«Юниверс Дата» выводит управление данными на новый уровень благодаря внедрению интеллектуального помощника на базе искусственного интеллекта в свой флагманский продукт Юниверс МDM. Теперь пользователи могут значительно ускорить процесс обработки данных, сократить трудозатраты и повысить эффективность работы с большими справочниками. Что самое крутоe?

• Интеллектуальный помощник Юниверс MDM способен автоматически определять категорию номенклатуры и распределять данные по соответствующим атрибутам. Достаточно ввести название позиции одной строкой в свободной форме — искусственный интеллект самостоятельно анализирует введенные данные, присваивает соответствующую классификацию и точно выделяет атрибуты объекта.
• В основе технологии лежат современные нейросети и большие языковые модели (аналогичные пресловутому Chat GPT), 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.
• Ключевым преимуществом является использование этой технологии в закрытых контурах заказчиков. Это гарантирует конфиденциальность и безопасность данных. Машинное обучение выполняется в изолированной среде, исключая риски утечки данных.
• 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.

Искусственный интеллект способен обрабатывать свыше 50 000 объектов в час, снижая трудозатраты более чем в 4 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.

DIS Group и SberDevices представили совместный кейс интеграции нейросетевой модели GigaChat для бизнеса в систему для централизованного управления знаниями Плюс7 МаяК. Презентация состоялась в рамках деловой программы Международной Недели Customer Contacts (CC Week), которую ежегодно организует Сообщество профессионалов CCGuru. Согласно данным компаний, использование системы Плюс7 МаяК с интегрированным в нее сервисом GigaChat резко улучшает качество взаимодействия с клиентами. Так, рост удовлетворенности клиентским сервисом может составить до 50% при снижении среднего времени обслуживания одного клиента до 20% и сокращения времени ожидания до 30%. Также эксперты отметили, что время на администрирование системы управления знаниями с искусственным интеллектом сокращается на 50%, а расходование рабочего времени на поиск информации — до 80%, что в итоге приводит к сокращению нагрузки на персонал с перераспределением ресурсов на новые проекты и задачи. За счет синергии управления знаниями и генеративного искусственного интеллекта уровень производительности сотрудников может вырасти до 200%, а снижение себестоимости продаж составить до 80%. В совместной презентации эксперт в области управления знаниями DIS Group Ирина Боровлева раскрыла возможности корпоративных систем управления знаниями на примере платформы Плюс7 МаяК. Усложнение информационного пространства выводит системы управления знаниями в организации на передний план, позволяя с их помощью принимать качественные управленческие решения в режиме реального времени и поддерживать корпоративную культуру, ориентированную на изменения и инновации. Эффективность внешних коммуникаций и внутрикорпоративных взаимодействий повышается при использовании Плюс7 МаяК за счет постоянно обновляемой базы информации и интерфейсов интеграции с внешними CRM-сервисами, веб-сайтами, чат-ботами и т.д. Одна из главных тенденций в развитии систем управления знаниями — внедрение интеллектуальных роботов, способных к обучению, отметила Ирина Боровлева. Интеграция Плюс7 МаяК с AI-сервисом GigaChat дает возможность повысить гибкость управления знаниями благодаря широким возможностям генеративного искусственного интеллекта для работы с текстовыми данными. Руководитель направления по развитию бизнеса SberDevices Полина Гришина пояснила, что GigaChat, интегрированный с платформой Плюс7 МаяК, позволяет пользователям задавать вопросы на естественном языке и получать ответы, основанные на информации, содержащейся в базе данных и прошлых взаимодействиях с системой. Без AI-сервиса пользователю пришлось бы просматривать длинный список результатов, что резко снижает эффективность коммуникаций, например, в клиентских каналах. По словам Ирины Боровлевой, к текущему моменту реализованы такие сценарии использования возможностей GigaChat в системе Плюс7 МаяК, как формирование ответов по статье. «Пользователь получает запрос от клиента, находит статью в базе знаний и может задать вопрос GigaChat, чтобы получить краткий ответ на основе статьи, без необходимости читать её полностью. Еще один пример — формирование короткого описания статьи. В этом случае AI-сервис позволяет сформировать короткое описание статьи без потери смысла и логики, а основная ценность информации выдается в коротком виде», — рассказала эксперт DIS Group. Тесты, проведенные DIS Group, показали, что в 98% случаев пользователь будет получать абсолютно точный ответ, и только в 2% ответ системы может потребовать уточнения.

