В качестве подрядчика выбрали BI Consult.

Проект стартовал в октябре 2024 года и велся поэтапно, с приоритетом наиболее востребованных отчетов: «Валовая прибыль» и отчета по бюджету доходов и расходов. К концу 2025 года система закрыла ключевые аналитические потребности инвестиционно-аналитического отдела. Основными источниками данных для хранилища выступают 28 баз «1С», пользовательские формы ввода в Access и файлы MS Excel. Объем загруженных данных составляет порядка 30 Гбайт — это транзакционные данные за три года деятельности компаний.

Для бизнес-пользователей хранилище обеспечило единую версию правды: данные из разных баз «1С» приведены к единому формату с учетом пользовательских корректировок (например, маппинга статей БДР). Аналитика перестала зависеть от ручных выгрузок из источников — все расчеты выполняются в хранилище. Витрины данных (готовые наборы показателей для отчетов) рассчитываются автоматически, что исключает человеческий фактор при сборке. При этом возможность вносить корректировки в рамках заданных форм повышает гибкость, но сохраняет контроль, а автоматизированные проверки помогают выявлять ошибки в учетных системах-источниках, которые раньше оставались незамеченными.

Для ИТ-отдела ключевыми эффектами стали отказоустойчивость и стандартизация. Расчеты вынесены из продуктивных баз «1С» в DWH, что снижает нагрузку на оперативные системы и уменьшает риск их сбоев. Единая модель данных с централизованными бизнес-правилами упрощает поддержку и ускоряет разработку новых отчетов.

В результате ускорился цикл принятия решений за счет оперативной информации, повысилась точность планирования и бюджетирования, появилась возможность выявлять скрытые возможности и риски на основе точного анализа данных, выросла ответственность сотрудников благодаря прозрачности и согласованности показателей, а также снизились операционные издержки и риски.

По итогам первых месяцев промышленной эксплуатации трудозатраты на подготовку отчетности сократились на 50%, а срок получения необходимой информации топ-менеджерами уменьшился на 70%. Отчет по валовой прибыли теперь собирается за несколько часов вместо нескольких дней. Отчет БДР (бюджет доходов и расходов) автоматически формируется с учетом пользовательского маппинга статей — ранее это требовало ручного переноса и сверки.

Компания планирует развивать хранилище по нескольким направлениям: подключение новых типов источников данных, дальнейшая автоматизация текущей отчетности (которая пока остается частично ручной), разработка дополнительных отчетов с автоматической сборкой и проверкой качества, увеличение числа пользователей DWH, а также внедрение дополнительных форм для пользовательских корректировок, чтобы закрыть больше сценариев анализа.