Во всем мире стремительно набирает популярность Robotic Process Automation. По оценке Gartner, RPA в 2018 году подобралась к пику кривой популярности, соответствующий рынок вырос на 57%, до 680 млн долл. и, как полагают аналитики, в 2022-м достигнет 2,4 млрд долл.

RPA – это относительно новый вариант автоматизации бизнес-процессов, позволяющий использовать программных роботов при решении повторяющихся, четко описанных, структурированных задач, не требующих анализа происходящего: заполнении форм; сборке, сверке данных и консолидации данных; вводе данных с клавиатуры, обработке стандартных входящих документов и т. д.

«Простота» робота, впрочем, имеет и обратную сторону: он может эффективно заменять человека только тогда, когда бизнес-процессы отлажены и упорядочены. Однако прогресс не стоит на месте, и уже существует понятие Intellectual PA — сочетание RPA и средств искусственного интеллекта.

О перспективах технологии в России рассказывает Максим Яцкевич, руководитель направления RPA в компании NFP, докладчик практической конференции «Роботизация бизнес-процессов 2019», которую издательство «Открытые системы» проведет 23 апреля.

— По наблюдениям аналитиков, в мире технология RPA находится на взлете; например, у Gartner она находится на пике ожиданий. Каково ее положение в России? Создается впечатление, что RPA теряется на фоне других модных новаций...

RPA — одна из «веток» развития систем искусственного интеллекта. При этом, на мой взгляд, у RPA в ближайшей перспективе несколько лучшее положение, чем у других его ветвей. Технологии машинного обучения пока находятся лишь на стадии осмысления их возможностей. Временами соответствующие системы используются для решения тестовых задач, но они все еще крайне далеки от применения в промышленных масштабах.

А технологии RPA уже внедряются. Первые проекты начались у нас в конце 2016 года, более или менее массовый интерес появился в 2017-м, а в 2018-м продолжил расти. Если говорить о кривой Gartner, то в России RPA только на подходе к пику ожиданий, но уже довольно близко к нему. Полагаю, что в 2019 году интерес к ней будет расти, увеличится количество проектов по внедрению. И, как следствие, ускорится развитие самих инструментов для автоматизации.

— Какая технология — главный конкурент RPA?

Мы пытаемся с помощью RPA заменить человека, поэтому человек и является главным конкурентом: когда идет обсуждение проекта, ведется сравнение текущей стоимости процесса «в ручном» исполнении и в роботизированном.

Второй конкурент — это «обычная» автоматизация, с которой RPA соперничает в стоимости и скорости внедрения.

— А другие формы искусственного интеллекта, например упоминавшееся глубинное обучение?

Они, как правило, идут в паре с роботизацией, дополняют друг друга. Мы ведь внедряем RPA чаще всего в линейные, простые процессы. А если процесс сложный, связанный с распознаванием первичных документов, нечеткими логическими операциями, то там применяются инструменты глубинного анализа, машинного обучения и прочие продвинутые интеллектуальные средства.

— Нахождение на пике цикла Gartner подразумевает неизбежность последующего падения. Можно ли уже сейчас сказать, какие достоинства RPA переоценены, какие недостатки пока незаметны?

Падение с пика бывает всегда, вопрос только в его глубине. Одно дело — упасть, условно говоря, «как биткоин», почти до полного разочарования. Другое – это найти свое место среди прочих инструментов автоматизации.

Одной из причин разочарований может стать неспособность RPA, как, впрочем, и других технологий, автоматизировать хаос. При внедрении роботов необходимо навести порядок в бизнес-процессах, так что RPA, можно сказать, является стимулом к пересмотру процессов, их упорядочению, подготовке, как любят теперь говорить, — к цифровой трансформации. Для робота тоже надо подготовить рабочее место.

Можно, конечно, попробовать применять роботов, не меняя предприятие, посмотреть, как они действуют в текущих процессах, или подобрать для них более правильный процесс «на лету». Но в целом RPA надо «класть» на подготовленный ландшафт, на процессы, которые готовы к роботизации.

В общем, некоторое разочарование, конечно, будет, но я думаю, что, когда ситуация нормализуется, ожидания от RPA будут определенно выше, чем это наблюдается сегодня.

— В России уже достаточно проектов по внедрению RPA, хотя бы пилотных, чтобы можно было оценить, в каких отраслях проявляют наибольший энтузиазм?

Проектов ведется достаточно много, точное количество назвать трудно, поскольку кто-то приглашает сторонних интеграторов на такие проекты, кто-то развивает свои центры компетенции.

Касательно нашего опыта, многие заказчики приглашают нас для проведения подготовительных работ. Недавно мы участвовали сразу в нескольких тендерах, которые посвящены тому, чтобы подготовить компанию к полномасштабному внедрению роботизации.

Одна из самых заинтересованных отраслей — финансовая. У банков огромное количество однообразных транзакций, основная масса операций связана с денежными средствами и персональными данными, работу с которыми имеет смысл поручить роботам.

Далее, на мой взгляд, идет кадровая сфера. Она тоже связана с людьми и с их персональными данными.

Есть спрос в производственных компаниях. Там требуется обрабатывать запросы на большое количество позиций — материалов, запасных частей. И роботы могут снять с сотрудников однообразную нагрузку, отнимающую много времени.

Есть интерес у ретейла, где тоже работают с большой номенклатурой товаров, с огромным потоком бухгалтерских и кадровых документов.

— Наш традиционный вопрос: о чем вы собираетесь рассказать на конференции и о чем хотели бы услышать сами?

Я собираюсь сделать доклад о грамотном подходе к комплексной автоматизации и использованию при этом технологий RPA. Необходимо, чтобы на роботизацию посмотрели трезво, а не видели в ней способа закрытия «дыр» в процессе автоматизации.

Самому мне всегда интересно послушать о практическом опыте других компаний, узнать, с чем они сталкиваются в процессе внедрения RPA, как решают эти проблемы.

Третья конференция по блокчейну, организованная издательством «Открытые системы», показала, что хайп вокруг криптовалют и ICO остался в прошлом, как и предупреждал год назад программный директор мероприятия, главный редактор журнала «Открытые системы.СУБД» Дмитрий Волков. Блокчейн постепенно становится обычным рабочим инструментом, пока еще несовершенным, но перспективным и развивающимся. И российских разработчиков и ИТ-директоров все больше интересуют разбор достоинств и ограничений конкрентных блокчейн-платформ, особенности процедуры их внедрения, практические примеры применения.

