Ежедневные новости

Inventive Retail Group управляет мульти- и монобрендовыми розничными сетями, представляющими товары международных производителей. Она насчитывает более 460 торговых точек в 36 городах и 18 онлайн-магазинов. Текущее решение 1С:УПП охватывает не только финансовый контур, но и часть логистики, возвраты, эквайринг и работу с подарочными картами. Высокая степень кастомизации системы затрудняет поддержку и развитие, а технические ограничения мешают реализации новых задач.

Бизнес ожидает получить от проекта повышение эффективности финансовой функции: ускорение формирования управленческой отчетности, сближение разных видов учета, усиление контроля за платежами. Новая система станет центром управления финансами, а подход к автоматизации процессов, выходящих за этот контур, будет определен в ходе формирования будущей ИТ-архитектуры. В качестве целевого ядра рассматривается «1С:Управление холдингом». В новом решении планируется автоматизировать управленческий, регламентированный учет и казначейство. Отдельное внимание будет уделено унификации отчетности, прозрачности процедур закрытия отчетных периодов и автоматизации процессов бюджетного контроля и лимитирования.

Новая платформа будет интегрирована с ключевыми ИТ-инструментами компании: SAP ERP, SAP BPC, 1С:Розница, СБИС ЭДО, Retail CRM и другими. Важным направлением проекта станет проработка решений для поддержки омниканального движения товаров. Эксперты «Корус Консалтинг» определят подходы к реализации прозрачного и детализированного учета операций с маркетплейсами, розницей, B2B. Еще один вектор работы — обеспечить масштабируемость и высокую производительность будущей платформы, так как система будет обрабатывать большой объем данных и транзакций.

Проект начнется с обследования: команда определит функциональные требования к платформе, целевую архитектуру и подготовит дорожную карту внедрения. Далее предполагаются этапы моделирования и технической реализации. Параллельно выполняется подготовка методологии управленческого учета. Запуск системы запланирован на январь 2027 года, в период пикового спроса в ретейле — это потребует точного планирования и согласованных действий.

ЦИТ КК выполняет ключевую роль в обеспечении бесперебойного функционирования информационных систем и ИТ-инфраструктуры Краснодарского края. Много лет Центр использовал систему мониторинга Zabbix. Однако вследствие требований регулирующих органов все критически важные ИТ-системы (объекты критической информационной инфраструктуры) обязаны работать исключительно с применением российского программного обеспечения. Для замены Zabbix были рассмотрены три варианта, и в итоге выбрана отечественная система мониторинга «Пульт». Решающими факторами стали легкий переход, непрерывная работа и круглосуточная поддержка.

В настоящее время решение применяется для контроля состояния сетевого оборудования и анализа трафика, что позволяет дежурной смене эффективно отслеживать инциденты и своевременно информировать инженерно-технический персонал или ответственных за эксплуатацию систем. Система мониторинга охватывает 1086 активных узлов, включая виртуальные машины, серверное оборудование, сетевые устройства (коммутаторы и маршрутизаторы). Система обрабатывает 75 тыс. элементов данных, 21 тыс. активных триггеров и 130 шаблонов конфигурации.

С апреля 2025 года уже 50% действующих поставщиков компании регулярно используют аналитику Dialog.X5 в своей операционной и стратегической деятельности. Бесплатные отчеты платформы помогают партнерам принимать более точные решения, повышать коммерческую эффективность и находить точки роста в категориях.

«Барометр контракта» — это новый аналитический отчет в рамках Dialog.X5, который дополняет уже доступные поставщикам бесплатные отчеты по продажам, промо, категории и ABC-рейтингу. В отличие от ранее запущенных, «Барометр» фокусируется именно на ключевых метриках контракта поставщика. Все это собрано в одном отчете в режиме онлайн, что позволяет поставщикам оперативно оценивать текущее состояние дел и быстро реагировать на отклонения. Отчет позволяет партнерам отслеживать KPI по контракту поставщика (оборачиваемость, РТО, уровень сервиса, доступность), быстрее находить отклонения и причины просадок, оптимизировать логистику и планирование поставок, вести предметный диалог с ретейлером на едином языке.

