Ежедневные новости

Министерство государственного управления, информационных технологий и связи Подмосковья внедрило в электронную услугу «Предоставление льготных условий ипотеки на территории Московской области» технологию распознавания документов на основе искусственного интеллекта.

При заполнении онлайн-заявки на социальную ипотеку пользователь прикрепляет сканы обязательных документов – например, свидетельства о рождении, трудовой книжки, свидетельства о заключении брака. После этого искусственный интеллект мгновенно распознает и анализирует их. Если какие-то документы не прошли проверку, заявителю высвечивается подсказка, и он может тут же их исправить. Ранее подобные ошибки выявлялись позже, когда заявление поступало в ведомство, из-за чего людям могли отказать в предоставлении услуги.

Программа «Социальная ипотека», запущенная в Подмосковье с 2016 года, помогает привлечь в область квалифицированные кадры. Услуга «Предоставление льготных условий ипотеки на территории Московской области» доступна на региональном портале в разделе «Дом и ЖКХ» – «Господдержка».

В Мингосуправления отмечают, что искусственный интеллект на региональном портале уже способен распознавать порядка 250 видов документов.

«Сладкая жизнь» автоматизировала процессы закупок с помощью платформы B2B-Center. Все закупки холдинга — от мебели для офиса, оборудования для нового магазина, фабрики и до услуг по обслуживанию, ремонту — теперь проходят в единой системе по единым правилам. Увеличилось количество конкурентных предложений от поставщиков, улучшились условия, снижаются цены. Важно, что сократились время и трудозатраты организаторов закупок на подготовку и проведение тендеров.

За небольшой период работы на B2B-Center проведено более 350 процедур по всем ключевым категориям закупок, включая строительство, ремонт и техническое обслуживание, комплексное снабжение офисов и производственных площадок, HoReCa, а также продажу и утилизацию оборудования. Переход на B2B-Center уже позволил увеличить прозрачность закупок и количество надежных поставщиков.

В ближайшем будущем компания планирует интегрировать торговую площадку с ERP-системой для большей эффективности и сокращения затрат.

Рост рынка объясняется резким увеличением спроса на технологии ИИ, которые требуют значительных объемов вычислительных мощностей и высоконагруженных облачных ресурсов. При этом на рынке по-прежнему наблюдаются трудности с поставками оборудования крупных западных вендоров и нехватка высоко квалифицированных специалистов в сфере виртуализации, что способствует переориентации компаний с собственной инфраструктуры на сервисы локальных поставщиков облачных ресурсов.

Востребованность GPUaaS под ИИ

Рост интереса к технологиям ИИ, машинного обучения, блокчейна и больших данных влияет на увеличение спроса на специализированные облачные решения на базе GPU-серверов (GPUaaS) и серверов с высокочастотными процессорами (HFSaaS). Пока предложение облачной инфраструктуры с высокой производительностью ниже уровня спроса, но ожидается развитие локального облачного бизнеса, ориентированного на высокие нагрузки. Аналитики M1Cloud прогнозируют, что по итогам года сегмент рынка облачных сервисов для высоконагруженных информационных систем возрастет более чем на 45-50%.

Арендованные ресурсы под частные облачные решения

Поскольку физическая доставка серверов и оборудования затруднительна, компании предпочитают переходить в виртуальные среды, арендуя инфраструктуру у облачных провайдеров. Важную роль играет и высокая стоимость кредитов, делающая покупку собственного оборудования финансово невыгодной. Альтернативой стали приватные облачные среды, обеспечивающие максимальный контроль над собственными данными и инфраструктурой, такие решения зачастую используются для информационных систем под нейросети, которые ориентированы на узкоспециализированные задачи бизнеса. К концу нынешнего года частные облачные решения могут занять около 15% в структуре облачного рынка.

Безопасность обработки и хранения данных

Основным из ключевых драйверов интенсивного роста облачного рынка является постоянно увеличивающийся объем данных и необходимость их безопасно обрабатывать и хранить, в том числе, чтобы соответствовать нормам локализации данных и соблюдать законодательство в области защиты персональных данных. Поэтому по прогнозам M1Cloud, сегмент защищенных облачных сервисов по ФЗ-152 будет расти с опережающим темпом и составит к концу года не менее 40%.