Богатство выбора. Альтернативы есть

Состояние рынка блокчейна представил Кирилл Ивкушкин (Insolar). Начал он с оптимистичного утверждения, подкрепленного данными аналитиков и консультантов (IDC, Gartner, WEF, Deloitte...),  что блокчейн будет в основе следующей волны развития бизнеса. Уже в 2021 году, по оценкам, четверть компаний из Global 2000 будут применять распределенные реестры, получая ежегодно экономический эффект 38 млрд долл. В 2030 году блокчейн будет использоваться в 20% мировой экономической инфраструктуры, а соответствующий эффект превысит 3 трлн долл.

При этом представители всех основных отраслей, опрошенных аналитиками, утверждают, что внедрение блокчейна изменят их сферу деятельности, вкладывают в соответствующие разработки существенные суммы. Любопытно, что в лидерах (как по энтузиазму, так и по инвестициям) не привычные финансовая отрасль и телеком, а автомобилестроители. 23% из которых инвестируют в блокчейн более 5 млн долл., еще 38% — более 10 млн. На втором месте, впрочем, привычный нефтегаз (36% и 9% соответственно).

Основные драйверы блокчейн-проектов — утеря и повреждение данных при «традиционном» хранении, а также рост количества партнеров и контрагентов, с которыми приходится иметь дело. Соответственно, чаще всего средства вкладываются в решения для цепочек поставок (53%), далее идут разработки для Интернета вещей (51%), цифровой индентификации (50%) и регистрации документов (44%).

Однако на этом хорошие новости у Ивкушкина закончились. В реальности блокчейн-технологии пока далеки от нужд бизнеса, создаваемые решения в основном нишевые, соответственно используется блокчейн крайне ограниченно.

Он отметил, что рост количества сильно замедлился, но между собой платформы как были, так и остались несовместимыми. При этом при всем формальной широте предложения, особого выбора и нет. По-настоящему много «криптовалютных» платформ и платформ для токенов. Первых более тысячи, вторых — более сотни. А вот со смарт-контрактами могут работать уже менее полусотни, стабильно развиваются меньше десятка, еще вдвое меньше — масштабируемых. И нет ни одной, для внедрения которой не надо «кувалды и рашпиля». Да и в сам термин блокчейн-платфома входят четыре категории решений — собственно блокчейн-платформы, «платформы для улучшения характеристик других платформ», облачные сервисы для размещения блокчейн-платформ и «платформы, близкие к блокчейну». Иногда платформами называют и конкретные решения, вроде IBM Food Trust.

В последние пару лет, по мнению Ивкушкина, наиболее разумным выбором были Hyperledger Fabric, R3 Corda и Ethereum (и ее частная версия для финансистов Quorum). В ближайший год он посоветовал обратить внимание на EOS, Interbit, VeChain, Hedera Hashgraph, Blocko, TON, Polkadot и решение от самой Insolar. У всех перечисленных решений есть свои сильные и слабые стороны, на схеме, представленной им блокчейн-системы сравнивались по двум с лишним десяткам параметров и безоговорочного превосходства не продемонстрировало ни одно решение.

«Пора прекратить поиски того, как еще применить блокчейн, и заняться развитием самой технологии блокчейна», — завершил Ивкушкин цитатой от Deloitte.

Кроме перечисленных, возможно, имеет смысл обратить внимание на «Мастерчейн», российскую блокчейн-платформу, главной особенностью которой является использование российской криптографии — в нашей стране только криптография «по ГОСТу» имет юридическую значимость. Именно на ее основе «Ассоциации развития финансовых технологий» во главе с Банком России, создает решения для отечественного финансового рынка — системы цифровых аккредитивов, электронных банковских гарантий, децентрализованную депозитарную систему.

Кирилл Ивкушкин: Блокчейн-технологии пока далеки от нужд бизнеса, создаваемые решения в основном нишевые, что ограничивает их использование

Внедрение блокчейна — шаг за шагом

Технологии — это еще не все. В процессе внедрения блокчейн-системы в корпоративную среду возникает множество вопросов, часть из которых обусловлена спецификой блокчейна. Их решению посвятила свое выступление Александра Питкевич, эксперт по технологиям блокчейна компании Accenture.

Александра Питкевич рассказала об этапах внедрения блокчейна в соответствии с методологией Accenture

Первым делом, разумеется, надо определиться с тем, что даст блокчейн, какова реальная стоимость его внедрения, когда (и в какой степени) начнут работать преимущества технологии. Надо продумать решение ряда специфических для блокчейна проблем, например — как сохранять баланс между майнерами, пользователями и разработчиками; как разрешать вопросы, вызванные изменениями в законодательстве; как включать новых партнеров в экосистему и как организовать процедуру их выхода. После этого уже можно задумываться об архитектуре решения.

Питкевич отметила, что возможности большинства блокчейн-платформ потребностям «корпоративного» уровня. Дорабатывать платформу можно самостоятельно, можно — обратившись за помощью к производителям ПО (Microsoft, IBM, Oracle). Попав к ним при этом в некоторую зависимость.

Есть специфические проблемы и при тестировании — пока еще мало специалистов, разбирающихся во всех аспектах блокчейна, размер при тестировании (как и при работе) имеет значение — система становится устойчивой только с определенного размера. И в целом нет еще выработавшихся стандартных подходов к процедуре, которые бы дали уверенность, что все правильно сделано.

Запускать блокчейн-решение Питкевич советует в три стадии. На первой оно работает параллельно основной системе, на второй — интегрируется в корпоративный ландшафт, постепенно заменяя устаревшие решения. И, наконец, на третьей, когда блокчейн будет доведен «до ума», на него можно полностью возложить обеспечение соответствующего функционала, а поддержку передать сервисной организации.

Сертификация блокчейна

Блокчейн-решения, работающие с государственными информационными системами или конфиденциальной информацией (например — персональными данными граждан), нуждаются в сертификации ФСБ. О том, как проводится этот процесс рассказал представитель ведомства, Андрей Елистратов. В целом сертификация блокчейна не отличается от таковой для других ИТ-решений и необходима в случаях, описываемых в Положении ПКЗ-2005.

Блокчейн-решения, работающие с государственными информационными системами, нуждаются в сертификации ФСБ, напомнил Андрей Елистратов

Сотрудники Службы расписали этапы подготовки к сертификации, указали, какие документы регламентируют действия на различных стадиях. И, под конец, напомнили, что согласование технического задания с ФСБ России (даже в случае отсутствия замечаний) – длится до месяца, при проведении тематических исследований решения часто требуется его доработка, а экспертиза отчетных материалов тематических исследований (после получения всех отчетных материалов) занимает до двух месяцев.

