Новости

До конца 2022 году 80% проектов использования технологий блокчейна для работы с цепочками поставок останутся на стадии проверки концепции или пилотных версий, считают аналитики Gartner. Одну из главных причин такого положения аналитики видят в том, что до недавнего времени такие проекты были ориентированы на модели использования блокчейна, успешно опробованные в других отраслях — например, финансах и страховании. Но в снабжении нужен другой подход. В отличие от финансовых операций, здесь нужно собирать сведения о реальных физических продуктах и их транспортировке. Нужно также понимать, как эти сведения можно представить в цифровом виде для использования в экосистеме блокчейна.

Многие проекты использования технологий блокчейна так и не вышли из пилотной стадии, отмечают аналитики. Но они дали повод для широкомасштабного анализа процессов и технологий цепочек поставок. После завершения этих проектов у компаний появилось более ясное понимание состояния дел в области снабжения и изменений, которые надо осуществить перед тем, как пытаться внедрять технологии блокчейна. Блокчейн стимулирует совместную работу. Он вынуждает организацию постоянно анализировать готовность структуры и сотрудников к использованию этой технологии, заключают аналитики.

Менее половины сотрудников американских, европейских и азиатских компаний, участвовавших в опросе, проведенном аналитиками Gartner, считают, что директора информационных служб хорошо знают об их проблемах в области цифровых технологий. Возможно, из-за этого сотрудники, чья работа не связана с ИТ, реже обращаются в службу поддержки и меньше уверены в полезности ИТ-службы. Только 20% из них готовы обратиться к ИТ-службе за советами по поводу применения новых технологий в работе, и только 41% в высокой степени удовлетворены рабочими электронными устройствами, тогда как среди ИТ-сотрудников удовлетворенность выражает 59%.

32% сотрудников считают себя специалистами по применяемым в работе цифровым технологиям. При этом 67% из них полагают, что компания не использует в должной степени их навыки в области цифровых технологий.

Среди рабочих приложений опрошенные чаще всего упоминают средства обмена сообщениями (58%), хранения и обмена данными (55%) и рабочие социальные сети (52%). Но молодые сотрудники более склонны использовать приложения и устройства, которые они выбирают сами, даже если компания этого не позволяет.

На данный момент проект роботизации охватил процессы по двум направлениям: мониторинг и обработка заявок на открытие депозитных счетов и обработка зарплатных реестров для формирования платежей по заработной плате.

В ходе проекта специалистами команды «Аплана Бизнес Решения» на базе платформы Robin были созданы программные роботы, которые автоматически анализируют поступившие в систему дистанционного банковского обслуживания документы и выполняют поиск новых заявок на открытие депозитных счетов в соответствии с критериями банка. Также созданы программные роботы, которые в автоматическом режиме проверяют системы ДБО на предмет документов, поступивших от компаний в рамках зарплатных проектов, и выполняют их дальнейшую обработку.

Технологии RPA позволили повысить эффективность ежедневной работы сотрудников банка в головном офисе. В 2020 году планируется тиражирование решения во всей филиальной сети банка.

Несмотря на то, что большинство топ-менеджеров уверены в эффективности корпоративных ИТ-систем, многие не могут достичь того уровня инновационности, который способствует росту и доходности бизнеса, следует из глобального исследования Accenture «Your Legacy or Your Legend? A CEO’s Guide to Getting the Most Out of New Technologies».

Результаты показывают, что лишь 10% компаний, выбирая технологические решения, понимают ценность инвестиций во внедрение технологий, таких как искусственный интеллект, облачные технологии, блокчейн и расширенная реальность. Проактивно внедряя новые технологии и, самое важное, масштабируя инновации на всю организацию, компании-лидеры обеспечивают себе в два раза более высокие темпы роста выручки, чем компании-аутсайдеры.

При этом 80% опрошенных руководителей уверены в правильном выборе технологических решений для дальнейшего развертывания инноваций, а 70% утверждают, что они прекрасно осведомлены об инвестициях своих организаций в инновации. Как признают аналитики, большинство компаний рискуют, поскольку разница между возможной и реальной эффективностью инвестиций в технологии слишком велика. 

