Ежедневные новости

На текущем этапе интеллектуальный помощник «Юниверс MDM» способен автоматически определять категорию номенклатуры и распределять данные по соответствующим атрибутам, что значительно упрощает и ускоряет работу пользователей. Достаточно ввести название позиции одной строкой в свободной форме — искусственный интеллект самостоятельно анализирует введенные данные, присваивает соответствующую классификацию и точно выделяет атрибуты объекта.

Ключевым преимуществом является использование этой технологии в закрытых контурах заказчиков. Это гарантирует конфиденциальность и безопасность данных, что особенно важно для предприятий, работающих с чувствительной информацией или в секторах, где защита данных является приоритетом. Машинное обучение выполняется в изолированной среде, исключая риски утечки данных.

В основе решения лежат нейросети и большие языковые модели, аналогичные ChatGPT, которые обучены на огромных объемах данных и способны понимать контекст и тонкости естественного языка. Это означает, что интеллектуальный помощник не просто «угадывает» категорию, а проводит глубокий анализ текста, выявляя важные признаки и контекстные связи. Такой подход обеспечивает высокую точность классификации и обработки данных даже для сложных, многосоставных объектов.

Кроме того, система не только присваивает категорию, но и определяет уровень уверенности в правильности этого выбора. Это означает, что пользователь видит, насколько система уверена в своем решении. Если уровень уверенности ниже допустимого порога, система предложит альтернативные варианты классификации, позволяя пользователю выбрать наиболее подходящую категорию. Подобный подход снижает количество ошибок и улучшает качество классификации данных особенно в тех случаях, когда объекты сложны или информация о них ограничена.

Такой инструмент крайне эффективен для обработки больших справочников, где сотни тысяч позиций требуют точной и быстрой классификации. Искусственный интеллект способен обрабатывать свыше 50 тыс. объектов в час, снижая трудозатраты более чем в четыре раза по сравнению с традиционными методами. Средний уровень точности для категорий, обученных на 200 примерах, достигает более 90%, что выводит качество и скорость работы с данными на принципиально новый уровень.

В скором времени интеллектуальный помощник будет способен на большее: речь идет об определении аналогов, устранении дублей и автоматических проверках на ошибки. Все это в ближайшее время станет стандартом работы с данными.

Пилотный проект, реализуемый Министерством благоустройства Московской области на основе технологий VK, позволил определить влияние уже принятых мер на популярность локаций среди жителей. Например, значительно выросла посещаемость парков Малевича и Шишкин лес – как по количеству гостей, так и по повторным визитам: за один год после благоустройства объем посетителей парка Малевича и лесопарка Шишкин лес вырос в 2 раза.

Работа с большими массивами данных поможет определить наиболее приоритетные точки притяжения и проработать стратегии их благоустройства. Сервисы геоаналитики покажут наиболее популярные точки притяжения, портрет и потребности населения и туристов, помогут оптимизировать стратегии развития территорий и оптимально использовать инвестиции.

Благоустройство региона — комплексная задача, которая требует глубокой аналитики. Объективно подойти к оценке ситуации и проработке инициатив помогает работа с большими данными. Сервисы в обезличенном и агрегированном виде анализируют массивы информации, выявляют исторические тренды и строят прогнозы изменения показателей. Такие объемы факторов сложно учесть вручную, поэтому технологии упрощают работу команд в администрации регионов, повышают точность оценки и позволяют выбрать наиболее рентабельный подход улучшения условий для жителей и гостей.

Перед проектной командой ЕВРАЗа в рамках программы «Единая система производственных показателей» (ЕСПП) стояла задача унифицирования показателей в различных дивизионах. В частности, в периметр проекта попали добыча руды и горно-металлургические операции, в том числе выплавка стали и производство стальной продукции. Также необходимо было упорядочить взаимодействие между владельцами данных, бизнес-пользователями и ИТ-специалистами. Для достижения этой цели требовалось объединить требования всех пользователей, зафиксировать алгоритмы расчета показателей и установить источники данных и правила агрегации.

