Умный офис | Konica Minolta
417 subscribers
179 photos
2 videos
143 links
Экспертный канал о технологиях для умного офиса. Цифровые решения, подходы, кейсы из России. Опытом делятся специалисты Konica Minolta Russia и гости канала.

🌐 - https://www.konicaminolta.ru
Download Telegram
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Каким требованиям регуляторов должен соответствовать внутренний документооборот и как СЭД решает эту задачу?

Одно из направлений — это решение специфических отраслевых задач. Крупные юридические компании ведут реестры исков и должны постоянно контролировать, как развивается ситуация по каждому. Проведя интеграцию внутренней СЭД-системы с ГАС “Правосудие”, юристы могут просматривать иски и отслеживать их статус в собственном личном кабинете, без необходимости переходить на внешний сайт.

Однако это частный случай. Более значимым фактором, который затрагивает участников рынка, становятся изменения, предлагаемые регуляторами от государства: налоговой службой, министерством труда, пенсионным фондом и другими. На этом направлении выделим две аббревиатуры, актуальные прямо сейчас.

➡️ МЧД, или машиночитаемые доверенности

Один из злободневных вопросов — это закон, требующий использования только машиночитаемых доверенностей.

Теперь, чтобы наделить сотрудника полномочиями от имени компании (например, правом подписи), необходимо иметь УНЭП физ. лица и МЧД от компании, выданную Генеральным Директором. ФНС раздает гендиректорам компаний цифровую подпись для заверения документов, а гендиректора с помощью МЧД распределяют полномочия по сотрудникам — к примеру, выдавая экспедитору право подписи накладных.

➡️ КЭДО, кадровый электронный документооборот

Еще одна возможность, которую инициировали регуляторы, — упрощение кадрового взаимодействия путём цифровизации подписания кадровых документов. Теперь сотрудники, взаимодействуя с работодателем, не обязаны подписывать в бумажном виде регламентирующие документы: приказ на отпуск, командировку и т.д. Теперь любой документ, вплоть до приказа о найме или увольнении, подписывается в электронном виде.

Таким образом, современные СЭД движутся в сторону большей функциональности, чем просто инструмент для документооборота. Они позволяют компаниям, с одной стороны, отвечать требованиям регулятора, а с другой — эффективно использовать возможности, которые дают законодательные инновации.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В эпоху быстрого развития технологий и постоянных перемен в индустрии IT, важно не только следить за текущими трендами, но и уметь предвидеть будущее.

🔵Какие ключевые направления развития IT-сферы стоит выделить?
🔵Каким образом проводить трендвотчинг и анализировать полученные данные?
🔵Как использовать сценарное планирование для прогнозирования возможных сценариев будущего?

Гостем очередного выпуска подкаста «Пути в IT» стал Ярослав Павлов — ректор бизнес-школы ИМИСП и эксперт по стратегии и трендвотчингу. Вместе с Ярославом мы рассмотрели эти вопросы, обсудили методы, которые помогут вам оставаться на гребне волны технологий, а также погрузились в процесс сценарного планирования, чтобы научиться адаптироваться к переменам и создавать успешные стратегии для своего бизнеса, или карьеры в IT.

Приятного просмотра!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Оцифровка первичной бухгалтерской документации. Всеобщая необходимость или частный запрос?

Как и в других направлениях документооборота, задача оцифровки бухгалтерской документации остается актуальной на переходный период, пока параллельно курсируют бумажные и электронные документы. Как долго он продлится, никто не знает, однако есть версия, в которой полного отказа от бумаги не произойдет. В этом случае внесение информации из документов в учетные системы не уйдет из процессинга бухгалтерии — поэтому потребность не только останется актуальной, но и укоренится.

В современных компаниях реализовано уже множество кейсов по автоматизации этой задачи. Чаще всего интегрируются решения, построенные на базе двух продуктов: системы распознавания оптических символов OCR и программных роботов RPA. Они собраны в типовое решение, которое умеет распознавать и правильно переносить данные в учётные системы предприятия.

