Новости

Инструмент призван помочь в предотвращении как внутреннего, так и внешнего мошенничества. Система позволяет выявить мошенническое намерение оформить заем, изменив данные в паспорте, и не обслуживать долг в дальнейшем. Для этого мошенники искажают паспортные данные в документе, предоставляя поддельные копии.

Система сканирует копию паспорта, сравнивает с ранее поступавшими документами и вычисляет процент совпадения, используя доработанные алгоритмы Дамерау-Левенштейна, Noise Map, Key Points, SIFT. Она разработана специалистами компании с учетом клиентской базы — за все время работы компания обслужила порядка 1 млн заемщиков, при этом проанализировала около 7 млн заявок от уникальных физических лиц.

Новая технология определения внешнего мошенничества работает несколько месяцев, и компании уже удалось предотвратить более 100 мошеннических попыток получения займа.

Рабочее место на базе Alfa OS включает в себя полный функционал для ежедневной работы сотрудников: браузер, почтовый клиент, пакет офисных программ, специализированное программное обеспечение. По словам руководства организации, Alfa OS показала себя стабильной операционной системой, совместимой с используемыми форматами файлов и приложений. Отсутствие высоких требований к вычислительной технике позволило установить ее на компьютеры прошлых поколений.

Отдельно стоит отметить, что благодаря привычному для пользователей интерфейсу, для перехода на новую операционную систему не понадобилось отдельного обучения сотрудников и системных администраторов.

ДЕЗЗ ведет строительство и реконструкцию объектов здравоохранения федерального и регионального значения. Ей требовалось внедрение современного решения, которое позволило бы автоматизировать процессы кадрового учета и расчета заработной платы. В качестве интегратора была выбрана компания «Первый БИТ», предложившая для решения поставленных задач систему «1С:Зарплата и кадры бюджетного учреждения 8».

В ходе проекта за три месяца удалось перенести данные для кадрового учета и расчета среднего заработка, отпусков и больничных сотрудников из ранее использовавшихся программ в новую систему, произвестии все необходимые настройки. Особенностью проекта стал автоматический расчет заработной платы для сотрудников, проходящих обучение или переквалификацию.

Как отмечает Ирина Федоненкова, главный эксперт отдела бухгалтерского учета ФКУ ДЕЗЗ, по роду деятельности организация часто направляет сотрудников на повышение квалификации с частичным отрывом от производства. Используемый ранее метод расчета оплаты требовал больших трудозатрат и мог привести к ошибке. Теперь заработная плата рассчитывается быстро и точно. Как результат, повысилась лояльность и доверие персонала, что способствует созданию хорошей репутации предприятия на рынке труда. Внедрение системы позволило сократить время на ведение учета персонала и расчет заработной платы примерно на 50%.

За последние пять лет в работе «Фамадара» произошли серьезные изменения, в том числе заметно вырос объем ее бизнеса, что отразилось на количестве обрабатываемых документов. Компании потребовалось улучшить работу компании при прохождении встречных налоговых и аудиторских проверок. В год она получает и выписывает порядка 30 тыс. документов, поэтому объем бумажного архива постоянно растет. Иногда к налоговой проверке нужно вручную найти до тысячи документов и сделать их копии. Раньше этот процесс длился несколько дней, поэтому его было решено автоматизировать. После построения электронного архива, реализованного при помощи компании «Гэндальф», он стал занимать несколько часов.

Процесс ведения архива изменился. Теперь два сотрудника бухгалтерии обрабатывают входящие документы, затем программа автоматически распознает электронные копии и добавляет их в базу «1С».

При необходимости остается только выбрать нужный скан документа в «1С» и выгрузить его одним нажатием кнопки. Таким образом, при подготовке к налоговым проверкам иметь дело с бумажными документами больше не нужно.

Потребители всецело возлагают ответственность за защиту своих персональных данных на организации, хранящие их данные, а не на самих себя. При этом менее трети из них считают, что компании относятся к защите их персональных данных со всей серьезностью. Как результат, люди все больше опасаются за кражу своих данных, причем 58% полагают, что это произойдет с ними в будущем.

Несмотря на осознание опасностей потребители не меняют свое поведение в сети. 80% используют социальные сети несмотря на то, что 59% считают их наиболее опасными, а 87% используют мобильный или интернет-банкинг, полагая, что становятся уязвимыми для киберпреступников. Большинство потребителей говорят, что они прекратили бы использовать сайт розничного торговца, банка или социальный сети в том случае, если бы там была допущена утечка данных.

Проведенное Gemalto исследование показало, что мошенническое использование финансовой информации затронуло 21% потребителей. 15% пережили мошенническое использование их персональных данных, а 14% — кражу персональных данных. Более трети тех, кто стал жертвой утечки данных, приписывают это мошенническому веб-сайту. Переход по плохой ссылке и фишинг стали следующими по распространенности методами.

