SlideShare a Scribd company logo
1 of 25
Download to read offline
ВНЕДРЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ
И РИСКАМИ. BIG DATA.
ПАО «ГАЗПРОМ»
Я.С. Крухмалева
ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗУЕМЫХ КОМПЛЕКСНЫХ ПРОЕКТОВ
• международные стандарты
•единое правовое пространство
•возможность интеграции систем
Балтика СПГ
Турецкий поток
Северный поток-2
Сила Сибири
Владивосток СПГ
КАК СЛЕДСТВИЕ
УСПЕШНЫ ТОЛЬКО 16,2% ПРОЕКТОВ
Выполнены вовремя
52,7%
16,2 %
31,1%Отменены
Выполнены с затратами в 189%
ОДНА ИЗ ПРИЧИН НИЗКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
УСПЕШНОСТИ
ОТСУТСТВИЕ ЭФФЕКТИВНОГО АНАЛИЗА
РИСКОВ
АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР РЫНКА BIG DATA
НЕПРЕРЫВНОСТЬ БИЗНЕСА
ВЫЯВЛЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ РИСКОВ ПРОЕКТА
КОЭФФИЦИЕНТ КОНКОРДАЦИИ КЕНДАЛЛА
Из критических рисков были отнесены в категорию
незначимых:
3 - Планируемое продление экономических санкций
против России;
5 - Валютные колебания, что существенно влияет на
будущую стоимость сжиженного газа и обязательно
должно быть учтено в контракте с будущим инвестором;
10 - Снижение ключевой ставки Банка России, что
может привести к ускорению инфляции и оттоку
капитала, что снизит экономический рост, а не
поддержит его.
11 – Третий энергетический пакет.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Вероятность,баллы
12345
1 2 3 4 5
Увеличение стоимости проекта, баллы
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Вероятность,баллы
12345
1 2 3 4 5
Увеличение стоимости проекта, баллы
𝐖 =
𝟏𝟐 ∗ ෌𝐢=𝟏
𝐧
𝐃𝐢
𝟐
ሻ𝐦 𝟐(𝐧 𝟑 − 𝐧
11
КАЧЕСТВЕННЫЙ ИЛИ КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РИСКОВ
ПРОБЛЕМЫ С КОТОРЫМИ СТОЛКНУЛИСЬ
ПРИ ВНЕДРЕНИИ СИСТЕМ ДЛЯ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА РИСКОВ
• Система работает только при наличии полноценного качественного графика.
• Необходимы существенные финансовые вливания и наличие компетентных
специалистов.
• Сложности интеграции с существующими бизнес-процессами компании.
• Санкции.
• Отсутствие информации об эффективности применения
в крупных корпоративных системах.
• Отсутствие статистических баз данных и необходимость
применения экспертных оценок.
ДОЛГОЖДАННОЕ РЕШЕНИЕ
ВЫБОР В ПОЛЬЗУ РОССИЙСКОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
•Заметное снижение затрат
•Адаптированная конструкция алгоритмов
•Упрощение пакета конфигураций
•Нет необходимости в наличии компетенций
•Возможность разворачивать систему на нашем сервере
RISKGAP - ЛОЯЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС РОССИЙСКОЙ РАЗРАБОТКИ
Совместная работа
команды
Соответствие
ISO 31 000
Анализирует
и советует риски
Приглашение
экспертов
Инструменты
мотивации
Каталог
рисков
Обмен
Lessons Learned
Визуализация
на 1 экране
ПРЕИМУЩЕСТВА АНАЛИЗА РИСКОВ И BIG DATA
Топ-менеджер
Руководитель проектного офиса
Проектные подразделения
Инженер
РАЗНОСТОРОННЯ ИНТЕГРАЦИЯ С СИСТЕМАМИ УПРАВЛЕНИЯ
МЕНТАЛЬНЫЕ ЛОВУШКИ
КОНСЕРВАТИЗМ
ЭФФЕКТ ДАНИНГА-
КРЮГЕРА
ОПРАВДАТЕЛЬНОЕ
МЫШЛЕНИЕ
ИЛЛЮЗИЯ КОНТРОЛЯ
КОНФОРМИЗМ
ЧРЕЗМЕРНЫЙ
ОПТИМИЗМ
ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ
ДЕФОРМАЦИЯ
АПОФЕНИЯ
ОЦЕНКА УРОВНЯ БЛАГОНАДЕЖНОСТИ СОТРУДНИКОВ ПО ГОЛОСУ
В голосе из аудио-ответов технология выделяет 151 параметр, математически обрабатывает
и количественно оценивает 16 эмоциональных состояний человека.
• Анализирует микро изменения голоса длиной 3-5 миллисекунд, выделяет пики и плато -
периоды низко- и высокочастотных колебаний.
• Оценивает произвольно не контролируемые человеком реакции.
• Распознает эмоциональный и когнитивный стресс.
• Указывает, если человек решил скрыть значимую
информацию на задаваемый вопрос.
С точностью 96% готовит отчет
для рекрутера в течение 1 секунды
ПИКИ
Высокочастотные
колебания
ПЛАТО
Низкочастотные