➡️ Для примера — кейс одной компании, ритейлера в сфере продажи одежды. Особенность проекта в том, что номенклатурная единица, которая попадает в бухгалтерскую документацию, помимо названия и количества имеет несколько атрибутов: страна производства, состав и другие свойства. Крайне важно корректно распознавать документы, чтобы извлекать все параметры из документов и относить их в правильные поля учетной системы.

➡️ Еще один кейс — производитель мягкой мебели. Производство связано с закупками большой номенклатуры комплектующих и сырья: металл, дерево, текстиль. При этом для производства важно определять тип, свойства и происхождение каждого компонента. В итоге система была дообучена, чтобы корректно распознавать атрибуты, характерные для всех используемых материалов, и формировать готовые комплекты из входящего сырья.

Исключением, где внедрение таких систем менее рационально, могут быть малые предприятия, так как такие решения предполагают основательную интеграцию в ИТ-ландшафт компании. Но и для малого бизнеса есть способы автоматизации бухгалтерской документации — например, с помощью облачных сервисов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как проверить большой архив документов на актуальность? Быстро, не вручную, без регистрации и смс

Систему распознавания данных можно использовать не только для распознавания в чистом виде. Также она позволяет анализировать документы на предмет наличия тех или иных артефактов.

Возьмем, например ВУЗ, где за много лет скопился большой архив документов о взаимодействии с контрагентами — закупках, выполнении работ и т. д. В итоге архив может представлять собой комнату бумаг плюс несколько терабайт файлов — работать с таким массивом крайне сложно.

Решение — это системы оптического распознавания и программный робот, который становится рабочими руками решения. Он собирает документы и пропускает через систему детектирования, настроенную на определение печати и подписи. И в случае их отсутствия ответственный сотрудник должен получить недостающие документы.

➡️ Что получает ВУЗ?

В первую очередь снижение рисков возникновения спорных ситуаций, реализованное максимально эффективно, без дополнительных трудозатрат для работников вуза.

Кроме того, система внедряется на постоянной основе: все новые входящие документы, которые проходят этап сканирования и архивирования, автоматически контролируются системой. Если поступает некорректный документ, он возвращается специалисту, который его архивирует, с запросом на доработку. За счет автоматизации всех этих задач трудозатраты сотрудников сокращаются в 5 раз.

Такой кейс — не единственная проблема, которую решают подобные системы. Например, они могут контролировать качество документов, и с помощью встроенной программы очищать изображение от шумов, тем самым повышая качество последующего распознавания и анализа текста.

Также можно детектировать и QR-коды, чтобы затем использовать заложенную в них информацию. В этом случае при выпуске, к примеру, экспедиторских документов на партию товара весь набор накладных, счетов-фактур и т.д. маркируется штрихкодом. Он становится уникальным идентификатором пакета и позволяет автоматизировано собирать документы в соответствующие пакеты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проблемы коллекторов. Как обрабатывать лавины документов ежемесячно

Суть работы коллекторских агентств заключается в выкупе, переуступке и последующем взыскании долгов частных лиц через суд.

Нередко агентства перекупают долги друг у друга, при этом возникает цепь договоров цессий, то есть передач долговых обязательств — каждый цикл новыми договорами. Как правило, коллекторы закупают долги массово: документы привозят буквально грузовиками.

➡️ Как это происходит обычно?

Сотрудники агентства разбирают гору по листочку: каждый документ нужно проанализировать, положить в нужную папку, проверить комплектность и при необходимости дополнить, собрать пакет для подачи конкретного иска в суд. Работа незамысловатая и ресурсозатратная. Одним словом, прекрасная задача для автоматизации.

Рассмотрим кейс одного из крупнейших коллекторских агентств, в котором внедрили комплексное решение из системы распознавания текста и программного робота. И теперь процесс выглядит принципиально иначе.