Набирая портфолио

Выступения практиков показали, что область применения блокчейна довольно широка. Блокчейн набирает «портфолио» в самых разных сферах — в финансовом секторе, логистике, снабжении.... Часть представленных проектов (Сбербанк, «КБ Контракт», ИВС, «Союзнефтегазсервис», ЛАНИТ, Департамент информационных технологий города Москвы) уже описывались в разное время на страницах Computerworld Россия и CIO.ru. Российские проекты пока не могут похвастаться размахом западных, но поскольку блокчейн-система, «обрывающаяся» на границе, имеет мало смысла, то у наших компаний есть хорошие шансы поучаствовать в глобальных проектах. Скажем, TradeLens, система контроля контейнерных превозок компании Maersk, в этом году должна заработать и в нашей стране, ее российскую часть делает «КБ Контракт».

Главный результат, как отметил президент «Руссофта» Валентин Макаров, состоит в том, что совокупный объем отечественного софтверного рынка в прошедшем году составил 16,87 млрд долл. (рост — 18%) и впервые перевалил за 1 трлн руб. (при расчетном курсе доллара 62 и бивалютном индексе «Руссофта» 1,2), увеличившись на 25% (на 20% с учетом инфляции). Продажи продуктовых компаний достигли 8,88 млрд долл. (рост 12%), из них на зарубежные продажи пришлось 4,7 млрд (14%). Аналогичные показатели сервисных компаний — 7,37 млрд (26%) и 5,3 млрд долл. (26%) соответственно. (Представленная оценка итогов развития отечественной софтверной индустрии в 2018 году — предварительная; более точные данные в ассоциации рассчитывают получить путем анкетирования отечественных компаний к середине февраля. — Д.Г.).

Вырос и экспорт об области научных исследований и разработок, за первые три квартала он составил, по данным Банка России, 426 млн долл. (33,5% роста). Не вся эта сумма приходится на софтверную отрасль, но, видимо, довольно существенная ее часть.

Объем зарубежных продаж включает в себя и деньги, остающиеся, по разным причинам за рубежом (это и расходы на развитие бизнеса, содержание офисов и т. д.), так что реально в страну поступает около 7 млрд долл. При этом зарубежные продажи растут немного быстрее «внутренних». В 2018 году они составили 64% общего оборота отрасли, в 2017-м — 62%.

Разумеется, многое зависит от того, «как считать». Например, по данным ЦБ, рекордно вырос экспорт компьютерных услуг — на 58%, до 3,851 млрд долл. за первые три квартала 2018 года. Однако, как полагает Макаров, это связано как с тем, что меньше выручки остается за рубежом, так и с тем, что уменьшилось ее декларирование по другим статьям.

Государство, партнерство и стандарты

По мнению Тагира Яппарова, председателя совета директоров группы компаний «Аплана», развитие рынка определяли три тенденции. Во-первых, заработала модель государственно-частного партнерства, да недавнего времени в сфере ИТ она была неосуществима. Проекты цифровой трансформации, «умные города» отдельным частным компаниям и их объединениям не потянуть, госструктуры и госкомпании дополняют их умения в области ИТ своими финансовыми и административными ресурсами.

Во-вторых, сами ИТ-компании начали кооперироваться, создавая из отдельных продуктов законченные решения (ассоциация «Отечественный софт» анонсировала соответствующую инициативу в начале осени — «АРПП построит «вертикали». Из отечественного ПО», Computerworld Россия, 18 сентября 2018). Создание программно-аппаратных стеков дает возможность «полного» импортозамещения, а не только на уровне офисных продуктов.

Третья тенденция, по мнению Яппарова, — ведущие игроки ИТ-отрасли двинулись в сторону разработки ПО и оказания сопутствующих услуг, а поскольку отечественный рынок небезграничен, они активнее, чем раньше, осваивают зарубежные рынки (что дало приведенные выше цифры роста зарубежных продаж). При этом на развитых рынках большим спросом пользуются услуги, на развивающихся — продукты и решения.

Еще одна примета времени, по наблюдению Никиты Уткина (РВК), — более активное, нежели ранее, участие России в создании стандартов. Если раньше мы их просто переписывали с западных образцов, то в этом году комитет по стандартизации «Киберфизические системы» РВК предложил российский в качестве международного. Принятие западных стандартов в качестве руководства к действию, как считает Уткин, давало иностранным компаниям существенную фору. Теперь, будем надеяться, фору получит отечественный ИТ-бизнес.

Для того чтобы квартирный вопрос перестал портить людей, необходимо, чтобы очереди на жилье составлялись понятным и прозрачным образом. О том, как это сделать при помощи блокчейн-системы, рассказывает Артем Круглов, заместитель директора по развитию бизнеса пермской компании ИВС, докладчик конференции «Технологии блокчейна 2019», которую 12 февраля проводит издательство «Открытые системы».

- Как родилась идея создать систему ведения жилищной очереди на блокчейне?

У нас в регионе уже была система обеспечения жильем молодых семей, созданная для Министерства социального развития Пермского края. Когда возникла потребность расширить ее функциональность и на другие категории граждан, стало понятно, что важно еще и обеспечить прозрачность работы очереди. Так возникла идея использовать технологию блокчейна.

Обеспечение жильем — это распределение очень дорогого имущества или денежных средств, очереди длинные, их много разных типов, есть очереди, а есть несколько категорий внеочередников, и из них тоже возникает очередь, причем учет разных категорий может вестись в разных системах, а цена ошибки может быть велика.

Поскольку текущее положение отдельного участника с учетом очередного и внеочередного порядка может не только уменьшаться, но и увеличиваться, возникает некоторое недоверие, а также конфликтные ситуации типа: «Мы были десятыми в очереди, знаем, что выдали пять квартир, а теперь мы пятнадцатые. Что происходит?»

На наш взгляд, доверие к работе по выдаче жилья можно обеспечить с помощью технологии распределенного реестра данных.

В системе такой реестр состоит из двух частей. Одна хранит данные о заявителях, ту информацию, которая относит человека к той или иной категории очередников и влияет его положение в очереди. Вторая часть – это смарт-контракт, программа, которая управляет движением очереди на основании имеющихся в блокчейне данных. В смарт-контракты закладываются государственные и региональные нормативные положения, а они вычисляют в соответствии с этой информацией, как должна двигаться очередь.

- Безусловно, выдача жилья по смарт-контракту – это хорошо, но люди – существа непредсказуемые. Они могут родить еще детей, развестись...

Эти люди принесут документы об изменении в своем статусе, по закону актуальность и достоверность информации — их зона ответственности. Новые данные попадают в систему, и текущее положение людей в очереди может измениться.

Но несмотря на то что правильность предоставленных сведений — забота самих заявителей, сотрудники органов социальной защиты, которые занимаются работой с населением, заранее начинают работу с теми, у кого велика вероятность попасть в список. К моменту когда появляются условия по оказанию помощи в улучшении жилищных условий, с кандидатами, у которых подходит очередь, ведется работа, чтобы ко времени выдачи данные были актуальны.

- Система работает в «боевом» режиме или пока в тестовом?

