Генеральный директор компании «Инфосистемы Джет» Владимир Елисеев о наиболее интересных проектах 2018 года

Одним из крупнейших проектов для нас в этом году стал перевод 14 тыс. сотрудников Группы ВТБ на виртуальные рабочие места по технологии VDI. Проект затронул более 90 подразделений Группы (филиалов, региональных и дополнительных офисов) по всей России. Внедрение стало частью масштабной программы банка по централизации и повышению качества ИТ-сервисов, а также обеспечило единую ИТ-платформу в рамках интеграции структур Банка Москвы и ВТБ24 с Банком ВТБ. За счет консолидации региональных ИТ-систем удалось повысить уровень информационной безопасности, значительно сократить парк оборудования и снизить затраты на ИТ-поддержку. По данным самого банка, экономия от реализации проекта к 2020 году составит 1,42 млрд рублей.

Проект по внедрению виртуальных рабочих мест пользователей мы реализовали в том числе для Объединенной двигателестроительной корпорации (ОДК). Проект позволил обеспечить безопасную и производительную работу удаленных пользователей с корпоративными ресурсами – в первую очередь за счет централизации хранения данных и контроля доступа к приложениям на основании единых политик ИБ. Кроме того, в результате стандартизации рабочих мест и замены настольных компьютеров тонкими клиентами снизилось количество обращений пользователей в техническую поддержку.

В рамках развития достаточно нового для российского рынка направления мы создали план непрерывности бизнеса для X5 Retail Group. В его основе принципы постоянной доступности основных информационных систем в торговых сетях и бэк-офисе, отказоустойчивость ИТ-инфраструктуры, минимальные простои ИТ-систем, готовность к быстрому восстановлению в случае чрезвычайных ситуаций. Это позволяет существенно снизить риски простоя и, как следствие, финансовых потерь для ритейлера.

Вопрос снижения рисков в связи с отказом ИТ-систем мы также проработали в проекте для «Спортмастера», где силами экспертов «Инфосистемы Джет» было реализовано одно из первых в России внедрений комплекса резервного копирования данных Oracle ZDLRA (Zero Data Loss Recovery Appliance). Решение снизило время восстановления данных в 16 раз, а также обеспечило централизованное резервирование для множества информационных систем компании. Новый подход к защите данных минимизирует риски потери критически важной информации для бизнеса.

Генеральный директор компании «Инфосистемы Джет» Владимир Елисеев

Достаточно мощное развитие в 2018 получило направление машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы реализовали порядка 50 проектов в этом направлении, в том числе и промышленных внедрений ИИ, уже сегодня приносящих прибыль бизнесу.

Среди наиболее ярких проектов – построение системы прогнозирования поведения покупателей для «Рив Гош». Решение с точностью в 47 % предсказывает, кто из 2,6 млн держателей карт лояльности совершит покупку в ближайшие 2 недели, и в 33% случаев точно угадывает ТОП-2 покупки вплоть до уровня артикула. Для сети аптек «Век живи» мы разработали систему товарных рекомендаций на базе машинного обучения, а для «Контрол Лизинг» реализовали решение, выявляющее аномальное поведение водителей, что позволяет снизить аварийность на транспорте и уменьшить число нарушений договоров лизинга.

Есть ряд успешных внедрений в промышленности, где с помощью ИИ удается предотвращать брак на производстве, оптимизировать режимы работы оборудования и расход сырья и так далее.

Интересные результаты дал проект по автоматизации приемочного тестирования обновлений интернет-магазина у одного из ритейлеров. Благодаря автоматизации рутинных операций и запуску тестирования на ранних стадиях разработки удалось примерно на 30 % уменьшить time-to-market для интернет-магазина и в целом повысить стабильность его работы.

Реализуя совместно с одним их банков концепцию omnichannel, мы построили на базе CRM единое фронт-офисное решение. Благодаря грамотной интеграции с АБС и системами партнеров операционист в банке теперь может в едином окне получать полную информацию о клиенте и истории взаимодействия с ним, а также оформлять требуемые ему продукты. Это заметно сокращает время обслуживания. Кроме того, система дает умные подсказки по дополнительным предложениям для посетителя, исходя из анализа его предыдущих предпочтений и запросов. Таким образом, реализуется индивидуальный подход к каждому клиенту.