Ростелеком

В 2018 году и в начале 2019-го «Ростелеком» провел ряд изменений в организации работы с данными. Реализованные проекты были призваны обеспечить импортозамещение, а также снизить стоимость аналитической отчетности и оптимизировать ее подготовку. Сергей Носов, директор по управлению данными ПАО «Ростелеком» и претендент на премию CDO Award, рассказывает об объединении четырех хранилищ данных в одно централизованное, повышении качества данных и проводимой образовательной работе.

- Что в компании изменилось за последние два года? Почему началась такая активность по направлениям, связанным с работой с данными?

«Ростелеком» развивается, и бизнес прекрасно понимает вызовы, которые бросает нам рынок. Мы понимаем, что бизнес-решения нельзя принимать, руководствуясь только опытом и интуицией. Взвешенные, оптимальные решения должны быть основаны на фактах, проверке гипотез реальными данными. Рост бизнеса, расширение продуктового ряда и всеобщая цифровизация приводят к тому, что данных становится все больше и их надо структурировать и систематизировать. Этим и обусловлена активность.

- Что конкретно было предпринято?

«Без спонсорства со стороны заказчика проект создания централизованного хранилища становится просто дорогой игрушкой для ИТ-специалистов»

Можно выделить несколько ключевых достижений, которые были объединены в рамках одного проекта — создания и запуска так называемого Data-офиса. Во-первых, это миграция нескольких федеральных хранилищ в целевое хранилище данных, построенное преимущественно на открытых решениях: Hadoop, открытой версии Greenplum, Airflow, Ni-Fi, Kafka. Посредством перевода централизованного хранилища на стек open source удалось сэкономить средства, сравнимые с годовым бюджетом построения хранилищ данных в крупных компаниях. С учетом требований, предписывающих компаниям с государственным участием переходить на отечественное ПО, это достижение особенно ценно.

В период миграции, несмотря на технологические проблемы, мы активно развивали функционал аналитической отчетности для ключевых бизнес-заказчиков. Оптимизировав работу с данными (построив полноценный конвейер от постановки задачи до реализации витрин или BI-отчетов) и переведя ключевые компетенции внутрь компании, мы сократили стоимость новых разработок примерно на 30% и ускорили внедрение новых решений.

Мы практически полностью автоматизировали получение ключевой управленческой отчетности сегмента B2C, которая год назад собиралась с макрорегиональных филиалов компании преимущественно в ручном режиме. Реализовав новый подход к построению отчетности, компания ушла от логики лицевых счетов к логике проникновения услуг в домохозяйства. Был создан полный профиль домохозяйств: от подключенных сервисов, объема трафика и финансовых показателей до наличия технической возможности предоставления услуг.

Одновременно шло формирование «золотой карточки клиента» (Customer Data Integration, CDI), завершить эту работу планируется в первом квартале нынешнего года; продолжается запуск отраслевого решения «Паспортизация объектов недвижимости» (ОРПОН), предусматривающего унификацию адресной информации в ключевых информационных системах компании с геокоординатами. Благодаря всем этим усилиям повысилось качество данных и возросло доверие к ним, а созданная аналитика теперь будет использоваться в ходе внедрения системы управления маркетинговыми кампаниями и в работе других более сложных решений. На основании этих данных реализован в том числе BI-проект «Тепловые карты», призванный выявлять те географические зоны, в которых требуется улучшить обслуживание или реализовать потенциал продаж. Например, в зонах активной застройки.

- Откуда появились четыре федеральных хранилища и какие функции они выполняли? Зачем потребовалось их объединить?

Первое хранилище появилось для сбора сводной базовой аналитики по всей компании. Когда «Ростелеком» объединился со «Связьинвестом», понадобилось собрать данные самостоятельных прежде телекоммуникационных макрорегиональных компаний, чтобы сформировать целостную картину. Интегрировать весь разрозненный ИТ-ландшафт в короткие сроки было сложно, и первое хранилище стало скорее инструментом для сбора агрегированной информации.

Второе и третье хранилища развивались практически одновременно на различных платформах. У проектов были разные заказчики (как и требования к разным предметным областям), а реализацией занимались раздельные команды, у них не было единого исполнителя и координатора.Первое хранилище появилось для сбора сводной базовой аналитики по всей компании. Когда «Ростелеком» объединился со «Связьинвестом», понадобилось собрать данные самостоятельных прежде телекоммуникационных макрорегиональных компаний, чтобы сформировать целостную картину. Интегрировать весь разрозненный ИТ-ландшафт в короткие сроки было сложно, и первое хранилище стало скорее инструментом для сбора агрегированной информации.

Реализацию четвертого хранилища было решено делать с нуля, в соответствии со всеми канонами: создать полноценное «озеро», собрав сырые данные из всех ключевых систем отчетности, сформировать модель данных и т. д. Однако усилия по построению четвертого корпоративного хранилища не принесли ожидаемого результата, и проект решили заморозить.

