Новости

В период примерно с 2010-го по 2015 год «большие данные» были, наверное, самым расхожим «модным словечком» в индустрии ИТ, тогда как сейчас этот термин уже практически не услышишь. Но стоит ли сводить к большим данным лишь технологии и методы упомянутого времени, учитывая, что данные — фундамент систем искусственного интеллекта?

Значение различий между традиционной аналитикой, большими данными и искусственным интеллектом могут преувеличивать — технологии больших данных не могли появиться без традиционных хранилищ, а ИИ, в свою очередь, опирается на большие данные.

В Gartner обработали статистику совещаний по финансовой деятельности компаний, входящих в рейтинг S&P 1200. Один из выводов — если руководители на совещаниях упоминали данные, аналитику и ИИ в качестве стратегических средств достижения целей, то их компании в 80% случаев опережали по результативности своих конкурентов на протяжении последних девяти лет.

Когда группе топ-менеджеров задали вопрос об их отношении к данным, попросив классифицировать себя как тех, кто видит мир через призму единой определяющей идеи, либо тех, кто сосредоточен на краткосрочных проектах, приносящих оговоренные результаты, большинство высказалось за последний вариант. Опрошенные сошлись во мнении о том, что бизнес чаще всего получает пользу, когда перспективные цели в области данных четко формулируются с опорой на выполнимые проекты с достижимыми промежуточными результатами. Когда тот же вопрос задали опытным исследователям данных, они в большинстве предпочли первый вариант ответа, что свидетельствует о разночтениях, которые могут быть контрпродуктивными.

Возможно, два мира стоило бы примирить — топ-менеджеры могут осваивать азы науки о данных, учитывая доступность простых в использовании инструментов, работа с которыми не требует дипломов в области математики, статистики и машинного обучения. Когда руководитель напрямую взаимодействует с исследователями данных, те могут помогать им в освоении инструментов работы с данными. Близость исследователей данных к бизнесу, в свою очередь, позволит лучше понять, как обрабатываемая ими информация приносит пользу общему делу.

С 2017 года в РЖД реализуется программа проектов по внедрению системы контроля и мониторинга (СКИМ). Она была расширена за счет аналитической информационной системы СКИМ ИТ, которая обеспечивает мониторинг ключевых показателей работы подразделений ИТ-блока транспортного холдинга. Система была реализована для повышения эффективности работы подразделений ИТ-блока на основании контроля их деятельности.

В ходе проекта команда «Корус Консалтинг» провела обследование подразделений и дочерних компаний ИТ-блока для подготовки модели данных. Всего было отобрано 67 показателей по ключевым направлениям деятельности: персонал и развитие, экономика и финансы, технологические процессы, безопасность и надежность, клиенты и рынки. Впервые в рамках данного проекта был разработан интерактивный прототип.

Корпоративное хранилище данных, на котором построена СКИМ ИТ, создано на модели хранения данных Data Vault, предусматривающей длительное хранение больших объемов разнородной информации. Для визуализации применена российская аналитическая система Luxms BI. В качестве ETL-инструмента используется продукт Luxms Databoring.

Как отмечает Ирина Долженко, главный эксперт департамента информатизации РЖД, для холдинга особенно важно то, что анализ и визуализация данных разработаны на платформе, основанной на полностью импортозамещенном стеке технологий. Применение платформы для аналитических задач компании позволит рационализировать использование вычислительных мощностей, снизить затраты на закупку дополнительного оборудования и его модернизацию, а также оптимизировать трудоемкость разработки и администрирования аналитических решений.

В будущем предполагается развитие СКИМ ИТ в части подключения новых источников через КХД РЖД и расширения числа подразделений в части пользователей и состава данных.

В рамках сотрудничества ВГИК и «Т1 ИИ» сосредоточатся на создании и интеграции современных алгоритмов для обработки информации, автоматизации создания контента, синхронизации звука и визуальной составляющей, а также совершенствовании технологий синтеза и преобразования речи. Партнерство охватит такие направления, как создание субтитров, извлечение метаданных, эмоциональный анализ контента, создание видео и монтаж сцен без реальных съемок — с использованием архивов видеозаписей. Стороны также намерены проводить совместные образовательные программы, мероприятия и научно-экспертные обсуждения для внедрения передовых технологий ИИ в киноотрасль и подготовки специалистов.

