Закрыть и перейти на сайт ComNews.RU
Закрыть и перейти на сайт ComNews.RU
Новости Редколонка Точка зрения

Пт, 19.01.2018

Полная версия сайта   

 Поиск
USD 56.76 EUR 69.26
19 января 2018 года, Пт

ИИ подумает над закупками "Газпрома"

© ComNews
16.11.2017
Ставя отметку, я даю свое согласие на обработку моих персональных данных в соответствии с законом №152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 и принимаю условия.

Дочерняя компания ПАО "Газпром" - ООО "Красноярскгазпром нефтегазпроект" приобрело лицензию на новый продукт ООО "Антирутина", специализирующегося на создании алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для анализа закупок. Внедрение решения "Антирутина Корпорация" позволит свести к минимуму риски ошибочного прогноза, повысить прозрачность и управляемость в сфере материальных затрат.  При этом пользователями решения станут специалисты всей группы "Газпром".

"Дочка" "Газпрома" "Красноярскгазпром нефтегазпроект" приобрела лицензию на продукт "Антирутина Корпорация". Как сообщил корреспонденту ComNews генеральный директор "Антирутины" Герман Инденбаум, пользователями стала вся группа "Газпром". Уточняется, что это многопользовательская лицензия. Стоимость контракта в "Антирутине" раскрывать не стали.

В рамках заключенного соглашения "Антирутина" сформировала "Естественный каталог закупок и цен", предназначенный для анализа потребности в материально-технических ресурсах и всех входящих предложений от поставщиков и исторических данных о закупках. Герман Инденбаум подчеркнул, что "Антирутина Корпорация" уже используется в "боевом режиме".

Причем продукт компании внедрен только в "Газпроме". По словам Германа Инденбаума, у "Газпрома", и в целом по России, подобное решение используется впервые. "Обычно, в корпорациях строился административный каталог объектов закупки, но он быстро устаревает, его очень затратно создавать, обновлять и поддерживать. Обработка входящего потока прайс-листов поставщиков проводилась методом текстового поиска - как максимум, что давало неполный и зачастую искаженный или ложный результат", - поделился информацией с корреспондентом ComNews Герман Инденбаум.

"Сфера управления материальными затратами - многомерное пространство - большие объемы разнородной информации об объектах, условиях, ценах, локациях. Превращение всего этого в единый каталог силами специалистов - титанический и непрерывный труд сотен людей. Мы взяли за основу другой подход: доверили каталогизацию алгоритмам - искусственному интеллекту. В результате мы сократили сроки формирования каталога, в случае наиболее трудоемких категорий, в 12 раз, существенно сократили затраты на его поддержание. Как отметил заместитель начальника департамента "Газпрома" Александр Мазуров, мы уверены, что такой подход позволит существенно повысить скорость принятия решений при организации закупок".

Как сообщил Герман Инденбаум, системы были интегрированы в результате работы специалистов "Антирутины" и "Газпрома". В связи с этим количество пользователей внутри информационной системы "Газпрома" регулируется им самим.

В "Газпроме" не ответили на запрос корреспондента ComNews.

Как сообщил Герман Инденбаум, "Антирутина Корпорация" будет анализировать информацию об исторических закупках, текущих закупках, прайс-листы поставщиков и другие данные. Кроме того, система выявляет географическое распределение, тренды и потенциальное превышение цен.

Причем использование системы не требует установки новых программ и закупки оборудования. Все расчеты ведутся на серверах компании "Антирутина", а для интерфейса используется обычный интернет-браузер. Конечным пользователем продукта являются специалисты по корпоративным закупкам.

Представитель "Антирутины" убежден, что с внедрением их продукта в инфраструктуру "Газпрома" повысится качество, прозрачность и скорость принятия решений о закупках, в первую очередь неспециализированных товаров. Кроме того, решится проблема каталогизации закупаемой номенклатуры товаров. По его словам, сейчас показатель - выше 70% анализируемых позиций, и этот показатель растет по мере работы.

"Антирутина Корпорация" использует методы data science, data mining, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта. В разработке приняли участие ведущие ученые кафедр интеллектуальных систем Московского физико-технического института (МФТИ) и математических методов прогнозирования МГУ им. М.В. Ломоносова.

