Новости

В рамках отбора стартапов было получено 395 заявок из 17 стран, объем полученных заявок в 4 раза превысил план программы. 15 стартапов вышли в финал и приняли участие в онлайн питч-сессии с экспертами RITA.

Большинство предложенных инновационных решений относится к следующим сферам: улучшение взаимоотношений с покупателем, дистанционная поддержка онлайн-продаж, повышение эффективности бизнес-процессов в офлайн-торговле (при доставке и сборке заказов, при транспортировке товаров), а также решения в области рекламных, маркетинговых и финансовых технологий, домашних мобильных развлечений и автоматического дизайна интерьеров. В своих решениях участники конкурса использовали следующие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (20%), Интернета вещей и роботизации (11%), большие данные (7%), компьютерное зрение (6%), облака (6%), виртуальную и дополненную реальность (5%).

В финал вышли 15 команд, которые получат возможность доработать MVP, проверить работоспособность технологии, запустить пилот с партнерами альянса RITA и реализовать свой проект для миллионов клиентов и в тысячах торговых точек. Наибольшее количество баллов от компаний партнеров RITA получил стартап, разработавший технологическую платформу для расчета клиента по биометрии лица. У него появилась возможность принять участие в программе акселерации парижского ретейл-хаба Lafayette Plug & Play.

По оценкам специалистов РСХБ, для хранения данных, необходимых для полного охвата российского сельского хозяйства технологиями ИИ, потребуется более 200 Пбайт. Это на порядок выше объема данных, в совокупности хранимого телекоммуникационными операторами и финансовыми учреждениями, и тысячекратно превышает объем электронного хранилища крупнейшей в Европе библиотеки — Российской Государственной Библиотеки (162 Тбайт или примерно 3 млн цифровых книг). Расчет основан на данных о поголовье скота и общего фонда пахотных земель России.

Как отмечает Елена Батурова, директор Центра развития финансовых технологий РСХБ, в ближайшие годы сельское хозяйство ждет глобальная цифровая трансформация. И искусственный интеллект сыграет в ней одну из ключевых ролей. Уже сегодня технологии ИИ хорошо зарекомендовали себя в таких направлениях, как точное земледелие, умное животноводство и робототехника. Россельхозбанк заявляет, что готов стать проводником современных разработок ИТ-компаний к сельхозпроизводителям и помочь адаптировать их для АПК.

Точное земледелие

Это комплексная система управления аграрным предприятием, позволяющая оптимизировать процессы контроля за состоянием почвы, урожая, эффективно использовать мелиорационные системы для достижения максимально качественных показателей урожайности.

В точном земледелии для этого могут быть использованы датчики-детекторы, а также центральный компьютер, который в связке с навигационной системой принимает с них сигналы. Получив навигационные координаты, компьютер задействует исполнительные функциональные мелиоративные системы для добавления удобрений или воды. Это дает автоматизированный контроль над влажностью и температурой окружающей среды, создает идеальные условия для роста растений в теплицах, и в итоге существенно снижает затраты на производство сельскохозяйственных товаров.

Умное животноводство

Это агротехнологическое направление, которое предполагает использование технологий Интернета вещей (Internet of Things, IoT) для сбора данных в животноводстве: удои, необходимость и время приема лекарств животными, кормление и т.п.

Искусственный интеллект помогает создавать системы, позволяющие следить за здоровьем животных, выявлять их генетические особенности, управлять численностью поголовья. «Умные» устройства также помогают контролировать перемещение скота и отслеживать необходимость кормления.

Робототехника

В сельском хозяйстве уже постепенно начинают использоваться дроны – беспилотные летательные аппараты, обеспечивающие создание карт, наблюдение, оценку и опрыскивание. Обработка полученных данных позволяет моделировать и прогнозировать урожайность каждого поля, чтобы получать полную картину по ожидаемой урожайности в целом регионе и стране.

Кроме того, активно тестируются, хотя пока и не получили широкого использования, сельскохозяйственные роботы для посадки и сбора фруктов, ягод и овощей. Технологии в области компьютерного зрения помогают находить объекты, подлежащие сбору, выявлять сорняки и больные растения. Предиктивные аналитические системы облегчают фермерам формирование прогнозов роста растений.