Вместо того, чтобы руками перелопачивать документы, сотрудник кладет пачку на сканер, который автоматически сканирует бумаги и отправляет в систему распознавания. В ней заложены алгоритмы проверки комплектности, основанные на ключевых полях: должны совпадать ФИО должника, номера документов и т.д. Когда комплект сформирован и сверен с базой, его можно передавать в судебную систему.

На этом этапе приходит на помощь RPA. Иск подается последовательно: сначала в мировой суд, затем в более высокую инстанцию через ГАС Правосудие. Программный робот настраивается на взаимодействие с этой системой: он сам прикладывает все документы и заполняет основные поля.

➡️ Что получило агентство помимо технологичного решения рутинной задачи?

Наглядно в цифрах:

🔵сокращение операционных затрат — в 3 раза,
🔵сокращение времени — минимум в 16 раз.

И это лишь кейс коллекторского агентства. Подобные процессы касаются многих компаний в различных областях: закупки, логистика, бухгалтерия, и другие.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Тенденции рынка: куда идет BigData?

В недавнем выпуске «Пути в IT» с Ярославом Павловым мы говорили о том, как трендвотчинг — помогает бизнесу строить стратегии развития. Продолжим эту мысль и поговорим об одном из главных трендов будущего — BigData.

По прогнозу ComNews, к концу 2024 года объем рынка больших данных достигнет 319 млрд рублей — рост 90% по сравнению с 2021-м.

Для сравнения, ожидания по рынку RPA в 2024 году — 60 млрд рублей, СЭД — 86 млрд. И даже информационная безопасность — еще недавно крупнейший ИТ-сектор — уступит BigData (300 млрд).

Почему ИИ, нейросети, машинное обучение превращаются в самые востребованные технологии? Дело в том, что они способны ответить на запросы пользователей в разных сферах.

➡️ В информбезе
Чтобы обеспечить защиту информации, нужно проанализировать данные о том, что такое нормальное пользовательское поведение и чего хотят злоумышленники. Так информбез становится потребителем BigData, например, при анализе цифрового следа пользователей.

➡️ В решении ежедневных задач
ИИ все успешнее решает пользовательские задачи: анализирует материалы, создает контент, делает выводы на основе набора данных, взаимодействует с пользователем и клиентом

➡️ В документообороте
Нейросетевые технологии помогают анализировать происходящее в системах документооборота: создавать документы, отслеживать и прогнозировать потоки, понимать их содержание, извлекать сущности и применять их.

Сценариев применения BigData множество. По оценке Bloomberg, 90% данных, накапливаемых в информационных системах, являются неструктурированными. А в Oracle подсчитали, что их обработка занимает от 50 до 80% времени аналитиков. То есть накапливать данные мы уже научились, а вот анализ этих массивов уже выходит за пределы возможностей ручной обработки.

Чтобы разбирать, изучать и использовать данные, специалистам нужны более сильные инструменты. Значит, в ответ на запрос производительность ИИ и уровень задач, которые он решает, будет только расти.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Добрый день, друзья и коллеги!

Новый год — время настоящих чудес и добрых традиций! Оставьте заботы о работе в уходящем году и отдайтесь праздничному настроению в кругу семьи. Мы, Konica Minolta, вот уже 150 лет стремимся к тому, чтобы ваш бизнес процветал, используя наши самые передовые разработки, а вы могли уделять больше времени родным и близким.

Пусть наступающий 2024 год станет для вас периодом новых возможностей и благополучия. Спасибо за доверие, и с наилучшими пожеланиями от Konica Minolta.

Желаем вам счастливого и успешного нового года!🎄
➡️ Сценарии интеллектуальной обработки массива текста — большая тема, пришлось разделить ее на две части. Что не удивительно: прямо сейчас мы наблюдаем качественный рывок в технологиях искусственного интеллекта. ChatGPT, выйдя в релиз всего год назад, успел стать незаменимым инструментом для многих специалистов.