колебания
ПРОГНОЗ УВОЛЬНЕНИЯ И ВЫГОРАНИЯ СОТРУДНИКОВ
Это система кадровой аналитики (AI), анализируя коммуникационные
данные сотрудников, детектирует уровень риска увольнения, что позволяет
своевременно принять превентивные меры по его удержанию.
Выявляет причины выгорания сотрудников:
• Токсичные руководители
• Неподходящие проекты
• Недостаток признания и компенсации
• Конфликты в коллективе
КЛЮЧЕВЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА РОБОТИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
• работают намного быстрее людей и осуществляют
поставленные задачи почти без ошибок;
• способны к непрерывной обработке задач (24/7);
• позволяют бизнесу высвободить человеческий ресурс,
сокращая операционные расходы, осуществляя
прямое положительное влияние на окупаемость;
• легко интегрируются: могут работать с
существующими системами, не изменяя IТ-ландшафт;
• предоставляют 100% полный лог своих действий и
позволяют гибко контролировать операционную
производительность.
ЦИКЛ ЗРЕЛОСТИ ТЕХНОЛОГИЙ
artificial intelligence
Innovation
Trigger
Peak of Inflated
Expectations
Trough of
Disillusionment
Slope of
Enlightenment
Plateau of
Productivity
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ С BIG DATA И AI
В ПАО Газпром разработан аналитический
алгоритм, который будет установлен во всех
дочерних газоснабжающих и
газораспределительных компаниях. Он
позволит выявлять в короткие сроки воровство
газа. На сегодня наиболее остро проблема
стоит в Северо-Кавказском федеральном
округе. Потери газа в нем достигают 3,5
миллиарда м 𝟑
в год, что в денежном
выражении равно 16 миллиардам рублей.
КОНТРОЛЬ СТРОИТЕЛЬСТВА С ПОМОЩЬЮ БПЛА
Полученные данные
обрабатываются
в цифровую копию
объекта
Платформа сравнивает
копию объекта с
планом, выводя
результаты на экран
мобильных устройств
Пользователи на разных
уровнях в различных
службах строительства
регулярно заходят в
систему для контроля
прогресса, определения
ошибок и планирования
дальнейшей работы
Оцифровка площадки Предоставление и внедрение софта
для контроля строительства
Еженедельно БПЛА
осуществляет сбор
пространственных
данных строительной
площадки
РИСКИ ИТ И ИБ
ПОНИМАНИЕ ОБЛАСТИ КИБЕР-РИСКОВ
Кибер риски – это подмножество совокупных рисков
относящихся одновременно к рискам ИТ и ИБ.
К ним относятся риски ставшие последствием
реализации преднамеренных злоумышленных
действий, посредством использования ИТ, и
направленных на неавторизованное раскрытие,
изменение или разрушение цифровых активов.
Операционные
риски
Риски ИБ
ИТ риски
Кибер-
риски
По данным опроса федеральных агентств США,
проведенному Thales:
98% сотрудников работают с конфиденциальными данными, < 1/3
используют шифрование данных.
60% сталкивались с утечкой данных, 35% рассказали об утечках в
прошлом году.
Компании начинают использовать «облака» и множество
инструментов, которые ставят под угрозу кибер-безопасность. По
прогнозу Juniper Research, к 2023 году мошенники украдут более
146 миллиардов записей.
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ СТАВИТ ПОД УГРОЗУ
ПРАВИТЕЛЬСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ
1500 1500
12000 12500
17000
2014 2015 2016 2017 2018
В докладе Capgemini приведена любопытная статистика:
61% компаний уверены, что без использования ИИ
невозможно выявить все попытки несанкционированного
проникновения в систему с целью хищения
конфиденциальной информации;
48% компаний сообщили, что их бюджеты на использование
ИИ в сфере кибербезопасности увеличатся на 29% в 2020 г.
Cisco в 2018 г. отразила 7 ТРЛН (!) попыток компрометации
данных своих клиентов (т.е. иностранные компании
подвергаются 6 кибератакам в минуту).
ЗАЩИТА ОТ КИБЕРУГРОЗ С ПОМОЩЬЮ AI
ЕДИНАЯ МНОГОУРОВНЕВАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ КИСУП
АКЦИОНЕРЫ
КСН
ПОДРЯДЧИКИ



