Новости

ОТЭКО — оператор морских терминалов в порту Тамань, один из ведущих игроков на российском рынке перевалки навалочных и наливных грузов. В компании реализуется масштабная программа цифровизации — растущий объем задач потребовал модернизировать ИТ-ландшафт и перейти на более прогрессивные решения. Ключевым направлением текущего этапа программы стало внедрение решений ERP, информационно-логистической системы и технологий на базе искусственного интеллекта. В части ERP ОТЭКО выбрала современную платформу «1С:ERP Управление холдингом», на которую перенесла основные процессы, и сейчас занимается доработкой продукта с учетом отраслевой специфики бизнеса вместе с партнером — «Корус Консалтинг».

ИТ-специалисты дорабатывают финансовый блок ERP: модуль должен предоставлять возможность вести учет по МСФО, а также управленческий и регламентированный учет в крупнейших организациях группы. Также идет разработка целевых бизнес-процессов бюджетного лимитирования.

В ходе развития ERP проектная команда была вовлечена в ряд больших стратегически важных проектов по автоматизации давальческой схемы обеспечения, управления автотранспортом (УАТ) и оперативного контура. Так, модификация функциональной области УАТ затрагивает около 2 тыс. сотрудников и 1 тыс. автотранспортных средств. Среди проектов — разработка мобильного приложения на базе «1С» для автономной работы специалистов транспортного подразделения. Решение позволяет в режиме реального времени контролировать перевозки, затраченное время и расход топлива, а также проводить план-факт анализ маршрута.

«Газпром ЦПС» за пять месяцев автоматизировал процессы сервисного обслуживания с помощью Naumen Service Desk. За этот период удалось настроить решение под актуальные потребности компании и обучить специалистов. Сейчас на единой платформе доступно более 50 ИТ-услуг для поддержки 16 тыс. пользователей — как внутренних сотрудников, так и внешних клиентов.

Специалисты Naumen и «Газпром ЦПС» совместно доработали учет конфигурационных единиц в CMDB, реализовали необходимые роли, бизнес-процессы для обработки обращений пользователей и согласования обслуживания, интегрировали систему с корпоративной почтой. Также было реализовано взаимодействие с внешними заказчиками без прямого доступа в систему. Это значительно сократило время ожидания ответа от поддержки.

В рамки проекта вошел широкий спектр процессов управления ИТ, включая управление изменениями, проблемами, знаниями, активами и конфигурациями, услугами и организацию планово-предупредительного ремонта. Для удобства пользователей и удаленных специалистов технической поддержки было применено мобильное приложение, а для сквозного контроля метрик процессов — система отчетности и дашбордов.

Помимо возможности регистрировать и обрабатывать обращения из любой точки в мобильном клиенте, были реализованы инструменты для инвентаризации оборудования и быстрой локализации инцидентов, что особенно важно, учитывая распределенную структуру компании и федеральный масштаб ее деятельности. Для соответствия требованиям безопасности настроили авторизацию пользователей с помощью ПИН-кодов и биометрических данных.

В «Газпром ЦПС» создан внутренний центр компетенций по Naumen Service Desk. Вместе с пониманием low-code технологий, на которых базируется решение, это позволяет компании развивать систему дальше без привлечения вендора.

Первый этап миграции Сбера на собственную платформу работы с данными состоялся в конце 2022 года. В течение 2023 года большинство блоков перестроили свои процессы и переключились на использование хранилищ SberData Platform. В этом году банк полностью завершил миграцию на хранилища собственной сборки. Всего в проекте были задействованы 205 команд, представляющих все подразделения банка, а количество активных участников проекта превысило 2 тыс. человек.

Перевод хранилищ банка на собственную платформу снял для исследователей данных существенные ограничения, обусловленное архитектурным решением зарубежного решения, а также значительно снизил стоимость хранения данных. Реализация проекта повысила доступность технологий работы с данными для широкого круга пользователей и обеспечила дальнейшее проникновение решений big data и искусственного интеллекта в бизнес-процессы банка.

На текущем этапе интеллектуальный помощник «Юниверс MDM» способен автоматически определять категорию номенклатуры и распределять данные по соответствующим атрибутам, что значительно упрощает и ускоряет работу пользователей. Достаточно ввести название позиции одной строкой в свободной форме — искусственный интеллект самостоятельно анализирует введенные данные, присваивает соответствующую классификацию и точно выделяет атрибуты объекта.

Ключевым преимуществом является использование этой технологии в закрытых контурах заказчиков. Это гарантирует конфиденциальность и безопасность данных, что особенно важно для предприятий, работающих с чувствительной информацией или в секторах, где защита данных является приоритетом. Машинное обучение выполняется в изолированной среде, исключая риски утечки данных.

В основе решения лежат нейросети и большие языковые модели, аналогичные ChatGPT, которые обучены на огромных объемах данных и способны понимать контекст и тонкости естественного языка. Это означает, что интеллектуальный помощник не просто «угадывает» категорию, а проводит глубокий анализ текста, выявляя важные признаки и контекстные связи. Такой подход обеспечивает высокую точность классификации и обработки данных даже для сложных, многосоставных объектов.