В какой-то момент стало понятно, что заказчикам всех четырех хранилищ для формирования полной картины требуется добавление одних и тех же новых предметных областей. После проведения функционально-технологического аудита выяснилось, что четвертое хранилище — самое технологически зрелое. Дорабатывать его для решения бизнес-задач было нецелесообразно, а вот использовать технологии и инфраструктуру — вполне возможно, да и компетенции у команды были хорошие. Следовало объединить методологии первых трех хранилищ и инфраструктуру четвертого, чтобы обеспечить и требуемый уровень доверия, и нужную производительность, и возможности масштабирования.

- В чем заключались основные проблемы?

Процесс объединения различных хранилищ данных, создание по-настоящему централизованного решения, которому будет доверять бизнес, с активным использованием открытых решений в период изменяющегося ИТ-ландшафта — это действительно вызов. При этом ключевые заказчики всегда хотят оперативно получать бизнес-результаты, несмотря на потребность в проведении существенных технологических доработок. Важно, что нам удалось решить практически все противоречивые и конфликтующие задачи: снизить стоимость владения, внедрить новую операционную модель, поддержать изменение ИТ-ландшафта, обеспечить доверие бизнеса к данным из централизованного хранилища и реализовать чуть ли не с нуля ключевую аналитику для розничного бизнеса.

- Импортозамещение в вашем случае — это пожелание или обязательное требование?

Для компании с государственным участием это тот самый случай, когда принудительный характер импортозамещения совпадает с экономическим интересом и внутренним пожеланием компании.

- Какие именно проблемы представляли наибольший вызов лично для вас?

Основная проблема в том, что очень сложно реанимировать доверие заказчиков к проекту, который себя первоначально не оправдал. Поэтому важно было создавать централизованное решение, не останавливая развитие аналитики по новым запросам бизнеса, обеспечивая при этом более оперативную, качественную и дешевую реализацию накопившихся требований.

Без спонсорства со стороны реального заказчика проект создания централизованного хранилища становится просто дорогой игрушкой для ИТ-специалистов. Если отсутствует доверие, то решение не используется, данные не верифицируются и не подтверждаются, бизнес вынужден создавать локальные, альтернативные источники сведений. Другими словами: нет доверия — нет сформулированной потребности — нет использования решения — нет бюджета.

- Как удалось уладить конфликты интересов, всегда присутствующие, если есть несколько заказчиков?

Путем грамотного перераспределения компетентных команд, устранения дублирования работ, построения полноценной архитектурной функции, эффективного управления бюджетом. При этом пришлось уделять достаточное внимание исследовательским работам, чтобы понимать, какие открытые решения мы можем применять в условиях ограниченного бюджета и как эффективнее использовать инфраструктуру.

Не менее важно выстраивание взаимоотношений с заказчиками. Заказчики должны быть готовы заниматься приоритизацией задач, а не ожидать, что все потребности будут реализованы одномоментно. Для задач линейного развития мы выделили под каждого заказчика отдельные команды, которым платили за фактически выполненные работы. Наконец, заказчик должен понимать, какие задачи и в какие сроки реально будут выполнены. Мы согласуем с ним тот объем работ, который будет выполнен в двухнедельном спринте.

- Сформулирована ли в компании стратегия управления данными?

У нас есть понятие целевой архитектуры, она представляет собой скользящее окно: целевая архитектура на 2018, 2019 годы и т. д., а также эталонная архитектура. Определено место каждой компоненты: как будет развиваться BI, хранилище данных, система мастер-данных, как закреплены зоны ответственности. В определенном смысле это можно назвать стратегией.

- В настоящее время разрабатывается национальная стратегия управления данными (НСУД). Какие вызовы она подразумевает, как готовится платформа «Ростелекома» к этому?

Можно ожидать, что государство будет ужесточать требования к работе с персональными данными. Проекты, заявленные в НСУД, будут в ходе своего развития требовать от компаний увеличения числа проверок и более тщательного контроля различного рода данных и обмена этими данными с различными ведомствами.

Поэтому мы готовимся к этим вызовам прежде всего в технологическом плане: создаем легкомасштабируемую, оптимальную по стоимости платформу для работы с данными с нужным уровнем отклика на запросы. При этом не забываем о необходимости повышать качество и полноту данных в информационных системах.

- «Ростелеком» довольно заметен в информационном поле. Какая работа проводится в этом направлении?