Она полностью введена в эксплуатацию, однако сертификатов на жилье с ее помощью пока не выдавалось, активность в этом отношении пойдет примерно с марта-апреля, когда начнутся выдачи отдельным категориям граждан. Сейчас она — источник информации о состоянии очередей. И сотрудники, которые уполномочены добавлять записи в реестр, фиксируют в ней информацию о заявителях. Технология блокчейна обеспечивает также корректность данных: сведения, которые не соответствуют установленным правилам проверки, технически не могут быть добавлены в распределенный реестр.

На основании этой информации смарт-контракты определяют список, кто следующий в разных очередях. Дальше сотрудники смотрят список, проверяют, что все данные актуальны и достоверны, если надо — просят дополнить информацию. Ну и, грубо говоря, нажимают кнопку «Выдать». И система выдает список тех, кто должен получить помощь; никто не может вмешаться в процесс выбора очередников на основании текущего состоянии очереди, человеческий фактор исключен.

- Как обеспечивается прозрачность?

Наша блокчейн-сеть имеет два уровня. Есть узлы-валидаторы, которые могут добавлять информацию и участвуют в принятии консенсуса. Сейчас таких узлов четыре. Они находятся в краевых министерствах, ответственных за ведение реестра, а также в муниципалитете. Даже если по каким-то причинам один узел отпадет, сеть продолжит работу.

А есть узлы-аудиторы. Любой гражданин может взять код — он опубликован, создать узел и проверить все транзакции. Это дает возможность полного аудита данных по очереди. Этот момент принципиально важен. Обычную базу данных можно незаметно изменить, в блокчейне все изменения на виду — кто что когда и почему сделал.

Ну а те, кому это слишком сложно, могут просто посмотреть очереди на публичном портале. И если что-то показалось подозрительным, тогда уже прибегать к имеющимся способам проверки.

- Какую платформу вы выбрали и почему?

Мы используем платформу Exonum, написанную на языке Rust. Ее исполнимые файлы достаточно «легковесны» и не требуют больших аппаратных ресурсов. Мы смотрели разные платформы, например Hyperledger, Corda, у них аппаратные потребности гораздо выше.

Rust – новый язык, перспективный и с точки зрения быстродействия, и с точки зрения размера исполнимых файлов. Одно из требований заказчика заключалось в том, чтобы любой гражданин на домашнем компьютере, даже стареньком, мог поднять аудиторский узел и проверить правильность работы системы. Этому требованию удовлетворял Exonum.

- Поскольку система только запущена, о ее экономическом эффекте еще рано говорить?

До того как мы запустили платформу, все очереди велись в разных инструментах — в текстовых файлах, в электронных таблицах, молодые семьи, как я уже говорил, в специализированной системе. Соответственно у сотрудников уходило очень много времени на согласование очередей, на поиск информации, на формирование отчетности. Новая система решает все эти вопросы. Статистики пока нет, но понятно, что эффект будет — и для очередников, и для сотрудников.

- Насколько решение масштабируемое, какого размера регион оно может обслужить?

Технических ограничений нет, платформа сама по себе производительная, а кроме того, мы заложили в ее архитектуру возможность независимо обсчитывать разные территории, по каждому муниципальному образованию счет идет отдельно.

Функционально же система для Пермского края содержит ряд местных особенностей, она создавалась с учетом регионального законодательства. Один в один в другой регион не перенесешь, но учесть в ней особенности законодательства другого региона несложно.

- Какие есть планы по развитию?

Конкретных планов пока нет, но уже сейчас видно, что у технологии блокчейна есть огромный потенциал в повышении эффективности работы различных ведомств в части обеспечения жильем отдельных категорий граждан. И значимый шаг в этом направлении уже сделан.

- О чем вы собираетесь рассказать на конференции?

Я планирую рассказать о том, как применять блокчейн для организации очереди, почему это может быть эффективно. О том, какие мы изучали платформы, какие есть у них есть плюсы и минусы, что дает использование Exonum.

- А сами о чем хотели бы услышать?

Хотелось бы понять уровень использования блокчейна на текущий момент, в каких областях уже есть реальные результаты, а в каких только идет обсуждение возможности применения. Услышать, какие платформы используются в других проектах и почему; может быть, появилось что-то новое с тех пор как мы изучали рынок. Очень хочется услышать мнение заказчиков, что они ждут от блокчейна, какие проекты на блокчейне им нужны.

Герман Греф, глава Сбербанка, не устает повторять, что без освоения новейших технологий традиционные финансовые учреждения обречены уступить свой рынок финтех-стартапам. Одно из направлений, которое развивает банк, — создание финансовых систем на блокчейне. Среди реализованных пилотных проектов — децентрализованная депозитарная система, распределенный реестр цифровых банковских гарантий, сделка РЕПО через смарт-контракт, облигация на блокчейн, смарт-контракт «Факторинг». О работах в этом направлении рассказывает Олег Абдрашитов, директор лаборатории блокчейна Сбербанка, директор по развитию которой, Сергей Шаяхметов, выступает на конференции «Технологии блокчейна 2019».

— Чем занимается ваша лаборатория?

Наша лаборатория, как и аналогичные лаборатории в других банках во всем мире, исследует возможность применения блокчейна в традиционной экономике. И главные свойства этой технологии — прозрачность, неизменяемость данных и особенно неопровержимость транзакций — находят в экономике обширные сферы применения.

Сейчас при совершении любой сделки требуется независимый посредник, который удостоверяет, что сделка заключена. И выступает гарантом того, что если одна сторона выполнила свои обязательства, то другая ей заплатит. За это он берет некоторую сумму, ну, допустим, десятую или сотую долю процента, в зависимости от сложности сделки.

Блокчейн позволяет любую операцию такого рода описать как смарт-контракт, исполняемый автоматически, вне зависимости от того, простая ли это сделка типа аккредитива или сложная, связанная с расчетом деривативов. Никто не может заявить, что контракта не было, поскольку сделка подписана приватными ключами всех ее участников.

Аналогично с любыми другими сделками, где кроме собственно ее бенефициаров участвует посредник — банк, депозитарий, брокер.

— Сотые доли процента — те ли деньги, ради которых стоит создавать сложные системы?

Как посмотреть. Например, за хранение ипотечной закладной депозитарий берет по тарифу две сотые процента. Если помножить данный тариф на размер ипотечного бизнеса Сбербанка, а это около 3 трлн руб., то получается 600 млн. Вот такая сумма просто за занесение записей в соответствующие реестры. То есть экономическая целесообразность налицо.

Чем сложнее сделка, тем больше выигрыш в уменьшении ее стоимости, повышении скорости и прозрачности процесса.