После внедрения RT.DataGovernance – разработки компании TData – ЕВРАЗ может полностью контролировать производственные процессы с помощью аналитических дашбордов, которые визуализируют ключевые показатели и их изменения. Кроме того, компания вдвое ускорила разработку производственных показателей и снизила затраты на эти процессы.

RT.DataGovernance значительно упростил сбор требований и разработку показателей. Система фиксирует информацию, на основе которой создаются отчеты для оперативного управления. Это помогает оценивать количество показателей на дашбордах, степень готовности их описаний, статус источников и ожидания нововведений. Для удобства пользователей реализован переход от дашбордов ЕСПП к описанию показателей в бизнес-глоссарии, что улучшает навигацию. Интеграция с DataCatalog, содержащим метаданные источников, позволяет просматривать источники данных и строить DataLineage.

На сегодняшний день в систему внесено более 9 тыс. производственных показателей, из которых 3 тыс. уже содержат детализированное описание. Разработка новых показателей производится исключительно в контексте актуализации данных в RT.DataGovernance, что позволяет закладывать фундамент для применения продукта в других бизнес-функциях и доменах данных.

Реализация пилотного RPA-проекта в «Татнефти» была завершена за месяц, с начала промышленной эксплуатации было запущено восемь роботов. Роботизация затронула практически всю деятельность компании — от подразделений продаж и логистики до ИТ-службы и бухгалтерии. Это позволило АЗС «Татнефть» перераспределить время сотрудников с рутинной работы на решение более интеллектуальных задач.

Программные роботы Robin автоматизировали взаимодействие с пакетом офисного ПО и «1С» — например, робот для экономического отдела формирует сводный файл в табличном формате по оценкам выполнения KPI. Роботы для отдела оптовых продаж ежедневно принимают заявки из почты на отгрузку нефтепродуктов, затем формируют и рассылают общий перечень с распределением по филиалам. На следующем этапе происходит автоподписание в «1С» заявок на отгрузку нефтепродуктов.

Роботы используются и при работе с оператором фискальных данных — они ищут в ОФД чеки и дополняют отчет по чекам с ошибками суммой, количеством и наименованием позиции. Программные роботы также удаленно подключаются к кассе и формируют чек коррекции по выдаче наличных. Кроме того, виртуальные помощники могут осуществлять поиск УПД по списку договоров в «Контур.Диадок» и отправлять их на согласование.

При выборе платформы для автоматизации АЗС «Татнефть» было важно наличие No-Code режима, который позволяет настраивать программных роботов без привлечения разработчиков и ИТ-специалистов. Для этого 15 сотрудников компании прошли курсы по роботизации на платформе Robin, а уже через месяц собственными силами собрали первого робота для HR-отдела. Робот ежедневно следит за нарушениями трудовой дисциплины в системе контроля и управления доступом и отправляет отчет.

АЗС «Татнефть» с помощью RPA оптимизирует работу 14 отделов, что позволит к концу 2024 года сэкономить 3,2 тыс. часов трудозатрат и 3,5 млн руб.

Последние два года «Мобиус Технологии» стремительно развивается: сменилась бизнес-модель, кратно увеличился штат, растет выручка. Чтобы поддержать позитивный тренд и усилить управляемость, было решено мигрировать CRM на новую платформу BPMSoft. Ключевыми критериями для выбора стали адаптивность, процессно-ориентированный подход и возможности для масштабирования, заложенные в систему.

По итогам сбора требований команда «Норбит» кастомизирует коробочную версию модуля «BPMSoft Управление продажами» под специфику внутренних процессов компании. Основные изменения коснутся разделов планирования, отчетов и дашбордов.

На первом этапе системой будут пользоваться порядка 100 специалистов по продажам, в горизонте трех лет – уже до 300 сотрудников. Все они будут работать в единой централизованной CRM, интегрированной с внутренними системами «1С» и ITSM. Это позволит унифицировать и стандартизировать процессы, снизить дублирование функций и данных, существенно уменьшить трудозатраты на рутинные операции. Кроме этого, упростит управление ресурсами и позволит руководителям анализировать нагрузку и отслеживать эффективность работы каждого сотрудника.

