Новости

Как подчеркнула Анна Серебряникова, руководитель рабочей группы «Информационная инфраструктура» АНО «Цифровая экономика», в ходе пленарной дискуссии «Инвестиции в Цифровое будущее: Модели инфраструктуры 5G и Интернета вещей» на форуме GSMA Mobile 360 — Евразия 2019, речь идет о дополнительном доходе российской экономики почти в 4 трлн рублей. Помимо этой «очень серьезной суммы», также дополнительный эффект будет давать работа с большими данными и искусственный интеллект.

По словам Серебряниковой, в первую очередь, видимый эффект от 5G получит автомобильный сектор, в частности беспилотники. Следом за ним идут производство, здравоохранение, общественный транспорт. Также, по мнению экспертного сообщества, цифровизация отразится и на отрасли ЖКХ, которая претендует стать «новым технологическим лидером». Таким отраслям как машиностроение и сельское хозяйство необходима поддержка государства.

Исследователи рассказали о техниках, которые используют APT-группировки, чтобы проникнуть в инфраструктуру финансовых компаний, и как они действуют внутри, а также выяснили, на каких этапах можно выявить атаку и предотвратить кражу денег. Самым распространенным и эффективным способом проникновения во внутреннюю сеть любой компании эксперты назвали фишинг. По их данным, 75% банков уязвимы к фишинговым атакам. Этот метод настолько зарекомендовал себя среди киберпреступников, что к нему прибегала каждая исследованная APT-группировка, замеченная в атаках на кредитно-финансовую сферу.

Согласно исследованию Positive Technologies, в финансовых организациях выделяется большой бюджет на информационную безопасность, и их системы защиты находятся на высоком уровне. Этим и объясняется большое количество используемых техник для обхода средств защиты. Например, чтобы избежать обнаружения антивирусом, вредоносное ПО доставляется в инфраструктуру в упакованном и зашифрованном виде. Злоумышленники могут выдавать вредоносный код за легитимное ПО, подписав его цифровым сертификатом реально существующей компании. Для сокрытия каналов управления и дополнительной маскировки могут использоваться известные веб-сервисы.

По статистике, в течение нескольких дней, а иногда и недель, злоумышленники изучают сеть, готовясь к краже. Преступники активно перемещаются между узлами сети в поисках банковских систем, используя легитимные утилиты для администрирования и скомпрометированные учетные записи. По мнению специалистов, именно на этом этапе злоумышленники оставляют множество следов, и можно заметить подозрительные действия в системе. Постоянный мониторинг событий ИБ, а также глубокий анализ сетевого трафика в реальном времени и в ретроспективе, могут распознать APT-атаку до того, как преступники получат доступ к банковским системам.

Согласно полученным данным, в некоторых финансовых организациях используются лишь базовые средства защиты, которых недостаточно для своевременного выявления сложных целенаправленных атак и полноценного анализа произошедших событий. Лишь 22% респондентов, представляющих финансовую отрасль, считают, что их компания в состоянии отразить атаки APT-группировок. При этом 63% респондентов на практике сталкивались с последствиями кибератак, а 34% признали, что организация понесла прямые финансовые потери.

По оценкам аналитиков Gartner, в средней бухгалтерии до 30% рабочего времени полностью занятых сотрудников уходит на переделку работы, которой можно было бы избежать, применив средства роботизированной автоматизации процессов (RPA). Для организации со штатом бухгалтерии в 40 человек экономия может достичь 25 тыс. рабочих часов в год.

Однако RPA используется для составления финансовой отчетности менее чем в одной трети финансовых отделов из числа тех, что вообще работают с этой технологией. Как показывают опросы, основными препятствиями для применения RPA являются нежелание руководителей исключать из процесса этап принятия решений человеком, убежденность в низкой эффективности вложений и длительность стандартизации процессов перед внедрением RPA.

Аналитики подчеркивают, что наличие в роботизированном процессе этапов вмешательства человека ограничивает его эффективность. Иногда для преодоления недоверия можно создать два параллельных процесса: ручной и роботизированный. Для оценки эффективности вложений надо учитывать не только прямую экономию времени, но и повышение ценности труда сотрудников, а стандартизировать и автоматизировать процессы можно по отдельности.