КРУХМАЛЕВА
Яна Сергеевна
+7 (925) 760-01-30
Yana.Krukhmaleva@gmail.com

More Related Content

Similar to Яна Крухмалева. ПАО Газпром. Опыт внедрения системы управления рисками

Семинар ИБ ФНС-2013
Семинар ИБ ФНС-2013Семинар ИБ ФНС-2013
Семинар ИБ ФНС-2013Alexey Kachalin
 
Симбиоз DLP и SIEM. Комплексный подход к обеспечению информационной безопасно...
Симбиоз DLP и SIEM. Комплексный подход к обеспечению информационной безопасно...Симбиоз DLP и SIEM. Комплексный подход к обеспечению информационной безопасно...
Симбиоз DLP и SIEM. Комплексный подход к обеспечению информационной безопасно...Банковское обозрение
 
Игорь Рыжов. Проекты по защите АСУ ТП вчера, сегодня, завтра
Игорь Рыжов. Проекты по защите АСУ ТП вчера, сегодня, завтраИгорь Рыжов. Проекты по защите АСУ ТП вчера, сегодня, завтра
Игорь Рыжов. Проекты по защите АСУ ТП вчера, сегодня, завтраKaspersky
 
Информационная система IRM TDRM для проектных организаций и застройщиков
Информационная система IRM TDRM для проектных организаций и застройщиковИнформационная система IRM TDRM для проектных организаций и застройщиков
Информационная система IRM TDRM для проектных организаций и застройщиковRnD_SM
 
Tools to ensure quality of information system
Tools to ensure quality of information system Tools to ensure quality of information system
Tools to ensure quality of information system soft-point
 
CodeFest 2012. Телятников И. — Построение системы мониторинга ИТ-сервисов в С...
CodeFest 2012. Телятников И. — Построение системы мониторинга ИТ-сервисов в С...CodeFest 2012. Телятников И. — Построение системы мониторинга ИТ-сервисов в С...
CodeFest 2012. Телятников И. — Построение системы мониторинга ИТ-сервисов в С...CodeFest
 
