Ежедневные новости

За счет функции интеллектуального сравнения документов в Directum RX Intelligence «СМ-Клиника» смогла отказаться от этапа парафирования. Теперь сотрудники могут сравнивать документы в электронном виде и больше не тратить на это несколько дней. Если ранее весь процесс согласования мог затянуться до месяца-полутора, то теперь он занимает не больше недели.

В ходе проекта внедрены регламенты для договорной работы, разработано 80 категорий и отдельные типы документов. Некоторые договоры, которые уже были согласованы юристами и финансистами, пропускают пройденные этапы и согласуются за один день. Настройка категорий заявок и дополнительных заказов к рамочному договору сделала работу по ним прозрачнее.

В холдинге настроили интеллектуальную обработку первичных учетных документов, поступающих из сервисов ЭДО. Чтобы при этом не терялись протоколы обмена и документ не дублировался во внутренней системе и сервисе ЭДО, ИТ-команда «СМ-Клиники» разработала механизм фонового удаления дубликата.

Кроме того, ИИ-сервисы обучили маршрутизировать первичные документы до конкретных исполнителей. За счет распознавания данных в строке «Грузополучатель» система сама, без участия человека, определяет адресата, экономя рабочее время и ускоряя процесс. Кроме того, поступившая «первичка» автоматически связывается с соответствующим договором в Directum RX, документы собираются в комплект. Далее ИИ-сервисы распознают все номенклатурные позиции и через интеграцию передают данные в учетную систему, где автоматически создается заказ поставщику.

Когда приходит универсальный передаточный документ или накладная, ИИ-сервисы также заносят их в систему и привязывают к договорному документу. Менеджер подтверждает поступление товара и соответствие накладной, отправляет документ на согласование. После подписания в электронном виде и отправки контрагенту сделка закрывается.

В дальнейшем компания планирует оптимизировать работу с отзывами и предложениями — выстроить автоматический сбор информации из различных внешних источников с ее маршрутизацией до ответственных. Еще одно направление для цифровизации — кадровые процессы. В системе будет организовано управление заявками на подбор персонала и полный цикл онбординга.

«Кремлевская стоматология» имеет несколько филиалов в Рязани и оказывает целый спектр стоматологических услуг жителям города. Для обработки входящих звонков – записей на прием, консультаций, обращений по гарантийному обслуживанию, компания использует собственный контакт-центр. Перед клиникой стояла задача повысить эффективность его работы при помощи современных технологий и при этом соблюсти все требования законодательства по обработке медицинских данных.

Для решения этих задач «Кремлевская стоматология» обратилась в MWS. Специалисты компании подключили пользователей клиники к сервису речевой аналитики U-Speech Analytics от Uktech Lab, расположенному в виртуальной инфраструктуре MWS. Решение контролирует качество всех входящих обращений на соответствие утвержденному скрипту, а также отслеживает конфликтные ситуации. Благодаря внедрению сервиса «Кремлевской стоматологии» удалось на 20% увеличить конверсию из обращений в клинику в запись, а операторы стали тратить на 14% меньше времени на постобработку звонка.

Так как «Кремлевская стоматология» обрабатывает персональные и медицинские данные клиентов одним из требований было использование защищенного сегмента облака. В связи с этим все сервисы речевой аналитики были развернуты в аттестованном по требованиям ФЗ-152 сегменте виртуальной инфраструктуры MWS, который позволяет безопасно обрабатывать подобные данные. Для повышения уровня сохранности информации компания также подключила сервис резервного копирования данных.

Ранее в Fix Price не было системы, которая анализирует видеопоток, поступающий из уже оборудованных камерами видеонаблюдения в магазинах сети. Команда Neoflex реализовала решение на базе бессерверных вычислений Yandex Cloud, которое позволило оперативно выявлять очереди на кассах и информировать об этом персонал магазинов.