Несмотря на то, что 57% опрошенных аналитиками пациентов позитивно относятся, например, к гаджетам, которые собирают данные о состоянии здоровья и передают их врачам, далеко не все пока готовы полностью доверить заботу о своем здоровье «умным» системам. Наиболее низкие показатели – у медицинских инноваций, а прибегнуть к дистанционным консультациям с врачами готовы всего 42% опрошенных – это почти на 17% меньше, чем по итогам аналогичного прошлого исследования.

Эксперты «ТехЛАБ» считают, что основная причина – в непонимании того, как работают ИТ-решения и для чего они предназначены. В то время как врач-человек имеет экспертный вес в глазах посетителя больницы, машина для него остается «черным ящиком» с неизвестной функциональностью. Кроме того, большинство пациентов переживает о том, насколько точны и безопасны цифровые медицинские решения. Причем за рубежом ситуация еще хуже: по данным исследования, проведенного RockHealth в 2018 году, лишь 11% респондентов готовы доверить технологическим компаниям данные о своем здоровье.

Повышению уровня доверия к технологиям в медицине, по мнению экспертов, может способствовать рост общей технологической грамотности пациентов. Люди, которые хорошо разбираются в технике и инновациях, с большей охотой пользуются возможностями цифровой медицины. Исследование, проведенное НАФИ, показало, за прошедший год уровень технологической грамотности вырос, однако подиндекс «Отношение к технологическим инновациям» увеличился незначительно (на 4 п.п.) и остается самым низким в сравнении с другими компонентами индекса цифровой грамотности россиян.

В «ТехЛАБ» уверены, что корень недоверия – именно в отсутствии знаний. Важно, чтобы пациенты понимали: ИТ-решения в медицине создаются не просто на волне популярности искусственного интеллекта или big data. Каждое из них призвано решать конкретную задачу: повышать скорость сбора и обработки данных, упрощать процесс принятия врачебных решений, точнее и быстрее диагностировать сложные заболевания. Чтобы преодолеть этот барьер, недостаточно выделять средства на цифровизацию здравоохранения – необходимо запустить полномасштабную кампанию в сфере информирования пациентов о возможностях цифры в медицине.

Как показали результаты исследования, основными деструктивными действиями со стороны увольняющихся сотрудников являются: неправомерный доступ к информации (16%), модифицирование и уничтожение информации (10%), неправомерное копирование информации (86%), неправомерное предоставление и распространение информации (69%). При этом значительная часть увольняющихся сотрудников совершают не одно, а несколько нарушений.

В 2018 году 53% нарушителей решили воспользоваться ценной информацией работодателя уже фактически в ходе сбора вещей, зачастую в последний день работы в компании. Основным информационным активом, который уносили злоумышленники, стала коммерческая тайна. Рост интереса к данному типу конфиденциальной информации обусловлен не только новым витком конкуренции и торговых войн. Вообще, бизнес и СМИ по всему миру стали пристальнее рассматривать случаи промышленного шпионажа, конкурентной разведки и политически мотивированных атак на объекты с интеллектуальной собственности. Как следствие, компании больше ресурсов направляют на защиту коммерческих секретов.

По сравнению с 2017 годом, злоумышленники из числа увольняющихся сотрудников стали значительно чаще копировать конфиденциальные данные. Примерно две трети всех случаев привели к передаче корпоративных секретов конкурентам или распространению их среди других заинтересованных лиц. В то же время в 2018 году увольняющиеся реже проникали в хранилища информации нелегитимно. В основном нарушители использовали действительные права доступа, обращаясь к данным, которые можно быстрее всего забрать.

В 2018 году более серьезную опасность стали представлять привилегированные пользователи. Такая ситуация может свидетельствовать о том, что многие компании недостаточно внимания уделяют контролю доступа такой категории сотрудников. Стоит отметить, что в четырех из каждых пяти случаев основным мотивом для подобных нарушителей является корыстный умысел.

Аналитики InfoWatch пришли к выводу, что к сотрудникам, находящимся в процессе увольнения, должно быть приковано особое внимание служб безопасности. Если контроль за информационными ресурсами находится на низком уровне или вовсе отсутствует, то недобросовестный работник, уходя из компании, сможет унести немало ценных данных. В результате компании может быть причинен серьезный ущерб: здесь речь не только о прямых материальных потерях, но и о репутационном ущербе – он может иметь отложенные последствия, оказавшись очень болезненным, приведя к оттоку клиентов и ослаблению позиций в конкурентной борьбе.

Сегодня у компаний есть возможность с высокой точностью определить замысел сотрудника об увольнении. Современные системы предиктивной аналитики на основе изучения информационного поля сотрудника позволяют заблаговременно выявить аномалии в поведении, поставить такого сотрудника на особый контроль и тем самым предупредить возможные нарушения.