Россельхозбанк в июле 2020 года запустит цифровую экосистему для фермеров, которая объединит целый ряд инновационных сервисов на одной платформе. Она даст возможность средним и малым агропредприятиям без дополнительных затрат автоматизировать решение первостепенных задач и, не отвлекаясь от основной деятельности, пользоваться всеми технологическими преимуществами для роста бизнеса.

Построение системы интегрированного планирования позволит ТМК обеспечить гибкость в поведении на быстроменяющемся рынке за счет непрерывного планирования, своевременного ввода актуальных данных о рынке, заказах и имеющихся ограничениях.

Используемое решение включает несколько модулей, в том числе для прогнозирования спроса, сценарного моделирования и автоматизации процесса планирования продаж и операций, оптимизации с использованием различных критериев, а также поддержки взаимодействия участников и контроля над процессом.

В ходе проекта, реализуемого при помощи SAP Digital Business Services, будет автоматизировано создание прогнозов сбыта продукции по месяцам в разрезе групп продукции и рынков сбыта, а также планирования всей цепочки поставок холдинга с учетом данных по запасам и поставке сырья, производственным мощностям и внутризаводской логистике.

Как отмечает Вячеслав Попков, первый заместитель генерального директора – главный инженер ТМК, расширение горизонта планирования и увеличение частоты перепланирования позволит компании заблаговременно оценивать потенциальные риски и видеть дополнительные возможности для развития. Помимо этого, появится возможность оперативно реагировать на неожиданные непрогнозируемые события, а также формировать и поддерживать в актуальном состоянии наиболее прибыльный портфель поставляемой на рынок продукции.

Сейчас построенный сервис отслеживает ситуацию в супермаркетах Москвы, Московской области, Санкт-Петербурга и Ленинградской области. До конца мая он охватит все города присутствия торговой сети. Информацию можно посмотреть на сайте «Перекрестка» в разделе «Адреса магазинов».

Доступно два отображения загруженности супермаркета: низкая и высокая. Данные обновляются каждые 15 минут. Для каждого супермаркета статус определяется на основании пробиваемых чеков в указанный промежуток времени и территории торгового зала. На каждого покупателя при низкой загруженности должны приходится не менее 5 квадратных метров.

Ранее совместно с Яндекс.Картами торговая сеть для 55 супермаркетов Москвы и Санкт-Петербурга запустила сервис по онлайн-контролю количества человек у касс. В режиме реального времени пользователи могут посмотреть на сайте Яндекс.Карт или в их приложении информацию об очередях. Искусственный интеллект X5 Retail анализирует количество покупателей в очереди, активность касс и загрузку кассиров.

Вычислительные мощности оператора будут использоваться для обработки данных, поступающих с комплексов фотовидеофиксации скоростного режима. Высокая производительность и надежность облачной инфраструктуры позволит контролировать ситуацию на дорогах в 21 регионе страны. Проект внедрения интеллектуальных транспортных систем активно развивается и охватывает все больше регионов, поэтому при выборе поставщика услуг «Автодория» прежде всего ориентировалась на возможность быстрого масштабирования виртуальных ресурсов.

Центры обработки данных «Ростелекома» способны не только обрабатывать огромный массив данных, но и выдавать информацию в реальном времени благодаря сверхскоростным каналам передачи данных. Ключевое преимущество виртуального центра обработки данных — быстрая масштабируемость облачной инфраструктуры. Компания «Автодория» по мере развития проекта сможет разворачивать дополнительные вычислительные мощности в режиме реального времени.

Данный проект был реализован в рамках развития концепции операционной эффективности и цифровой трансформации ПАО «Юнипро». На первом этапе были определены задачи, которые должна выполнять система видеоаналитики на основе искусственного интеллекта. При проведении ремонтных работ на предприятиях с помощью нейросети необходимо было подсчитать количество сотрудников, осуществляющих ремонт оборудования, и среднее время их нахождения в зоне проведения ремонтных работ, которая находилась под наблюдением.

После согласования задач и требований к предоставлению результата специалисты «Центр 2М» в течение месяца обучали систему промышленной видеоаналитики CenterVision, использующую нейронные сети для распознавания персонала на производственных предприятиях, замеру времени их нахождения в изучаемой зоне. По итогам проведения пилотного запуска система продемонстрировала уровень достоверности модели 87%.