В рамках исследования Accenture выделила пять факторов, которые отличают 10% компаний-лидеров от остальных.

Прогресс. Степень, в которой компании применяют новые технологии для развития и интеграции бизнес-процессов в компании. Одним из примеров является использование облачных технологий и искусственного интеллекта для повышения эффективности целого ряда бизнес-процессов.

Адаптация. Способность ИТ-систем к адаптации к изменяющимся требования рынка, например, технологии «постепенного» изолирования и декомпозиции старых систем, или использования облачных сервисов в качестве катализатора инноваций.

Своевременность и сроки. Определение релевантной последовательности – плана действий по развертыванию новых технологий, при котором в самом начале выявляются основополагающие технологии и сроки внедрения по степени важности и возможной выгоды для организации.

«Человек+машина». Использование технологий для повышения производительности сотрудников. Организация «продвинутых подходов» к тренингам для персонализации материалов под уровень знаний и навыков, скорости обучения сотрудников, а также для обеспечения готовности работы сотрудников с технологиями. 

Стратегия. Согласованность бизнес-стратегии, ИТ-стратегии и инвестиций в технологии для максимального использования возможностей развития.

Как отмечает Мария Григорьева, руководитель департамента «Технологии, цифровые решения и аутсорсинг» Accenture в России и Казахстане, многие российские компании уже отработали процесс пилотирования новых технологических решений, но их масштабирование как следующий этап пока представляет сложность, даже при очевидной эффективности «пилотов». Чтобы конвертировать технологические инновации в ощутимый бизнес-результат, требуется единое стратегическое видение дальнейшего развития бизнеса, а также политическая воля и готовность к изменениям как руководства компании, так и сотрудников.
 

Переход компании «Россети» на режим налогового мониторинга запланирован с 2020 года. Реализованные в ходе пилотного проекта наработки будут использованы для развития системы «1С:Налоговый мониторинг», а также функциональности налогового мониторинга в решениях «1С:Управление холдингом» и «1С:ERP. Управление холдингом».

Как отмечает руководство компании, переход на новое решение открывает целый ряд возможностей для дополнительного повышения эффективности существующих бизнес-процессов. Именно поэтому специалисты «Россетей» приняли активное участие в разработке и внедрении системы автоматизации налогового мониторинга.

Автоматизация налогового мониторинга с помощью продуктов компании «1С» позволяет сократить расходы на налоговое администрирование, повысить качество налоговой функции внутри фирмы, сократить время проверки налоговой отчетности с 3 лет до 9 месяцев по окончании налогового года и исключить ретроспективный риск в случае получения квалифицированного мнения, выданного российскими налоговыми органами.

Как отмечается, это один из первых проектов по автоматизации складов материально-технического обеспечения в металлургической отрасли. Новая система позволила ОМК перейти от ручного документооборота к полной автоматизации бизнес-процессов: складирования, сбора заказов от подразделений и распределения товарно-материальных ценностей по заявкам. Проект выполнен при поддержке компании «Технология Логистических Систем».

Благодаря автоматизированной системе управления складами все процессы работы склада и персонала стали прозрачными и планируемыми. Помимо этого, значительно возросла скорость комплектования складских заказов и на 70% сократилось количество ошибок при их подборе. В результате на 40% сократилось время на проведение годовой инвентаризации.

По словам Вадима Назарова, начальника управления по квалификации, аттестации, инспекции поставщиков и технической экспертизе дирекции по закупкам ОМК, компания получила ресурс, существенно повысивший эффективность в бизнес-процессах складской логистики. Эффекты от проекта носят долгосрочный характер: при его реализации модернизированы, оптимизированы, автоматизированы складские технологии. Также SAP EWM позволяет анализировать данные и совершенствовать работу складов.

.