Совместно с технологическими и бизнес-партнерами мы создаем экосистему по работе с данными. Она состоит из нескольких уровней. Во-первых, мы запустили бесплатный образовательный проект «Ростелеком. DataTalks»: совместно с партнерами обучаем по очной форме более ста начинающих специалистов, даем им возможность погрузиться в мир данных. Тем, кто успешно закончит обучение, мы предложим работу в «Ростелекоме» и компаниях-партнерах. Кроме того, мы начали выпускать цикл статей на «Хабре» для специалистов среднего уровня о развитии корпоративного хранилища: разбираются реальные кейсы и проблемы, с которыми сталкивается компания. Наконец, для опытных специалистов мы проводим митапы, в ходе которых они могут глубоко изучить детали построения хранилищ данных на открытых решениях.

- Какова цель этих популяризационных мер? Вы готовите для себя кадры или есть и другие задачи?

Мы обеспечиваем информационный поток для специалистов всех уровней, делимся своим опытом с рынком. Для нас такая популяризация — это прежде всего инвестиции.

Инвестиция в ИТ-бренд компании, которая позволит нам в краткосрочной и среднесрочной перспективе нанимать высококлассных специалистов. Инвестиция в имеющуюся команду, поскольку участие в таких мероприятиях — хорошая мотивация. Кроме того, мы стараемся через эти активности проводить обучение собственной команды — например, через проект «Ростелеком. DataTalks». Внешнее обучение наших специалистов обходится дороже, чем запуск и реализация такого образовательного проекта. Наконец, инвестиция в получение новых ценных знаний извне, поскольку, создавая экосистему, мы упрощаем доступ к информации, лучше понимаем, с какими проблемами уже столкнулись другие компании. Это позволяет совершать меньше ошибок и меньше за них платить.

- Как вы видите развитие своего подразделения в «Ростелекоме»? Каковы его ближайшие задачи?

В ближайшие два года нам предстоит большая работа по завершению объединения хранилищ, созданию базовой и продвинутой аналитики для всех сегментов и заказчиков, интеграции решения CDI в ландшафт компании. Будем и дальше оптимизировать работу с нормативно-справочной информацией, устранять технические сложности имеющихся решений, развивать открытые решения, ускорять регламент подготовки данных. По направлениям, где уже удалось сделать качественный шаг вперед, мы большее внимание намерены уделять продвинутой аналитике.

В мире стартовала очередная технологическая гонка: США, Евросоюз и Китай приняли стратегии развития искусственного интеллекта и больших данных, признав важность технологий машинного обучения для цифровой экономики. Общий объем государственных инвестиций в исследования и разработки по этому направлению исчисляется десятками миллиардов долларов.

Избежать участия в этом соревновании России не удастся: надо успеть занять свое место в новой экономике, где искусственный интеллект будет играть ключевую роль в повышении производительности труда. В настоящее время разрабатывается отечественная концепция соответствующей стратегии, которую предполагается реализовывать в составе национального проекта «Цифровая экономика». Проектом предусматривается развитие целого перечня «сквозных технологий», включая нейротехнологии и искусственный интеллект. Общий объем финансирования проекта «Цифровая экономика» на шесть лет оценивается в 2,79 трлн руб., в том числе 282 млрд руб. планируется выделить из бюджета на реализацию федерального проекта «Цифровые технологии».

«Цифровая трансформация — это не процесс, не путь из точки А в точку Б, а культура изменений», Дмитрий Шушкин, вице-президент Abbyy

Уже в 2019–2021 годах на осуществление проектов по «сквозным технологиям» на базе лидирующих исследовательских центров и стартапов направят свыше 20 млрд руб, субсидии на масштабирование технологических решений высокой степени готовности составят еще 20 млрд руб. Компании-лидеры в разработке продуктов, сервисов и платформенных решений на базе сквозных технологий получат из бюджета более 10 млрд руб. Претендентов на государственное финансирование будут отбирать в соответствии с дорожными картами, которые еще предстоит разработать.

Ожидается, что дорожная карта по развитию искусственного интеллекта появится к июню 2019 года. В группу, занимающуюся разработкой концепции этого документа, входят представители Института системного программирования РАН, ИТМО, МФТИ, МТС, РВК, «Росатома», Фонда перспективных исследований, Центра речевых технологий и других организаций. Участникам группы необходимо выявить барьеры, препятствующие развитию сквозных технологий, и выработать меры по устранению этих барьеров, оценить потенциальный спрос на ИИ-решения в конкретных секторах экономики, составить «атлас» имеющихся центров разработки и открытый список проектов, а также определить критерии отбора проектов для господдержки и сформулировать требования к программам исследований. Дорожная карта призвана синхронизировать деятельность институтов развития, научных учреждений, исследовательских и корпоративных программ вузов и центров разработки.

Как не проиграть?