Fortinet. Дмитрий Купецкий. "Корпоративная фабрика безопасности"
Fortinet. Дмитрий Купецкий. "Корпоративная фабрика безопасности"Fortinet. Дмитрий Купецкий. "Корпоративная фабрика безопасности"
Fortinet. Дмитрий Купецкий. "Корпоративная фабрика безопасности"Expolink
 
Обеспечение и контроль качества услуг
Обеспечение и контроль качества услугОбеспечение и контроль качества услуг
Обеспечение и контроль качества услугCisco Russia
 
Решения для управления производственными процессами в генерирующих компания
Решения для управления производственными процессами в генерирующих компанияРешения для управления производственными процессами в генерирующих компания
Решения для управления производственными процессами в генерирующих компанияКРОК
 
Цифровой жизненный цикл объекта на примере АЭС
Цифровой жизненный цикл объекта на примере АЭС Цифровой жизненный цикл объекта на примере АЭС
Цифровой жизненный цикл объекта на примере АЭС Victor Gridnev
 
InfoWatch. Олег Коробейников. "Защита от внутренних угроз и таргетированных а...
InfoWatch. Олег Коробейников. "Защита от внутренних угроз и таргетированных а...InfoWatch. Олег Коробейников. "Защита от внутренних угроз и таргетированных а...
InfoWatch. Олег Коробейников. "Защита от внутренних угроз и таргетированных а...Expolink
 
Чек-лист ИБ технологических компаний (4CIO 2017)
Чек-лист ИБ технологических компаний (4CIO 2017)Чек-лист ИБ технологических компаний (4CIO 2017)
Чек-лист ИБ технологических компаний (4CIO 2017)Alexey Kachalin
 
Подходы к мониторингу информационных систем
Подходы к мониторингу информационных системПодходы к мониторингу информационных систем
Подходы к мониторингу информационных системCisco Russia
 
Антон Петров "ЦОД во "времена перемен"
Антон Петров "ЦОД во "времена перемен"Антон Петров "ЦОД во "времена перемен"
Антон Петров "ЦОД во "времена перемен"Anton Petrov
 
росатом(эвмновогопокол)
росатом(эвмновогопокол)росатом(эвмновогопокол)
росатом(эвмновогопокол)PIPoruchikov
 
ARinteg: Защита сетевого периметра
ARinteg: Защита сетевого периметраARinteg: Защита сетевого периметра
ARinteg: Защита сетевого периметраExpolink
 
Positive Technologies. Григорий Тимофеев. "Позитивные технологии обеспечения ИБ"
Positive Technologies. Григорий Тимофеев. "Позитивные технологии обеспечения ИБ"Positive Technologies. Григорий Тимофеев. "Позитивные технологии обеспечения ИБ"
Positive Technologies. Григорий Тимофеев. "Позитивные технологии обеспечения ИБ"Expolink
 
Fortinet. Алексей Андрияшин. "Корпоративная фабрика безопасности"
Fortinet. Алексей Андрияшин. "Корпоративная фабрика безопасности"Fortinet. Алексей Андрияшин. "Корпоративная фабрика безопасности"
Fortinet. Алексей Андрияшин. "Корпоративная фабрика безопасности"Expolink
 
SIEM - мониторинг безопасности в Вашей компании
SIEM - мониторинг безопасности в Вашей компанииSIEM - мониторинг безопасности в Вашей компании
SIEM - мониторинг безопасности в Вашей компанииSoftline
 

Similar to Яна Крухмалева. ПАО Газпром. Опыт внедрения системы управления рисками (20)

Семинар ИБ ФНС-2013
Семинар ИБ ФНС-2013Семинар ИБ ФНС-2013
Семинар ИБ ФНС-2013
 
Симбиоз DLP и SIEM. Комплексный подход к обеспечению информационной безопасно...
Симбиоз DLP и SIEM. Комплексный подход к обеспечению информационной безопасно...Симбиоз DLP и SIEM. Комплексный подход к обеспечению информационной безопасно...
Симбиоз DLP и SIEM. Комплексный подход к обеспечению информационной безопасно...
 