Например, при сделке РЕПО вы даете мне деньги под залог акций. Посредник при этом не только принимает документы, но и рассчитывает экономические параметры этого контракта. Естественно, небесплатно. Если мы переведем этот процесс на блокчейн, на смарт-контракты, то существенно выиграем.

Или возьмем сделку факторинга. Есть покупатель, есть поставщик, есть банк-фактор, который выдает поставщику под инвойс еще не выплаченные деньги — в долг. Для совершения сделки нужна информация от всех участников, подтверждение того, что поставщик товар отгрузил, что транспортная компания его везет и т. д. Или в финансировании международной торговли с помощью банковских аккредитивов, где одним посредником не обойтись. Между продавцом телевизора и китайской фабрикой, производящей этот телевизор, возникают: банк фабрики; банк компании-экспортера; банк, который осуществляет трансграничные переводы; банк импортера… А также таможни обеих стран, компании-перевозчики и т. д. То есть налицо множество посредников, и всем им надо платить. Если всю процедуру перевести на блокчейн и удостоверять все процессы приватными ключами каждого из участников, то выигрыш в скорости и прозрачности будет огромный. И банк-фактор будет абсолютно уверен, что действительно столько-то телевизоров отгружено, стоимость их такая-то, придут они туда-то. И на этом основании я могу выдать экспортеру деньги.

— А проблема, состоящая в том, что по разные стороны границы узаконены разные технологии шифрования, не мешает?

Эта проблема решаемая, мы над ней работаем, встраиваем отечественную криптографию в блокчейн-платформы.

— Помимо финансовой сферы, вы разрабатываете какие-нибудь варианты применения блокчейна в реальной экономике?

Да. Например, можно добиться прозрачности и абсолютной отслеживаемости расходования средств в длинных цепочках платежей при помощи так называемых окрашенных денег. Этой идее уже десятка три лет, но реальная возможность воплотить ее в жизнь появилась только с развитием блокчейна.

Смысл идеи — обеспечить, чтобы деньги, выделенные на определенные цели, были потрачены именно на эти цели, и ни на что больше. Это, например, очень актуально в строительной индустрии. Деньги выделяются генеральному подрядчику, от него переходят к застройщику, потом субподрядчикам…

Обычно, после первого этапа, уже никто не знает, куда ушли деньги и на что они были потрачены. А при работе с «окрашенными» деньгами все будет прозрачно.

Построить такую систему не очень сложно, не нужно изменять ничего в законодательстве. Но заказчик стройки будет видеть, куда его деньги пошли. И если они пошли не туда, то он сможет остановить оплату, начать разбираться в происходящем.

Все это даст возможность вывести очень большое количество субподрядчиков из тени, из «серого» бизнеса.

— Захотят ли они выходить?

Думаю, да. Сейчас, при работе с госзаказом, деньги помещаются в аккредитованный банк, и процесс контроля за их расходованием сложный и медленный, в результате чрезвычайно замедляются выплаты.

Если же система станет прозрачной и, самое главное, неоспоримой, то можно будет ускорить процессы выплат, можно получать кредиты от банков. Поэтому все добросовестные участники процесса будут довольны.

— В теории все хорошо, практические реализации уже есть?

— Да, например это смарт-контракты для рынков ценных бумаг: сделки РЕПО или облигации на блокчейне. Эти проекты мы развиваем совместно с Национальным расчетным депозитарием и планируем сделать их новым стандартом рынка.

— Один из постулатов блокчейна — он «неломаем». Тем не менее то, что один человек создал, другой всегда может испортить. Вы изучаете вопросы противодействия злоумышленникам?

Этими вопросами занимается наша лаборатория кибербезопасности. Но вообще опыт показывает, что системы, использующие криптографию, ломают через социальную инженерию. На нынешнем этапе, когда блокчейн-платформы используются в корпоративном секторе, при взаимодействии солидных участников, знакомых между собой, эта проблема не очень актуальна.

Когда блокчейн выйдет на B2C-рынок, этой проблемой придется озаботиться тем, кто будет создавать пользовательские интерфейсы, каналы взаимодействия с клиентами. Мы, со своей стороны, можем гарантировать, что наши разработки проходят необходимый аудит на соответствие банковским стандартам; что мы используем лидирующие в мире платформы, которые тоже прошли тестирование, сертификацию на безопасность; что применяем проверенные криптографические методы.

— Проверенные — но только российские?

Сейчас обсуждается законопроект о специальных режимах для экспериментальных технологий, который, в частности, позволит использовать не только российские, но и зарубежные средства криптографии.

— Каковы дальнейшие планы лаборатории?

В Ассоциации «ФинТех», созданной под эгидой Центробанка, мы вместе с другими банками работаем над созданием децентрализованной депозитарной системой для ипотечных закладных, банковских гарантий и банковских аккредитивов. А с Национальным расчетным депозитарием — над моделированием финансовых инструментов на блокчейне. В будущем мы видим такие решения основой новой инфраструктуры для внебиржевого рынка, то есть рынка, на котором мы работаем со знакомыми контрагентами и готовы работать с ними без посредников.

— О чем будет рассказываться на конференции?

Речь пойдет про то, как мы собираемся строить инфраструктуру внебиржевого рынка на блокчейне. С одной стороны, это специализированная, «банковская» тема, с другой — всем интересно, каким образом можно технологию, которая пришла к нам от криптоанархистов, боровшихся с традиционной финансовой системой, применить для работы в традиционной финансовой деятельности.

— А о чем вы вы сами хотели бы услышать?

Я, как практик, хотел бы услышать о практических применениях блокчейна, причем не только в финансовой сфере, но и во всех других.

Компания Genesys провела ежегодное мероприятие G-Summit Moscow, на котором представила возможности своих решений для контакт-центров и ряд практических кейсов по их применению.

Мартин Веселка, вице-президент Genesys по Восточной Европе, отметил три основные особенности ПО компании. Во-первых, это большое внимание системам обмена сообщениями. По статистике, это главный канал общения людей в возрасте от 23 до 34 лет. Поэтому работе с мессенджерами в Genesys уделили особое внимание.

Второе, что отметил Веселка — Blended AI, «смешанный искусственный интеллект» Genesys. «Обычный» искусственный интеллект может мгновенно решать простые, стандартные проблемы. Но в ситуациях сложных буксует и, кроме того, в некоторых случаях для принятия решения клиенту нужно общение с живым человеком. Kate, интеллектуальная система Genesys, как утверждают в компании, обеспечивает бесшовную интеграцию процесса обслуживания ботами и операторами.

Третья особенность решений Genesys — предиктивная маршрутизация запросов. При передаче запроса от бота к оператору учитывается весь накопленный массив знаний о нем, в том числе — его поведение в текущей сессии. И запрос переводится не первому свободному оператору, а оператору, имеющему навык в решении конкретной проблемы и, при этом, имеющему высокий «индекс совместимости» с данным клиентом.