Локальная адаптация популярных open source

В России начался новый подъем внедрения облачных решений на основе открытых платформ – локализованных проектов open source, которые дают возможность выстраивать надежные облачные экосистемы с высоким уровнем кастомизации и интеграции.

Российские облака продолжат укреплять позиции на внутреннем рынке, в том числе за счет региональной экспансии, что обеспечит снижение задержки и улучшение доступности облачных сервисов для компаний вне центральных регионов. Текущие темпы роста могут способствовать выходу российских облачных игроков на международный уровень и привлечь международных инвесторов и партнеров, особенно из стран Азиатского региона и Персидского залива.

Причиной реализации проекта по созданию системы налогового мониторинга стало не просто выполнение нормативных требований, но и шаг к более прозрачному и технологичному взаимодействию с налоговыми органами.

В ходе проекта VK Tech обеспечивает руководство проектом, а также отвечает за последующее обеспечение работ по средствам криптографической защиты информации. За проектирование и настройку цифровой витрины отвечает интегратор — компания «Синимекс». На данный момент уже завершены этапы проектирования и настройки, идет подготовка целевого тестирования.

Команда проекта совместно работает над интеграцией системы с корпоративным ИТ-ландшафтом, охватывающим учетную систему предприятия и электронные хранилища документов. Кроме того, в планах расширение сотрудничества с VK Tech за счет внедрения других решений.

Анализ вакансий и резюме, размещенных на сайте hh.ru на конец 2024 года, показал, что в число наиболее востребованных у работодателей профессиональных навыков ИТ-специалистов входят знания SQL (14%), Linux (9%) и Python (8%). При этом большинство кандидатов в своих резюме отмечают владение SQL (18%), а также указывают знание английского языка (16%) и навыки работы в Git (16%).

Как отмечают аналитики, спрос на ИТ-специалистов, особенно в области искусственного интеллекта и машинного обучения, продолжает расти, что связано с увеличением объемов данных и автоматизацией бизнес-процессов. Компании ищут профессионалов, способных разрабатывать и внедрять решения на основе искусственного интеллекта для повышения эффективности. В то же время растет потребность в специалистах с междисциплинарными навыками — например, в инженерах, обладающих аналитическими компетенциями и умеющих эффективно интегрировать ИТ-решения в бизнес-процессы для их оптимизации.

Чаще всего работодатели ждут от ИТ-соискателей умение работать в рамках конкретных технологий, а также прокачанные личностные качества. При этом сами соискатели далеко не всегда отвечают ожиданиям. И если со знаниями языков программирования и умением работать с ПО все понятно, то с личностными качествами – иначе. Соискатели зачастую не указывают их в своих анкетах.

Исследование также выявило различия в требованиях к специалистам с разным опытом работы. Так, от начинающих разработчиков наиболее часто работодатели ждут знания «1С» (21%), Git (17%) и JavaScript (16%), а от специалистов со стажем от 3 до 6 лет ожидаются навыки работы с PostgreSQL (20%), Git (20%) и SQL (16%).

В топ-10 самых востребованных в ИТ-сфере навыков вошли не только технические компетенции, но и личностные качества, такие как аналитическое мышление (6%), работа с большим объемом информации (5%) и работа в команде (5%). Однако первый из них соискатели редко указывают в резюме, а вот о наличии у себя последних двух заявляют 13% и 12% кандидатов соответственно. Примечательно, что в резюме довольно часто встречаются упоминания таких компетенций, как организаторские навыки (15%), деловая переписка (12%) и коммуникация (11%), хотя эти навыки значительно реже фигурируют в вакансиях.