Перечислим лишь базовые сценарии использования нейросетевых технологий для автоматизации бизнес-процессов, связанных с анализом текстов.

➡️ Маркетинг

Нейросеть помогает копирайтерам, быстро генерируя тексты под запрос — описания товаров, продающие статьи, уникальные тексты и т.д.

➡️ HR

В процессе подбора: ИИ с генеративной сетью, ориентированной на текстовое взаимодействие, может проводить первичное собеседование с кандидатами, задавая правильные вопросы и анализируя ответы. И делает процесс подбора легче и быстрее.

В онбординге: нейросеть упрощает погружение сотрудников в работу и корпоративную культуру, отвечая на типовые вопросы: где получить справку, к кому обратиться за инструкциями и т.п. Кейсы показывают, что при базовом внедрении чат-бота треть вопросов решается без помощи эйчара.

В развитии сотрудников: ИИ может автоматизировать задачи повышения квалификации, проводить обучение и контролировать его прохождение.

➡️ Юридическая служба

Для корпоративных юристов нейросеть может обобщать информацию, сравнивать и индексировать документы. Это крайне важная функция при крупных масштабах делопроизводства, где есть поток входящих и исходящих документов, задача их хранения и поиска информации в архивах.

В юридических консультациях: робот-юрист может консультировать пользователей через мессенджер, давая ссылки на статьи в профильных сервисах (Консультант+, Главбух, Гарант). В реализованном кейсе компания сэкономила 340 человеко-часов в месяц.

Какие еще профессиональные обязанности берут на себя нейросети?

Дополним список через неделю.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Продолжаем разговор о сценариях применения нейросетей для обработки текстов, которые упрощают жизнь множеству специалистов.

➡️ Канцелярия

Текстовый обработчик на базе нейросети избавляет ресепшиониста от необходимости вручную разбирать документы, анализировать содержание и распределять между папками и адресатами. По оценкам, такие решения увеличивают эффективность операционистов до 80%.

➡️ Бухгалтерия

Автоматизированные системы распознают тексты из формализованных документов, таких как первичная документация, и переносят информацию в системы учета. В результате ИИ не только экономит время, но и защищает от дорогостоящих ошибок ручного ввода бухгалтерских данных.

➡️ Продажи

Чат-боты вполне успешно взаимодействуют с пользователями на маркетплейсах и в службах поддержки, помогают найти нужный товар или информацию. В реальных кейсах внедрение роботов-консультантов увеличивает производительность команды продаж в 3 раза без расширения воронки — только за счет ускорения ответов и повышения конверсии.

➡️ IT

ChatGPT уже справляется с написанием типового кода и создает программные модули из шаблонных элементов — тем самым освобождая программистам время для сложных уникальных задач.

Конечно, это далеко не исчерпывающий список сценариев — при том что пока мы только в начале пути. Многообещающая технология наверняка принесет еще более интересные способы сокращения затрат, повышения эффективности бизнес-процессов и снятия с человека многих задач — рутинных или слишком объемных для ручной обработки.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сценарии интеллектуальной обработки визуальной и аудиоинформации

Наше взаимодействие с технологиями уже далеко не ограничивается текстовыми командами. ИИ серьезно прогрессирует в способности понимать устную речь — живую и записанную, распознавать объекты и визуальные сигналы на изображениях и видео.

Какие возможности это создает для бизнеса и шире — общественной жизни?

➡️ Маркетинг

«Художественные» способности нейросетей уже почти перестали удивлять. ИИ создает уникальный визуальный контент, делает это быстро, бесплатно и не имеет проблем с авторскими правами. Генерирование изображений и видео по запросу, появившись как развлечение, стало серьезным помощником дизайнерам и маркетологам.

➡️ Безопасность

Возможностей здесь целая гора, часть из которых применяется уже давно и успешно.

🟣Распознавание автомобильных номеров: для въезда на парковку, контроля на платных трассах и платных стоянках.

