Цифровая трансформация немыслима без искусственного интеллекта28.11.2024 17:31

Цифровая трансформация продолжается, и она не сводится только к замене иностранных решений на российские. Компании стремятся усовершенствовать бизнес-процессы, внедрить искусственный интеллект, который поможет сделать бизнес более эффективным. Практическим опытом подобных проектов поделились участники секции «Цифровая трансформация» в рамках CNews FORUM 2024.

страницы:

1 |   2 |  следующая

ИИ и цифровая трансформация

«Искусственный интеллект проникает в нашу жизнь в три раза быстрее, чем облака», — уверен Георгий Подбуцкий, коммерческий директор SL Soft. Он уверен, что через 4–5 лет уровень использования генеративного ИИ достигнет 10%. При этом искусственный интеллект коренным образом меняет подход к автоматизации — появляется возможность обучения и модификации действий системы в зависимости от ситуации, самостоятельного принятия решений на основе обучения, взаимодействия с использованием естественного языка или «машина-машина». Исследования говорят о том, что 68% российских компаний, внедряющих ИИ, в течение последнего года получили эффект в размере 1–5% EBITDA.

Георгий Подбуцкий рассказал, как SL Soft дополняет ИИ-инструментами традиционные решения. Например, в архиве появляется возможность интеллектуального поиска информации, поисковые запросы создаются на естественном языке. Интеллектуальный ассистент закупок способен обработать заявку, сделать рассылку запросов, проверить закупочную документацию, найти товар по лучшей цене, сформировать НМЦ, проверить предложения поставщиков. Кроме того, опыт SL Soft показывает, что без участия человека можно принимать и обрабатывать свыше 90% обращений, если использовать интеллектуальный фронт-офис.

«В прошлом году около 350 млрд рублей прибыли Сбера было получено благодаря искусственному интеллекту», — продолжил тему Антон Руденко, руководитель проектов развития GigaChat компании SberDevices. Он отметил, что такие компании как Microsoft и Meta, используют для обучения моделей около 150 тыс. GPU, в то время как все российские компании — 20–40 тыс. Число занятых разработкой языковых моделей в нашей стране также на порядок меньше, чем в других странах. Однако в России есть LLM, например, GigaChat.

GigaChat создан и полностью контролируется Сбером. А значит, модель можно дообучать под различные кейсы. В результате обучения качество ответов модели может вырасти на 80–90%. Антон Руденко привел несколько примеров использования GigaChat. Это может быть AI-помощник финансиста-аналитика — бот для расчета маржинальности дохода. Или Co-pilot инженера диагностики оборудования, помогающий инженеру-диагносту на естественном языке описать наблюдаемые отклонения в работе оборудования, получить подсказки о возможных причинах неисправности и о дальнейших шагах по диагностике, и сформировать инструкции по их проведению.

Сценарии использования LLM в бизнесе

Также с помощью GigaChat можно находить подходящие аналоги необходимого оборудования в справочнике НСИ и формировать карточки на закупку МТР, создавать презентации, снизить трудозатраты на обработку большого потока текстовых коммуникаций в контакт-центре, собрать данные для разработки Go2Market стратегии и т.д.

В компании «Атомстройэкспорт» с осторожностью относятся к внедрению новых технологий. При этом в ходе строительства АЭС происходит накопление огромных объемов данных. «Однако существующие сейчас ИИ-модели недостаточно зрелые для того, чтобы их применять», — говорит Максим Власов, директор по цифровизации «Атомстройэкспорт».

Пока компания использует ИИ для автоматизации рутинных задач, создания чат-ботов, цифрового контроля персонала и техники, повышения эффективности планирования ресурсов. Конечно, хотелось бы реализовать концепцию «безлюдной стройки», заниматься проектированием при помощи нейронных сетей. Главная проблема — это обучение моделей. «Ошибки при проектировании АЭС и при принятии управленческих решений в атомной отрасли стоят очень дорого», — говорит Максим Власов.

Миграция на отечественные СУБД

Опытом перехода на отечественную СУБД Postgres Pro поделился Вадим Григоренко, управляющий директор департамента ИТ РСХБ. Банк начал переходить на нее еще в 2016 г. Для этого все информационные системы были разделены на четыре категории: высококритичные, критичные, стандартные и низкокритичные. Для каждой категории был выработан собственный подход к миграции. Таким образом на Postgres Pro Standard было переведено 342 системы, на Postgres Pro Enterprise — 23 системы. Для мониторинга работы СУБД используется Postgres Pro Enterprise Manager (PPEM).

На настоящий момент в банке более 40% серверного оборудования и более 42% СХД — российского производства. Стартовал проект по переводу на Postgres Pro автоматизированной банковской системы (АБС).

До 2022 г. в «Мегафоне» использовались сервера Intel, ОС RedHat, СУБД Oracle и биллинг Nexign. С 2019 г. эксплуатировалась PosgreSQL, поэтому, когда пришло время переходить на независимую базу данных, у компании было понимание, какое решение ей нужно. У PostgreSQL было три существенных минуса — отсутствие техподдержки, проблемы с управлением доступом и отказоустойчивостью.