Созданный прототип при помощи камер видеонаблюдения способен автоматически подсчитывать количество и время нахождения персонала в зоне проведения ремонта, что позволяет проводить анализ эффективности его работы и разрабатывать соответствующие мероприятия. Благодаря использованию технологий на основе искусственного интеллекта компания «Юнипро» планирует повысить эффективность использования собственного ремонтного персонала и сократить издержки в части работ, выполняемых подрядными организациями.

«Росводоканал» ставит перед собой важные цели: расширение бизнеса и выход в другие регионы страны. Для их достижения оператору необходимо было модернизировать существующую ИТ-инфраструктуру.

Руководство компании сформулировало требования к будущему поставщику облачных сервисов. Он должен был иметь репутацию надежного делового партнера с высокой отраслевой экспертизой и богатым опытом выполнения проектов на базе облачных технологий. Провайдеру предстояло создать решение, позволяющее гибко масштабировать инфраструктуру и оптимизировать ИТ-бюджет за счет выгодных финансовых условий.

«Росводоканал» тесно сотрудничает с Softline уже более пяти лет в вопросах, связанных с предоставлением облачных услуг. Для его нужд провайдер в кратчайшие сроки разработал IaaS-решение на базе собственного публичного облака и выделенных серверов (Dedicated). Облако построено на сертифицированной платформе FlexPod, в основе которой – системы хранения NetApp, вычислительные мощности и коммутаторы Cisco, программное обеспечение VMware. Планируя в перспективе использовать весь потенциал публичного облака Softline, «Росводоканал» уже перенес в него часть собственной ИТ-инфраструктуры.

Для успешного функционирования таких сервисов, как «1С» и системы биллинга, компании требовались выделенные мощности. Softline предложила услугу Dedicated, в рамках которой используются современные стоечные серверы Dell EMC PowerEdge. Их технические параметры допускают подключение большого количества облачных услуг. Например, к серверу, на котором развернута система «1С», подключена услуга STaaS для оперативного масштабирования памяти. Потребляя сервис, «Росводоканал» может отказаться от покупки оборудования и перевести капитальные затраты в операционные, а значит, больше инвестировать в развитие собственного бизнеса. Очевидным плюсом Dedicated также является возможность масштабировать ИТ-инфраструктуру как в большую, так и в меньшую сторону.

В ходе проекта был проведен комплексный аудит ИТ-инфраструктуры. Серверные помещения группы компаний размещались в разных городах России и работали не по единому стандарту. По итогам исследования эксперты провайдера разработали трехлетнюю стратегию модернизации инфраструктуры и предложили перенести все сервисы, которые использует «Росводоканал», в облако.

Новый голосовой ассистент получил имя Аня. В разработке использовалась технология обработки естественного языка – NLP (Natural Language Processing), которая позволяет ассистенту воспринимать голосовые запросы и организовывать заказ доставки, проверять баланс бонусов, сообщать о новых акциях магазинов. Также помощник может идентифицировать в речи пользователя указание даты доставки, время, место, сумму заказа и многое другое.

Разработка голосового ассистента заняла у Liquid Studio месяц. Большая часть этого времени потребовалась для проработки сценариев взаимодействия с пользователем, чтобы сделать помощника «очеловеченным» и понятным.

«Аня» может подбирать товары непосредственно под пользователя, с учетом его повседневных предпочтений. Если на вопрос ассистента «Какие продукты вы хотите заказать?», будет озвучен ответ: «Мне как обычно», система добавит в корзину товары, наиболее часто приобретаемые пользователем. Опыт общения с реальным человеком дает возможность голосовому помощнику постоянно обучаться и развиваться.

Например, если пользователь закажет яблоки, а в магазине их несколько видов, помощник постарается подобрать товар в соответствии с предпочтениями пользователя. Если же пользователю необходим другой товар, ассистент предложит весь доступный в магазине ассортимент. Кроме того, помощник может запоминать предыдущие сессии общения с пользователями в магазине и давать рекомендации на основе статистики покупок.

«Аню» можно интегрировать в существующее мобильное приложение магазина или скачать как самостоятельное приложение на смартфон.