Кроме того, система не только присваивает категорию, но и определяет уровень уверенности в правильности этого выбора. Это означает, что пользователь видит, насколько система уверена в своем решении. Если уровень уверенности ниже допустимого порога, система предложит альтернативные варианты классификации, позволяя пользователю выбрать наиболее подходящую категорию. Подобный подход снижает количество ошибок и улучшает качество классификации данных особенно в тех случаях, когда объекты сложны или информация о них ограничена.

Такой инструмент крайне эффективен для обработки больших справочников, где сотни тысяч позиций требуют точной и быстрой классификации. Искусственный интеллект способен обрабатывать свыше 50 тыс. объектов в час, снижая трудозатраты более чем в четыре раза по сравнению с традиционными методами. Средний уровень точности для категорий, обученных на 200 примерах, достигает более 90%, что выводит качество и скорость работы с данными на принципиально новый уровень.

В скором времени интеллектуальный помощник будет способен на большее: речь идет об определении аналогов, устранении дублей и автоматических проверках на ошибки. Все это в ближайшее время станет стандартом работы с данными.

Пилотный проект, реализуемый Министерством благоустройства Московской области на основе технологий VK, позволил определить влияние уже принятых мер на популярность локаций среди жителей. Например, значительно выросла посещаемость парков Малевича и Шишкин лес – как по количеству гостей, так и по повторным визитам: за один год после благоустройства объем посетителей парка Малевича и лесопарка Шишкин лес вырос в 2 раза.

Работа с большими массивами данных поможет определить наиболее приоритетные точки притяжения и проработать стратегии их благоустройства. Сервисы геоаналитики покажут наиболее популярные точки притяжения, портрет и потребности населения и туристов, помогут оптимизировать стратегии развития территорий и оптимально использовать инвестиции.

Благоустройство региона — комплексная задача, которая требует глубокой аналитики. Объективно подойти к оценке ситуации и проработке инициатив помогает работа с большими данными. Сервисы в обезличенном и агрегированном виде анализируют массивы информации, выявляют исторические тренды и строят прогнозы изменения показателей. Такие объемы факторов сложно учесть вручную, поэтому технологии упрощают работу команд в администрации регионов, повышают точность оценки и позволяют выбрать наиболее рентабельный подход улучшения условий для жителей и гостей.

Перед проектной командой ЕВРАЗа в рамках программы «Единая система производственных показателей» (ЕСПП) стояла задача унифицирования показателей в различных дивизионах. В частности, в периметр проекта попали добыча руды и горно-металлургические операции, в том числе выплавка стали и производство стальной продукции. Также необходимо было упорядочить взаимодействие между владельцами данных, бизнес-пользователями и ИТ-специалистами. Для достижения этой цели требовалось объединить требования всех пользователей, зафиксировать алгоритмы расчета показателей и установить источники данных и правила агрегации.

После внедрения RT.DataGovernance – разработки компании TData – ЕВРАЗ может полностью контролировать производственные процессы с помощью аналитических дашбордов, которые визуализируют ключевые показатели и их изменения. Кроме того, компания вдвое ускорила разработку производственных показателей и снизила затраты на эти процессы.

RT.DataGovernance значительно упростил сбор требований и разработку показателей. Система фиксирует информацию, на основе которой создаются отчеты для оперативного управления. Это помогает оценивать количество показателей на дашбордах, степень готовности их описаний, статус источников и ожидания нововведений. Для удобства пользователей реализован переход от дашбордов ЕСПП к описанию показателей в бизнес-глоссарии, что улучшает навигацию. Интеграция с DataCatalog, содержащим метаданные источников, позволяет просматривать источники данных и строить DataLineage.

На сегодняшний день в систему внесено более 9 тыс. производственных показателей, из которых 3 тыс. уже содержат детализированное описание. Разработка новых показателей производится исключительно в контексте актуализации данных в RT.DataGovernance, что позволяет закладывать фундамент для применения продукта в других бизнес-функциях и доменах данных.

Реализация пилотного RPA-проекта в «Татнефти» была завершена за месяц, с начала промышленной эксплуатации было запущено восемь роботов. Роботизация затронула практически всю деятельность компании — от подразделений продаж и логистики до ИТ-службы и бухгалтерии. Это позволило АЗС «Татнефть» перераспределить время сотрудников с рутинной работы на решение более интеллектуальных задач.

Программные роботы Robin автоматизировали взаимодействие с пакетом офисного ПО и «1С» — например, робот для экономического отдела формирует сводный файл в табличном формате по оценкам выполнения KPI. Роботы для отдела оптовых продаж ежедневно принимают заявки из почты на отгрузку нефтепродуктов, затем формируют и рассылают общий перечень с распределением по филиалам. На следующем этапе происходит автоподписание в «1С» заявок на отгрузку нефтепродуктов.

