Сегодня работа с большими данными и технологиями ИИ не хайп, а реальность
Сергей Носов, вице-президент, директор по искусственному интеллекту и управлению данными «Ростелеком», рассказал Global CIO о том, какой путь он прошел в «Ростелеком», о современных технологиях работы с большими данными и технологиями ИИ и о собственных разработках компании.
Расскажите о себе и о пути в «Ростелеком»
Последние 7 лет работаю в «Ростелеком», до этого больше 10 лет работал в секторе на стыке бизнеса, финансов и ИТ.
В «Ростелеком» пришёл на позицию директора департамента управления данными, и основной задачей для меня в тот момент было построение единого хранилища данных, но когда стали глубже погружаться в ситуацию работы с данными, стало понятно, что не выстроено большое количество смежных процессов, которые не позволяли в полном объёме использовать данные и получать от них максимальную ценность.
В какой-то момент стало понятно, что ситуация в стране меняется, появляются требования импортозамещения, и те продукты, которые мы изначально делали для внутреннего использования интересны и востребованы рынком. И мы стали активно развивать продукты для коммерческого использования и предлагать их государственному и коммерческому сектору.
Некоторое время назад стало понятно, что в целом мы достаточно эффективно используем данные, и можно сделать следующий шаг - активнее использовать технологии искусственного интеллекта на том объёме накопленных данных, который у нас был сформирован. Около полугода назад мы начали активно смотреть в сторону генеративного ИИ и пытаться его применять в различных областях деятельности.
Конкретно, какие направления входят в зону вашей ответственности?
В зону моей ответственности входит работа с большими данными и ИИ для внутренних задач Ростелекома, также я отвечаю за работу нескольких дочерних компаний, которые создают и развивают эти технологии для предоставления внешнему рынку.
Какие технологии вы сейчас предлагаете рынку?
В Ростелекоме не так давно был создан дата кластер, целью которого является предоставление внешним заказчикам услуг по работе с большими данными и искусственным интеллектом.
Сегодня работа с большими данными и технологиями искусственного интеллекта - это не дань хайпу, это реальная потребность для развития компании. У нас десятки миллионов клиентов физических лиц, огромное количество клиентов юридических лиц.
Когда мы работаем со всеми характеристиками клиентов В2С и B2B сегмента, данных становится крайне много, их практически невозможно обрабатывать силами экспертов. Поэтому необходимы технологии, которые позволяют нам хранить, обрабатывать и управлять такими данными, а также решения, которые позволяют нам вычленять важные аспекты из этих массивов данных и принимать правильные управленческие решения, делать правильные предложения клиентам по дальнейшему взаимодействию, автоматизировать рутинные операции наших сотрудников.
Мы работаем в компании, в которой больше 100 000 сотрудников, и экономия рабочего времени каждого из этих сотрудников приводит к большому эффекту на уровне компании.
Где именно Ростелеком использует искусственный интеллект?
В целом есть четыре стандартных направления, в которых используются большие данные и технологии искусственного интеллекта. В первую очередь, это формирование аналитики отчётности, которая позволяет принимать грамотные управленческие решения, а не основываться только на экспертизе отдельных сотрудников.
Второе - это повышение эффективности внутренних процессов и взаимодействия с нашими клиентами-контрагентами.
Третье - это улучшение клиентского опыта, повышение качества продуктов и сервисов, которые мы предлагаем.
Четвёртое - это регуляторные требования, которые мы обязаны исполнять. Здесь нам тоже на помощь приходят технологии по работе с большими данными и искусственным интеллектом.
Сергей, расскажите подробнее, как в компании выстраивался процесс выбора технологий работы с большими данными?
Ростелеком достаточно сложная компания, в ней большое количество информационных систем, каждый макрорегион исторически развивал свой ИТ-ландшафт, и поэтому построение единой системы работы с данными требует интеграции огромного количества систем источников. Это сотни, если не тысячи информационных систем. В компании было выстроено несколько хранилищ данных, каждое из которых в полной мере не удовлетворяло требования бизнеса, а позволяло решать только отдельные локальные аналитические задачи с низким регламентом и качеством данных.
В 2018 году была сформулирована задача о необходимости создать единый источник, единое хранилище. Мы стали заниматься этой задачей, и, естественно, возник вопрос о том, на базе каких технологий мы должны реализовывать эту задачу. В тот момент было представлено большое количество иностранных решений, но практически не было российских. Оценив все риски и возможности тех инструментов, которые были предложены на рынке, мы приняли решение создавать собственное решение на базе Open Source.
Сейчас, спустя 6 лет, практически весь ландшафт работы с данными выстроен на базе наших собственных решений, которые включены в реестр отечественного ПО и которые мы уже сейчас предлагаем коммерческому рынку и государственным организациям.
Почему вы решили отказаться от вендорских продуктов и перешли на собственное решение?
В первую очередь, почему мы пошли в собственную разработку, это более низкая общая стоимость владения и создания подобного рода систем на базе активно развиваемого Open Source.
Второе - это предсказуемый, понятный код, которым мы способны управлять, в отличие от иностранных решений. И третье - управляемое качество сервиса и технической поддержки, которую обеспечивают наши специалисты для внутренних потребностей.
Понятно, что пока отечественные технологии отстают от зарубежных аналогов. и требуется ещё время, годы инвестиций и растущий спрос на российском рынке, для того чтобы наши продукты дозрели до определённого уровня. Но в целом, уже сейчас мы видим на отечественном рынке, что в направлении больших данных и ИИ, российские решения активно применяются, и путь, на который западным компаниям потребовалось десятилетие, российские компании проходят намного быстрее. Если говорить про решения на базе ИИ, то мне кажется, в отдельных отраслях российские решения уже возможно и превосходят западные аналоги.
В чём вы видите основной потенциал развития дата кластера Ростелекома?
Если мы говорим про внешний рынок, то там растёт количество данных, с которыми работают компании, соответственно это первый драйвер рынка. Ну и импортозамещение - сейчас ещё далеко не все компании перешли на российские технологии, и в целом появляется большой спрос на безопасность данных, соответственно, требуются инструменты обезличивания, которые на российском рынке до недавнего времени практически не были представлены.
Многие компании думают над эффективностью внутренних процессов, и спрос на внутреннюю эффективность порождает потребность в развитии решений на базе больших данных и технологий ИИ. Те технологии, которые мы предлагаем рынку, мы в первую очередь применяем на себе. Если говорить про большие данные и создание единого централизованного хранилища, то оно в Ростелекоме уже появилось.
Много лет мы создаём доцентричные модели ИИ для повышения своей деятельности и кейсы, которые я вам приводил в пример, это отражение как раз нашей работы. Если мы говорим про генеративный ИИ, моделецентричный ИИ, здесь мы в начале пути и видим большое количество областей применения уже сейчас внутри компании. в частности, мы создаём цифрового помощника для сотрудников компании, который позволит снять с людей рутинные операции и позволит им сфокусироваться на более интеллектуальной творческой работе.