В CRM BPMSoft заложен структурированный подход к работе с документацией. Менеджеры фиксируют версионность, этапы согласования, привязку материалов к сделкам. Это гарантирует надежный мониторинг воронки продаж, а также повысит контроль всеми операциями.

Малая нефтяная компания предоставляет комплексные услуги в сфере добычи нефти и газа на территории Республики Татарстан. Перевод закупок на электронную торговую площадку B2B-Center позволил минимизировать расходы на привлечение новых поставщиков и повысить конкуренцию в закупочных процедурах за счет роста числа участников торгов.

Приоритетами МНКТ выступают прозрачность и высокая эффективность закупок. Проведение процедур на электронной торговой площадке позволяет выбирать надежных поставщиков на основе максимально выгодных предложений и соотношения параметров «цена-качество».

На B2B-Center МНКТ ищет подрядчиков для оказания услуг и поставки товаров, необходимых для жизнедеятельности нефтедобывающей организации. В списке закупок компании лидируют работы по техническому обслуживанию, оказанию сервисных, строительных и кадастровых услуг, поставке оргтехники, электротехнической продукции и комплектующих.

Ключевые задачи проекта, реализованного в «ЦентроКредите», включали оптимизацию клиентских анкет, автоматизацию проверок по различным параметрам, а также улучшение обработки внутренних запросов и автоматическое создание печатных форм документов. Это позволило существенно сократить время обработки данных и повысить качество работы с клиентами.

Особое внимание было уделено процессу регистрации новых клиентов, включающему обязательные проверки и автоматическое создание учетных записей в АБС. Дополнительно была реализована автоматизация загрузки данных из внешних источников, включающих до десяти различных перечней, необходимых для проверки юридических лиц в соответствии с российским законодательством. Среди них – реестры субъектов малого и среднего бизнеса, а также списки с информацией о вовлеченности клиентов в подозрительные операции и ликвидированных юридических лицах.

Команда системного интегратора «60 Имен» реализовала механизм регулярной загрузки данных, который инициируется системой BPMSoft по расписанию или сигналу, в зависимости от перечня. После загрузки данные обрабатываются и сохраняются на сервере для дальнейшего использования не только сотрудниками, работающими с системой, но и другими отделами банка, нуждающимися в актуальной информации для принятия решений.

Также были разработаны алгоритмы верификации клиентов на основе загруженных перечней. Эти проверки выполняются на различных этапах процессов регистрации и обслуживания клиентов внутри BPMSoft, обеспечивая полное соответствие внутренним стандартам и требованиям законодательства.

Как отмечает Тимур Султанов, начальник отдела информационного обеспечения и внутренней статистики АКБ «ЦентроКредит», автоматизация процессов обновления клиентских данных и интеграция с внешними перечнями позволили значительно повысить качество и скорость обслуживания. Благодаря внедрению нового решения удалось упростить внутренние операции и обеспечить соответствие строгим требованиям законодательства.

По мере роста и трансформации холдинга, увеличения объемов данных и усложнения бизнес-процессов у Fplus возникла потребность в создании целостной стратегии развития аналитических инструментов, предусматривающей построение корпоративного хранилища данных, внедрение индустриальной модели и развитие подходов к управлению данными.

Для решения этих задач в Fplus создали офис данных, специалисты которого в качестве основного инструмента выбрали Arenadata Catalog (ADC). Внедрение этого решения стало важным этапом для построения новой экосистемы аналитических инструментов. При выборе решения решающим стало наличие у продукта коннекторов к ключевым аналитическим системам, таким как MPP-система Greenplum и BI-платформа Luxms BI, а также возможность подключения настраиваемого коннектора к ERP-системам, включая «1С».

В планах холдинга — использовать ADC как инструмент погружения в модель данных аналитического хранилища для отслеживания изменений на источниках данных при миграции между ERP-системами и базу знаний для чат-ботов, подсказывающих пользователям, где находятся нужная им информация.