В связи с быстрым ростом компании требовалось современное решение, которое смогло бы оптимизировать процесс планирования и прогнозирования ассортимента. Oracle Retail позволяет создать общую среду для всех участников процесса, а также выполнять планирование как «сверху вниз», так и «снизу вверх». Это стало важным фактором, повлиявшим на выбор. ZENDEN Group внедрила решение по планированию розничного ассортимента Oracle Retail Assortiment Planning, прогнозированию спроса Oracle Retail Demand Forecasting, а также решение Veltio New Product Forecasting.

Система позволила перейти от ручных процедур к автоматизированному планированию ассортимента на основе прогноза спроса. Новый процесс помогает гарантировать, что нужная обувь всегда будет в наличии в том магазине, где клиент ожидает ее найти. В единой централизованной системе стандартизировано 90% процесса планирования.

Благодаря высокой точности и новым инструментам прогнозирования, использующим машинное обучение, удалось эффективнее удовлетворять реальный потребительский спрос, обеспечивая доступность ассортимента. В долгосрочной перспективе это позволит снизить объемы вынужденных распродаж и повысить общую маржинальность бизнеса.

Как отметила Виктория Рахимжанова, директор департамента планирования ZENDEN Group, до проекта ее подразделение отвечало за отгрузки в более чем 400 магазинов, которые осуществлялись с помощью ручного и трудоемкого процесса с использованием больших и разрозненных электронных таблиц. Теперь в компании появилось универсальное решение с единым пользовательским интерфейсом и автоматизацией лучших отраслевых практик, что дает возможность уделять большее внимание стратегии.

Как отмечает Евгений Демченко, руководитель проектов контакт-центра компании «Строительный двор», прежнее решение ограничивало одновременное количество входящих звонков. Периоды высоких нагрузок сопровождались высоким процентом потерянных звонков и, как правило, существенно страдало качество связи. Кроме того, возникали технические сложности при подключении удаленных сотрудников. После перехода на новую платформу все эти проблемы удалось решить.

Совокупная мощность нового контакт-центра компании «Строительный двор» составляет 90 операторских мест. Развернутое решение работает из облака и интегрировано с ERP-системой SAP.

В контакт-центре организовано несколько отдельных линий по работе с физическими и юридическими лицами, по претензионной работе, по общим вопросам о наличии товаров и графике работы магазинов, и другим вопросам. Для распределения звонков по линиям реализована интеллектуальная маршрутизация вызовов на этапе голосового меню (IVR).

В системе настроена постоценка качества обслуживания: по завершению разговора абонентам предлагается оценить работу оператора. Если абонент по каким-то причинам этого не сделал, система автоматически перезванивает на следующий день и повторяет просьбу оценить обслуживание. На исходящих обзвонах NPS (Net Promoter Score, индекс потребительской лояльности) с участием операторов используются готовые агентские сценарии.

Кроме того, используемый для контроля качества работы операторов контакт-центра модуль Naumen Quality Management с заданной в настройках периодичностью автоматически формирует выборки записей звонков и отправляет их на прослушивание супервизорам и контролерам качества компании «Строительный двор».

В отчете раскрыты основные тренды и перечислены методы вредоносного ПО, которые наблюдались в прошлом году.

Криптомайнеры по-прежнему доминируют в среде вредоносного ПО

Несмотря на то, что криптомайнинг в 2019 году значительно сократился (что связано с падением стоимости криптовалют и закрытием майнингового сервиса Coinhive в марте), 38% компаний по всему миру были атакованы криптомайнерами. Киберпреступники используют криптомайнеры, потому что риски достаточно низки, а доходность это вида бизнеса высокая. Тем не менее, по данным опроса Check Point Software Technologies в первой половине 2019 года, меньше всего компании в России опасались именно криптомайнеров — всего 7%.

Увеличение бот-сетей

28% организаций по всему миру подверглись атакам ботнетов, что на 50% больше, чем в 2018 году. Emotet был наиболее распространенным вредоносным ПО для ботов, главным образом из-за его универсальности и способности распространять другие вредоносные программы и спам. Другие действия ботнета, такие как sextortion-вымогательства — (кибермошенничество с электронной почтой, основанное на эксплуатации чьей-либо половой жизни), и DDoS-атаки, также резко возросли в 2019 году.