Игорь Рыжов. Проекты по защите АСУ ТП вчера, сегодня, завтра
Игорь Рыжов. Проекты по защите АСУ ТП вчера, сегодня, завтраИгорь Рыжов. Проекты по защите АСУ ТП вчера, сегодня, завтра
Игорь Рыжов. Проекты по защите АСУ ТП вчера, сегодня, завтра
 
Информационная система IRM TDRM для проектных организаций и застройщиков
Информационная система IRM TDRM для проектных организаций и застройщиковИнформационная система IRM TDRM для проектных организаций и застройщиков
Информационная система IRM TDRM для проектных организаций и застройщиков
 
Tools to ensure quality of information system
Tools to ensure quality of information system Tools to ensure quality of information system
Tools to ensure quality of information system
 
CodeFest 2012. Телятников И. — Построение системы мониторинга ИТ-сервисов в С...
CodeFest 2012. Телятников И. — Построение системы мониторинга ИТ-сервисов в С...CodeFest 2012. Телятников И. — Построение системы мониторинга ИТ-сервисов в С...
CodeFest 2012. Телятников И. — Построение системы мониторинга ИТ-сервисов в С...
 
Fortinet. Дмитрий Купецкий. "Корпоративная фабрика безопасности"
Fortinet. Дмитрий Купецкий. "Корпоративная фабрика безопасности"Fortinet. Дмитрий Купецкий. "Корпоративная фабрика безопасности"
Fortinet. Дмитрий Купецкий. "Корпоративная фабрика безопасности"
 
Обеспечение и контроль качества услуг
Обеспечение и контроль качества услугОбеспечение и контроль качества услуг
Обеспечение и контроль качества услуг
 
Решения для управления производственными процессами в генерирующих компания
Решения для управления производственными процессами в генерирующих компанияРешения для управления производственными процессами в генерирующих компания
Решения для управления производственными процессами в генерирующих компания
 
Цифровой жизненный цикл объекта на примере АЭС
Цифровой жизненный цикл объекта на примере АЭС Цифровой жизненный цикл объекта на примере АЭС
Цифровой жизненный цикл объекта на примере АЭС
 
СтройКонтроль - российское решение для строительного контроля
СтройКонтроль - российское решение для строительного контроляСтройКонтроль - российское решение для строительного контроля
СтройКонтроль - российское решение для строительного контроля
 
InfoWatch. Олег Коробейников. "Защита от внутренних угроз и таргетированных а...
InfoWatch. Олег Коробейников. "Защита от внутренних угроз и таргетированных а...InfoWatch. Олег Коробейников. "Защита от внутренних угроз и таргетированных а...
InfoWatch. Олег Коробейников. "Защита от внутренних угроз и таргетированных а...
 
Чек-лист ИБ технологических компаний (4CIO 2017)
Чек-лист ИБ технологических компаний (4CIO 2017)Чек-лист ИБ технологических компаний (4CIO 2017)
Чек-лист ИБ технологических компаний (4CIO 2017)
 
Подходы к мониторингу информационных систем
Подходы к мониторингу информационных системПодходы к мониторингу информационных систем
Подходы к мониторингу информационных систем
 
Антон Петров "ЦОД во "времена перемен"
Антон Петров "ЦОД во "времена перемен"Антон Петров "ЦОД во "времена перемен"
Антон Петров "ЦОД во "времена перемен"
 
росатом(эвмновогопокол)
росатом(эвмновогопокол)росатом(эвмновогопокол)
росатом(эвмновогопокол)
 
ARinteg: Защита сетевого периметра
ARinteg: Защита сетевого периметраARinteg: Защита сетевого периметра
ARinteg: Защита сетевого периметра
 