Скажем, пассажир ищет авиабилет. Он смотрит предложения в эконом-классе, переходит на страничку бизнес-класса, но, посмотрев на цены, возвращается обратно. Оценив поведение клиента Kate решает, что он небезнадежен и что если ему предложить скидку, процентов в десять, то можно склонить его к «бизнесу».

Поскольку обсуждение деталей (например — дискуссия о преимуществах бизнес-класса на длинных перелетах) может оказаться слишком сложной для бота, искусственный интеллект начинает подыскивать свободного оператора. Первый найденный оператор — женщина «от 30 до 40» — сочтена системой не слишком подходящим собеседником, поэтому искусственный интеллект ищет дальше, пока не находит мужчину около 50, сверстника клиента, которому и перепоручает агитацию за «бизнес».

В клиентских кейсах, от бельгийского подразделения банка ING и российского оператора «ЭР-Телеком», впрочем, упор делался на решение более традиционных задач. ING Belgium за счет внедрения решения Genesys, позволившего улучшить управление всеми видами взаимодействие с клиентами, за год увеличил прибыль на 15%. «ЭР-Телеком», объединив процессы цифровых коммуникаций, вдвое увеличил число параллельно обрабатываемых обращений, а стоимость обработки обращения вдвое понизилась. При этом внедрение решения заняло всего четыре месяца.

Летом этого года Антонио Нери в своем первом выступлении в роли главы Hewlett Packard Enterprise заявил, что компания вложит 4 млрд долл. в разработку интеллектуальных граничных устройств (см. «HPE вложит четыре миллиарда в граничные решения» , Computerworld Россия, 3 августа 2018). Эти инвестиции он обосновал прогнозами Gartner, согласно которым уже в 2022 году именно «на краю» корпоративных систем будут генерироваться три четверти данных.

Незадолго до конференции HPE Discover Madrid 2018, прошедшей с 27 по 29 ноября, он высказался еще более радикально, заявив, что 75% данных производятся «на границе» уже сейчас, но 94% из них не используются или просто теряются. Проблему с невостребованностью этих данных необходимо решать, поскольку предприятие будущего, по версии Нери — «краецентричное» («центр» ИТ-системы смещается на ее границу), облачное и управляемое данными.

В соответствии с этой стратегией на Discover Madrid 2018 HPE представила ряд продуктов «для границы».

Платформа HPE Edgeline OT Link предназначена для автоматизации взаимодействия между средствами управления технологическими процессами (Operational Technology, OT) и ИТ-приложениями на границе сети. Она включает в себя средства написания сценариев их взаимодействия, средства управления связями между компонентами, данными и приложениями с помощью графического пользовательского интерфейса, а также программные модули HPE Edgeline OT Link, которые подключаются к широкому спектру производственных систем.

Аппаратные комплексы HPE Edgeline EL300 обеспечивают совместное функционирование ОТ- и ИТ-систем. Они готовы к работе вне помещений и на производстве, по защищенности соответствуют требованиям стандартов IP50 и MIL-SPEC, могут работать при температурах от -30 до +70 градусов Цельсия.

ПО HPE Edgeline предназначено для управления устройствами типа HPE Edgeline, оно обеспечивает надежность и безопасность корпоративного уровня для всей инфраструктуры.

Искусственный интеллект для ЦОД и больших данных

Еще один ключевой анонс Discover Madrid 2018 — усовершенствованная версия HPE InfoSight, платформа предиктивного анализа состояния ИТ-инфраструктуры, перешедшая к HPE в апреле после покупки компании Nimble.

InfoSight, используя средства машинного обучения, предсказывает проблемы и предотвращает их прежде, чем они проявились. Решение также позволяет автоматически перенастраивать оборудование в зависимости от изменения нагрузок на него.

Согласно статистике, полученной на основе данных об эксплуатации систем HPE Nimble Storage (также купленных вместе с компанией Nimble), InfoSight самостоятельно предсказывает и решает 86% проблем (что дает возможность упразднить первую и вторую линии поддержки), к тому же операционные расходы на системы хранения уменьшаются на 79%.

Теперь InfoSight работает и с флеш-массивами HPE 3PAR, кроме того усовершенствованная версия ПО функционирует и без подключения к облаку.

А в день открытия Discover Madrid 2018 стало известно, что HPE заключила соглашение о приобретении компании BlueData. Последняя разработала решение BlueData EPIC (Elastic Private Instant Clusters) которое, используя контейнерную технологию, позволяет быстро создавать масштабируемые среды для машинного обучения и анализа больших данных — в облаке, в собственном ЦОДе или в гибридной системе.

В HPE полагают, что «объединив» BlueData EPIC с системами Apollo и корпоративным сервисом, компания сможет побороться за существенную часть рынков аналитики больших данных и систем искусственного интеллекта, которые, по оценке IDC, к 2022 году достигнут 90 млрд и 77,6 млрд долл. соответственно.

СХД вместо процессора

«Железная» часть хранилищ тоже совершенствуется. HPE анонсировала HPE Memory-Driven Flash − новый тип хранилища, построенный с использованием высокоскоростных энергонезависимых устройств хранения информации SCM (Storage Class Memories) и интерфейсов Non-Volatile Memory Express (NVMe). Эти устройства не теряют данные в случае отключения электричества, физически они работают через интерфейс PCI Express, логический интерфейс NVM Express был разработан с учетом особенностей твердотельных накопителей и возможностей многоядерных процессоров.

Эти технологии использует, разумеется, не только HPE, но в компании заявляют, что ее накопители HPE Memory-Driven Flash на 50% быстрее, чем обычные флеш-массивы, подключенные по NVMe. А HPE 3PAR – это вообще первая корпоративная платформа хранения данных, совместимая с SCM и NVMe.

Как утверждают в HPE, новинки приведут к появлению систем хранения нового поколения, центральным элементом которых станет память, а не процессор.

Модернизация устройств HPE 3PAR для работы по технологии Memory-Driven Flash станет возможна с декабря, а устройств Nimble Storage – в следующем году.

На конференции было объявлено о сотрудничестве HPE с биотехническим стартапом Jungla, который с помощью Memory-Driven Computing Sandbox (решении на основе HPE Superdome Flex, позволяющее работать с объемами памяти до 96 Тбайт) будет, основываясь на генетических тестах, подбирать для пациентов персональное лечение в реальном времени.

Среди других новостей в области хранения — появление технологии Peer Persistence, ранее применявшейся в устройствах 3PAR, на устройствах Nimble Storage; анонсировано решение Apollo 4200 Gen10, предназначенное для анализа больших данных и создания программно-определяемых систем хранения с поддержкой горизонтального масштабирования.