Запуск «Барометра контракта» продолжает курс на построение новой модели партнерства, основанной на открытом доступе к главному активу — данным о продажах и поставках. Dialog.X5/Аналитика помогает поставщикам не только оперативно отслеживать статус своего контракта, но и принимать стратегические решения на основе глубокой аналитики категории, трендов и поведения покупателей. Доступ к новому отчету «Барометр контракта» открыт для всех партнеров X5 бесплатно.

До начала проекта «Нижегородская областная фармация», включающая в себя крупнейшую в регионе аптечную сеть «Госаптека», не использовала программу лояльности. Это затрудняло работу порядка 250 розничных точек. Общая система была необходима для удержания постоянных покупателей, повышения скорости реакции на изменения спроса, а также учета требований регулятора. Для реализации остановились на решении RightWay, разработанном на базе отечественной low-code платформы BPMSoft. Решающими факторами при выборе стали компетенции команды, опыт в работе с госпредприятиями, готовые механики для фармотрасли, а также технологическая зрелость самого продукта.

В рамках проекта эксперты «Норбит» подключили модули CRM, процессинга программы лояльности, аналитики и блок коммуникаций для sms-рассылок. В системе автоматически формируется профиль клиента «360 градусов» с историей покупок и взаимодействий без дублей.

Теперь маркетологи НОФ могут точно сегментировать клиентскую базу по ряду признаков и формировать персонализированные предложения. Также им стала доступна расширенная аналитика по кампаниям и детальная отчетность по ключевым показателям. Ее они отслеживают на дашбордах в режиме реального времени. Процессинг лояльности RightWay обеспечивает автоматическое начисление и списание баллов согласно установленным правилам программы. Клиенты сети «Госаптека», а их в базе более 240 тыс., теперь могут использовать накопленные баллы для оплаты покупок в любой из аптек сети.

Особое внимание команда внедрения уделила интеграции в существующий ИТ-контур. Все компоненты системы были объединены в общий технологический ландшафт. Это обеспечило сквозную работу с данными и позволило перейти от массовых маркетинговых коммуникаций к персонализированному взаимодействию с различными сегментами покупателей. Еще одним фокусом стала безопасность хранения информации — RightWay полностью соответствует требованиям 152-ФЗ о защите персональных данных.

Через полгода после внедрения видны значительные улучшения по ключевым метрикам: коэффициент LTV (lifetime value, жизненный цикл клиента) составил 12,6%, а ROMI (Return on Marketing Investment, окупаемость затрат на маркетинг) по кампаниям — 120%.

Как отмечает Нэля Кокорева, начальник управления маркетинга и закупок розничной сети «Нижегородская областная фармация», программа лояльности вышла далеко за рамки маркетингового инструмента и стала полноценной частью клиентского сервиса. Результаты внедрения превзошли все ожидания: рост среднего чека на 19% за первые три месяца — это серьезный показатель для государственной сети аптек. Платформа RightWay позволила найти правильный баланс между коммерческой эффективностью и социальной миссией.

21% организаций, опрошенных в рамках исследования OCS, прогнозирует рост данных в пределах 10–25%, а 17% — более чем на четверть. Чтобы обрабатывать новые объемы данных, 78% компаний планируют до конца года расширить корпоративный парк серверов и СХД. При этом каждая третья компания намерена увеличить объем закупок оборудования минимум на 25%.