Аналитики Gartner называют циркуляционной экономикой такую экономическую модель, в которой возможность экономического роста не зависит от потребления природных ресурсов. К 2029 году она полностью заменит нынешнюю линейную экономику, создающую слишком много отходов.

Бизнес-модели в циркуляционной экономике отличаются постоянным повторным использованием материалов, минимизацией отходов и потребности в дополнительных природных ресурсах. Поэтому главную роль в переходе к циркуляционной экономике будет играть организация снабжения. Руководителям соответствующих отделов пора задуматься о запуске программ управления преобразованиями и начале пилотных проектов в этой сфере, считают аналитики. Им необходимо подробно изучить процесс потребления продуктов и утилизации после потребления. Можно также присоединиться к одному из консорциумов или альянсов, занимающихся проблемами снижения объема отходов и их утилизации: Make Fashion Circular, Alliance to End Plastic Waste или Loop.

Самая сложная проблема проектов, связанных с циркуляционной экономикой — поиск измеримых показателей. Аналитики рекомендуют использовать, среди прочего, доли извлеченных и повторно использованных материалов, или снижения использования одноразовых (например, пластиковых) продуктов.

Новое решение призвано объединить процессы контроля качества сервисов. Это позволит «Билайн» глубже анализировать и улучшать работу сети, мобильных приложений и всех абонентских устройств.  Новая система мониторинга должна помочь вывести на новый уровень контроль качества связи и оперативно отслеживать работу сети даже для отдельного клиента. Решение предоставит возможность делать сверхточные настройки сети, вплоть до улучшения работы конкретных мобильных приложений на смартфоне абонента.

Благодаря внедряемой системе оператор сможет получать максимально полную информацию о качестве и объеме предоставленного сервиса. Система анализирует всю абонентскую сессию и работу каждого элемента сети, от смартфона клиента до качества передачи информации с внешних ресурсов. Анализируя эту информацию с помощью технологий Big Data, «Билайн» сможет детально изучать потребности каждого клиента и планировать под них необходимую емкость сети. Внедренное решение поможет разрабатывать персонализированные сервисы и повысит скорость обработки запросов в центрах обслуживания клиентов благодаря увеличению объема информации о клиентском опыте.

Как отмечает исполнительный вице-президент по развитию инфраструктуры «ВымпелКом» Мартин Шкоп, решение RADCOM благодаря полной автоматизации процессов переведет сервис на новый уровень, при этом снизив операционные затраты. Его внедрение станет частью подготовки компании к запуску 5G.

В рамках исследования «Выжать максимум. Как масштабировать инновации и получить результат от систем будущего», охватившего 8,3 тыс. компаний, изучалось применение в бизнесе как развитых технологий, так и новых, таких как искусственный интеллект, блокчейн и дополненная реальность. Кроме того, компании оценивались по трем параметрам: использование технологий, глубина применения, готовность организации к изменениям. Оценивая результат по каждому из параметров, авторы исследования определили, какие из компаний являются «лидерами» (лучшие 10%) и «отстающими» (худшие 25%). Анализ экономических показателей позволил определить зависимость между применением технологий и получаемым результатом, и установить, что рост дохода компаний-лидеров вдвое выше относительно отстающих. Более того, только в 2018 году упущенная выгода отстающих составила 15%, и, по прогнозам, к 2023 году недополученная прибыль способна достичь отметки в 46%, если не изменится подход к применению и адаптации новых технологий.

Как отмечают аналитики, сегодня топ-менеджмент готов инвестировать в новые технологии, но не в каждой компании способны оценить пользу инноваций, которые станут результатом этих инвестиций. Отстающие компании разворачивают новые технологии лишь на отдельных участках, без единой стратегии, и как результат, получают лишь разовые выгоды и безнадежно отстают от конкурентов. Исследование показывает, что ведущие мировые компании инвестируют в «безграничные», адаптивные и человекоцентричные системы для максимизации эффекта инноваций.