Как рассказал на форуме «Открытые инновации — 2018» Сергей Наквасин, директор направления «Формирование исследовательских компетенций и технологических заделов» АНО «Цифровая экономика», с учетом стартапов в России насчитывается около двух сотен проектов в области искусственного интеллекта, и нацеленность у них такая же, как у зарубежных. При этом у США специалистов в данной сфере больше в 25 раз, а разница в бюджетах еще значительнее. Если делать то же самое, что и все, не обладая сопоставимыми ресурсами, цифрового прорыва не выйдет, полагает Наквасин. «Ситуация, когда мы идем пешком, а нас обгоняют на скоростном болиде, заведомо проигрышная, — говорит он. — Надо искать асимметричные ответы».

Одним из многообещающих направлений, развивая которое можно обогнать весь мир, Наквасин считает когнитивные архитектуры. Что касается катастрофической нехватки кадров, то, помимо увеличения объемов подготовки специалистов, есть и другие варианты нивелирования дефицита. Один из них — это создание платформ, которые позволят решать интеллектуально емкие задачи в области ИИ-решений силами низкоквалифицированных специалистов. «Нам нужны сильные неожиданные решения!» — заявил Наквасин.

Впрочем, самый простой ответ на вопрос, как победить с кратно меньшими ресурсами, дал еще Александр Суворов: не числом, а умением.

Наиболее сложное, что требуется сегодня, — перевести людей в состояние постоянных изменений, считает Дмитрий Шушкин, вице-президент Abbyy. «Цифровая трансформация — это не процесс, не путь из точки А в точку Б, а культура изменений», — убежден он. Если компания хочет быть успешнее других, она должна меняться быстрее других, и искусственный интеллект, наравне с прочими технологиями, служит инструментом ускорения изменений. А повестка применения таких инструментов формируется исходя из задач, которые бизнес намерен решать быстрее других.

По мнению Шушкина, в госпрограмме должна присутствовать культура инновационного предпринимательства. Источниками ИИ станут команды, нацеленные на предложение решений, наиболее востребованных на мировом ранке. «Передовые технологии должны быть мирового уровня, и замахиваться надо сразу на этот уровень», — считает Шушкин.

«Все бегут, летят и скачут…»

«Разработку стратегии нужно начинать с ответа на вопрос, зачем России технологии искусственного интеллекта», Борис Глазков, вице-президент «Ростелекома»

Ажиотаж вокруг технологий машинного обучения не должен помешать взвешенному подходу к выработке стратегического курса на уровне страны. Разработку стратегии нужно начинать с ответа на вопрос, зачем России технологии искусственного интеллекта, подчеркнул Борис Глазков, вице-президент «Ростелекома». К примеру, США развивают ИИ для обеспечения обороноспособности и безопасности, в Китае на первом месте применение ИИ в экономике, а в Индии — в здравоохранении. Россия пока не ответила себе на этот вопрос.

Кроме того, следует разобраться с ресурсным потенциалом как с точки зрения числа имеющихся разработчиков, так и с точки зрения конкретных технологий, которыми они занимаются. «Искусственный интеллект» — это целая «корзина» с технологиями, включая машинный перевод, обработку естественного языка, распознавание образов, мультиагентные системы и пр. В какой области российские разработчики сильнее, на какую именно технологию можно опираться?

Выбирая стратегию, нужно также учесть отличительные особенности страны — громадную территорию, инфраструктуру огромной протяженности. Возможно, ИИ поможет компенсировать минусы, связанные с этим, и даже превратить их в плюсы?

Предыдущую технологическую гонку Россия проиграла, но на новом этапе построения «программируемого мира» решения для него вполне могут быть созданы на ее территории.

«Большинство технологий открыты, нейросеть способен сделать любой студент, вопрос только в данных, в кейсах и в уме, решающем, как ее применить, — отметил Сергей Дощенко, исполнительный партнер Gartner. — Используя новый виток развития цифровых технологий, мы можем создать привлекательные условия для жизни, сделать страну конкурентоспособной, чтобы сюда тянулись люди».

Не дожидаясь милости от нацпроектов

«Каждый энергоблок генерирует около 10 тыс. показателей в секунду, из них в реальной деятельности используется лишь 5–7%», Евгений Осоченко, руководитель проектного офиса «Цифровая трансформация отрасли» госкорпорации «Росатом»

Коммерческие компании уже сейчас успешно решают задачи цифровой трансформации, в том числе с помощью технологий машинного обучения. Так, в «Ростелекоме» уже несколько лет занимаются внедрением решений на базе технологий машинного обучения для подбора персонала, управления оттоком клиентов и даже стратегического планирования. По словам Глазкова, для крупной корпорации это не так уж дорого. В будущем ИИ понадобится телекоммуникационным компаниям для управления все более ветвящимися конвергентными сетями, для мониторинга и анализа трафика с целью получения конкурентных преимуществ. «Здесь нам потребуются российские разработки», — указал Глазков.