«Мегафон» начал искать дистрибутив от вендора. Главные требования — низкая стоимость лицензий и техподдержки, быстрый выпуск доработок и расширений и поддержка open source решений. Выбор пал на дистрибутив Nexign Nord. В процессе миграции решили не пытаться повторить логику Oracle в PostgreSQL, а перенесли ее в приложение. «Утилиты автоматической миграции кода показали низкую эффективность. На разбор и отладку потребовалось столько же ресурсов, сколько и на самостоятельную адаптацию кода», — вспоминает Андрей Князев, директор по бизнес-системам Nexign. На сегодняшний день доля Nord среди СУБД составляет 85%, сумма ядер СУБД Nord 2500, максимальный TPS 9500.

Что нужно заказчику

«Еще недавно заказчики искали необходимые им решения, теперь перед ними стоит задача — как выбрать именно то, что нужно, из предлагаемого разнообразия продуктов», — говорит Анатолий Дедов, директор департамента проектно-консалтинговых услуг «Мобиус Технологии». Качество отечественных решений растет, но многое еще нуждается в доработке. В качестве альтернативы вендорским продуктам можно использовать open source, однако у этого подхода есть и плюсы, и минусы. Еще одна проблема — как интегрировать между собой разнообразные решения и организовать их техническую поддержку. У большинства заказчиков нет необходимых компетенций, и им приходится привлекать для этого партнера.

Компания «Мобиус Технологии» сохранила у себя несколько ключевых практик технологического консалтинга, а для решения остальных задач сформировала партнерскую сеть. В настоящее время компания занимается разработкой собственного ПАК. В ее распоряжении имеются демо-стенды для реализации пилотных проектов. Для подготовки специалистов «Мобиус Технологии» сотрудничает с вузами. На 2025 г. запланировано развитие компетенций в области ИИ, импортозамещению, особенно для решений по хранению и обработке данных, услуг по сопровождению внедрения локального ПО, строительство ЦОД, формирование практики индустриальных кейсов, M&A, выход на IPO, дальнейшее развитие сотрудничества с вузами.

Эдуард Федечкин, эксперт по системам бизнес-аналитики Tern Group, предложил в качестве альтернативы BusinessObjects использовать российскую платформу «ТЕРН Юниверс». Она позволяет предприятиям собирать, анализировать и визуализировать данные для принятия более обоснованных бизнес-решений, осуществлять мониторинг ключевых показателей (KPI), самостоятельно создавать произвольную аналитику, сопровождать идеи и гипотезы актуальными данными из регистрирующих систем.

«ТЕРН Юниверс» — это платформа enterprise уровня. Ее главное преимущество — возможность обращаться к базе данных при помощи обычных слов и семантический динамизм. Например, если вы создаете запрос «Доходы» и указываете разные компании, то система автоматически будет обращаться к разным базам данных. При этом «ТЕРН Юниверс» — это полностью российская разработка. Имеется возможность обогащать функционал системы с учетом индивидуальных пожеланий заказчика. А идеология и привычный интерфейс пользователя для заказчиков, использующих BusinessObjects, поможет им избежать затрат на обучение.

Федор Лежнев, директор по ИТ «Альфа-Капитал», рассказал, как его компании удалось научить сотрудников работать с ИИ. Для этого было создано несколько решений, помогающих решать и рабочие, и личные задачи. Доступ к ним осуществляется через веб-интерфейс или с помощью Telegram бота.

Например, сотрудникам доступен «Alfa Ассистент» — автоматизированный помощник по рабочим вопросам, который дает быстрые ответы, сообщает актуальную информации и в целом снижает нагрузку на поддерживающие подразделения. «Alfa нейротренер» — это платформа для обучения и практики новых инвестиционных консультантов. Также с помощью нейросети можно проанализировать контакты с клиентами, сгенерировать отчет по запросу: обзор рыночной ситуации, анализ состояния и изменений портфеля, мониторинг обновлений в продуктах.

Максим Лобанов, директор по ИТ компании «Восток-Сервис», рассказал, что его компания в 2024 г. реализовала 24 ИТ-проекта, внедрила 15 информационных систем. Среди них создание платформы по обеспечению средствами индивидуальной защиты (СИЗ), миграция с SAP WMS на 1С WMC, запуск логистических роботов Ronavi и системы управления роботизированной зоной RMS.

Максим Лобанов отметил проблемы, которые возникают при внедрении российских решений. Это отсутствие опыта работы в сложных комплексных проектах и внедрения отказоустойчивых решений на уровне ПО с режимом работы 24/7, а также сложности при работе систем на высоких нагрузках и слабая технологическая поддержка партнеров »1С» со стороны вендора.

Пользовательский опыт, полученный в b2c, постепенно перетекает в b2b сегмент, отметил Иван Крутько, руководитель проекта «М.Видео-Эльдорадо». Все ждут быстрой реакции на запрос, онлайн-коммуникации, возможности сэкономить время и деньги. В «М.Видео-Эльдорадо» решили оптимизировать работу отдела продаж. Изучили потенциальных клиентов и выделили несколько сегментов: цифровые прагматики (38%), потребители качества (29%) и покупатели экспертизы (16%).

После изучения конкурентов стало понятно, почему клиенты выбирают ту или иную компанию. На основании этих знаний была разработана новая система мотивации для продавцов. Кроме того, была внедрена ИИ-модель, которая слушает разговор продавца с покупателем и по ходу дела подсказывает, какие аргументы ему лучше использовать.

CNews FORUM 2024 собрал рекордное количество участников. Его посетили более 1800 участников. Было представлено около 150 экспертных докладов. Гости форума получили возможность ознакомиться с продуктами российских разработчиков более чем на 70 стендах.

страницы:

1 |   2 |  следующая

Полный текст статьи читайте на CNews