Технический директор DIS Group Олег Гиацинтов выступил на заседании секции «Распространение российских цифровых продуктов и платформ» Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации. В ходе мероприятия представители Минпромторга, РЖД, «Газпром нефть», DIS Group и других организаций обсудили актуальные вопросы платформенного подхода к развитию продуктов на примере ERP, MES и АСУТП, их зрелости и разработки стандартов для платформ систем управления ресурсами предприятия. Олег Гиацинтов: «Данные играют важнейшую роль для взаимодействия платформ между собой, а также для построения отчетности и выполнения аналитических задач. Системы интеграции и поставки данных, их визуализации и аналитики также представляют собой платформы с бесшовным взаимодействием компонентов. Для обеспечения эффективной совместной работы платформ необходимо наличие единых стандартов взаимодействия и регламенты обработки и визуализации данных на государственном уровне». Руководитель секции Совета, ИТ-директор «Газпром нефти» Антон Думин: «Новый подход к обработке данных позволяет более интенсивно развивать уже существующие платформы. Мы перестраиваем уклад информационных систем: раньше мы данные держали внутри, сейчас выносим их на другой уровень и используем новые инструменты для аналитики и внедрения ИИ».

DIS Group и «Бизматика-Консалтинг» заключили соглашение о совместном продвижении единой российской платформы по управлению данными для государственных и коммерческих организаций, в которую входит ETL-решение Плюс7 ФормИТ, решение по управлению данными Юниверс DG, решение по управлению мастер-данными Юниверс MDM и ряд других. Компания «Бизматика-Консалтинг» оказывает консультационные услуги и занимается внедрением ИТ-решений уже более 9 лет. В её портфель входят решения для сквозной автоматизации процессов бизнес-планирования, бюджетирования и алокаций, решения для построения электронных архивов и распознавания документов, AI-платформы и др. Одним из ключевых направлений деятельности компании является практика управления данными с экспертизой в области построения структурированных аналитических хранилищ данных и систем сбора и хранения неструктурированной информации. Все решения, предлагаемые компанией DIS Group в рамках своей платформы, входят в реестр Российского ПО и уже успешно внедрены в такие организации как МКБ, ДИТ Москвы, Русгидро, Счетная палата и многие другие. «Наша компания занимается информатизацией ключевых бизнес-процессов. Поэтому одним из распространенных на сегодняшний день запросов является импортозамещение решений ушедших из России западных игроков. Один из наших главных приоритетов – наличие в продуктовом портфеле зарекомендовавших себя решений. Партнёрство с компанией DIS Group позволит предложить нашим партнерам и их заказчикам мощное и надёжное российское ПО в области управления данными», – отметил генеральный директор «Бизматика-Консалтинг» Григорий Данишевский. «Мы видим, что спрос на проекты по импортозамещению софтверных продуктов в области управления данными продолжает оставаться высоким. Поэтому для нас критически важно развивать сотрудничество с компаниями, обладающими успешным опытом внедрения таких решений. Партнёрство с «Бизматика Консалтинг» – важный шаг, который поможет нам стать еще эффективнее в работе с клиентами», – сказал генеральный директор DIS Group Павел Лихницкий. О компании «Бизматика Консалтинг»: «Бизматика Консалтинг» — эксперт в бизнес- и ИТ-консалтинге, специализирующийся на внедрении импортонезависимых решений для достижения стратегических целей клиентов. Компания предлагает решения для автоматизации управленческих и финансовых процессов, помогая компаниям повысить эффективность и конкурентоспособность. Основные направления деятельности: финансовые решения (бюджетирование, аллокация затрат, финансовый анализ, управленческий учет и отчетность), автоматизация бизнес-процессов (внедрение ERP, BPM, корпоративных хранилищ данных и аналитических инструментов) и ИТ-консалтинг и бизнес-аналитика (обеспечение передовыми технологиями для оптимизации бизнеса и повышения производительности). Источник: “Открытые Системы”

Карта охватила свыше 280 отечественных участников рынка – разработчиков ИТ-решений и контрольно-кассовой техники, системных интеграторов, оказывающих различные виды ИТ-услуг для цифровизации бизнес-процессов компаний розничной торговли.