ВГИК активно внедряет изучение искусственного интеллекта в образовательные программы. В рамках Института анимации и цифровых технологий работает Лаборатория виртуальной реальности и искусственного интеллекта, где студенты изучают и применяют нейросети в своей практической деятельности. С 2021 года реализуется несколько программ дополнительного образования по подготовке специалистов в области создания объектов компьютерной графики и мультимедиа. В 2024 году осуществлен первый набор на программу высшего образования «Режиссер интерактивных медиа и голографии».

Как отмечает Алексей Наймушин, проректор по стратегическому развитию и цифровой трансформации ВГИК, институт всегда стремился быть на передовой в вопросах технологий. Сотрудничество с «Т1 ИИ» предоставит студентам возможность использовать самые современные инструменты для создания кино. Искусственный интеллект способен значительно ускорить и упростить многие процессы: от раскадровки до постпроизводства, — открывая новое пространство для экспериментов. Партнерство не только обогатит учебный процесс, но и позволит на практике увидеть, как ИИ может трансформировать и расширять границы кинематографа.

Платформа клиентских данных CleverData Join – разработка компании CleverData (входит в ИТ-холдинг LANSOFT) – аккумулирует все данные о клиентах и их взаимодействии с продуктом в единый профиль для использования информации в инструментах персонализации маркетинга. Модуль Campaign Manager позволяет создавать микросегменты по большому количеству атрибутов и клиентскому пути, быстро запускать множество коммуникационных маркетинговых кампаний в течение дня. Помимо микросегментации в Campaign Manager теперь доступны отправка электронной почты через Unisender GO, SMS – через провайдеров SMPP и пуш-уведомлений через FCM. Пользователи могут управлять подписками через UI и API. Также с помощью нового модуля можно назначать приоритеты рассылки, редактировать шаблоны и распределять контакты по категориям в «белый» и «черный» список.

В декабре в Campaign Manager будет встроен собственный ИИ-инструментарий – с ним можно будет создавать контент и подсказки для построения нужных для клиента сегментов.

Как уверены разработчики, с помощью микросегментации и благодаря новому модулю Campaign Manager, пользователи смогут точно нацеливаться на различные группы клиентов, что повысит отклик и эффективность кампаний. Интеграция ИИ откроет новые горизонты для автоматизации контента, позволяя создавать более релевантные сообщения и сокращать время на их подготовку.

DataSpace предоставляет облачные и телекоммуникационные сервисы, обеспечивает непрерывность функционирования корпоративной ИТ-инфраструктуры российских и международных компаний. Управление событиями информационной безопасности и своевременное обнаружение угроз являются для оператора ключевыми приоритетами.

Первый этап проекта по внедрению SIEM-системы RuSIEM и настройке стандартных правил корреляции, предлагаемых «из коробки», был завершен осенью прошлого года. Только за первое полугодие 2024 года система обнаружила более 7 тыс. инцидентов, значимая часть которых оказалась ложноположительными.

На втором этапе специалисты интегратора Step Logic провели аудит системы и настроили пользовательские правила корреляции для выявления аномалий в событиях, адаптированные к инфраструктуре DataSpace с целью снижения количества ложноположительных инцидентов и расширения покрытия матрицы MITRE ATT&CK. Они также подключили новые источники событий к внедренной SIEM-системе, что повлияло на расширение видимости и контроль действий потенциального злоумышленника, обнаружение сложных и продвинутых угроз, повышение точности корреляции.

В ИСИЭЗ НИУ ВШЭ подсчитали, что в структуре затрат организаций на ИИ 32% приходится на приобретение оборудования, а 17% — на покупку программного обеспечения (лицензий), его аренду, разработку, адаптацию и доработку. Остальное укладывается в широкую категорию «Прочие затраты». В расходах на ПО почти половину занимает приобретение уже готовых продуктов.

