Проводник для цифровой трансформации бизнеса

Более повсеместное внедрение и развитие цифровых технологий позволяет компаниям обеспечивать экономическую безопасность, улучшать автоматизацию бизнес-процессов, осуществлять централизованное хранение значительных массивов информации.

Ученые МТУСИ определили особенности цифровизации бизнес-процессов и разработали модель цифровизации системы внутреннего контроля, которая состоит из последовательных четырех этапов.

Первый этап модели включает в себя изучение бизнес-процессов. Понимание необходимости внедрения инновационных технологий в тот или иной процесс, какие финансовые затраты понесёт компания при условии перевода бизнес-процессов в цифровой формат, и будет ли данная трансформация экономически выгодна для компании.

Следующий этап – подготовка единой цифровой системы внутреннего контроля и аудита, создание цифрового взаимодействия между подразделениями компании.

Третий этап модели предполагает внедрение цифровых программных продуктов, направленных на цифровизацию бухгалтерского, налогового и управленческого учета, а также кадровых и управленческих процедур. Например, цифровая платформа «Битрикс24» позволяет не только хранить и структурировать информацию, но и обрабатывать её.

Внутренний контроль защиты цифровой платформы с помощью блокчейн – четвертый этап модели. Применение блокчейн в рамках системы внутреннего контроля будет способствовать тому, что вся внутренняя информация компании будет защищена, кроме того, подделать информацию будет невозможно, так как каждый процесс будет регистрироваться, отправляться заинтересованным подразделениям и храниться в нескольких источниках. Все это позволит достичь высокой экономической безопасности и обеспечить открытость деятельности данной компании.

Сергей Ерохин, ректор МТУСИ, для НОП:

Цифровизация предприятий началась в 1990-х: одним из первопроходцев стал банковский сектор. Благодаря технологиям стало возможным рассчитываться с помощью карт. Сейчас же цифровизация затрагивает абсолютно все отрасли экономики. Организации заинтересованы в удаленном управлении, автоматическом получении необходимых показателей с максимально точным рассветом. Эти задачи сможет решить цифровое экономическое пространство и цифровизация системы внутреннего контроля.

Необходимо учитывать тот факт, что цифровая трансформация системы внутреннего контроля компании должна осуществляться поэтапно при условии поддержания баланса между традиционными процессами и инновациями; более того, при разработке и реализации проекта по цифровизации системы внутреннего контроля не должна прерываться текущая деятельность компании.

Реализация представленной модели отразится на устранении риска допущения ошибок сотрудниками компании, сократятся временные затраты на составление отчётов, их сверку.

Эксперименты над ИИ: как улучшат Кандинского

Сегодня почти во всех сферах жизни человека все большее внедрение находят методы машинного обучения. При этом одними из самых эффективных и часто используемых на практике являются методы, базирующиеся на искусственных нейронных сетях.

Одним из главных направлений развития нейросетей является генерация текста и изображений по составленному пользователем запросу. ИИ научился создавать изображения, которые трудно отличить от реальных, созданных человеком, поэтому стал мощным рабочим инструментом при составлении рекламных слоганов, создании необычных рекламных баннеров.

Ректор МТУСИ Сергей Ерохин специально для НОП:

Сервисы по генерации изображений продолжают набирать популярность. Если ранее их использовали в личных целях, то сейчас нейронные сети «работают» над созданием рекламных баннеров, логотипов компаний, тематических изображений. В этой связи особенно актуальны разработки, направленные на обучение нейронных сетей, повышение качества выданного ими результата.

В этой сфере возникает большая необходимость на разработку алгоритма формирования запросов, который позволит создавать качественные изображения в разумные временные рамки. Эту задачу удалось решить сотрудникам кафедры «Математическая кибернетика и информационные технологии» МТУСИ.

При разработке алгоритма были определены факторы, приводящие к некорректным результатам генерации изображений при использовании естественно-языковых запросов. Была создана методика описания объекта, явления или процесса для апробации разработанного алгоритма и для определения его эффективности были выбраны нейросетевые онлайн-сервисы «Шедеврум» и Kandinsky.

Результаты экспериментов показали, что разработанный алгоритм позволяет получать более корректные результаты по сравнению с обычными естественно-языковыми запросами, особенно при использовании отрицательных частиц, предлогов, относительных прилагательных и числительных.

В будущем ученые планируют модифицировать и модернизировать разработанный алгоритм с учетом расширения функционала современных нейросетевых сервисов и рассмотреть возможность его применения для генерации текстового контента.