Второе рождение вторичных данных

Также в день открытия конференции, 27 ноября, HPE расширила партнерство с Cohesity, разработчиком конвергентной платформы хранения вторичных данных Cohesity DataPlatform. Между компаниями подписано OEM-соглашение, согласно которому с начала 2019 года серверы HPE Apollo и HPE DL 380 будут поставляться с Cohesity DataPlatform.

Как отметил Патрик Осборн, генеральный менеджер HPE Big Data and Secondary Storage, вторичные данные переживают «второе рождение», поскольку они крайне важны для обучения систем искусственного интеллекта. А Роб Салмон, операционный директор Cohesity, добавил, что продукты его компании будут востребованы клиентами HPE, причем не только крупными, но и средними предприятиями.

InfoWatch и SAP CIS подписали соглашение о начале сотрудничества в области обеспечения безопасности корпоративных данных. К моменту его подписания у компаний уже был первый совместный продукт — InfoWatch Connector for SAP ERP, который соединит систему SAP и систему предотвращения утечек данных (Data Leak Prevention, DLP) InfoWatch Traffic Monitor.

Как заверила Наталья Касперская, президент группы компаний InfoWatch, это первый в мировой практике тандем «ERP плюс DLP». Его актуальность несомненн: в первом полугодии в мире было зарегистрировано 1039 утечек общим объемом 2,39 млрд записей. В 2017 году соответствующие покалатели равнялись 925 и 7,87 млрд соответственно (сокращение объема утечек, зарегистрированное впервые, удивило даже Касперскую). Почти две трети утечек этого года, 64,5%, произошли по вине сотрудников, а самым популярным каналом остается Интернет, посредством которого «уходит» более 70% информации (через браузеры, облачные хранилища, электронную почту, мессенджеры).

Работает система просто — информация о защищаемых объектах (данные о сотрудниках, поставщиках, клиентах, ценах) по расписанию загружается через Connector в Traffic Monitor, получивший статус сертифицированного продукта для интеграции с SAP ERP. В дальнейшем он, пропуская через себя потоки информации, запрашиваемые из корпоративной базы данных следит за тем, чтобы «чувствительные» данные не покидали предписанные им периметры, которые в каждом конкретном случае могут зависеть от степени конфиденциальности самих данных, личностей отправителя и получателя и т.д.

Исполняющий обязанности генерального директора SAP CIS Дмитрий Красюков заверил, что в SAP ERP, как и в любой другой системе такого рода есть свои средства защиты информации. Однако усиление защиты повысит уверенность клиентов SAP в том, что их данные находятся в безопасности.

В дальнейшем компании видят три основных направления сотрудничества. Во-первых, это разработка коннекторов к SAP S/4HANA и линейке CRM-продуктов C/4HANA.

Во-вторых, в SAP выбрали решение InfoWatch Appercut в качестве рекомендуемого программного обеспечения для анализа исходного кода. Заказчики компании смогут проверять бизнес-приложения, разработанные на базе платформы SAP, для защиты от закладок и недокументированных возможностей.

Третье направление — анализ данных в решениях SAP посредством интеграции InfoWatch Prediction с SAP HANA и бизнес-решениями SAP (SAP GRC и SAP SuccessFactors). Продукт InfoWatch позволит прогнозировать информационные риски для компании. Например, сопоставляя активность сотрудника на сайтах поиска работы (что само по себе некриминально) и возросшие объемы выгрузки данных из баз данных (пусть даже осуществляемые в рамках служебных полномочий) можно будет сделать вывод о том, что сотрудник собирается покинуть компанию, причем не с пустыми руками.

Что же до уже созданного продукта, то первоначально Connector for SAP ERP будет предлагаться тем российским клиентам, которые уже имеют у себя оба продукта, таковых, по словам Касперской довольно много. В дальнейшем продукт может попасть в глобальный прайс-лист SAP и он станет доступным по всему миру. Как полагают в InfoWatch, наибольший интерес к коннектору, как и к другим продуктам компании, проявят в странах Юго-Восточной Азии, на Ближнем Востоке и в Латинской Америке.

Изначально система анализа машинных данных компании Splunk позиционировалась как средство обеспечения ИТ-безопасности. По мере расширения ее возможностей она стала использоваться и в других областях, например, для предсказания и обнаружения проблем с ИТ-инфраструктурой и приложениями. Одним из пионеров в этом направлении стало российское подразделение компании Mars. Накануне практической конференции «Технологии управления данными 2018», которую издательство «Открытые системы» проведет 29 ноября, Ольга Налгранян, специалист отдела автоматизации и анализа данных Mars, рассказала Computerworld Россия об опыте применения системы анализа машинных данных в новых сферах и о том, что можно было бы сделать по-другому.

- Почему вы решили использовать Splunk в новой роли?

Это обусловлено возможностями решения. Оно позволяет анализировать любые машинные данные в их исходном виде, создавать на их основе дашборды, отслеживать и анализировать происходящее в ИТ-системе компании. У него также гибкая система разделения прав на доступ к данным: какими-то могут оперировать все, другими — скажем, персональными данными — только уполномоченные на это люди. Еще одна особенность продукта — он дает возможность анализировать данные в реальном времени. Кроме того, система обладает большой библиотекой средств машинного обучения, благодаря которым можно создавать новые модели и обучать средства анализа данных.

- В Mars уже был опыт работы со этим ПО?

Да, облачная версия, которая используется глобальным отделом безопасности с 2014 года. Но мы в IT Operations, отделе управления инфраструктурой, видели ее огромные возможности и для себя, и для бизнеса. И в 2016 году по согласованию с «безопасниками» подключились в Splunk и стали его использовать.

Они от этого тоже выиграли: у Splunk стало больше источников данных, а значит, появилось больше разнообразной информации для анализа.

Мы же получили возможность мониторить все происходящее в ИТ-системе на уровне инфраструктуры и приложений и выводить результаты анализа на дашборды, настраиваемые информационные панели.

- Насколько гладко происходил перенос функциональности на новые сферы?

Конечно, были проблемы, связанные и с особенностями продукта, и с особенностями нашего бизнеса.

Основная сложность заключалась в том, чтобы «научить» работать с системой анализа машинных данных приложения, которые не поддерживаются ее стандартными средствами.

У любой большой компании с длинной историей есть свои системы сбора и анализа, какие-то самописные, какие-то просто уже не поддерживаются их разработчиками, но отказаться от них нельзя. Пережиток прошлого века, можно сказать. Мы в этом отношении не уникальны. И данные из «систем XX века» сделать полностью пригодными для систем XXI века оказалось нелегко.