Для реализации проекта была разработана система, которая анализирует изображения, полученные с камер видеонаблюдения, установленных в магазинах с помощью модели компьютерного зрения. Решение позволяет в режиме, максимально приближенному к реальному времени, определять магазины, в которых очередь на кассу превышает установленный лимит по количеству покупателей. Кроме того, менеджер магазина получает уведомление о необходимости открытия дополнительной кассы. Разработка и эксплуатация системы реализована в Yandex Cloud на бессерверной архитектуре, что позволило существенно сократить время на реализацию проекта и снизить затраты, связанные с инфраструктурой на этапе пилотирования и тиражирования за счет подхода рay-as-you-go. Уже через 1,5 месяца удалось получить первую версию модели и начать пилотирование.

Замеры пилотного проекта видеоаналитики в декабре показали рост оборота точек на 2% в результате внедрения технологии по сравнению с сопоставимыми магазинами, где такая технология не использовалась. Помимо контроля очередей, планируется расширить функционал системы для мониторинга выкладки товаров и состояния торгового зала. Система будет отслеживать пустые полки, контролировать чистоту пола и отсутствие посторонних предметов в проходах, что поможет улучшить покупательский опыт.

Взаимодействие с ИИ повышает производственную эффективность сотрудников, но вызывает чувство одиночества, в результате чего они все чаще обращаются к алкоголю и страдают от бессонницы. Явные и тревожные признаки социального недомогания и депрессии оказывают негативное влияние на качество жизни, настроение, когнитивные функции, поведение и здоровье в целом. Многие организации упускают сегодня из виду свой самый важный актив – людей, чьи задачи все сильнее автоматизируются. С точки зрения человека, это может быть тревожной тенденцией, приводящей к нежелательным издержкам: cнижению удовлетворенности работой, мотивации и психического благополучия. Если вы хотите сделать проекты по внедрению искусственного интеллекта успешными и жизнеспособными, в первую очередь нужно сосредоточиться на людях и только потом на технологиях.

В исследовании Harvard Business Review отмечается, что в какой-то степени такая реакция на искусственный интеллект кажется удивительной, поскольку в последние годы предприятия уделяют благополучию работников особое внимание. Работники, которые чувствуют свою социальную значимость и испытывают на работе эмоциональную удовлетворенность, более продуктивны и преданы своей организации. Они с более высокой вероятностью готовы внедрять инновации, выходя за рамки круга своих обязанностей. Те же, кто ощущает разобщенность и изолированность, подвержены эмоциональному выгоранию и склонны к прогулам, а их работодателям приходится бороться с текучкой кадров.

Постоянное взаимодействие с искусственным интеллектом приводит к социальной изоляции. Отсутствие связей с другими людьми в течение рабочего дня усиливает у сотрудников потребность в общении. Рабочие процессы в такой ситуации рекомендуется выстраивать таким образом, чтобы люди могли сосредоточиться на решении стратегических задач, с которыми искусственный интеллект справиться не в состоянии.

Вместо того чтобы адаптировать искусственный интеллект к существующим процессам, организациям следует перестраивать рабочие процессы с учетом уникальных преимуществ как людей, так и машин. Искусственный интеллект должен выполнять роль не только средства автоматизации и оптимизации, но и инструмента повышения эффективности работы человека. Необходимо создавать культуру, в которой социальное взаимодействие ценится и поощряется, а не рассматривается в качестве отвлекающего от работы фактора.

При этом в исследовании совсем не упоминался, казалось бы, очевидный рост беспокойства сотрудников, связанный с угрозой потери ими работы из-за внедрения искусственного интеллекта, а также возможного увольнения их коллег.

По мнению бывшего руководителя кадровых служб Salesforce, Dropbox и Zynga Виджая Пендакура, в целом результаты исследования можно считать вполне объективными. Искусственный интеллект, помогающий повышать эффективность и снижать затраты, нужен компаниям. Но при этом руководству следует решить, что делать с освободившимся благодаря внедрению ИИ временем сотрудников. Подумайте об объединении команд для решения ключевых технологических задач, с которыми сталкивается бизнес, и о разработке новых инициатив по дальнейшему продвижению на рынок. Такие мероприятия преследуют двойную цель: они не только приносят реальную пользу бизнесу, но и создают прочные связи между сотрудниками, что повышает их вовлеченность в общий процесс на своем рабочем месте.