• «DIS Group» отмечена в категории «ИТ-услуги»
• «Юниверс Дата» – в категории «Системы бизнес-аналитики и обработки больших данных» (решения Юниверс MDM, Юниверс DG)
• «Дата Инновации» – в категориях «Электронный документооборот и автоматизация бизнес-процессов (СЭД/ECM/BPM)», «Системы бизнес-аналитики и обработки больших данных» (решение Плюс7 ФормИТ), «Решения для управления контакт-центром» (Плюс7 МаяК) и «Информационная безопасность»
• «Датафлот» – в категории «Системы бизнес-аналитики и обработки больших данных» (решение Датафлот Репликация)

Смотреть карту в высоком разрешении Больше о методах составления карты и о приоритетных направлениях цифровизации российских ритейлеров читайте в материале Tadviser.

Компания «Юниверс Дата» интегрировала интеллектуального помощника на базе искусственного интеллекта в свой флагманский продукт для управления мастер-данными «Юниверс MDM». Технология позволяет ускорить процесс обработки данных, сократить трудозатраты и повысить эффективность работы с большими справочниками. На текущем этапе ИИ-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 технологии является возможность ее использования 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 без возможности утечки данных. Также ИИ-помощник 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 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.Маргарита Зайцева, UserGate: Вендор, который имеет образовательную лицензию, — уникальный для России случайКадры «В основе внедренной технологии лежат современные нейросети и большие языковые модели, аналогичные ChatGPT, которые обучены на огромных объемах данных и способны понимать контекст и тонкости естественного языка, — сказал коммерческий директор «Юниверс Дата» Александр Константинов. — 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. А самое главное — внедрение ИИ позволяет нам ответить на растущие запросы рынка». В планах «Юниверс Дата» расширить возможности интеллектуального помощника на базе «Юниверс MDM»: речь идет об определении аналогов, устранении дублей и автоматических проверках на ошибки. В компании рассчитывают, что ИИ-технологии значительно упростят анализ и обработку информации, позволив пользователям быстрее и точнее решать любые задачи. Источник: CNews

В начале октября РБК и рейтинговое агентство НКР представили третий ежегодный ESG-индекс российского бизнеса. В него входят компании, которые демонстрируют высокие стандарты в области экологической, социальной и корпоративной ответственности. В 2024 году компания DIS Group впервые включена в ESG-индекс – она заняла высокую позицию в группе нефинансовых организаций. Включение DIS Group в ESG-индекс отражает успешное использование ESG-принципов в повседневной деятельности компании. Прежде всего это касается поддержки и развития персонала, прозрачности и эффективности корпоративного управления, устойчивого развития. Интересно, что однозначным лидером индекса этого года по числу участников стал именно ИТ-сектор вместе с телекомом. «Если в прошлом году эта отрасль находилась в середине списка, то теперь ее представители занимают почти четверть всех участников индекса», – отмечают эксперты. Всего в этом году в индексе приняли участие 117 компаний с развитой ESG-повесткой. Подробнее о результатах ESG-индекса и методике оценки – здесь