Для российских ретейлеров использование виртуальных помощников – новый перспективный канал продаж. Он позволяет задействовать единого «цифрового» оператора для большого количества пользователей. А также персонализировать отношения с покупателями, детализировать потребительский опыт и занести его в CRM-систему.

В рамках проекта была проведена автоматизация бизнес-процессов целеполагания и повышения KPI компании. Для этого в качестве решения был выбран модуль «Целеполагание и оценка эффективности» (Performance & Goals). Выбор в пользу SAP SuccessFactors сделан благодаря нескольким факторам: эффективным инструментам системы в области управления талантами, стопроцентному покрытию текущих потребностей заказчика и возможности дальнейшего развития системы для автоматизации других HR-процессов.

Основными результатами проекта стали переход от бумажных носителей к электронным, создание структуры хранения данных по сотрудникам, обеспечение прозрачности бизнес-процессов для всех сотрудников компании в рамках расчета премии. Кроме того, была обеспечена возможность проведения оценки сотрудников с помощью метода «360°» для детального анализа компетенций и поведенческих навыков. В рамках проекта построен сквозной процесс, включая постановку целей, оценку целей и компетенций, а также расчет бонусов и пересмотр зарплат. Весь процесс целеполагания занимает 364 дня, на протяжении этого периода им управляет HR-администратор.

Опираясь на SAP Best Practices, команда ABC Consulting (подразделение компании «Норбит» по внедрению HR-систем) внедрила систему с учетом бизнес-целей и требований высокого уровня безопасности. Этот проект стал первым для интегратора, в рамках которого включена двухфакторная авторизация пользователей (2fa).

Как отмечает Каринэ Бчемян, руководитель проектов по кадровым вопросам «Мицубиси Корпорейшн», внедрение SuccessFactors уже эффективно повлияло на взаимодействие с сотрудниками. До внедрения системы в московском офисе компании отсутствовала возможность четко, в срок и без бумажных носителей провести оценочную сессию по каждому сотруднику, а также оперативно просмотреть данные за предыдущие оценочные периоды. Сейчас сотрудники получили простой и понятный инструмент для выстраивания своего собственного карьерного пути.

Система будет рекомендована для внедрения на дочерних предприятиях группы компаний в России.

В связи с пандемией COVID-19 организация работы сильно изменилась. Руководителям предприятий нужно понимать эти изменения и соответственно менять стратегию, считают аналитики Gartner. Аналитики делят тенденции на три группы: существовавшие ранее, но ускорившиеся из-за пандемии, новые тенденции и краткосрочные изменения.

Ускорение получила тенденция перехода на удаленную работу. Опросы показывают, что теперь уже 48% сотрудников, вероятно, будут работать удаленно и после окончания пандемии, тогда как до ее начала их доля составляла 30%, а 74% руководителей финансовых отделов собираются шире применять удаленную работу.

Компании стали собирать больше данных о сотрудниках. Используются виртуальные табели рабочего времени, отслеживается использование компьютеров, содержание почты и рабочих чатов. Кроме того, работодатели, вероятно, затребуют гораздо более широкий доступ к медицинским данным сотрудников.

Забота о благополучии работников. При этом работодатели будут больше поддерживать сотрудников — расширят оплату медицинских услуг, включая душевное здоровье и будут оказывать финансовую поддержку.

Замена штатных сотрудников на временных. 32% компаний, по опросам Gartner, идут на такой шаг для экономии средств. Руководителям отделов управления персоналом придется решать, как отслеживать показатели работы временных сотрудников и предоставлять ли им те же льготы, что и постоянным.

Новой тенденцией аналитики считают смену отношения к критически важным навыкам и ролям. Сотрудников будут обучать навыкам, которые дают им возможность работать в нескольких важных ролях, а не в одной конкретной.

Изменяются также нормы отношений между сотрудниками. Часть из них формирует более тесные отношения, тогда как другие больше ориентируются на выполнение конкретных задач.

По мере возвращения рынка труда к нормальному состоянию важным критерием для кандидатов станет отношение компаний к своим сотрудникам во время пандемии, и это следует учитывать при принятии решений сейчас.

Временными тенденциями аналитики считают переориентацию устройства организаций с эффективности на максимальную устойчивость и повышение сложности организационных структур в связи со слияниями, национализацией и укрупнением компаний, которые последуют в ближайшее время.