В BPMSoft реализован один из ключевых для «Волма» процессов — гибкое ценообразование. Раньше согласование коммерческих условий занимало длительное время: менеджеру приходилось вручную собирать информацию, рассчитывать стоимость и проходить многоступенчатое внутреннее согласование. Благодаря внедрению CRM ценовой запрос теперь можно сформировать в мобильном приложении прямо на строительной площадке. Система автоматически подтягивает данные из ERP, анализирует рентабельность, определяет круг согласующих в зависимости от параметров и запускает бизнес-процесс. Автоматизация позволила сократить срок согласования с нескольких дней до двух часов. У каждого типа заявки установлены SLA, сроки рассмотрения фиксируются в CRM, а KPI сотрудников привязаны к соблюдению этих метрик.

Аналогичный процесс реализован и для запуска маркетинговых мероприятий. Менеджер формирует заявку, система рассчитывает ключевые показатели и направляет её на согласование. Такой подход обеспечивает гибкое управление маркетингом и позволяет точнее прогнозировать его эффективность.

Также «Волма» адаптировала процесс лидогенерации под специфику строительного рынка. CRM отслеживает строительство объектов и автоматически формирует задачи менеджерам. При переходе объекта на новый этап строительства система создаёт лид. В карточке указана вся необходимая информация — например, данные о предполагаемом объеме плит. Далее менеджер общается с девелопером, формирует коммерческое предложение и сопровождает сделку. Автоматизация позволила сократить сроки обработки лидов на 40% и увеличить точность прогнозирования продаж.

Платформа BPMSoft, доказавшая свою эффективность в оптимизации продаж и маркетинга, стала основой для нового важного проекта — внедрения SRM-системы для управления поставщиками сырья. До автоматизации данные о контрагентах хранились разрозненно: в Excel, электронной почте и частично в SAP ERP. Статус взаимодействия с конкретным поставщиком был известен только ответственному менеджеру, что замедляло согласование условий, контроль исполнения контрактов и принятие решений.

Цель проекта — выстроить прозрачный процесс управления взаимоотношениями с поставщиками и оптимизировать процесс закупок: от ведения переговоров до формирования заказов и отслеживания аналитики. Сейчас «Волма» работает с более чем 300 контрагентами в одной системе.

Программные роботы, внедряемые в «РЖД-Технологии», разработаны с помощью No-Code и Low-Code инструментов платформы Robin и интегрированы с используемым в компании отечественным ПО. Автоматизация закупок стала частью комплексной стратегии компании по повышению эффективности корпоративных процессов.

Один из программных роботов, разработанных командой «РЖД-ТехСервиса», применяется для автоматизации работы с реестром договоров официального сайта Единой информационной системы в сфере закупок (ЕИС). Раньше сотрудники «РЖД-Технологий» сопоставляли данные, искали договоры в реестре ЕИС и вручную размещали сведения. Теперь эти задачи выполняет робот: он идентифицирует документ об оплате, обрабатывает информацию, обновляет статус об этапе исполнения договора в ЕИС.

Еще один робот помогает формировать квартальные и годовые отчеты о закупочной деятельности. Сотруднику достаточно указать нужный период, после чего робот анализирует данные реестра закупок, применяет фильтры, производит расчеты и создает отчет в соответствии с утвержденной формой. Это значительно ускоряет работу и снижает риск ошибок, связанных с человеческим фактором.

В «РЖД-Технологиях» с помощью платформы Robin также автоматизирована рассылка запросов коммерческих предложений. Программный робот проверяет в файловой системе наличие всех необходимых документов, получает список адресатов, формирует письма с указанием предмета закупки и даты, а затем направляет запросы контрагентам вместе с вложением комплекта документов. По завершении работы робот уведомляет сотрудника об успешном выполнении сценария.

Как отметил Александр Мискарян, генеральный директор ООО «РЖД-Технологии», внедренная платформа показала себя как гибкий и технологичный инструмент, с помощью которого удалось быстро роботизировать бизнес-процессы в закупках. Внедрение RPA стало логичным этапом цифровой трансформации компании. В дальнейших планах – масштабирование решения и автоматизация рутины в других департаментах.