Генеральный директор DIS Group Павел Лихницкий в интервью «Ъ-Финополис» рассказал о том, как меняется управление данными в финансовых организациях, как это влияет на тестирование гипотез по внедрению искусственного интеллекта (ИИ), а также о рисках, с которыми сталкиваются компании, переходящие на принятие решений на основе данных. — Как развивается рынок управления данными в финансовой сфере? Какие изменения произошли за последние два года? — Финансовые организации стоят на острие цифровизации достаточно давно: так исторически сложилось, что одни из самых технологичных компаний — это банки и телеком-провайдеры, позднее появился целый пласт маркетплейсов и чисто цифровых компаний. Но банки уделяют цифровизации очень большое внимание — это необходимо для того, чтобы банк был конкурентоспособен. Во-первых, появление цифровых банков и сопутствующих сервисов подтолкнули весь финансовый сектор к тому, чтобы оцифровываться и быть технологическими партнерами, а не просто финансовыми учреждениями. Во-вторых, движение в цифру дает возможность банкам предоставлять целый ряд новых сервисов клиентам и активно использовать текущую клиентскую базу для продаж новых продуктов, которые основаны на данных или которые созданы с помощью дата-технологий. Третье — это возможность коопераций как внутри холдингов, так и с компаниями третьей стороны, чтобы перепродавать, перепакетировать клиенту новые продукты. Эта часть про возможность предугадывать потребности клиента, его поведение, предпочтения, чтобы формировать те предложения и те продукты, которые нужны определенным клиентам или их группам здесь и сейчас. Это совершенно другой подход к сегментации клиентской базы, к выделению микросегментов. Например, Сбер озвучил стратегию клиентоцентричности, где клиент ставится во главу угла и уже вокруг клиента выстраиваются продукты и сервисы, а не наоборот — формировать продукты, а потом в них «загонять» клиента. Есть другая сторона: мы все понимаем, что ужесточается регулирование. Финополис — это как раз площадка, где участники финансового рынка и технологические компании встречаются с регулятором. Требования к банкам в части оцифровывания данных растут — это касается использования персональных данных, учета, где они ведутся, в каких системах, это требования к качеству данных. Целый пласт больших регуляторных форм требует от банков высокого уровня технологической зрелости и оцифровки, перехода на цифровые платформы. Регуляторика активно развивается — это касается и внедрения цифрового рубля, цифровых финансовых активов. Еще одна важная вещь — это кибербезопасность, защита чувствительных данных, защита объектов инфраструктуры. Это тоже большой тренд. Наконец, есть и ИИ — машинное обучение, нейросети и связанные с этим технологии. Банки по-разному оценивают коммерческий успех от применения таких технологий, но изменения уже идут: ИИ проникает во многие процессы — это и обслуживание клиентов, идентификация, антифрод, формирование новых продуктов и услуг, предложений для клиента. Здесь ИИ уже достаточно активную роль играет. Но этот тренд меняет и отношение к данным: если мы хотим в полной мере использовать цифровые активы, ИИ, цифровые продукты, услуги и вообще все то, что мы оцифровали, мы должны быть уверены в том, что данные, которые питают все эти инициативы,— качественные, своевременные, точные, проверенные и связанные. Мы видим большой интерес к выстраиванию инфраструктуры работы с данными как с активом. Это и принятие решений на основе данных — тоже очень большой тренд, который ставится во главу угла в Центральном банке и во всех крупных организациях. Это означает, что решения принимаются не экспертным путем, а на основе данных — для этого должна быть подготовлена инфраструктура данных, которая покажет аналитику необходимые параметры и позволит обеспечить их качество. Это требует разработки методологии, технологий, оргмоделей и платформы по управлению данными. — Основной запрос, который вы видите,— на создание такой инфраструктуры? — Цифровая экономика и экономика, основанная на данных, требуют переосознания подходов к управлению данными, поэтому мы видим много запросов на обучение по методологиям управления, выстраивания дата-центричных структур внутри крупных организаций, офисов, команд. Технологии, оргмодели и методология — это треугольник, который позволяет реализовывать цифровые инициативы, запускать ИИ и так далее. На него нанизываются все остальные инициативы по цифровизации. Поэтому мы видим большой спрос как на обучение, так и на консалтинг в области формирования платформ управления данными и построения дата-центричных компаний — это позволяет банкам по-другому смотреть на свои данные: не просто как на какие-то цифры в красивых отчетах. Нам важно понимать, кто за эти данные отвечает, какие методики приняты для формирования показателей, из каких источников и с каким качеством данные поступили, иметь возможность оперативно смотреть на данные в различных разрезах и по разным бизнес-блокам и т. д. — Импортозамещение вызвало большую перестройку ИТ-процессов внутри банков. Вас этот процесс как затронул? — С одной стороны, мы разрабатываем и представляем рынку мощную корпоративную линейку по управлению данными, с другой — помогаем замещать импортные технологии, в том числе обладаем экспертизой в помощи миграции с иностранных систем на российские на уровне баз данных. Мы помогаем компаниям ускорить эти циклы перехода — мы должны удостовериться, что бизнес сможет работать в новой системе с теми данными, которые были доступны раньше, нельзя сказать: «Мы забудем, как наша организация работала 25–30 лет», перейдя на новую отечественную систему. Этот исторический багаж обязательно нужно использовать. Но мы помогаем и технологиями — новыми российскими стеками по работе с данными. У нас целый ряд примеров успешно реализованных проектов в банках. — Как банкам адаптироваться к внедрению ИИ с точки зрения работы с данными? — Здесь важно сказать о двух особенностях: во-первых, у крупных лидирующих банков сейчас уже есть выделенные команды, которые занимаются работой с ИИ, и эти команды уже показывают финансово чувствительные результаты от применения данных технологий. С другой стороны, работа поставщиков, и нас в том числе, также требует внедрения ИИ, мы уже встраиваем данную технологию в наши продукты. Это движение с двух сторон: ИИ дает нам возможности автоматизировать ручные операции, сократить время до инноваций, время до получения данных (time-to-data), команды в банках также все активнее тестируют гипотезы. Работа у всех строится следующим образом: вводится гипотеза, что нам имеет смысл применить ИИ в определенной области, стартует пилотная инициатива, по результатам который мы либо видим результат, либо что-то меняем, отвергаем эту гипотезу, берем следующую. Успех работы таких команд внутри каждого банка зависит от того, как быстро можно собрать данные для этой гипотезы и насколько эффективно мы научим модели ИИ обрабатывать те данные, которые мы даем. Для более качественной работы ИИ, с меньшими отклонениями, очень важны качественные данные и быстрый доступ к ним. От этого зависит количество гипотез, которые команды по ИИ будут проверять, допустим, за год. Поэтому те организации, которые, кроме правильной организации работы с ИИ, смогут организовать работу с данными, получат от ИИ гораздо бОльшую отдачу — это мы видим и на международных примерах, и у наших клиентов, с которыми работаем. По статистике 70% времени такие команды тратят на поиск данных. — Какие риски вы видите в связи с более активным внедрением технологий? — Глобально киберугрозы и доступ к данным остаются одним из самых больших рисков. С одной стороны, есть тренд на «демократизацию» данных: принятие решений на основе данных подразумевает, что мы имеем под рукой точные, понятные, проверенные данные. Это очень лакомый кусочек, который злоумышленникам хочется украсть. Поэтому одновременно важно обеспечивать гранулированный ролевой доступ к таким данным — мы должны понимать, кто имеет право использовать эти данные и для каких целей. Для этого требуется создать возможность легкой аудируемости систем организации на уровне данных: что происходит с критическими данными, в каких системах и где они хранятся, как используются, кто может получить к ним доступ и т. д. Это одна из самых больших угроз. Вторая часть рисков — это неправильная интерпретация, неправильное использование данных вследствие применения ИИ и ошибочных гипотез. Для этого нужно прорабатывать регламенты для самой организации, работать с качеством данных, инфраструктурой. Очень многие вещи, на наш взгляд, потребуют дополнительного регулирования и стандартов по работе с данными. Стандарты управления данными принимаются, например, в рамках «ГосТеха», идет работа профильных ассоциаций и комитетов по выработке регулирования данной области. Если мы на уровне государства создадим правильные стандарты и регламенты, которым будут следовать организации, то риски по использованию данных будут снижаться, а бизнес-польза — возрастать. Источник: “Коммерсантъ”