Positive Technologies. Григорий Тимофеев. "Позитивные технологии обеспечения ИБ"
Positive Technologies. Григорий Тимофеев. "Позитивные технологии обеспечения ИБ"Positive Technologies. Григорий Тимофеев. "Позитивные технологии обеспечения ИБ"
Positive Technologies. Григорий Тимофеев. "Позитивные технологии обеспечения ИБ"
 
Fortinet. Алексей Андрияшин. "Корпоративная фабрика безопасности"
Fortinet. Алексей Андрияшин. "Корпоративная фабрика безопасности"Fortinet. Алексей Андрияшин. "Корпоративная фабрика безопасности"
Fortinet. Алексей Андрияшин. "Корпоративная фабрика безопасности"
 
SIEM - мониторинг безопасности в Вашей компании
SIEM - мониторинг безопасности в Вашей компанииSIEM - мониторинг безопасности в Вашей компании
SIEM - мониторинг безопасности в Вашей компании
 

More from Global Innovation Labs

Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...
Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...
Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...Global Innovation Labs
 
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоций
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоцийОльга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоций
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоцийGlobal Innovation Labs
 
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...Global Innovation Labs
 
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...Global Innovation Labs
 
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...Global Innovation Labs
 
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данных
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данныхЕвгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данных
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данныхGlobal Innovation Labs
 
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...Global Innovation Labs
 
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerce
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerceПетр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerce
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerceGlobal Innovation Labs
 
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...Global Innovation Labs
 
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...Global Innovation Labs
 
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...Global Innovation Labs
 
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камни
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камниАлександр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камни
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камниGlobal Innovation Labs
 
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...Global Innovation Labs
 
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...Global Innovation Labs
 
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщины
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщиныЕкатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщины
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщиныGlobal Innovation Labs
 
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...Global Innovation Labs
 
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...Global Innovation Labs
 
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...Global Innovation Labs
 
Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний
 Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний
Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компанийGlobal Innovation Labs
 
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...Global Innovation Labs
 

More from Global Innovation Labs (20)

Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...
Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...
Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...
 
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоций
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоцийОльга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоций
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоций
 
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...
 
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...
 
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...
 
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данных
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данныхЕвгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данных
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данных
 
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...
 
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerce
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerceПетр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerce
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerce
 
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...
 
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
 
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...
 
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камни
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камниАлександр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камни
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камни
 
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...
 
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...
 
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщины
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщиныЕкатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщины
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщины
 
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...
 
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...
 
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...
 
Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний
 Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний
Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний
 
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...
 