Отечественное ПО сейчас традиционно востребовано внедряющими технологии ИИ организациями, его доля достигла 67%. В затратах на оборудование отечественные решения занимают всего лишь 14%.

В структуре затрат на внедрение и использование технологий ИИ чуть более половины (51%) составляют собственные средства опрошенных организаций. Государство обеспечивает 22% затрат на ИИ, из которых 18% приходится на федеральный бюджет, 4% — на региональные и местные бюджеты. Заемные средства обеспечивают почти 22% всех анализируемых затрат; их привлекают в основном крупные организации.

Хотя в среднем почти четверть затрат на ИИ осуществляются за счет средств бюджета, этим источником пользуются только 13% организаций. Среди имеющих государственное финансирование крупных организаций 67% получают его от федерального центра. Средние и малые предприятия поддерживаются в основном регионами — 59% и 86% из них соответственно привлекают средства бюджетов субъектов РФ и местных бюджетов.

В рамках проекта, реализованного «Яшин и Партнеры», автоматизирован процесс работы с системой электронного документооборота «Диадок», а именно скачивание различных типов реестров, их обработка и рассылка уведомлений клиентам. Данное решение позволило существенно сократить время, затрачиваемое сотрудниками на рутинные операции, и повысить качество обслуживания клиентов.

В ключевые особенности внедренного решения входит автоматическое скачивание реестров входящих и исходящих документов, обработка и стандартизация данных, автоматическая рассылка уведомлений клиентам, настройка периодичности проверок для каждого клиента, подробное логирование всех операций, а также формирование отчетов о работе системы.

Внедрение программных роботов позволило оптимизировать рабочие процессы и сократить время на выполнение однообразных задач. Теперь сотрудники могут сфокусироваться на более важных аспектах взаимодействия с клиентами.

Решение построено на базе платформы Sherpa RPA, интеграцию и настройку решения осуществила компания «Аксиоматика». В дальнейшем планируется расширение функционала системы, включая интеграцию с дополнительными каналами коммуникации и автоматизацию новых бизнес-процессов.

Пермский завод «Машиностроитель» входит в состав военно-промышленной корпорации «НПО машиностроения» и занимается выпуском авиационного оборудования, ракетно-космической техники, оборудования для нефтяной промышленности, нефтехимии и других стратегически важных сфер экономики страны. Для такого предприятия процессы информационной безопасности имеют колоссальное значение, а наличие большого количества объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) также обязывает следить за изменениями в законодательстве и соблюдать требования регулирующих органов.

Категорирование объектов КИИ, актуализация модели угроз и формирование отчетной документации — регулярные процессы, которые занимают большое количество времени квалифицированных специалистов службы информационной безопасности предприятия. С целью повышения уровня контроля и управляемости этих процессов, повышения скорости и сокращения трудозатрат для их реализации было внедрено программное обеспечение UDV ePlat4m SGRC, а именно два модуля системы — «Управление категорированием ОКИИ» и «Управление требованиями (документами) по ИБ». Команда Уральского центра систем безопасности (УЦСБ) провела предпроектное обследование инфраструктуры для установки ПО, ввела в эксплуатацию модули и разработала документацию на поставленное программное обеспечение.

Как отмечает Вадим Поджарых, начальник отдела по противодействию иностранным техническим разведкам и технической защите информации завода «Машиностроитель», данные об объектах КИИ в полном объеме занесены и обрабатываются информационной системой. Внедрение SGRC позволило значительно ускорить актуализацию и разработку организационно-распорядительных документов. Система корректирует модель угроз и в разы ускоряет разработку новых моделей в случае модернизации существующей инфраструктуры. Внедрение подобных инструментов повышает эффективность работы службы информационной безопасности — сейчас эти процессы полностью автоматизированы и не зависят от человеческого фактора.