Эксперты Positive Technologies рассказали о результатах тестированиий на проникновение, проведенных для организаций в 2023 году. Исследователи верифицировали возможность реализации 90% недопустимых событий, дополнительно обозначенных заказчиками. Эксперты выяснили, что каждая третья выявленная уязвимость имела критический или высокий уровень опасности. Большинство из них связано с наличием устаревшего программного обеспечения в информационных системах компаний.

В ходе проведения внешних пентестов в 2023 году было найдено 423 уязвимости, из которых 34% представляли серьезную опасность. Основными причинами неудовлетворительного состояния защищенности организаций стали устаревшие версии используемого ПО, небезопасная конфигурация компонентов ИТ-систем и недостатки парольной политики. Критически опасные уязвимости, связанные с устаревшими версиями ПО, были выявлены в ходе внутреннего пентеста в 38% организаций. Уязвимости, которые уже используются в кибератаках и те, эксплуатация которых прогнозируется на ближайшее время, называются трендовыми. Их необходимо устранять в первую очередь.

Результаты исследования показали, что основными причинами успешного проникновения во внутреннюю инфраструктуру организаций стали недостатки парольной политики, уязвимости в коде веб-приложений (в том числе сторонних продуктов) и недостатки конфигурации сервисов, находящихся на периметре сети (например, VPN и Citrix).

В подавляющем большинстве проектов были обнаружены векторы атак низкой (38%) и средней (50%) сложности. Кибератаки низкого уровня сложности может проводить нарушитель, который имеет лишь базовые знания и пользуется общедоступными эксплойтами и автоматизированным ПО для проведения атак. Например, в таких векторах можно задействовать две уязвимости в Microsoft Exchange с общедоступными эксплойтами: первую — для удаленного выполнения кода (CVE-2022-41082), вторую — для повышения привилегий (CVE-2022-41080). Эксплуатация такой комбинации уязвимостей позволит злоумышленнику проникнуть внутрь системы и повысить привилегии на узле. Это может привести к реализации недопустимых для организации событий.

Эксперты рекомендуют компаниям уделить особое внимание парольной политике, безопасности веб-приложений и уязвимостям продуктов сторонних вендоров, используемых в информационных системах.

С помощью видеоаналитики на основе искусственного интеллекта внедряемый в Сочи сервис оценивает загрузку остановок и в режиме реального времени передает данные городским властям. Благодаря этому ответственные ведомства могут оперативно корректировать графики и маршруты автобусов, троллейбусов и трамваев. Решение разработал технологический партнер госкорпорации Ростех – компания NtechLab.

Программное обеспечение подключается к городским камерам видеонаблюдения. В среднем каждые пять минут изображение с камер анализируется искусственным интеллектом на предмет загруженности людьми остановок общественного транспорта.

Вся анализируемая информация предоставляется в реальном времени, в том числе в специальном телеграм-боте. Также через бот направляются предупреждения о том, что на остановке образовалась толпа. Эти данные позволят городским властям оперативно корректировать графики и маршруты общественного транспорта, чтобы избежать давок и излишнего скопления ожидающих пассажиров.

С 2020 года банк использует цифрового помощника по имени Лавр для автоматического сбора информации по запросам от госорганов. Ранее в рамках внутренних процессов робот не мог считывать данные из документов, и сотрудникам приходилось заносить их в систему вручную. Это трудоемкий процесс, так как ежегодно количество запросов от госорганов растет на 20%. Чтобы оптимизировать и ускорить обработку данных, Росбанк применил ряд цифровых решений, включая интеллектуальные сервисы Directum.

Для этого Лавра научили читать и понимать требования ФНС на платформе Directum – в частности, наименование ФНС, номер и дату требования, установленный срок для предоставления документов, наименование лица (для юрлиц — ИНН, для физлиц — ФИО и дату рождения), запрашиваемые документы.

Сотрудники имеют возможность загрузить скан-копию или фото требуемого документа и распознать его не перепечатывая атрибуты документов в экранные формы. Интерфейс операционных систем подсказывает цветовой кодировкой, какие атрибуты были распознаны максимально уверенно, а какие требуют обязательной проверки пользователем.