Недостаток потребительского доверия может быть связан с отсутствием надежных мер безопасности, внедряемых предприятиями. Например, в рамках интернет-банкинга пароли по-прежнему являются наиболее распространенными методами аутентификации. Такие решения, как двухфакторная аутентификация и шифрование данных, гораздо менее популярны. Аналогичные результаты можно увидеть и в сфере торговли: лишь 25% респондентов, использующих учетные записи интернет-магазина, заявляют о том, что двухфакторная аутентификация применяется ими на всех приложениях и веб-сайтах.

Для повышения эффективности производства компания приняла решение об оптимизации деятельности склада. С этой целью выбрали комплексное WMS-решение Logistics Vision Suite, которое было внедрено на складе-холодильнике общей площадью 1,5 тыс. кв.м. Проект реализован специалистами компании «АНТ Технолоджис».

Выбор Logistics Vision Suite основан на высокой гибкости программы, способной настраиваться под задачи автоматизируемого объекта, вести учет любого товара с различными характеристиками и требованиями к обработке и хранению. В ходе проекта автоматизировано 18 рабочих мест, а в качестве штрихового оборудования выбраны устройства Zebra.

В результате адаптации системы было разработано и интегрировано несколько алгоритмов размещения товаров, учитывающих их особенности и условия хранения (мороженое, полуфабрикаты, весовой продукции, ответственное хранение). Автоматизирована приемка неидентифицируемого товара, настроен контроль сроков годности по принципам FEFO и FIFO, налажена процедура сортировки отгружаемого товара по машинам, реализована возможность отгрузки продукции навалом и контейнерами. Произведена интеграция Logistics Vision Suite с корпоративной ERP-системой Navision. Персонал «Айсберри» прошел обучение для работы с установленным программным обеспечением и после ввода склада в эксплуатацию под управлением LVS приступил к самостоятельной эксплуатации системы.

Создание автоматических технологий даст возможность широкого применения методов анализа данных непрофессиональными («штатскими») специалистами — сотрудниками, чья основная работа не связана со статистикой и аналитикой, полагают аналитики Gartner. Такие специалисты занимают промежуточное положение между бизнес-пользователями, использующими простые методы аналитики с помощью средств самообслуживания и профессиональными специалистами по анализу данных, владеющими продвинутыми методами.

Благодаря автоматизации «штатские» специалисты способны проводить сложные процедуры анализа, не имея высокой квалификации. К 2019 году объем аналитических задач, выполняемых ими, превысит объем анализов, выполняемых профессионалами. Профессионалы смогут заняться еще более сложными задачами, а благодаря большому количеству результатов анализа в бизнесе будет создаваться более насыщенная аналитикой рабочая среда.

В большинстве организаций не хватает профессиональных специалистов по анализу данных для того, чтобы обеспечить их участие в решении всех задач бизнеса. Однако квалифицированные аналитики, снабженные соответствующими инструментами, могут превратиться в «штатских» специалистов, считают в Gartner.

Проект был запущен в трех отделениях банка в Москве на базе специально развернутой самообучающейся нейронной сети. Анализ качества распознавания производится практически в режиме реального времени и используется для оценки эффективности системы для ее перспективного использования в различных бизнес-процессах банка.

Проект реализуется на базе программного комплекса Luna компании VisionLabs и системы управления очередью Qmatic. Исходными данными для обучения системы и пилотного проекта стали фотографии клиентов, накопленные банком за последние несколько лет. В момент получения клиентом талона электронной очереди происходит его предварительная идентификация, что позволяет операционисту еще быстрее получить все необходимые для работы с клиентом данные и повысить скорость и качество обслуживания.

По словам директора по инновациям банка «Открытие» Алексея Благирева, в ближайшем будущем на базе системы планируется предоставлять возможность людям, заинтересованным в получении банковских услуг, делать это удаленно и практически из любой точки земного шара.

Система обеспечивает сбор всех данных о клиентах в единую базу банка с подробной характеристикой о каждом: есть расширенная аналитика, динамика изменения состояния отношений с клиентами, возможность быстрого ввода и доступа к информации, прикрепление различных типов файлов к карточкам клиента с отслеживанием истории их изменений, визуальная настройка отображения списка в зависимости от наложенных условий.

Решение ведет учет истории контактов с клиентами, регистрацию заявок на кредит и консультаций, диспетчеризацию контактов клиентов в режиме реального времени. Кроме того, оно обеспечивает оперативную передачу информации между отделами и планирование взаимодействий с клиентами, а также управление маркетинговыми кампаниями.

Решение «1С:CRM для Банков» является защищенным и содержит фрагменты кода, которые клиент не может изменить. Вместе с тем, продукт может быть адаптирован под нужды конечных пользователей.