Проект по цифровой трансформации в цепочке поставок «Магнита» реализуется полностью на базе отечественного ПО. Собственное решение F&R охватывает все этапы товародвижения – от планирования заказов поставщикам до поставок в магазины с расчетом потребности в каждой товарной позиции. Для точности планирования запасов и прогнозирования спроса система будет анализировать большой объем данных розничной сети и учитывать множество параметров, используя технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Горизонт прогнозирования запасов по всей цепочке снабжения составит 90 дней.

Разработка и развертывание решения F&R будет происходить поэтапно. Внедрение MVP запланировано на апрель 2025 года, а полное географическое и функциональное масштабирование системы планируется завершить в 2027 году. На этапе пилота решение будет тестироваться на одном распределительном центре и ограниченном пуле магазинов. Затем проект будет масштабирован на 3 тыс. магазинов и ассортимент 10 тыс. SKU. После этого компания примет решение о внедрении системы во всех распределительных центрах и магазинах различных форматов (дрогери, супермаркетах, дискаунтерах и др.)

Преимуществами собственного решения F&R является 100% владение исходным кодом, единый интерфейс и возможность работы в режиме «одного окна», гибкая настройка параметров, позволяющая быстро адаптировать работу системы к меняющимся внешним условиям, максимальная автоматизация бизнес-процессов. В архитектуре решения заложены скорость работы, отказоустойчивость, возможность настройки под новые форматы и изменения бизнес-процессов, учитывается органический рост сети «Магнит» на ближайшие 10–15 лет. Облачная инфраструктура платформы обеспечит масштабируемость и надежность. Также ретейлер получает более совершенный инструмент для анализа спроса.

В команде проекта задействовано более 200 собственных специалистов «Магнита», включая аналитиков, разработчиков, тестировщиков, экспертов по планированию и прогнозированию, UX-дизайнеров, DevOps-инженеров, специалистов по большим данным, машинному обучению и др. Партнерами ретейлера на начальном этапе проекта выступают «Рексофт Консалтинг» и Napoleon IT.

Ожидается, что благодаря реализации проекта F&R положительный экономический эффект на бизнес «Магнита» в течение нескольких лет составит десятки миллиардов рублей. Сокращение товарных запасов в магазинах и на распределительных центрах, повышение доступности товаров на полке станут основными драйверами экономического эффекта от проекта.

В I полугодии 2024 года в «Солар» отметили значительный рост атак на организации Поволжья (в шесть раз, до 47 тыс.), Сибири (в три раза, до 24 тыс.) и Урала (в три раза, до 50 тыс.) в сравнении с аналогичным периодом прошлого года. Также хакеры стали чаще использовать мультивекторные DDoS-атаки, которые включают несколько типов атак одновременно, что усложняет как защиту от них, так и процесс устранения последствий. Еще больше страдает малый бизнес, так как ему сложно выстроить защиту с учетом высокой стоимости решений.

Помимо этого, злоумышленники стали чаще переходить от использования традиционных ботнетов из зараженных IoT-устройств к нелегальной аренде вычислительных мощностей на территории России. Злоумышленники арендуют мощность с помощью подставных юридических и физических лиц. Дело в том, что умные IoT-устройства (умные холодильники, камеры наблюдения и т.д.), обладают ограниченными вычислительными ресурсами, которые снижают эффективность ботнетов, построенных на таких устройствах. А аренда серверов и виртуальных машин в российских дата-центрах дает хакерам доступ к более производительным ресурсам. Это позволяет им значительно усиливать мощность и интенсивность своих атак, а также обходить фильтрацию по географическому местоположению, который многие компании используют как инструмент защиты.

Организациям необходимо постоянно совершенствовать свои меры кибербезопасности, внедрять многоуровневую защиту и проводить регулярные проверки уязвимостей. Небольшим компаниям рекомендуется использовать облачные сервисы, которые сочетают в себе сразу несколько инструментов для защиты своего онлайн-ресурса. Только такой подход позволит минимизировать риски и сократить ущерб от DDoS-атак в условиях постоянно эволюционирующей угрозы.