Целевые программы-вымогатели бьют все сильнее

Число целевых атак на организации относительно невелико, но они способны нанести значительный ущерб: примером могут служить атаки 2019 года против городских администраций США. Злоумышленники тщательно выбирают жертву для атаки с целью вымогательства, чтобы получить максимальный доход.

Атаки на мобильные устройства снижаются

В 2019 году 27% организаций столкнулись с кибератаками на мобильные устройства, по сравнению с 33% в 2018 году. Организации осознают угрозу и тщательнее защищают мобильные устройства сотрудников. По данным опроса, в России только 16% профессионалов в сфере ИТ устанавливают или собираются использовать специальное ПО для защиты мобильных устройств. Более половины (52%) респондентов считают лучшей защитой запрет на пользование личными смартфонами по рабочим вопросам.

Атаки Magecart стали эпидемией

Такие атаки внедряют вредоносный код в веб-сайты онлайн-магазинов для кражи платежных данных клиентов. В 2019 году они охватили сотни сайтов на всех платформах, причем как крупного, так и среднего и малого бизнеса: от сетей отелей до онлайн-магазинов.

Рост атак на облака

В настоящее время более 90% предприятий используют облачные сервисы. 67% специалистов по безопасности жалуются на недостаточную прозрачность их облачной инфраструктуры, безопасности и соответствия требованиям. Масштабы облачных атак и нарушений продолжали расти в 2019 году. Неправильная настройка облачных ресурсов по-прежнему является главной причиной для облачных атак, но теперь обнаружилось увеличение числа атак, направленных непосредственно на поставщиков облачных услуг.

Усиление конкуренции, борьба за клиента, повышение эффективности, снижение издержек, резкое увеличение объёма данных и сложности процессов стимулируют бизнес к использованию технологий искусственного интеллекта. Компания «Спортмастер» активно разрабатывает модели искусственного интеллекта для прогнозирования спроса, оптимизации управления товарными операциями, увеличения конверсии продаж, повышения эффективности программ лояльности. Для того чтобы быстро создавать, развертывать и обучать модели искусственного интеллекта, ей требовалось решение, способное обеспечить высокую производительность в задачах машинного обучения и глубокого обучения.

Эксперты Softline предложили использовать программно-аппаратный комплекс Nvidia DGX-2. Эта система предназначена для обучения нейронных сетей, решения задач математической статистики и машинного обучения, а ее производительность можно сравнить с производительностью десятков серверов, но DGX-2 эффективнее и экономичнее.

Как отмечает Алексей Тюренков, начальник департамента хранилищ данных, бизнес-аналитики и исследований данных компании «Спортмастер», человек не в состоянии эффективно решать масштабные задачи оптимизации. Помощь в принятии решений ему способны оказать системы искусственного интеллекта, для эффективной работы которых требуются специализированные высокопроизводительные платформы, с ускорением вычислений на базе GPU.

В качестве пилотного проекта удалось договориться с Nvidia о поставке в дата-центр «младшего брата» — сервера DGX Station. Для максимального использования возможностей DGX пришлось переписать скрипты для подготовки данных и процесса обучения, провести тестирование выбранных «боевых» моделей машинного обучения.

По сравнению с десятиузловым кластером Big Data, результаты оказались весьма оптимистичными. Ключевую роль здесь сыграла GPU-совместимость конкретных алгоритмов в конкретных фреймворках искусственного интеллекта. Там, где была поддержка GPU, произошел резкий прирост производительности.

С учетом неплохих результатов тестирования было принято решение о покупке и внедрении серверного комплекса DGX-2. Дальнейшая миграция моделей искусственного интеллекта на новую платформу подтвердила успешные результаты пилотного тестирования. Более того, удалось получить дополнительный прирост производительности за счет более мощного «железа». Таким образом, по сравнению со старой архитектурой, появилось «окно возможностей» для наращивания функционала – например, перехода с еженедельной на ежедневную технологию полного обучения моделей, значительного увеличения количества факторов, использования новых ресурсоемких алгоритмов для повышения качества прогноза.