В «Росатоме» намерены с помощью ИИ снизить временные и стоимостные транзакционные издержки при принятии решений на среднем уровне менеджмента и развивают системы для анализа и правильного использования данных об эксплуатации объектов атомной энергетики. Каждый энергоблок генерирует около 10 тыс. показателей в секунду, из которых реально используется лишь 5–7%, сообщил Евгений Осоченко, руководитель проектного офиса «Цифровая трансформация отрасли» госкорпорации «Росатом».

По его мнению, при разработке ИИ-систем следует обратить внимание на следующие аспекты: достоверность данных, почему эти данные должны учитываться при принятии решений, каким образом они вписываются в операционную и бизнес-модель, а также безопасность чувствительных данных, касающихся неотчуждаемых конкурентных преимуществ компании. «Если мы взялись за гуж под названием «цифровая трансформация», то должны решить три части задачи: перестройка всех звеньев бизнеса адаптивно к спросу внешнего рынка, гибкая перестройка операционной модели и наложенная на все это система управления данными», — считает Осоченко.

Выбирая курс на ИИ

Компания «Цифра», специализирующаяся на создании «цифровых советчиков» для производственных предприятий на основе искусственного интеллекта, поделилась собственным опытом при выборе стратегических направлений для работы.

Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра»

Чтобы понять, на чем следует сфокусировать усилия, в «Цифре» провели анализ публикационной активности по теме ИИ-решений для промышленности и сделали несколько выводов. Во-первых, разработчику данных технологий не обойтись без платформы, собирающей данные. Во-вторых, чем более вариативен производственный процесс, тем больше смысла им заниматься. К примеру, если при сходных условиях одни сталевары варят металл за час, а другие за 45 минут, то оптимизация вполне реальна — разница в электропотреблении и в деньгах для предприятия огромна. Еще один аспект, который следует учесть при выборе объекта моделирования, — достаточное количество установок или устройств (доменная печь, погружной насос для нефтепродуктов или ректификационная колонна), где математическая модель может быть применена. И наконец, перспективны для ИИ те области, где учить людей очень дорого и сложно либо цена ошибки очень высока, — например, пилотирование самолетов.

Чем государство могло бы помочь развитию технологий машинного обучения? Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра», отмечает, что ученые по данным, как правило, плохо разбираются в технологических процессах, поэтому технологи-производственники с ними разговаривать не хотят. Государство могло бы организовать подготовку кадров не только со стороны математики, но и со стороны производства. Например, на каждой кафедре, выпускающей специалистов в области металловедения, учить также своих специалистов по данным и искусственному интеллекту. «Это реально могло бы дать нашей стране качественный скачок в накоплении экспертизы», — уверен Растопшин.

Зрелость компаний растет, и вследствие этого меняется их операционная модель работы с данными. Вместе с тем, по мнению Сергея Носова, директора по управлению данными «Ростелекома», одна из основных задач Chief Data Officer заключается в обеспечении проактивного сервиса по предоставлению качественных данных. В преддверии дискуссии «Chief Dаta Officer – в авангарде цифровой трансформации?», которая состоится в рамках форума Big Data 2018, он поделился своими взглядами на роль CDO.

- До «Ростелекома» вы работали на должности CDO в двух банках. Ощущается ли разница в специфике работы, в чем она заключается?

Я заметил, что, когда речь идет о CDO, часто смешивают несколько ролей – Chief Data Officer, Chief Digital Officer, Chief Data Science. Я работал в нескольких компаниях именно в роли директора по данным – Chief Data Officer.

Говорить о наличии серьезной специфики для CDO в зависимости от отрасли я бы не стал. Но зато есть специфика, связанная с конкретной компанией. Она обусловлена прежде всего уровнем зрелости компании, выражающимся в ее готовности к внедрению функции «Управление данными», причем готовность эта определяется текущим состоянием процессов работы с данными, немало зависит также от накопившихся проблем, связанных с обеспечением заказчиков качественными данными, от ландшафта систем отчетности и многого другого.

- В чем именно заключаются сейчас ваши обязанности?

Обязанности вполне ожидаемы. Это построение операционной модели работы с данными, развитие хранилища данных, BI и инфраструктуры работы с данными, управление качеством и архитектурой данных. В моей зоне ответственности, кроме того, управление мастер-данными и нормативно-справочной информацией, а также управление метаданными.

- В Gartner отмечают изменение роли CDO в сторону большей бизнес-ориентированности. Чувствуется ли это по требованиям со стороны бизнеса?

Что касается крупных компаний, то требования со стороны бизнеса в части обеспечения необходимыми данными, повышения качества данных, внедрения систем по работе с мастер-данными сохраняются и актуальны. Как я уже говорил, растет зрелость компаний, к тому же появляется большее осознание роли CDO. Как следствие, с появлением такого осознания меняется операционная модель компаний в части работы с данными.