Роботы используются и при работе с оператором фискальных данных — они ищут в ОФД чеки и дополняют отчет по чекам с ошибками суммой, количеством и наименованием позиции. Программные роботы также удаленно подключаются к кассе и формируют чек коррекции по выдаче наличных. Кроме того, виртуальные помощники могут осуществлять поиск УПД по списку договоров в «Контур.Диадок» и отправлять их на согласование.

При выборе платформы для автоматизации АЗС «Татнефть» было важно наличие No-Code режима, который позволяет настраивать программных роботов без привлечения разработчиков и ИТ-специалистов. Для этого 15 сотрудников компании прошли курсы по роботизации на платформе Robin, а уже через месяц собственными силами собрали первого робота для HR-отдела. Робот ежедневно следит за нарушениями трудовой дисциплины в системе контроля и управления доступом и отправляет отчет.

АЗС «Татнефть» с помощью RPA оптимизирует работу 14 отделов, что позволит к концу 2024 года сэкономить 3,2 тыс. часов трудозатрат и 3,5 млн руб.

Последние два года «Мобиус Технологии» стремительно развивается: сменилась бизнес-модель, кратно увеличился штат, растет выручка. Чтобы поддержать позитивный тренд и усилить управляемость, было решено мигрировать CRM на новую платформу BPMSoft. Ключевыми критериями для выбора стали адаптивность, процессно-ориентированный подход и возможности для масштабирования, заложенные в систему.

По итогам сбора требований команда «Норбит» кастомизирует коробочную версию модуля «BPMSoft Управление продажами» под специфику внутренних процессов компании. Основные изменения коснутся разделов планирования, отчетов и дашбордов.

На первом этапе системой будут пользоваться порядка 100 специалистов по продажам, в горизонте трех лет – уже до 300 сотрудников. Все они будут работать в единой централизованной CRM, интегрированной с внутренними системами «1С» и ITSM. Это позволит унифицировать и стандартизировать процессы, снизить дублирование функций и данных, существенно уменьшить трудозатраты на рутинные операции. Кроме этого, упростит управление ресурсами и позволит руководителям анализировать нагрузку и отслеживать эффективность работы каждого сотрудника.

В CRM BPMSoft заложен структурированный подход к работе с документацией. Менеджеры фиксируют версионность, этапы согласования, привязку материалов к сделкам. Это гарантирует надежный мониторинг воронки продаж, а также повысит контроль всеми операциями.

Малая нефтяная компания предоставляет комплексные услуги в сфере добычи нефти и газа на территории Республики Татарстан. Перевод закупок на электронную торговую площадку B2B-Center позволил минимизировать расходы на привлечение новых поставщиков и повысить конкуренцию в закупочных процедурах за счет роста числа участников торгов.

Приоритетами МНКТ выступают прозрачность и высокая эффективность закупок. Проведение процедур на электронной торговой площадке позволяет выбирать надежных поставщиков на основе максимально выгодных предложений и соотношения параметров «цена-качество».

На B2B-Center МНКТ ищет подрядчиков для оказания услуг и поставки товаров, необходимых для жизнедеятельности нефтедобывающей организации. В списке закупок компании лидируют работы по техническому обслуживанию, оказанию сервисных, строительных и кадастровых услуг, поставке оргтехники, электротехнической продукции и комплектующих.

Ключевые задачи проекта, реализованного в «ЦентроКредите», включали оптимизацию клиентских анкет, автоматизацию проверок по различным параметрам, а также улучшение обработки внутренних запросов и автоматическое создание печатных форм документов. Это позволило существенно сократить время обработки данных и повысить качество работы с клиентами.

Особое внимание было уделено процессу регистрации новых клиентов, включающему обязательные проверки и автоматическое создание учетных записей в АБС. Дополнительно была реализована автоматизация загрузки данных из внешних источников, включающих до десяти различных перечней, необходимых для проверки юридических лиц в соответствии с российским законодательством. Среди них – реестры субъектов малого и среднего бизнеса, а также списки с информацией о вовлеченности клиентов в подозрительные операции и ликвидированных юридических лицах.

Команда системного интегратора «60 Имен» реализовала механизм регулярной загрузки данных, который инициируется системой BPMSoft по расписанию или сигналу, в зависимости от перечня. После загрузки данные обрабатываются и сохраняются на сервере для дальнейшего использования не только сотрудниками, работающими с системой, но и другими отделами банка, нуждающимися в актуальной информации для принятия решений.

Также были разработаны алгоритмы верификации клиентов на основе загруженных перечней. Эти проверки выполняются на различных этапах процессов регистрации и обслуживания клиентов внутри BPMSoft, обеспечивая полное соответствие внутренним стандартам и требованиям законодательства.

Как отмечает Тимур Султанов, начальник отдела информационного обеспечения и внутренней статистики АКБ «ЦентроКредит», автоматизация процессов обновления клиентских данных и интеграция с внешними перечнями позволили значительно повысить качество и скорость обслуживания. Благодаря внедрению нового решения удалось упростить внутренние операции и обеспечить соответствие строгим требованиям законодательства.