Лидеры придерживаются взгляда, согласно которому люди и машины могут наилучшим образом проявить себя в совместной деятельности, а компании и экосистемы партнеров смогут создавать взаимовыгодные бизнес-союзы. Вот как описаны эти системы в исследовании:

• «Безграничные и масштабируемые системы» строятся на эффекте размытых границ — в ИТ-стеках, между компаниями, между людьми и машинами — и создают новые виды пространства, где развиваются новые идеи и новые форматы партнерских отношений.
• Адаптивные системы способны обучаться, улучшаться и трансформироваться, преодолевая препятствия на пути развития компании и предоставляя людям принимать более эффективные решения, причем они делают это в разы быстрее.
• Человекоцентричные системы «говорят, слушают, видят и понимают» как мы, максимально облегчая процесс общения человека и машины.

Кроме того, исследование выявило, что лидерам свойственны определенный тип мышления и подход к применению технологий в масштабах предприятия и трансформации организационной структуры. Зачастую это резко контрастирует с подходом отстающих.

Чем отличаются лидеры:

• Применение передовых технологий. Лидеры в 98% случаев предпочитают эффективные технологии с большим потенциалом, такие как искусственный интеллект, в то время как отстающие внедряют те же технологии лишь в 42% случаев. Лидеры также используют решения, которые позволяют эффективнее использовать децентрализованные данные, инфраструктуру и приложения. Они внедряют такие технологии, как DevSecOps, микросервисы и контейнеры, втрое чаще, чем отстающие: 97% к 30%.
• Применение облачных вычислений. Лидеры значительно опережают отстающих в том, что касается использования облачных технологий для эффективного применения таких технологий как ИИ и предиктивная аналитика. Подавляющее большинство лидеров (95%) рассматривают облако как катализатор инноваций, среди отстающих таких всего 30%.
• Работа с качеством данных. 90% лидеров не полагаются на непроверенную информацию и бросают силы на получение и обеспечение качества данных. 94% лидеров уверены в надежности получаемой информации, используемой для управления бизнесом. Для сравнения — среди отстающих этот показатель составляет всего 64%.
• Кросс-функциональное управление инвестициями. Стирая барьеры между ИТ и бизнес-функциями при инвестициях в инновационные технологии, лидеры способны обеспечить фокус на достижение бизнес-результата.
• Профессиональное развитие кадров. Лидеры экспериментируют и продумывают новые способы обучения практическим навыкам — почти в три раза чаще, чем аутсайдеры: 73% против 24%. ИИ и продвинутая аналитика в таких областях, как персонализированное обучение, прогнозирование потребности сотрудников в тех или иных навыках и подбор модулей обучения в соответствии с навыками сотрудников используют 87% лидеров и всего 35% отстающих.

В Accenture подчеркивают, что компании, которые мыслят системно, а не ограничиваются точечными решениями, имеют больше возможностей для увеличения роста дохода. Все начинается с проектирования собственных систем будущего — масштабируемых, гибких и человекоцентричных. Необходимо создавать сотрудникам условия для экспериментирования с нестандартными идеями и подходами — и то, и другое являются важнейшими компонентами обучения и роста. Хотя в этой гонке нет финишной черты, такие меры позволят получить дополнительное конкурентное преимущество и помогут восполнить имеющиеся пробелы в инновационном развитии.

Голосовой робот работает на горячей линии по эвакуации автомобилей в контактном центре «Московский транспорт» и осуществляет поиск эвакуированных в столице автомобилей. По запросу клиента робот рассказывает, как и где оформить документы на возврат автомобиля со спецстоянки в зависимости от причин эвакуации. Сейчас робот обрабатывает 80% звонков, поступающих на горячую линию в рабочее время.

Как отмечает Андрей Савицкий, руководитель Общегородского контакт-центра, организация продолжает совершенствовать виртуального оператора. Например, изучив статистику, удалось сделать вывод о том, что почти треть жителей уже хорошо знакомы с процедурой эвакуации и не интересуются деталями получения автомобиля – им важно знать только его местонахождение. Поэтому теперь подробную информацию о том, как вернуть эвакуированную машину, человек получит только когда ответит на дополнительный вопрос от робота. Таким образом, для 30% клиентов сервис стал более удобным.

В перспективе виртуальный оператор сможет отвечать на все 100% звонков горожан. У москвичей будет возможность пообщаться с оператором в тех случаях, когда возврат автомобиля оформляет не собственник или машина принадлежит сервису каршеринга.

В структуре компании работают три филиала в Чеченской республике, которые производят продукцию круглосуточно, в несколько смен. Продукция реализуется через разветвленную сеть торговых представителей и дистрибьюторов.

