О компании Мероприятия

Тринити о цифровой трансформации бизнеса

06.06.2016

Компания Тринити при поддержке Высшей школы менеджмента СПБГУ провела в апреле 2016 г. семинар, посвященный прогнозной аналитике в бизнесе. Ключевой темой встречи стало обсуждение перспектив инновационных технологий и возможностей построения принципиально новых моделей бизнеса, способных очень быстро завоевывать рынки. Также специалисты компании и приглашенные эксперты обсудили применение прогнозных методов в различных сферах бизнеса и промышленности.

Сегодня можно назвать несколько отраслей, где прогнозный анализ востребован и успешно используется. Прежде всего это финансовый сектор, где методы прогнозирования помогают оценить платежеспособность заемщиков, выявить мошеннические схемы в страховании, кредитовании, в онлайн-платежах. Активно используется прогнозирование в продажах и маркетинге для удержания клиентов, а также для просчета возможных действий заказчиков в розничной торговле, телекоме.

Но на самом деле, как и любая цифровая технология, прогнозная аналитика может использоваться гораздо шире.

По мнению Владимира Быкова, директора по продажам Тринити, информационные технологии являясь по сути такими же средствами производства как станки, экскаваторы и пр. должны приносить прибыль предприятиям, а не быть расходной частью бюджета и не быть просто средствами улучшения условий труда. Другими словами, сети, серверы и программы должны обеспечить современному предприятию конкурентное преимущество по сравнению с другими предприятиями отрасли. Понимание роли ИТ и успех их применения приходит тогда, когда информационные технологии рассматриваются руководством предприятия как средство производства, наравне, например, с промышленным оборудованием.

"В тот момент, когда информационные технологии становятся незаменимыми инструментами внутри организации, когда происходит объединение физических и цифровых ресурсов, стираются границы между процессами, людьми и цифровыми устройствами - тогда предприятие становится предприятием цифрового бизнеса, - считает Владимир Быков. - И когда происходит внедрение прорывных инноваций, они начинают приносить деньги".
В результате грамотного использования новых технологий появляются совершенно новые бизнес-модели.

Один из ярких примеров - компания Uber. В собственности компании находятся только данные и информационные технологии: мобильное приложение, средства обработки больших данных и механизмы прогнозной аналитики. Но именно это позволяет компании вытеснять с рынка всех конкурентов, и прежде всего тех, кто работает по традиционным бизнес-моделям. Так, в Лос-Анжелесе практически не осталось ни одного традиционного таксопарка, всеми такси управляет компания Uber и подобные им сервисы. Используя прогнозную аналитику, система подсказывает водителю, где ему нужно стоять, чтобы с высокой вероятностью найти пассажира.

Есть примеры и в других сферах, например, в страховании. Компания INTOUCH активно работает на рынке автострахования России. Благодаря своей инновационной бизнес модели, основанной на информационных технологиях компания сумела существенно потеснить традиционных игроков этого рынка. С помощью небольшого устройства, устанавливаемого на автомобиль, компания получает информацию о местоположении водителя и его манере вождения. На основании этих данных прогнозируются риски страховых случаев. Аккуратным водителям компания может возвратить до 20% стоимости полиса. При этом кроме решения бизнес задачи компания выполняет и очень важную социальную роль - автомобилисты начинают водить более аккуратно, получая за это баллы в системе и реальные скидки.
Сегодня информационные технологии имеют потенциал приносить прибыль, создавая новые или изменяя традиционные бизнес-модели во всех сферах деловой деятельности человека. А для современного бизнеса очень важно не упустить эту возможность.

Прогнозная аналитика находит применение и в других сферах. Так, например, Магнитогорский металлургический комбинат использует алгоритмы машинного обучения для построения математической модели плавки стали. Как рассказал Владимир Горовой, старший преподаватель кафедры информационных технологий в менеджменте ВШМ СПбГУ, на входе система принимает данные об исходном составе, массе и требованиям по содержанию и выдает оптимальное количество ферросплавов и добавочных материалов при плавке стали, позволяя таким образом снизить стоимость производства.

Компания Яндекс.Деньги также применяет методы машинного обучения для мониторинга десятков тысяч контрагентов, принимающих онлайн-оплату через сервис: анализируя текстовое и визуальное наполнение сайтов, специальные алгоритмы умеют в автоматическом режиме проверять их на соответствие требованиям международных платежных систем. В сочетании с другими инструментами мониторинга это дает наилучший результат.

Оператор связи Дом.ru Бизнес Интерзет, использует BI-систему, которая анализирует множество показателей (базу абонентов, тарифы, пакеты услуг, бизнес-показатели, продажи по разным каналам) за определенный период. По результатам анализа система выстраивает прогноз с ежедневными планами, показывающий, какие показатели и как нужно менять, чтобы достичь нужного результата.

"Прогнозная аналитика улучшает наглядность аналитических данных, избавляет от их неверной интерпретации, а также повышает производительность бизнеса в целом", - рассказывает Максим Кононенко, директор по B2B Дом.ру Бизнес. - BI-система помогает нам оперативно принимать эффективные решения".

По опыту компании Тринити, которая предоставляет услуги в области разработки прогнозных моделей для промышленных и коммерческих предприятий, роль цифровых технологий в бизнесе постепенно смещается от привычных всем задач улучшения эргономики труда и автоматизации рутинных операций к задачам инновационного лидерства.

"На предприятиях цифрового бизнеса информационные технологии не просто подспорье, а ядро бизнеса и важнейший инструмент деятельности компании, - отмечает Владимир Быков, директор по продажам компании Тринити. - Сегодня успешность предприятия во многом зависит от соответствия ИТ-инфраструктуры целям и задачам развития бизнеса".

Руководитель направления прогнозной аналитики Тринити, Евгения Евдокимова, кандидат экономических наук, утверждает: "Бизнесы, которые не покинули зону комфорта традиционного статистического прогнозирования еще вчера, уже не просто рискуют, а реально уносятся в экономическую историю, наблюдая за теми, кто увидел перспективу в цифровом предчувствии".


Система Orphus