У системного интегратора "Крок" (ЗАО "КРОК инкорпорейтед") также есть похожие продукты, в том числе на базе open source. Например, похожую систему "Крок" использует для мониторинга госзакупок: она может автоматически определить заказчика, необходимый класс решений и департамент либо отдел, которые могут принять участие в конкурсе.

Востребованность продуктов для автоматизации закупочного процесса с использованием ИИ растет, считает директор по бизнес-приложениям "Крок" Максим Андреев. Он отметил, что такие продукты позволяют использовать статистику за прошедший период для прогнозирования, в том числе и закупочного процесса. "С развитием технологий Big Data и появлением Data Lake компании получают дополнительные возможности: "озеро данных" позволяет строить более точные прогнозы за счет не только внутренних, но и внешних структурированных и неструктурированных данных, которые собираются не под конкретную задачу, а до востребования", - подчеркнул специалист "Крок".

По мнению Максима Андреева, большей эффективности можно достичь, используя технологии для автоматизации закупочного процесса в совокупности с анализом специалистов. "Идеальный сценарий такой: изначально математическая модель просчитывает возможные варианты, а затем аналитик выбирает наиболее подходящий. Например, чтобы понять, когда закупка будет наиболее выгодна и в каких объемах", - отметил он.

Другой интегратор - Softline применяет разработки таких вендоров, как Microsoft (Machine learning), BaseGroup Labs (Deductor) и Forecast NOW! Об этом сообщил руководитель отдела бизнес-решений и предиктивной аналитики группы компаний Softline Дмитрий Карбасов.

По его словам, данные решения предназначены для автоматизации закупочной деятельности и управления товарными запасами торговых компаний (дистрибуция и ретейл). В них применяется комплекс передовых технологий и алгоритмов, основанных на нейронных сетях, генетической стабилизации и математическом моделировании. Он добавил, что каждое решение имеет свою нишу, и в зависимости от задач заказчика Softline формирует конкурентное предложение.

Дмитрий Карбасов убежден, что на текущий момент продуктов, использующих технологии машинного обучения, дающих реальную эффективность и имеющих весь необходимый инструментарий для крупного бизнеса, немного.

"Лидером в массовом сегменте мы считаем продукт Forecast NOW!, данная система внедрена и успешно эксплуатируется в более чем 60 торговых компаниях РФ и СНГ. В числе использующих Forecast NOW! имеются компании уровня топ-100 РФ", - подчеркнул он.

Дмитрий Карбасов, отвечая на вопрос о востребованности продуктов для автоматизации закупочного процесса с использованием ИИ для крупного бизнеса, отметил, что интерес растет. Он связал его с общим развитием технологий искусственного интеллекта, в том числе и в автоматизации закупочного процесса и управления товарными запасами торговых компаний топ-уровня, многие из которых тестируют ИИ в данном направлении.

Преимуществом продуктов для автоматизации закупочного процесса с использованием ИИ является снижение влияния человеческого фактора - точность расчетов, возможность обработки и расчета больших массивов данных, которые дают дополнительную прибыль, торговым компаниям топ-уровня. "Другими словами, торговые компании могут грамотно распоряжаться оборотными активами, вложенными в товарные запасы", - пояснил представитель Softline.

Электронная торговая площадка (ЭТП) "Сбербанк-АСТ" представляет заказчикам сервис определения начальной (максимальной) цены той или иной продукции. По запросу заказчика, сложный поисковый алгоритм, использующий методы, характерные для систем искусственного интеллекта (машинное обучение, семантический анализ и т.д.), выбирает из огромного массива данных схожие контракты и рассчитывает обоснованную начальную цену продукции.

Как сообщил генеральный директор ЗАО "Сбербанк-АСТ" Николай Андреев, ЭТП продолжает развивать и совершенствовать данный сервис. Идея использования методов ИИ для автоматического формирования каталога также кажется "Сбербанк-АСТ" интересной. "Возможно, подобные методы могли найти применение в рамках задачи создания Единого каталога товаров, работ и услуг для государственных нужд, формирование которого предусмотрено Федеральным законом о контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд", - предположил Николай Андреев.