- Данные начинают играть все большую роль в бизнесе. Способен ли CDO стать «серым кардиналом» в современной компании?

Одна из основных задач Chief Data Officer заключается в обеспечении проактивного сервиса по предоставлению качественных данных для заказчиков. Для меня это сервисная функция, поэтому говорить о том, что CDO должен или способен стать «серым кардиналом», считаю неправильным.

- В чем для вас заключаются основные сложности в работе? Каковы главные проблемы, что дается сложнее всего?

В последних двух компаниях, в которых я работал, исторически имелось несколько хранилищ. При этом у руководства были серьезные планы по изменению ИТ-ландшафта. Синхронизировать процессы объединения существующих хранилищ данных, у каждого из которых есть свои плюсы и минусы и история развития, поддержку процессов подготовки данных в условиях изменения ландшафта, одновременно обеспечив реализацию новых требований заказчиков и необходимый уровень коммуникации с ними, – это основной вызов.

Благодаря мобильным гаджетам, социальным сетям и развитию Интернета, технологии быстро пронизывают обыденную и деловую жизнь, нас окружают «умные» города и Промышленный интернет. В мире становится все больше компаний, которые сделали данные своим основным ресурсом. Квинтэссенцией осмысления этих тенденций и ответом на задачи, поставленные четвертой промышленной революцией, стала программа «Цифровая экономика», утвержденная правительством РФ 28 июля 2017 года.

Программа должна стать платформой для совместной работы государства, бизнеса и общества. Уже инициирован диалог государства и бизнеса по пяти направлениям: нормативное регулирование; кадры и образование; формирование исследовательских компетенций и технических заделов; информационная инфраструктура; информационная безопасность. По каждому определены центры компетенций и рабочие группы.

Предполагается, что к 2025 году доля цифровой экономики в ВВП достигнет 10%. И крупный бизнес не намерен стоять в стороне от ее формирования. Тем более что зачастую выбор стоит жестко: трансформироваться или умереть.

Цифровая экономика – это хозяйственная деятельность, ключевым фактором производства в которой являются данные в цифровой форме

В главной роли – бизнес

«Цифровизация меняет не только образ жизни людей, но и принципы работы традиционных отраслей: энергетики, транспорта, машиностроения», – отметил председатель правительства Дмитрий Медведев, выступая на форуме «Открытые инновации». Конструкторские бюро обмениваются электронной документацией, новые лайнеры «Сухой Суперджет 100» и МС-21 уже спроектированы в цифре, а авиакомпании планируют сервисное обслуживание и оптимизируют загрузку флота с помощью ИТ.

Между тем в докладе Всемирного банка о глобальном развитии 2016 года отмечается низкий уровень применения цифровых технологий бизнес-структурами в России по сравнению с госорганами и населением. Поэтому основная роль как в выстраивании, так и в реализации программы «Цифровая экономика» отведена бизнесу. Из 600 человек, работающих над планами реализации программы, только 70 – чиновники. «Планы разрабатываются бизнесом, правительство исполняет роль модератора и коллективного интегратора», – утверждает Андрей Белоусов, помощник президента России по экономическим вопросам. И это единственная госпрограмма, выполнение которой оценивает бизнес.

Как подчеркивает Медведев, цифровизация – вопрос конкурентоспособности самого бизнеса. В конечном счете сам бизнес в этом заинтересован.

Крупные компании не скрывают своей заинтересованности. «Если мы сегодня не будем инвестировать в прорывные цифровые технологии, то через полшага проиграем», – убежден Кирилл Комаров, первый заместитель генерального директора «Росатома», где в этом году планируют запустить электронную биржу идей.

«У нас нет ситуации «если не изменимся, то не выживем», но сервисная часть бизнеса точно будет другой», – говорит председатель правления компании «СИБУР» Дмитрий Конов. Из 27 тыс. человек, работающих в нефтехимическом холдинге, непосредственно производством занимаются 18 тыс., но на 9 тыс. остальных сотрудников прорывные ИТ окажут не меньшее влияние, чем, например, в финансовой индустрии.

«В таких тяжелых отраслях, как нефтехимия, глобальной трансформации бизнес-модели не наблюдается, но в каждой функции меняется многое», – свидетельствует Василий Номоконов, исполнительный директор «СИБУРа». И компании, которые занимаются «цифрой», выигрывают, так как производят больше продукции с использованием меньшего количества ресурсов. Меняется и сам корпоративный менеджмент. «Диджитализация впускает венчурный дух в принятие решений, допуская гораздо больше неопределенности, и мы начинаем мыслить не единичными проектами», – заметил Номоконов.