Искусственный интеллект, внедренный РСХБ, анализирует транзакции юридических лиц, использование банковских услуг, цифровой профиль и более 500 метрик на цифровых экосистемных площадках. Это позволяет запускать более 1 тыс. сценариев взаимодействия с клиентами, из которых 30% активируются в режиме реального времени при операциях клиентов или их действиях в цифровых каналах. Коммуникации охватят более 500 тыс. посетителей экосистемных площадок и 90% пользователей мобильного и интернет-банка.

Взаимодействие с юридическими лицами построено через множество каналов, каждый из которых адаптирован под их потребности. Пуш-уведомления, интерактивные сторис, всплывающие окна и развитая система продуктовых плейсментов в мобильных приложениях — все эти инструменты будут использоваться, чтобы точно и вовремя донести предложения клиентам РСХБ. К концу 2024 года будут внедрены модели ИИ для подбора оптимальных тарифов и кросс-продаж депозитов и эквайринга по склонностям и предпочтениям клиентов.

Платформа постоянно обновляет и генерирует персонализированные рекомендации.

Как выяснилось в ходе исследования К2Тех, за последний год стоимость содержания e-com платформы в зависимости от различных факторов выросла в 1,5-2 раза. Также отмечены проблемы интеграции новых решений с другими системами, низкая скорость работы серверов, потеря стабильности в пиковые нагрузки и необходимость расширения функционала.

В пятерку вызовов для сферы интернет-торговли также вошли риски информационной безопасности, о чем сообщили 68% респондентов. Среди главных угроз – внедрение SQL-кода, XSS и DDoS-атаки, фишинговые письма с вредоносными вложениями и ссылками, веб-скимминг, атаки с применением социальной инженерии на клиентов с целью получить доступ в личные кабинеты к их данным.

Построение долгосрочных отношений с клиентами для e-com площадок сейчас важнее, чем когда-либо. Растущая конкуренция и расходы на рекламу подталкивают компании максимально использовать такой подход, как пожизненная ценность клиента (lifetime value, LTV) и стремиться к персонализации предложений. При этом сложности с пониманием покупателей и их удержанием испытывают 65% респондентов.

Проблемы с аналитикой и данными актуальны для 34%. E-commerce компаниям, особенно тем, которые используют омниканальность, доступно изобилие информации из цифровых источников. Большой объем данных и источников создает не только возможности, но и сложности: данные нужно хранить и обрабатывать, причем их сложность и количество источников постоянно растет.

На нарушения и задержки в цепочках поставок, влияющие на своевременность доставки товаров, указали 29% опрошенных. Меняются глобальные логистические цепочки, а также растет стоимость доставки и обработки грузов.

Рост сферы интернет-торговли обеспечивают такие драйверы, как потребность покупателей в экономии, развитие логистических каналов, модернизация платформ с переходом на российские решения, экспансия продаж в регионы, развитие B2B-порталов, открытие ретейлерами собственных маркетплейсов.

Для преодоления текущих вызовов компании интернет-торговли активно внедряют информационные технологии. Так, по данным исследования «Яков и Партнеры», опубликованного в мае 2024 года, от 3 до 5% бюджета на нейросети выделяет каждая вторая e-commerce компания, а 67% компаний уже применяют ИИ.

Наряду с инновациями, важной частью сферы интернет-торговли являются омниканальные стратегии. Согласно исследованию, 84% респондентов взаимодействуют по трем и более каналам со своими покупателями. Основными каналами продаж респонденты называют сайт (интернет-магазин), сторонние маркетплейсы, мобильное приложение и социальные сети. Также среди популярных каналов – офлайн-магазины и мессенджеры. Такой подход позволяет улучшить взаимодействие с клиентами и повысить их лояльность за счет гибкости и удобства.

Четкое понимание актуальных трендов жизненно необходимо для эффективного управления бизнесом в сфере интернет-торговли. Вместе с тем, задача обеспечения безопасности и надежности инфраструктуры, требующая постоянного обновления платформ, станет ключевым фактором, способствующим развитию в условиях высокой конкуренции и быстро меняющейся бизнес-среды.