Электронные торговые площадки также имеют свою позицию по вопросу использования ИИ для анализа закупок. Генеральный директор Единой электронной торговой площадки (ЕЭТП) Антон Емельянов отметил, что в настоящее время искусственный интеллект уже применяется в системе электронных торгов и закупок. По его словам, наибольший прогресс в этой области наблюдается в решении задач по классификации данных.

"Речь идет о выделении торговых процедур различных категорий, о сегментации участников торгов и о выделении некоторых документов, требующих определенных операций по их обработке", - добавил Антон Емельянов.

Антон Емельянов полагает, что перспектива ближайшего времени - это начало применения технологий, которые смогут определять смысл тех или иных документов, объектов и процессов. Это тот уровень технологии, когда искусственный интеллект сможет заменить людей по ряду выполняемых ими операций.

"ЕЭТП также представила новый Сервис малых закупок, отличительная особенность которого заключается в интегрированной системе нормативно-справочной информации, то есть каталога, состоящего из классификатора ОКПД2 и справочника нормализованных позиций. "Новая методика закупочной деятельности, основанная на классификаторе товаров, позволяет сократить время проведения закупки с нескольких дней и даже недель до трех-четырех часов", - подчеркнул  Антон Емельянов.

Как полагает генеральный директор B2B-Center Андрей Бойко, внедрение новых технологий с использованием машинного обучения - один из главных трендов развития отрасли закупок.

"Первый вариант - это предиктивная аналитика на основе машинного обучения. Мы научили площадку B2B-Center на основе данных об активности поставщиков автоматически подбирать подходящие для конкретной компании закупки. В результате крупные заказчики без дополнительных усилий получают повышение уровня конкуренции в торгах, а поставщики - значительное снижение затрат времени и ресурсов на поиск подходящих заказов", - отметил он.

Андрей Бойко отметил, что также со стороны крупных корпоративных клиентов есть спрос на автоматизацию управления данными о закупаемых товарах и услугах. Он обратил внимание на то, что традиционно компании ведут учет в справочниках, которые заполняются и модерируются вручную даже в том случае, если они существуют в электронной форме.

Сервис управления нормативно-справочной информацией от B2B-Center, который также работает на основе машинного обучения, был запущен в начале 2016 г. Как уточнил Андрей Бойко, он позволяет перенести все данные в облачное хранилище, автоматически очистить их от ошибок, привести в полное соответствие с корпоративными правилами и проводить на их основе электронные закупки.

Причем это исключает вероятность человеческой ошибки при переносе данных из внутренних систем на электронную торговую площадку. Соответственно, компания может быть уверена, что купит именно то, что запланировано. Кроме того, в облачном справочнике легко хранить информацию о всех прошедших закупках, поставщиках той или иной продукции. Он позволяет увидеть "под лупой" закупочную деятельность компании во всех возможных аспектах - динамику цен на каждую позицию, закупки дочерних предприятий, региональные особенности и т.д.  

Как сообщил Андрей Бойко, с помощью такого сервиса B2B-Center компании Cordiant и СТАН автоматизировали свои справочники закупаемых услуг. Кроме того, в работе еще несколько проектов в сфере ЖКХ и строительства.

Представитель B2B-Center считает, что в целом внедрение машинного обучения позволяет перейти на новый уровень эффективности закупочной деятельности и корпоративных продаж и исключить влияние человеческого фактора.

"С помощью таких сервисов крупные компании могут обеспечить беспрерывный закупочный процесс в электронном виде - от планирования закупок до учета поступившего товара на складах или объектах. Это позволяет оперативно анализировать все расходы, не хранить лишнюю продукцию на складах и оптимизировать затраты на проведение самих закупок", - уверен он.

Подобные сервисы делают ЭТП универсальным инструментом для управления закупками или поставками, с помощью которого традиционный процесс можно перенести в облако и избавиться от всей рутинной работы, подытожил Андрей Бойко.  

При использовании материалов ссылка на ComNews обязательна.

Свидетельство о регистрации СМИ от 8 декабря 2006 г.
Эл № ФC 77-26395

Ставя отметку, я даю свое согласие на обработку моих персональных данных в соответствии с законом №152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 и принимаю условия.
RSSРекламаПисьмо в редакциюО насAbout us
Новости

Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100