Яна Крухмалева. ПАО Газпром. Опыт внедрения системы управления рисками

  • 1. ВНЕДРЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ И РИСКАМИ. BIG DATA. ПАО «ГАЗПРОМ» Я.С. Крухмалева
  • 2. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗУЕМЫХ КОМПЛЕКСНЫХ ПРОЕКТОВ • международные стандарты •единое правовое пространство •возможность интеграции систем Балтика СПГ Турецкий поток Северный поток-2 Сила Сибири Владивосток СПГ
  • 3. КАК СЛЕДСТВИЕ УСПЕШНЫ ТОЛЬКО 16,2% ПРОЕКТОВ Выполнены вовремя 52,7% 16,2 % 31,1%Отменены Выполнены с затратами в 189%
  • 4. ОДНА ИЗ ПРИЧИН НИЗКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УСПЕШНОСТИ ОТСУТСТВИЕ ЭФФЕКТИВНОГО АНАЛИЗА РИСКОВ
  • 7. ВЫЯВЛЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ РИСКОВ ПРОЕКТА КОЭФФИЦИЕНТ КОНКОРДАЦИИ КЕНДАЛЛА Из критических рисков были отнесены в категорию незначимых: 3 - Планируемое продление экономических санкций против России; 5 - Валютные колебания, что существенно влияет на будущую стоимость сжиженного газа и обязательно должно быть учтено в контракте с будущим инвестором; 10 - Снижение ключевой ставки Банка России, что может привести к ускорению инфляции и оттоку капитала, что снизит экономический рост, а не поддержит его. 11 – Третий энергетический пакет. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Вероятность,баллы 12345 1 2 3 4 5 Увеличение стоимости проекта, баллы 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Вероятность,баллы 12345 1 2 3 4 5 Увеличение стоимости проекта, баллы 𝐖 = 𝟏𝟐 ∗ ෌𝐢=𝟏 𝐧 𝐃𝐢 𝟐 ሻ𝐦 𝟐(𝐧 𝟑 − 𝐧 11
  • 9. ПРОБЛЕМЫ С КОТОРЫМИ СТОЛКНУЛИСЬ ПРИ ВНЕДРЕНИИ СИСТЕМ ДЛЯ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА РИСКОВ • Система работает только при наличии полноценного качественного графика. • Необходимы существенные финансовые вливания и наличие компетентных специалистов. • Сложности интеграции с существующими бизнес-процессами компании. • Санкции. • Отсутствие информации об эффективности применения в крупных корпоративных системах. • Отсутствие статистических баз данных и необходимость применения экспертных оценок.
  • 10. ДОЛГОЖДАННОЕ РЕШЕНИЕ ВЫБОР В ПОЛЬЗУ РОССИЙСКОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ •Заметное снижение затрат •Адаптированная конструкция алгоритмов •Упрощение пакета конфигураций •Нет необходимости в наличии компетенций •Возможность разворачивать систему на нашем сервере
  • 11. RISKGAP - ЛОЯЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС РОССИЙСКОЙ РАЗРАБОТКИ Совместная работа команды Соответствие ISO 31 000 Анализирует и советует риски Приглашение экспертов Инструменты мотивации Каталог рисков Обмен Lessons Learned Визуализация на 1 экране
  • 12. ПРЕИМУЩЕСТВА АНАЛИЗА РИСКОВ И BIG DATA Топ-менеджер Руководитель проектного офиса Проектные подразделения Инженер
  • 13. РАЗНОСТОРОННЯ ИНТЕГРАЦИЯ С СИСТЕМАМИ УПРАВЛЕНИЯ
  • 14. МЕНТАЛЬНЫЕ ЛОВУШКИ КОНСЕРВАТИЗМ ЭФФЕКТ ДАНИНГА- КРЮГЕРА ОПРАВДАТЕЛЬНОЕ МЫШЛЕНИЕ ИЛЛЮЗИЯ КОНТРОЛЯ КОНФОРМИЗМ ЧРЕЗМЕРНЫЙ ОПТИМИЗМ ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ДЕФОРМАЦИЯ АПОФЕНИЯ
  • 15. ОЦЕНКА УРОВНЯ БЛАГОНАДЕЖНОСТИ СОТРУДНИКОВ ПО ГОЛОСУ В голосе из аудио-ответов технология выделяет 151 параметр, математически обрабатывает и количественно оценивает 16 эмоциональных состояний человека. • Анализирует микро изменения голоса длиной 3-5 миллисекунд, выделяет пики и плато - периоды низко- и высокочастотных колебаний. • Оценивает произвольно не контролируемые человеком реакции. • Распознает эмоциональный и когнитивный стресс. • Указывает, если человек решил скрыть значимую информацию на задаваемый вопрос. С точностью 96% готовит отчет для рекрутера в течение 1 секунды ПИКИ Высокочастотные колебания ПЛАТО Низкочастотные колебания