При выявлении определенного текста ИИ-сервисы дают роботу сигнал, чтобы он проставил верификацию в задаче по подготовке ответа. Например, если инструмент считал из требования слова «выписка» или «движение по счету», то в задаче автоматически проставляется «галочка» в соответствующем поле.

В результате Росбанку удалось повысить эффективность бизнес-процесса на 28%. Благодаря этому получилось перераспределить сотрудников отдела на другие процессы.

Функциональность также доступна в интернет-банке для юридических лиц и в операционных системах Росбанка. Цифровой помощник призван упростить процесс для клиентов, которые получают услуги от нерезидентов или предоставляют услуги иностранным контрагентам.

Операционная функция Росбанка использует ИИ-сервисы, созданные на платформе Directum, и в других бизнес-процессах. В частности, речь идет о таких документах, как постановления ФССП, выписки от судебных приставов, ипотечные договора, счета на оплату, акты о выполненных работах.

Так, для счетов и актов Росбанк применяет ИИ-сервисы Directum для распознавания изображений документов от своих внешнеторговых клиентов. Сервисы обучены более чем тысячей форматов актов, предоставленных клиентами в качестве подтверждающих документов для валютного контроля.

Федеральное агентство США по кибербезопасности и защите инфраструктуры (CISA) опубликовало отчет, содержащий результаты новейшего исследования причин, препятствующих малому и среднему бизнесу внедрять технологию единого входа в систему Single Sign-On (SSO). Она позволяет аутентифицировать пользователей, однократно вводящих свои учетные данные при входе систему, и предоставлять после этого доступ к различным приложениям и веб-сайтам.

SSO уже давно предлагается как технология, предоставляющая возможность устранить такие проблемы, связанные с паролями, как фишинг и атаки типа «человек посередине», а также повысить эффективность управления разрастанием облачных сервисов. Считается, что сложные пароли для централизованной аутентификации и автоматизация процесса входа в систему должны повысить уровень безопасности организаций при сокращении суммарных объемов затрат.

В отчете CISA утверждается, что SSO предлагает интегрированный и унифицированный инструментарий для управления пользователями, сокращения накладных расходов на управление и предотвращает проблемы с устаревшими учетными записями пользователей. Там же приводится несколько причин, из-за которых SSO не приживается в небольших организациях, включая значительную административную нагрузку при внедрении, недостаток необходимых знаний персонала ИТ-отделов, неполную техническую документацию, а также отсутствие серьезных инцидентов в области безопасности.

В CISA подчеркивают, что потенциальные клиенты малого и среднего бизнеса считают технологию SSO чрезмерно дорогостоящей из-за более высокой цены услуг премиум-уровня единого входа. Высокая структура затрат названа «налогом» на единый вход.

Но стоимость и организационные затраты – это лишь вершина айсберга. Проблема заключается также и в том, что SSO требует решения многих вопросов. Среди них – обновление устаревших приложений, некоторые из которых могут потребовать серьезных усилий для поддержки SSO. Причем пользователи подчеркивают, что имеющиеся у них инструкции являются неполными, расплывчатыми и часто неточными.

Тем не менее, при условии правильного внедрения инструменты SSO способны обеспечить лучший цифровой опыт как для сотрудников компаний малого и среднего бизнеса, так и для их клиентов, считают в CISA. За счет расширенной аутентификации они помогут снизить затраты на частую смену паролей пользователей и клиентов при меньших эксплуатационных расходах, а также способны обеспечить повышение киберустойчивости.

Чтобы достичь таких результатов в CISA рекомендуют, в том числе, поставщикам решений SSO активизировать усилия в этой области.

В 2024 году искусственный интеллект становится центральной технологией, и в 2025 году не будет ни одного успешного приложения, которое будет написано без использования ИИ или не будет содержать эту технологию.

Как отметил Андрей Белевцев, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка, в 2023 году каждую неделю в мире появлялось три релиза фундаментальных моделей. С 2011 года количество проектов с ИИ на GitHub выросло в 2 тыс. раз. 80% разработчиков уже используют ИИ-ассистента в своих личных проектах. 60% компаний тестируют, внедряют или уже внедрили в работу искусственный интеллект, и ожидают от этого повышения продуктивности более чем на 20%.

