Секция "B2G" состоялась на площадке Восточного цифрового форума Russky MeetUp & Digital Region (12+) в пятницу, 2 октября. Представители высокотехнологичного бизнеса презентовали свои портфолио для государственных заказчиков. Со стороны правительства в секции принимала участие заместитель министра цифрового развития и связи Приморского края Татьяна Потапова — она выступила в роли модератора.
Наталья Гоева, директор департамента по работе с корпоративными клиентами ПАО "МТС":
— Компания МТС прошла успешный путь от модели просто оператора до модели оператора мультисервисной компании. Инновационные решения мы активно интегрируем в городскую среду. Один из драйверов — современное видеонаблюдение.
По словам Натальи, видеонаблюдение не просто обеспечивает безопасность — благодаря высоким технологиям МТС может анализировать транспортные потоки и культуру поведения водителей. Такую услугу, например, запрашивала золотодобывающая компания в Якутии: система видеонаблюдения следила за тем, чтобы водители не пользовались телефоном, не курили и не засыпали. Информация о нарушениях переводилась в центр мониторинга.
— В посткарантинный период подобные задачи мониторинга стоят перед многими компаниями: нужно контролировать температуру тела, наличие масок. Во Всероссийском детском центре "Океан" мы установили несколько тепловизоров, которые измеряют температуру тела детей и персонала.
Но главная наша гордость — совместный проект с МАУ "Дирекция общественных пространств города Владивостока". На шесть скверов МТС поставила порядка 100 камер разных типов. С помощью видеонаблюдения мы собираем аналитику: сколько посетителей в парке, какого они пола, возраста, какие эмоции они испытывают. Опираясь на эти данные, можно составить профиль посетителя и ориентироваться на него во время подготовки мероприятий, — рассказала Наталья Гоева.
Примечательно, что весь видеопоток сводится в единый центр, который находится в Дирекции. Там можно не только следить за площадками в режиме реального времени, но и посмотреть архивные записи и аналитику. Если человек потерялся, эти данные могут помочь в его поисках. Например, можно выставить задачу: "Мужчина в синих штанах и красной куртке средних лет". Искусственный интеллект обрабатывает информацию и показывает записи с людьми, данные которых соответствуют запросу. Срок хранения информации — до 5-ти лет.
Наталья Гоева. Фото: ИА PrimaMedia
Алексей Соболев, заместитель директора филиала — директор по прикладным проектам Приморского филиала ПАО "Ростелеком":
— Ростелеком впечатляюще быстро реагирует на запросы заказчиков и претворяет их в жизнь. В мае мы реализовали проект по индивидуальному видеонаблюдению: система отслеживала соблюдение социальной дистанции и мер самоизоляции. Было установлено 500 камер по всему Приморскому краю. В Якутске менее чем за месяц мы оснастили все школы тепловизорами, интегрированными в системы видеонаблюдения, — рассказал Андрей Соболев.
Специалист упомянул и другие проекты, реализованные Ростелекомом во время пандемии. Многим организациям не хватало человеческих ресурсов во время самоизоляции, когда сотрудники массово ушли работать на удаленку. В онлайн-режим работы перешли МФЦ и многие поликлиники. Для оперативной обработки звонков в Новосибирской и Белгородской областях были созданы автоматизированные проекты, основанные на использовании искусственного интеллекта. Для типовых запросов (запись на услуги МФЦ или прием к врачу) были разработаны скрипты, озвученные человеческим голосом. Для заказчиков это удобный инструмент, не требующий программного обеспечения и ресурсов разработчика. Инструмент позволяет массово обслужить большое количество входящих звонков и запросов.
Алексей Соболев и Вадим Губенко. Фото: ИА PrimaMedia
Дмитрий Фисенко, территориальный управляющий Приморского кластера, ПАО "ВымпелКом" (Билайн):
— Нашу миссию можно сформулировать так: "Мы делаем Россию комфортной для жизни, сокращая расстояние между государством и гражданами". Мы анализируем обезличенные данные по множеству параметров: учитываем количество звонков и СМС, в том числе в роуминге, демографические данные, геоданные, анализируем туристические потоки и финансовое поведение. Наши абоненты генерируют миллионы операций в секунду, — объяснил Дмитрий Фисенко.