Говоря о том, что тормозит процесс цифровой трансформации, Конов обращает внимание на изменение пропорций между алгоритмом, «железом» и софтом, с одной стороны, и их адаптацией к конкретным условиям бизнеса – с другой. «Адаптация идей и технологий к нашим процессам требует совместной работы тех, кто понимает технологии, и тех, кто понимает процесс, – напомнил он. – Сегодня этот процент усилий для адаптации существенно выше, чем в индустриальных решениях предыдущих поколений, именно это многих останавливает».

Компании, уже родившиеся цифровыми, тоже принимают непосредственное участие в планировании новой экономики. «Мы относимся к этому не как к «серебряной пуле». Построение цифровой экосистемы – это игра вдолгую, это тяжелый труд над сотнями различных инициатив», – пояснил Борис Добродеев, генеральный директор Mail.ru Group. В Интернете, по его словам, экосистема цифровой экономики уже сложилась: несколько российских компаний в открытых конкурентных условиях обыгрывают зарубежных игроков и создают инновации. Основные проблемы этих компаний – потребность в новых рынках сбыта и доступ к капиталу. «Будучи составной частью этой экосистемы, мы хотим влиять на ее развитие», – заявил Добродеев.

Для этого нужны понятная, прозрачная система регулирования, хороший инвестиционный климат, развитая культура предпринимательства и постоянное пополнение кадрового резерва.

Спешить, не торопясь

Государство способно влиять на развитие цифровой экономики через госинвестиции и темп изменения регуляторной среды. Как сообщил Аркадий Дворкович, заместитель председателя правительства РФ, большую часть ресурсов государство намерено выделять на образование в сфере цифровой экономики и на фундаментальную науку. Остальное предполагается делать за счет частных инвестиций.

Существующая нормативная среда не учитывает ключевых свойств новой экономики: высокой ценности нематериальных активов, размывания границ и предельно низких затрат на тиражирование бизнес-модели. Чтобы создать условия для скачка в цифровую экономику, нужно спешить, считает Медведев. Государству предстоит очень быстро создать нормативное пространство для тех областей, которые пока непонятно как регулировать, – так называемые регуляторные песочницы.

По мнению президента Сбербанка Германа Грефа, правительство должно немного отставать, давая бизнесу возможность получить первые результаты в деле развития цифровой экономики, и лишь потом выстраивать регуляторную среду. Президент фонда «Сколково» Виктор Вексельберг с этим мнением не согласен. В числе регуляторных вопросов, которые должны были быть решены «еще вчера», – идентификация субъекта в цифровой экономике, юридическая сила электронных документов, электронные формы государственного контроля бизнеса, применение киберфизических систем, регулирование оборота данных и доступа к ним таким образом, чтобы они были защищены и в то же время доступны для решения различных бизнес-задач. «Как бы правительство ни торопилось, оно все равно опоздает, – сказал Вексельберг. – Уже сегодня ситуация требует появления этих законодательных актов».

Меняй модель

Понимание того, что цифровая экономика – это не просто перевод аналоговых форм в цифру, а изменение бизнес-модели вследствие такого перевода, уже сложилось. «Если цифровая трудовая книжка – это pdf-документ, я, конечно, буду счастлив носить его на флешке, но если она не приводит к формированию моей цифровой траектории, на основании записей которой формируются проактивные сервисы со стороны бизнеса и государства, то это просто ничто», – заявил Максим Акимов, первый заместитель руководителя аппарата правительства РФ. Так и цифровая транспортная накладная должна быть не просто документом, скрепленным усиленной электронной подписью. Она должна дать бизнесу возможность совместного использования (шеринга) промышленного оборудования, избавить его от собственных логистических подразделений, экспедиторов или автопарка. «Перевод процессов в цифру и на блокчейн – это здорово. Но главная цель – это быстрый рост производительности на основании изменения бизнес-моделей», – подчеркнул Акимов. Осталось определить, где же те «кротовые норы», которые приведут к реальной трансформации бизнес-модели.

Экономика партнерства

Программа отвечает на вопрос «что делать?», но не говорит как. Многое будет зависеть от того, что удастся реализовать, в первую очередь в промышленном и торговом секторах. «Цифровая экономика – это не про ИТ, а про данные, про их использование и капитализацию, – говорит Белоусов. – Бенефициарами этой программы станут компании, которые будут использовать цифру как свой основной ресурс». Прежде всего это крупные компании, способные создавать экосистемы, а также компании, работающие с ними на аутсорсинге, cтартапы и нишевые игроки.

Михаил Осеевский, президент «Ростелекома»: «Людям нужны информация, коммуникации и эмоции. Это огромный рынок, где не существует границ»

Наиболее очевидные кандидаты на точки роста цифровых экосистем – инфраструктурные компании. ««Ростелеком» не хочет быть исключительно инфраструктурной компанией, мы хотим быть цифровой компанией и предлагать гражданам, государству и бизнесу конечные решения, которые позволят им больше зарабатывать или меньше тратить, – заявил президент «Ростелекома» Михаил Осеевский. – И для этого мы ищем новые продукты и технологии».