Из статьи издания “Коммерсантъ” можно узнать, какие темы поднимаются на форуме. Активное внедрение цифровых технологий в финансовой сфере уже привело к изменению многих процессов, а совершенствование инфраструктуры и оптимизация рутинных операций за счет ИИ могут дать дополнительные выгоды как поставщикам продуктов и сервисов, так и их клиентам. Этот процесс, однако, сопряжен с целым рядом рисков, связанных с работой с данными и обеспечением кибербезопасности. Участникам «Финополиса» в этом году предложено оценить возможности и последствия внедрения новых технологий. По мере ускорения цифровизации у финансовых организаций растет и запрос на более качественную работу с данными. «Принятие решений на основе данных — очень большой тренд, который ставится во главу угла в Центральном банке и во всех крупных организациях. Это означает, что решения принимаются не экспертным путем, а на основе данных — для этого должна быть подготовлена инфраструктура данных, которая покажет аналитику необходимые параметры и позволит обеспечить их качество. Это требует разработки методологии, технологий, оргмоделей и платформы по управлению данными»,— говорит глава DIS Group Павел Лихницкий. От качества данных зависит и то, как быстро команды, работающие над внедрением ИИ, смогут отрабатывать те или иные гипотезы — те организации, которые, кроме правильной организации работы с ИИ, смогут организовать работу с данными, получат от ИИ гораздо большую отдачу, добавляет он. «Требования к банкам в части оцифровывания данных растут — это касается использования персональных данных, учета, где они ведутся, в каких системах, это требования к качеству данных. Целый пласт больших регуляторных форм требует от банков высокого уровня технологической зрелости и оцифровки, перехода на цифровые платформы»,— добавляет Павел Лихницкий. Читать полную версию статьи в источнике: “Коммерсантъ”

Генеральный директор DIS Group Павел Лихницкий и технический менеджер DIS Group Николай Федоткин выступили на конференции INDUSTRIAL DATA 2024. INDUSTRIAL DATA 2024 – всероссийская конференция по управлению данными и продвинутой аналитике в промышленности. Павел Лихницкий принял участие в сессии «Партнёрство. Экосистема данных. Взаимодействие с государством. Создание рынка данных в России», где поднял тему экосистемы рынка данных и поднял вопросы стандартизации и регулирования. Николай Федоткин представил доклад про эффективные инструменты управления данными.