Одновременно Сбер активно развивает собственные ИИ-сервисы для разработчиков. Это инструмент автогенерации кода GigaCode, который теперь позволяет проводить аналитику кода и оценить трудозатраты на его создание. Теперь пользователям доступны более 30 языков программирования и целый ряд других возможностей. Кроме того, Сбер продолжает совершенствовать отечественную платформу для работы с исходным кодом GitVerse, которая получила масштабное обновление. Также разработчика теперь доступна российская среда разработки Giga IDE со встроенным AI-ассистентом и многое другое.

Белевцев подчеркнул, что сегодня данными, на которых модель обучалась, не делится никто, поэтому необходимо понимать, насколько интерпретируемой будет модель. Нужно быть уверенным, что модель ведет себя именно так, как мы от нее ожидаем. Соответственно, важны надежность, интерпретируемость и работа с уязвимостями.

Министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ Максут Шадаев рассказал, что в следующем году в России стартует большой национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Задачи этого нового нацпроекта — создание отечественной низкоорбитальной спутниковой группировки для обеспечения высокоскоростного доступа в интернет, развитие цифровых платформ, отказ от «лоскутной цифровизации» и выход в облака, дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта, в том числе для обработки данных.

Сергей Марков, начальник управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices представил историю человечества как смену эпох устной речи, письменности, книгопечатания и, наконец, интернета. Он отметил, что каждый из этих этапов выводил людей на новый уровень обработки информации, снижая расходы на её производство и повышая доступность.

Как считает Марков, сейчас мир находится на пороге новой революции, связанной с технологиями генеративного искусственного интеллекта. Следующий шаг — рождение интерактивного ИИ, то есть систем, которые будут взаимодействовать друг с другом для решения сложных интеллектуальных задач. Но этому модели еще нужно обучить.

Разработчики уже подходят к построению систем, способных, в терминологии Даниэля Канемана, к медленному мышлению. Если продолжить текущие тренды, то к 2027 году нас ждет «интеллектуальный взрыв». Но на самом деле прирост интеллекта, скорее всего, будет нелинейным, поскольку нужно учитывать целый ряд физических барьеров, в том числе энергетические лимиты, что заставит искать новые пути развития технологии машинного обучения. Технология нейтральна, и все зависит от того, как мы ее используем, поэтому важно действовать максимально ответственно и взвешенно.

Компании enterprise-сегмента, которые продолжали по инерции использовать западные продукты или прибегали к комбинированным решениям, активно обращаются к российским BI-системам. Заказчики отмечают, что уход зарубежных вендоров повлек за собой сложности с приобретением или продлением лицензии, обновлением и сопровождением их решений, а также дефицит специалистов для доработки, интеграции и технической поддержки.

В 42% проектов компании отдали предпочтение российским вендорам: Visiology, «Форсайт», Luxms BI, Loginom, «1С:Аналитика», Goodt Insight. Реже принимали решение об использовании китайской платформы FineBI. В качестве альтернативы некоторые компании своими силами частично дорабатывают продукты с открытым исходным кодом, например, Apache Superset.

Как подчеркивают эксперты, среди российских BI-решений отсутствуют очевидные лидеры. Однако отечественному бизнесу нужно будет определиться с наиболее подходящим продуктом, с учетом задач, требований и стратегии на будущее.

Опрос показал, что при выборе решения наиболее значимыми факторами становятся стоимость лицензий и внедрения, производительность и функциональность. Среди компаний с численностью сотрудников от 8 до 15 тыс. человек масштабные внедрения систем от 1 тыс. пользователей востребованы у 24%, 48% ограничиваются инсталляциями до 200 лицензий. 64% компаний предоставляют доступ к операционной аналитике всем сотрудникам. Для трети респондентов целевой пользователь BI-систем — высшее руководство, которое осуществляет мониторинг бизнес-показателей в режиме реального времени.

Важным фактором остается безопасность данных. Во избежание рисков 80% заказчиков разворачивают BI-системы во внутренней инфраструктуре. Однако некоторые компании enterprise-сегмента готовы рассмотреть и облачные сервисы, если будет предложена низкая цена и использована отечественная платформа.