Бизнес подбирается к петабайту корпоративных данных

Чаще всего бизнес оперирует 500–1000 Тбайт данных при ведении своей операционной деятельности — этот объем назвал 31% компаний. Более скромные 100–500 Тбайт находятся в управлении еще 30% респондентов. При этом каждая седьмая организация (15%) работает с очень большими объемами информации — свыше 1000 Тбайт. В разрезе отраслей лидерами по количеству корпоративных данных в управлении стали предприятия финансового сектора — в среднем представители фининдустрии работают с 800 Тбайт. На втором месте оказались организации из нефтегазового и угольного комплекса с результатом в 750 Тбайт, а на третьем — химическая промышленность со средним объемом 700 Тбайт.

Большинство компаний (74%) прогнозируют рост объемов корпоративных данных до конца 2025 года. Треть респондентов (36%) считает, что увеличение будет небольшим — в пределах 10%. 21% организаций готовится к повышению объемов на 10–25%, а 17% — более чем на четверть.

Согласно результатам исследования OCS, российские компании учитывают быстрое накопление корпоративной информации в своих стратегиях развития ИТ-инфраструктуры. 78% организаций планируют нарастить закупки серверов и СХД в 2025 году, чтобы обрабатывать возросший объем данных. При этом половина предприятий (47%) ориентируются на 10% рост численности оборудования в парке, а еще около трети (31%) — на 25% и более.

Парк «как у всех»

Российский бизнес стремится к созданию универсального парка вычислительных мощностей, который позволил бы отвечать на распространенные технологические вызовы. По этой причине компании выбирают проверенные подходы. 75% респондентов отметили, что пользуются наиболее популярной в мире серверной архитектурой x86 (Intel/AMD). В два раза реже организации обращаются к ARM (34%), а «Эльбрус» и Baikal во время опроса назвали 7% и 5% компаний соответственно. Самой редкой архитектурой стала RISC — ее упомянули только 2% опрошенных.

Исследование OCS также зафиксировало высокий интерес предприятий к «гибридным» типам инфраструктуры: свыше половины компаний (54%) используют одновременно HDD- и SSD-накопители в парках СХД. Треть респондентов (36%), в свою очередь, выбирает «классику» — HDD-системы. Парк только на SSD-решениях остается нишевым вариантом — чистые All Flash Array оказались у 9% опрошенных.

Информация живет три года

Под влиянием быстрого роста объемов корпоративной информации формируется еще один тренд — бизнес внедряет такие механики работы с данными, которые позволяют вести операционную деятельность, не перегружая вычислительные и финансовые ресурсы предприятия. Исследование OCS показало, что у 79% российских компаний есть регламенты относительно распределенного хранения архивных копий. Самый распространенный сценарий, согласно результатам опроса, — облачное хранение. Его отметили 35% опрошенных. На втором месте с небольшим отрывом находится комбинированное хранение — например, сочетание лент и облачных сервисов, — такой ответ дали 33% компаний. Реже организации используют только диски и только ленты — на них пришлись 10% и 1% соответственно.

Самым популярным сроком хранения архивных данных стал временной диапазон от одного года до трех лет — его отметили 43% компаний. 35% организаций выбирают промежуток от трех до пяти лет. У 19% респондентов информация хранится дольше пяти лет. Самым непопулярным оказалось краткосрочное хранение — менее одного года данные хранят лишь 3% организаций.

Производство «Инроел» охватывает полный цикл металлообработки: от создания образцов до выпуска серийной продукции. В условиях активного роста стало очевидно, что ручной учет больше не отвечает бизнес-требованиям. Компании была нужна современная ИТ-платформа, чтобы видеть полную картину движения материалов и изделий в процессе производства, исключить потерю данных между узлами и оперативно контролировать выполнение заказов.

В качестве центральной учетной системы «Инроел» выбрала «1С:Управление нашей фирмой», которая позволит сохранить гибкость и прозрачность процессов при динамичном развитии бизнеса. В первую очередь было решено провести внедрение ИТ-системы в важнейшем для компании экспериментальном цехе.