Для движения по складу робот использует лазерный дальномер, сенсоры и камеры. В зоне стеллажей он сканирует палетные этикетки на товарах и отправляет данные в систему складского учета. За час робот проверяет до 30 тыс. палет — это в 500 раз быстрее человека. Система также выявляет расхождения между данными в складской системе учета и фактическим расположением палет на складе и сразу исправляет ошибки. Такой подход помогает избежать дефицита товаров на полках и, как следствие, денежных потерь. При помощи такого робота компании могут сэкономить от 30% расходов, связанных с проведением инвентаризации.

Робот начал работать на складе «Перекрестка» на постоянной основе после успешного пилотного запуска на складе в 2024 году. Тогда благодаря роботу-инвентаризатору удалось полностью исключить ошибки при размещении товара в ячейки хранения. Помимо этого, автоматизация позволила сократить время плановой инвентаризации палетной зоны складского блока с 8 до 2 часов, что увеличило продуктивность других операций на складе.

Команда «Гринхилс» поставила цель: оптимизировать работу с документацией, усилить контроль за своевременным принятием документов подрядчиками и сократить количество ошибок при строительно-монтажных работах. Эти задачи решаются за счет автоматического отслеживания статусов документов, централизованного доступа к актуальным версиям и полной прозрачности действий всех участников проекта.

Решение на платформе «Самолет 10D» обеспечивает единое рабочее пространство для всех участников строительства: девелопера, проектировщика и подрядных организаций. Такой подход минимизирует ошибки, возникающие из-за использования устаревших версий документации на стройплощадке. Кроме того, система ускоряет рассылку актуальных версий документов подрядчикам за счет уведомлений и сокращает затраты на хранение и поддержание документации в актуальном состоянии.

Пользователи могут легко контролировать количество утвержденных комплектов, среднее время их приемки и статусы документов — приняты, отклонены или находятся на согласовании. Решение поддерживает моментальный выпуск документов в производство и подписание актов, включая бесшовную интеграцию с «Контур.Диадок». В ближайшее время планируется масштабное обновление продукта: 10D СОД станет полноценной средой общих данных — универсальным инструментом для работы с ключевыми типами инженерно-технической документации: проектной, рабочей, исходно-разрешительной, исполнительной и журналом авторского надзора.

По словам Алексея Волкова, руководителя проекта «Гринхилс», внедренное решение уже на этапе адаптации значительно ускоряет бизнес-процессы, а главное — исключает хаос в работе с версиями документов. При этом начать работу в продукте просто — сотрудники освоили платформу за неделю.

ВНИИплем — ведущий научный и методический центр в области племенного дела, разведения и селекции сельскохозяйственных животных. Для оценки племенной ценности и построения рекомендаций до недавнего времени институт применял зарубежные решения. «Ростелеком» предложил ученым полностью отечественную систему поддержки селекционно-генетических решений, разработанную без использования иностранных модулей. В ходе сравнительных тестов система продемонстрировала значительную скорость выполнения расчетов и высокую точность определения индекса племенной ценности, не уступив зарубежным аналогам, а по ряду параметров превзойдя их. Сейчас система собирает и анализирует данные по крупному рогатому скоту и свиноводству, в перспективе ее можно будет внедрять и в других направлениях животноводства.

Кроме оценки племенной ценности, система способна давать рекомендации по отбраковке животных и подбору пар для достижения оптимальных заданных показателей в минимальные сроки. При этом она работает не только с фенотипическими данными, но и учитывает результаты геномных исследований, что существенно повышает точность оценок и прогнозов.

«Ростелеком» обеспечил внедрение решения в ИТ-ландшафт института и предоставил необходимые мощности, включая защищенную облачную инфраструктуру.

Как отмечает Ольга Луконина, врио директора ВНИИплем, сервис повысит эффективность крупномасштабной селекции, ускорит обработку данных и обеспечит распределение селекционных групп не только на уровне отдельных хозяйств, но и в масштабах пород, разводимых в стране. Кроме того, он поможет представить российских животных как ценный генетический ресурс на мировом рынке, что увеличит экспортный потенциал российского генетического материала.