Ранее для управления работой подразделений применялись разрозненные информационные системы. Для планирования продаж, закупок и производства использовались электронные таблицы, а производственный учет практически не велся. Задания на производство оформлялись в виде задач в системе «1С:Документооборот», по факту их выполнения сотрудники производственного отдела прикрепляли к полученной задаче текстовый файл с описанием произведенной продукции и отправляли данные в бухгалтерию. Это было неудобно и не оперативно, в документах и расчетах возникали ошибки.

Работа отдела качества также не была автоматизирована. Ремонты, простои и мойки оборудования никак не регистрировались. Хранение на складах было организовано без разделения на зоны и ячейки, не учитывались сроки годности сырья и готовой продукции. Водители погрузчиков зачастую ошибались при отгрузках, что приводило к срывам сроков и объемов поставок.

Предприятию стала необходима информационная система, которая позволила бы объединить работу всех подразделений, улучшить планирование производства, обеспечить своевременное выполнение работ по обслуживанию оборудования, оптимизировать загрузку и сократить простои производственных линий. Требовалось усилить контроль качества продукции, организовать точный учет на складе, ускорить сборку и отгрузку заказов.

Для решения поставленных задач была выбрана система «1С:ERP Управление предприятием», а партнером по внедрению стала компания «Портал-Юг». Проект был выполнен за 9 месяцев, новая система развернута на 120 рабочих местах во всех отделах предприятия.

В результате проекта 1C:ERP стала ядром корпоративной системы предприятия. В единую систему управления компанией интегрированы все вспомогательные информационные системы, в том числе: «1С:Документооборот 8», «1С:Бухгалтерия», «1С:Зарплата и управление персоналом», система управления дистрибьюцией. Пользователям больше не приходится дублировать и сверять данные в нескольких программах, исключены расхождения данных. Бесшовная интеграция с системой «1С:Документооборот» упростила и ускорила обработку документов. Время на согласование заявок на расходование денежных средств сокращено на 20%.

В системе реализовано сквозное планирование производства, закупок и продаж. Это помогло исключить рассогласования в работе отделов и связанные с ними ошибки, простои и задержки в выполнении заказов. Благодаря тому, что оперативные планы составляются на неделю вперед, у отдела закупок появилась время для поиска оптимальных приложений, в итоге сырье и материалы закупаются по более выгодным ценам.

Налажен оперативный учет производства. Фактические данные о выпущенной готовой продукции доступны в системе уже через 10-20 минут после окончания смены. Ранее на получение этой информации уходило от 12 до 24 часов. Это позволяет компании более эффективно управлять складской логистикой: в день выпуска готовой продукции основной склад разгружается, продукция распределяется по складам филиалов, что позволяет не останавливать производство по причине недостатка свободных складских площадей. Кроме того, уже в день выпуска готовую продукцию можно отгрузить покупателям, что раньше было невозможно.

Использование штрих-кодирования и терминалов сбора данных значительно облегчило процесс размещения готовой продукции на складе. Автоматизирован прием паллет готовой продукции. В момент запуска производства продукции кладовщик формирует задание на размещение для карщика. С помощью терминала сбора данных карщик получает задание с указанием мест хранения, размещает продукцию в нужных ячейках, считывает штрих-коды на паллетах и регистрирует выполнение задания. В итоге пересортица сокращена на 95%, втрое ускорилось проведение инвентаризации.

Внедрена эффективная многоуровневая система контроля качества продукции. 1С:ERP контролирует, пройден ли сырьем и материалами контроль качества. Если контроль не проводился, либо в лаборатории выявлены несоответствия, — сырье и материалы не передаются в производство, а регистрируются на складе как брак. В системе реализован запрет на реализацию продукции, не прошедшей выходной контроль качества или карантинный срок хранения.

Повысилась точность расчета себестоимости готовой продукции. Это помогло выработать меры для оптимизации производственных затрат. В частности, была пересмотрена организация работы производственного персонала: внедрена сдельная система оплаты труда, оптимизировано расписание работы бригад и штатное расписание. В результате производительность работы сотрудников повысилась, а доля затрат на оплату труда в себестоимости единицы продукции снизилась.

Руководство теперь получает детализированные отчеты о движении денежных средств, доходах и расходах предприятия, рентабельности продаж, в том числе в разрезе направлений деятельности и др. Это помогает контролировать работу удаленных подразделений и своевременно принимать решения для повышения эффективности их деятельности. Например, возможность оперативно отслеживать финансовые показатели позволила сократить срок погашения дебиторской задолженности в 1,5 раза.