Проект охватил функциональные блоки по закупке сырья, передаче материалов в переработку, производству и продаже готовой продукции. Производство «Инроел» включает несколько стадий: каждый узел цепочки обрабатывает металлоизделие, а затем передает заготовку следующему звену в качестве входного материала. Чтобы отразить эту специфику в ИТ-решении, «Корус Консалтинг» выполнил ряд доработок «1С:УНФ» — автоматизировал передачу изделий между узлами и учет производственного брака.

С помощью новой системы менеджмент получает достоверную отчетность о наличии сырья, движении заготовок, а также статусе выполнения заказов. Автоматизация процессов позволила существенно повысить эффективность контроля выполнения операций и сократить трудозатраты сотрудников.

Последовательность изготовления продукции отличается в каждом цехе компании. В будущем архитектура ИТ-системы позволит «Инроел» масштабировать решение на другие подразделения: без ограничений настроить новые маршруты производства и расширить функциональность.

В компании «Девелопмент-Юг» до внедрения Directum RX действовали десятки разных шаблонов договоров и маршрутов согласований. Это замедляло работу и увеличивало риск ошибок. С переходом на цифровую платформу удалось выстроить единую схему документооборота: выделены 18 видов договоров и 11 типов счетов, настроен динамический подбор согласующих и проверка контрагентов.

На следующем этапе компания внедрила искусственный интеллект. Система автоматически сравнивает версии договоров и выделяет отличия, что снижает вероятность пропуска критичных правок. При работе со счетами ИИ помогает формировать маршруты согласования, назначать ответственных и исключает лишние итерации согласований.

Еще одна задача — соблюдение требований законодательства о проектных декларациях. Если раньше юристы лично следили за сроками обновления, то теперь система сама формирует напоминания, запрашивает данные у ответственных и контролирует выполнение задач.

В системе работают 496 пользователей в 80 юридических лицах. Срок согласования договоров сократился на 20%, счетов — на 12%, повысилась прозрачность процессов.

В компании продолжают цифровую трансформацию: планируется сделать процесс сравнения версий обязательной частью согласования договора, перевести в цифру юридические заявки на подготовку документов, интегрировать систему с сервисами ЭДО и рассмотреть внедрение Directum HR Pro для кадрового документооборота.

Основной задачей решения, внедренного на Череповецком металлургическом комбинате, стало управление скоростью технологической части агрегата. Ранее этот процесс полностью зависел от действий оператора, который вручную выставлял параметры линии, основываясь на своем опыте и общепринятых значениях производительности для конкретного сортамента металла. Такой подход нередко приводил к неоптимальному использованию производственных мощностей. Кроме того, скорость травления могла варьироваться в зависимости от оператора, что не позволяло получать максимально возможный объем производства.

Новая система в режиме реального времени анализирует ключевые параметры продукции и состояния агрегата и автоматически задает оптимальную скорость работы технологической части НТА-4. Также модель прогнозирует длительность паузы в головной и хвостовой частях агрегата, что позволяет минимизировать простои и повысить общую производительность.

Для отработки управляющих воздействий модели был разработан цифровой двойник НТА-4. Это виртуальная копия агрегата, которая позволила специалистам тестировать алгоритмы в безопасной среде до их внедрения на реальном производстве. Такой подход обеспечил высокую надежность решения и снизил риски, связанные с его интеграцией.

Как отмечает Светлана Потапова, руководитель кластера «Искусственный интеллект» «Северстали», благодаря использованию этого решения за три месяца удалось увеличить производительность НТА-4 на 4%, а экономический эффект составил 273,5 млн руб. Решение стало одним из первых крупных проектов, реализованных в замкнутом контуре АСУТП.

От автоматизации к автономии

«Цифровые сотрудники» выходят на промышленную эксплуатацию. Мировые банки уже автоматизировали до 84% клиентских сервисов с помощью ИИ. По данным Juniper Research, инвестиции в технологию достигли $6 млрд в 2024 году и, по прогнозам, превысят $85 млрд к 2030 году. Этот тренд подтверждается исследованием KPMG: 85% финансовых руководителей верят, что внедряющие ИИ компании получат устойчивое конкурентное преимущество. В банкинге ИИ-скоринг сокращает время одобрения кредитов в три раза, а виртуальные ассистенты обрабатывают до 90% типовых запросов. В страховании обработка убытков сократилась с недель до часов – алгоритмы анализируют фото повреждений и сразу оценивают стоимость ремонта.