Также пришлось поработать над разграничением доступа к данным. С одной стороны, Splunk дает много информации, опираясь на которую уже второй уровень поддержки способен понимать, что случилось с тем или иным элементом инфраструктуры или приложением, и решать проблемы до того, как придется задействовать экспертные центры. С другой — к «чувствительным» данным, например к персональным, доступ надо давать не всем. Splunk позволяет настроить гибкую систему ролей, однако, для того чтобы ею воспользоваться, надо провести тщательный анализ, создать «матрицу данных», определить, какие из них можно предоставлять всем, какие — нет.

Это особенно важно компаниям, которые растут быстро и стихийно, например стартапам. В них часто попросту нет «главного по данным», который может определить, кому что должно быть доступно.

Еще одна проблема в том, что если все начинают писать запросы к аналитической системе, то какое бы мощное облако у вас ни было, какой бы широкий канал ни соединял с ним, система начнет подтормаживать. И тут необходимо решить, что важнее — мониторинг или анализ.

Мы решили, что для нас важнее мониторинг, а ресурсы для анализа предоставляются во вторую очередь.

При этом не все пользователи достаточно хорошо знают внутренний язык системы, и поэтому их разработки могут создавать проблемы с производительностью Splunk. Для решения этой проблемы в начале прошлого года мы начали процесс создания экспертного центра, подключили партнера. Его сотрудники помогают нам отслеживать плохо написанные дашборды и улучшать их. Таким образом, мы оставляем за бизнес-пользователями право создавать себе средства аналитики, ведь кто как не они эксперты в своей функциональной области, а технические специалисты поддерживают эффективность работы системы в целом.

- К каким улучшениям привел проект?

Главное то, что мы смогли сократить время реакции на инциденты до нескольких минут и снизить количество критических инцидентов, которые возникают с этими системами.

Если раньше сотрудники, отвечающие за работу инфраструктуры и приложений, замечали, что что-то случилось, то, чтобы разобраться в происходящем, им приходилось обращаться в разные экспертные центры, потому что у них не было необходимого уровня доступа к этим приложениям.

Сейчас они видят все, что происходит в приложении, и сразу понимают, в чем проблема и чем она вызвана.

Мы отслеживаем аномальное поведение приложений и инфраструктуры и теперь можем не просто анализировать сбои постфактум, а также использовать собранные данные для того, чтобы учить системы предугадывать сбои. Это позволяет нам реагировать проактивно, до того, как что-то действительно произошло в системе. При этом более эффективные средства мониторинга позволили сократить количество людей, занятых на данной операции, и использовать освободившихся сотрудников для решения других задач.

Еще одно достоинство продукта — наличие средств выявления неавторизованных изменений. В больших распределенных корпорациях нередко несколько отделов работают одновременно над одними и теми же приложениями. Бывает, что не все изменения своевременно отслеживаются, и порой это приводит к большим проблемам. Splunk позволяет создать дашборды, с помощью которых можно видеть все отклонения в поведении систем.

Это, наверное, самое важное, что мы получили от внедрения. Но если бы я делала все сначала, я какие-то вещи сделала бы по-другому.

- Например?

В первую очередь мы бы сразу обратились к партнерам и возложили на них текущую поддержку системы, а сами бы работали над стратегией и внедрением новых возможностей.

Кроме того, при наличии ресурсов, я создала бы команду, которая сфокусировалась бы на изучении и внедрении лучших практик в конкретной области. И привлекла бы специалистов по машинному обучению.

Мы могли бы более разумно распределить нагрузку по этапам. Мы же делали все сразу — и подключали новые источники данных, и новых пользователей, и создавали новые дашборды. При том, что нас было всего трое.

Сейчас мы все делали бы с большим пониманием того, для чего добавляются новые источники данных и новые дашборды, что мы получим от каждого такого действия. И, конечно, надо было сразу документировать все наши шаги.

Но тогда мы были очень увлечены процессом создания. Ведь мы были пионерами, даже в мировом масштабе, попробовали применить Splunk за пределами сферы безопасности, мы не могли опираться на чей-либо опыт, набили все возможные шишки в этом процессе.

Например, сначала мы интегрировали ITSM-решение ServiceNow с помощью стандартных возможностей Splunk. Но, когда систему начали использовать для работы с ИТ-инфраструктурой, стало понятно, что ее недостаточно. И мы создали свою собственную. Если бы сразу пошли по этому пути, сэкономили бы время и силы.

- Традиционный вопрос — о чем вы хотите рассказать на конференции?

В первую очередь о том, что какой бы у вас ни был великолепный инструмент, его возможности не раскроются, если вы не готовы в него инвестировать, причем речь не только о деньгах. О том, что внедрение покажет вам достоинства и недостатки ваших методов работы с данными, вашей организационной структуры, ваших подходов к бизнесу. Выбирая систему и внедряя ее, вы получите важные уроки. И только работа над этими уроками позволит вам действительно получить выгоду от внедрения.

- А о чем вы сами хотите услышать на ней?

Мне интересно узнать о работе других компаний, с другими системами. Я хочу посмотреть, как другие корпорации получают выгоду от внедрения различных средств, сравнить время и силы, которые они тратят на это внедрение, с тем, какую пользу они получают на выходе.

В ходе практической конференции «Технологии машинного обучения», проведенной издательством «Открытые системы» (см. «Искусственный интеллект пришел в бизнес», Computerworld Россия, 12 октября 2018), аналитическое агентство OSP Data провело анкетирование участников. Нас интересовала степень вовлеченности их компаний в проекты по внедрению средств искусственного интеллекта, их направленность, планы по развитию.

Как всегда были активны представители ИТ-компаний и финансовые структуры. Однако почти половина участников опроса представляли реальный сектор — промышленность, строительство, сельское хозяйство.

Поскольку семинар был практическим, то начальства наиболее высокого уровня (владельцы, топ-менеджмент) среди респондентов было менее 10%. Основную массу составили руководители среднего уровня (функциональных подразделений и проектов, команд разработки) и собственно разработчики, преимущественно старшего звена (ведущие специалисты, архитекторы).

Почти у трети респондентов уже внедрены системы (31%), использующие искусственный интеллект. В остальных ведется изучение вопроса. Самое популярные направления (или будущего применения) — прогнозная аналитика, управление процессами в реальном времени и работа с клиентами (текущее обслуживание, изучение предпочтений).

Наибольший интерес вызвали обработка больших данных и практические примеры успешного применения средств машинного обучения, особенно ценные для тех, кто только раздумывает над включением систем искусственного интеллекта в корпоративный ландшафт. Да и обладателям действующих решений полезно узнать о чужих пробах, ошибках и достижениях.

Что касается проблем с внедрением решений в области искусственного интеллекта, то самыми главными признаны организационно-кадровые (отсутствие инициатив со стороны топ-менеджмента, недостаток специалистов), их назвали 46%. На отсутствие подходящих решений указали 23%, еще 15% — на финансовые (недостаток средств, невозможность обосновать выгоду от внедрения).