  • 16. ПРОГНОЗ УВОЛЬНЕНИЯ И ВЫГОРАНИЯ СОТРУДНИКОВ Это система кадровой аналитики (AI), анализируя коммуникационные данные сотрудников, детектирует уровень риска увольнения, что позволяет своевременно принять превентивные меры по его удержанию. Выявляет причины выгорания сотрудников: • Токсичные руководители • Неподходящие проекты • Недостаток признания и компенсации • Конфликты в коллективе
  • 17. КЛЮЧЕВЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА РОБОТИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ • работают намного быстрее людей и осуществляют поставленные задачи почти без ошибок; • способны к непрерывной обработке задач (24/7); • позволяют бизнесу высвободить человеческий ресурс, сокращая операционные расходы, осуществляя прямое положительное влияние на окупаемость; • легко интегрируются: могут работать с существующими системами, не изменяя IТ-ландшафт; • предоставляют 100% полный лог своих действий и позволяют гибко контролировать операционную производительность.
  • 18. ЦИКЛ ЗРЕЛОСТИ ТЕХНОЛОГИЙ artificial intelligence Innovation Trigger Peak of Inflated Expectations Trough of Disillusionment Slope of Enlightenment Plateau of Productivity
  • 19. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ С BIG DATA И AI В ПАО Газпром разработан аналитический алгоритм, который будет установлен во всех дочерних газоснабжающих и газораспределительных компаниях. Он позволит выявлять в короткие сроки воровство газа. На сегодня наиболее остро проблема стоит в Северо-Кавказском федеральном округе. Потери газа в нем достигают 3,5 миллиарда м 𝟑 в год, что в денежном выражении равно 16 миллиардам рублей.
  • 20. КОНТРОЛЬ СТРОИТЕЛЬСТВА С ПОМОЩЬЮ БПЛА Полученные данные обрабатываются в цифровую копию объекта Платформа сравнивает копию объекта с планом, выводя результаты на экран мобильных устройств Пользователи на разных уровнях в различных службах строительства регулярно заходят в систему для контроля прогресса, определения ошибок и планирования дальнейшей работы Оцифровка площадки Предоставление и внедрение софта для контроля строительства Еженедельно БПЛА осуществляет сбор пространственных данных строительной площадки
  • 21. РИСКИ ИТ И ИБ ПОНИМАНИЕ ОБЛАСТИ КИБЕР-РИСКОВ Кибер риски – это подмножество совокупных рисков относящихся одновременно к рискам ИТ и ИБ. К ним относятся риски ставшие последствием реализации преднамеренных злоумышленных действий, посредством использования ИТ, и направленных на неавторизованное раскрытие, изменение или разрушение цифровых активов. Операционные риски Риски ИБ ИТ риски Кибер- риски
  • 22. По данным опроса федеральных агентств США, проведенному Thales: 98% сотрудников работают с конфиденциальными данными, < 1/3 используют шифрование данных. 60% сталкивались с утечкой данных, 35% рассказали об утечках в прошлом году. Компании начинают использовать «облака» и множество инструментов, которые ставят под угрозу кибер-безопасность. По прогнозу Juniper Research, к 2023 году мошенники украдут более 146 миллиардов записей. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ СТАВИТ ПОД УГРОЗУ ПРАВИТЕЛЬСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ 1500 1500 12000 12500 17000 2014 2015 2016 2017 2018
  • 23. В докладе Capgemini приведена любопытная статистика: 61% компаний уверены, что без использования ИИ невозможно выявить все попытки несанкционированного проникновения в систему с целью хищения конфиденциальной информации; 48% компаний сообщили, что их бюджеты на использование ИИ в сфере кибербезопасности увеличатся на 29% в 2020 г. Cisco в 2018 г. отразила 7 ТРЛН (!) попыток компрометации данных своих клиентов (т.е. иностранные компании подвергаются 6 кибератакам в минуту). ЗАЩИТА ОТ КИБЕРУГРОЗ С ПОМОЩЬЮ AI
  • 24. ЕДИНАЯ МНОГОУРОВНЕВАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ КИСУП АКЦИОНЕРЫ КСН ПОДРЯДЧИКИ   
  • 25. КРУХМАЛЕВА Яна Сергеевна +7 (925) 760-01-30 Yana.Krukhmaleva@gmail.com