Персонализация вместо унифицированных услуг

На смену стандартным предложениям приходят динамические сервисы, работающие на данных в реальном времени. ИИ-помощники анализируют поведение клиента, его транзакции и даже данные носимых устройств, чтобы предлагать персонализированные финансовые и страховые продукты. В страховании жизни тариф может меняться в зависимости от образа жизни клиента, поощряя здоровые привычки. Согласно исследованию KPMG, 74% страховых компаний видят в ИИ инструмент для роста, а не только для сокращения издержек.

Гибридная инфраструктура как новый стандарт

По данным KPMG, пилотные проекты по использованию ИИ в банковском секторе обычно стартуют в облачных средах. Однако впоследствии 76% финансовых организаций переносят рабочие ИИ-нагрузки на собственные серверы или гибридные модели. Это обусловлено несколькими причинами. Во-первых, это жесткие требования регуляторов к хранению и суверенитету данных. Во-вторых, растущие угрозы кибербезопасности: по данным Positive Technologies, финансовая отрасль входит в топ-5 самых атакуемых киберпреступниками индустрий – на нее пришлось 5% успешных кибератак за 2024 и первый квартал 2025 года во всем мире и 7% в России. В-третьих, достаточная производительность отечественных аналогов систем NVIDIA DGX, которые успешно справляются с большинством задач. Примечательно, что лишь 25% финансовых организаций имеют стратегически выстроенные облачные платформы.

Управление рисками и доверием

ИИ способен стать своего рода «антикризисным щитом». Искусственный интеллект сегодня – не только инструмент для заработка, но и средство защиты бизнеса. Алгоритмы в режиме реального времени анализируют транзакции и предотвращают миллиардные убытки от мошенничества: в 2023 году одна из мировых платежных систем таким образом защитила 40 млрд долл. В комплаенсе GenAI-чаты ускоряют анализ тысяч страниц нормативных документов и помогают соблюдать требования законодательства. Модели также позволяют прогнозировать уход клиентов за 30 дней до события, давая бизнесу возможность действовать на опережение.

Что касается российского рынка, то, по данным АФТ, лишь 10–15% проектов с генеративным ИИ в российских финансовых организациях доходят до промышленной эксплуатации, и только 20–25% из них дают заметный экономический эффект. Тем не менее, успешные примеры есть: «закрытые контуры» с on-premise решениями для скоринга, гибридные системы, сочетающие облачные и локальные мощности для аналитики, а также open source модели с дообучением на банковских данных.

Эволюция бизнес-моделей: переход в экосистемы

Самые продвинутые игроки рынка используют ИИ для создания новых бизнес-моделей и выхода за традиционные отраслевые рамки. Банки-платформы, например, Ping An или BBVA, трансформируются в комплексные экосистемы, интегрирующие финансовые, страховые, медицинские и ретейл-услуги в едином интерфейсе под управлением ИИ. При этом меняется сам подход к клиентскому сервису: вместо реактивного реагирования на запросы система становится проактивной, предугадывая потребности пользователей. Например, она может предложить кредит перед планируемой крупной покупкой или автоматически скорректировать параметры страхового покрытия в зависимости от изменения погодных условий.

Как отмечают в НейроТех, в России ИИ-проекты выходят на промышленный уровень, однако сталкиваются с инфраструктурными ограничениями. Ключевая задача сейчас — создание гетерогенной структуры управления ресурсами, объединяющей публичное облако и частные инсталляции. Это позволит быстро получать необходимые мощности и соблюдать внутренние и внешние регуляции, но потребует от компаний зрелых внутренних процессов и готовности команд. Важным аспектом является внедрение ИИ в системы информационной безопасности для опережающего реагирования на угрозы.