Поскольку готовых решений зачастую не находится, «Ростелеком» намерен стать таким же акселератором, как Фонд развития интернет-инициатив. Цифровая экономика – это экономика партнерства, подчеркнул Осеевский. Только дав возможность десяткам и сотням тысяч компаний двигаться по пути инноваций, в результате можно увидеть «звездочки». Что именно «выстрелит», можно только предполагать. «Людям нужны информация, коммуникации и эмоции, – говорит Осеевский. – Это огромный рынок, где не существует границ, и мировым лидером может стать российская компания, которая предложит человечеству новые эмоции».

В ближайшие годы должно возникнуть много динамичных цифровых компаний, полагает Медведев. Для этого есть хороший потенциал, и этого можно добиться быстро при сравнительно небольших затратах. Речь идет о транспортных и логистических услугах, здравоохранении, образовании, финансах, «умной» городской среде, аграрном производстве и других областях. Удаленные районы, больницы и школы продолжат подключать к Интернету. Кроме того, в ближайшее время начнется создание сети мобильной связи пятого поколения, что должно ускорить развитие высокотехнологичных компаний. «Мы продолжим создавать условия для привлечения инвестиций, для работы венчурных фондов, готовых поддерживать российские стартапы», – заверил премьер.

Пока проблема с привлечением инвестиций в инновационный бизнес не решена. «Ахиллесова пята российских инноваций – сложности с выходом на рынок капитала, – заметил Сергей Горьков, председатель Внешэкономбанка. – Компании либо не получают достаточного финансирования, либо перемещаются за пределы страны». По его мнению, это связано как с тем, что экосистема недостроена, так и с тем, что Россия – недостаточно большой рынок, чтобы позволить себе развивать все инновационные технологии. Поэтому надо создавать фонды, поддерживающие выход на азиатские рынки, и тем самым «разгонять» инновации в России. По оценке Горькова, cоздание в стране центров компетенции мирового уровня вполне возможно. ВЭБ собирается открыть такой центр по блокчейну, хотя это не единственная технология, которая будет менять мир. Необходимо также сформировать в стране позитивное отношение к инновациям, чтобы квантовый компьютер, искусственный интеллект и конвергентные технологии вошли в моду. «Хайп – это тоже важно», – считает Горьков. В текущем году ICO обогнало венчурные фонды по объемам финансирования, так как существующая финансовая система не совсем готова воспринимать новую экономику.

В Сбербанке также рассматривают блокчейн и квантовый компьютинг как крайне перспективные технологии. «Блокчейн – технология, способная изменить сектор, в котором я работаю, просто драматически, – уверен Греф. – Она позволяет автоматизировать практически все процессы, особенно в соединении с искусственным интеллектом».

Пять профессий ИИ в Сбербанке

Среди технологий сегодняшнего дня главную скрипку играет искусственный интеллект, который Греф сравнил с электричеством в начале прошлого века. «Если раньше мы предполагали, что машинное обучение, искусственный интеллект, большие данные – это то, что мы можем использовать в процессе принятия решений, в том числе кредитных, то сегодня фактически нет ни одной области нашего бизнеса, в которой мы не применяли бы искусственный интеллект», – заявил он.

Первое ключевое направление использования ИИ в финансовом бизнесе – интеллектуальные советчики, «персональные финансовые менеджеры» и боты, отвечающие на типовые вопросы клиентов в контакт-центрах. «Через три-пять лет у нас просто не останется на этой функции людей, потому что каждый день искусственный интеллект учится и становится все более и более точным в своих ответах и прогнозах», – сообщил Греф.

По второму направлению – принятию решений на основе анализа больших данных – ИИ применяется как в корневом бизнесе Сбербанка, так и при принятии кредитных решений. По словам главы Сбербанка, без участия человека принимаются примерно 99% кредитных решений по физическим лицам. По корпоративным клиентам доля автоматически принимаемых кредитных решений – около 35%, но уже через три года ее планируется довести до 70%.

Третье направление использования ИИ – кибербезопасность. Анализировать транзакции, количество которых на пике достигает 7-8 тыс. в секунду, можно только с использованием искусственного интеллекта, и машины каждый день учатся бороться с хакерами.

Четвертое направление – анализ конкретных клиентских потребностей, маркетинг и индивидуальная работа с каждым клиентом. «Наш клиент перестает быть усредненным», – утверждает Греф.

И наконец, последняя область использования ИИ – автоматизация всей деятельности банка, начиная от бэк-офиса, бухгалтерии, аудита и заканчивая юридической службой. «Все простые операции будут автоматизированы», – заявил Греф. По его словам, эта ежедневная практика Сбербанка к 2020 году станет обычным делом практически во всех корпорациях.