Для решения задач государственного управления Билайн предлагает мощные инструменты. В число успешно реализованных проектов компании входят кейсы со всей России. Один из таких — оценка посещаемости акции "Бессмертный полк" в Санкт-Петербурге. Анализ данных помог определить аудиторию шествия, количество человек по получасовым интервалам в день мероприятия, количество уникальных посетителей, распределение мест их проживания и т.п.
Билайн также работал над привлечением абитуриентов в учебные заведения. В период работы приемной комиссии выпускники школ и университетов, которые интересовались поступлением в вузы, получали таргетированную рекламу. Результат рекламной кампании — увеличение набора на стратегически важные и востребованные направления.
В преддверии Чемпионата Мира по футболу Билайн анализировал матч "Рубин" — "Ливерпуль" в Казани, чтобы оценить посещаемость спортивного события и провести анализ посетителей. В результате была получена объективная картина по составу болельщиков, оценена готовность и достаточность инфраструктуры и внесены коррективы в её развитие.
Дмитрий Фисенко считает, что во Владивостоке анализ больших данных может решить проблему с пробками и способствовать развитию туристической отрасли. Главное — комплексный подход.
Дмитрий Фисенко, Наталья Гоева, Андрей Шарафутдинов (слева направо). Фото: ИА PrimaMedia
Андрей Шарафутдинов, начальник управления по работе с региональным государственным сектором Дальневосточного Банка ПАО Сбербанк:
— У меня будет презентация в стиле "а мы тоже все это умеем". Наше важное решение — аутсорсинг. Бухгалтерия, юриспруденция, кадровое сопровождение и всё, что связано с технической рутинной работой, мы переводим на аутсорсинг, что сокращает расходы на 30%.
Большие данные и их аналитика — это то, что мы умеем делать хорошо. У нас есть свой телеком-оператор, а также мы активно сотрудничаем с "Большой четверкой". Решаем как крупные задачи, связанные с туризмом и миграционными потоками, так и задачи локального характера — например, где разместить магазин или торговый центр.
Работаем и над комфортной городской средой. В Биробиджане скоро появятся наши "умные" остановки: антивандальные, с Wi-Fi, датчиками температуры, в зимнем и летнем исполнении. В Магаданской области мы внедрили систему управления зданиями. С помощью мобильного телефона можно проверить освещение, кондиционирование, отопление, создать наряд на уборку и так далее, — рассказал Андрей Шарафутдинов.
Особая разработка Сбера — автоматизированный робот-коллектор, которую в компании иронично называют "Железная леди". Робот может быть полезен региональным и муниципальным ресурсоснабжающим организациям. Он обучен диалогам, которые хранятся в базе Сбера. По словам Шарафутдинова, 80% людей не отличают диалог с ним от диалога с живым человеком. Услугами робота-коллектора успешно пользуется и сам Сбер — с его помощью активно возвращаются долги по кредитам.
Над скриптами для "Железной леди" работает команда известного психолога Андрея Курпатова. Услугами робота-коллектора пользуются компании по всей стране, и Сбер готов предоставить эту услугу всем организациям, у которых есть проблемы с неплатежами.
Наталья Гоева и Андрей Шарафутдинов. Фото: ИА PrimaMedia
Владислав Дробот, руководитель направления промышленной роботизации, PROF-IT GROUP:
— Компания PROF-IT GROUP предлагает решения для цифровой трансформации предприятий. Большим компаниям не хватает аналитики, которая могла бы решить многие проблемы. Цель — создать киберфизическую систему, все части которой слаженно работают, улучшая друг друга, — объяснил Вячеслав Дробот.
Успешных реализаций таких проектов в мире всего несколько. Один из примеров — Европейский центр цифровой трансформации в Германии, где производятся электромобили. Заводом можно управлять с большого тачпада.
— Мы стараемся делать такие вещи в России. Естественно, масштабы у нас меньше. Мы взяли роботов, посадили их на платформу интернета вещей. У нее есть нужный функционал, чтобы собирать данные. Сделали сначала 2D, а потом 3D-модель. Это будет полка сбора данных, которые мы будем увеличивать и расширять. Мы научим с помощью таких платформ самих роботов эффективной аналитике, чтобы они идеально все знали. Надеюсь, скоро сделаем маленький прототип этого центра.