Консалтинговая компания TRIADA Partners (бывшие партнеры и консультанты Mckinsey & Company) проанализировала данные по использованию технологий искусственного интеллекта более 10 крупнейших компаний-клиентов, крупных и средних бизнесов на российском рынке в сегментах горной добычи, металлургии, добычи нефти и строительной отрасли. Согласно их данным, около 70% исследуемых корпораций на текущий момент не окупили инвестиции в технологии искусственного интеллекта, в том числе, генеративного.

Также 70% российских компаний уже применяют ИИ в своей работе по результатам исследования Центра аналитических продуктов VK Predict и Prognosis. На текущий момент средний срок окупаемости инвестиций в ИИ-технологии для российских компаний составляет в среднем два-три года. Но по прошествии этого периода многие бизнесы по-прежнему не могут компенсировать понесенные затраты. Наиболее остро данный вопрос стоит для промышленности – компании данной специализации внедряют ИИ в целях оптимизации производственных процессов и проведения предиктивной аналитики. Компании энергетики и сырьевых отраслей используют технологии искусственного интеллекта для предсказания аварий и оптимизации логистики. В госуправлении и обороне ИИ интегрируют для анализа больших данных. Стоимость готовых ИИ-решений (модель и поддержка) у вендоров сегодня превышает десятки и даже сотни миллионов рублей, а также обязывает компании делиться с вендором данными, что вызывает опасения в вопросах безопасности и реальной ценности сделки для обеих сторон.

Основными причинами, которые препятствуют своевременному возврату инвестиций, в TRIADA Partners считают отсутствие единой стратегии и координации ИИ-проектов, что приводит к конфликтующим решениям, а также несистемность трансформаций. Одиночные пилоты, по мнению экспертов, не дают системного эффекта, необходимо охватывать все ключевые и поддерживающие функции – производство, маркетинг, HR, закупки, финансы, юристы.

Аналитики также обозначили, что окупить инвестиции в технологии ИИ позволит коммерциализация и вывод собственных разработок на рынок, когда успешные корпоративные проекты становятся самостоятельным продуктом или сервисом для внешнего рынка или когда в рамках экосистемы корпорации предлагают ИИ-платформы партнерам и клиентам. Кроме этого, важно приоритизировать кейсы с ощутимым эффектом, решающие конкретные бизнес-задачи и ставить четкие цели и KPI. Имеет значение степень адаптации организационной структуры под ИИ. По мнению экспертов, лучшая практика — это гибридная модель, при которой создается центр ИИ-экспертизы для разработки методологии, стандартов и обучения, а также формируются проектные команды в бизнес-единицах для внедрения в конкретные процессы.

Усредненное распределение бюджета компаний на процесс интеграции технологий ИИ происходит следующим образом: затраты на разработку и обучение модели (25%), формирование команды разработчиков и обучение персонала (25%), процесс интеграции в текущую IT-инфраструктуру, включая перестройку IT-ландшафта, закупку облака и лицензий (15%), создание датасета для сбора и обработки данных (15%), создание условий для тестирования и эксплуатации, включая энергопотребление (10%), управление изменениями, то есть перестройка процессов и ролей (5%) и риск-менеджмент (5%).

Как подчеркивают аналитики, скорость и повсеместность интеграции ИИ имеет обратную сторону – пока не для всех компаний очевидна эффективность таких технологий, правильный алгоритм их внедрения и использования, что приводит к увеличению сроков окупаемости инвестиций. В сложившейся ситуации бизнес находится в поиске решений оптимизировать затраты. Все больше компаний прибегают к использованию open source решений – среди компаний-клиентов TRIADA Partners более половины предпочитают ИИ-модели с открытым кодом. Такие модели бесплатны, инвестиции требуются только в инфраструктуру и составляют 50-100 млн руб.