Распознавание лиц сложнее, это задача для продвинутой нейросети, пока освоенная не так хорошо. Но по мере совершенствования такие системы серьезно усилят защиту безопасности в разных ситуациях.

🟣Контроль доступа в помещение или, например, к МФУ в офисе — авторизация по лицу вместо предъявления пропуска.

🟣Детектирование лиц в толпе — система идентифицирует разыскиваемых людей и направит информацию в правоохранительные органы.

🟣Подсчет количества людей в помещении, распознавание лиц и объектов, детектирование опасных поведенческих признаков. ИИ, подключенный к системе видеонаблюдения, определит нарушение и оповестит охрану: начиная от курения и заканчивая ношением оружия.

Никакой штат правоохранителей не в состоянии вручную контролировать весь поток машин, людей и объектов, который составляет обычную городскую жизнь. В перспективе автоматическая аналитика поможет вовремя замечать и предотвращать негативные события.

Это лишь несколько сценариев интеллектуальной обработки визуальной информации. В следующий раз поговорим о том, как нейросети научились понимать аудиоданные, а люди — использовать эту их способность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Во второй части обзора переходим к технологиям интеллектуальной обработки аудиоинформации.

➡️ Продажи и клиентская поддержка

Голосовые роботы уже сейчас вполне качественно взаимодействуют с пользователями на разном уровне — от привычных голосовых помощников до замены оператора-человека. Мы можем попросить Алису заказать продукты в доставке, а можем пообщаться с автосекретарем при звонке в банк или поддержку маркетплейса. Роботы понимают устную речь, умеют ответить голосом на типовой вопрос и переводят на нужного специалиста, определив сложную проблему.

Тем самым они повышают качество сервиса, ускоряя обработку запросов — с появлением автосекретарей легендарное “оставайтесь на линии, ваш звонок очень важен…” уходит в прошлое. И, что не менее важно, сокращают расходы бизнеса на содержание колл-центров: один ИИ заменяет нескольких сотрудников, работая с кратно большей производительностью.

➡️ Информационная безопасность

Голосовой помощник может выполнять функции “охранника” — такие кейсы наверняка получат распространение. Пример показал банк Тинькофф, внедривший ИИ для борьбы с мошенниками. Голосовой ассистент, определяя номер как подозрительный, отвечает на те самые звонки из “службы безопасности”, поддерживает разговор и не только избавляет нас от неприятного взаимодействия, но и исключает риск поддаться на обман.

Технологии работы с медиаданными органически развивались последние 20 лет. Если в 2007 году это были примитивные голосовые системы в телефонии, то сейчас они способны “поговорить” с нами, (почти) как в фантастическом фильме. Системы распознавания номеров на парковках и FaceID в метро стали частью жизни. Одно стимулирует другое: спрос и применимость нейросетевых технологий растет — и сами технологии совершенствуются в параллели с новыми сценариями.

Одним словом, будущее уже здесь. Тем интереснее наблюдать, что будет дальше.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Наша серия обзоров по технологиям обработки данных добралась до самой громкой темы — анализа больших данных.

Какие данные обозначаются этим термином и главное, для чего их анализировать? Разберем на примере нескольких ключевых сценариев.

Для начала обозначим, что в эту категорию попадают данные, которые нельзя классифицировать ни как текст, ни как медиа. А теперь к сценариям — читайте в двух частях.

➡️ Логи устройств IoT

Количество устройств IoT, применяемых в бизнесе, растет с каждым днем, а записываемые ими логи событий достигли невообразимых объемов. И если истории робота-пылесоса редко имеют аналитическую ценность для пользователя, то в рамках производства, где работает 10 станков и 50 датчиков влажности, задымления, утечек и т.д., — работать с данными крайне важно. Исходя из логов, можно контролировать производственные условия, оптимальным образом и корректировать рабочий процесс.

➡️ Научные исследования

В рамках научного эксперимента исследователь проводит множество измерений, учитывая разные параметры и переменные. Например, при оценке прочностных характеристик изделия его цифровую модель подвергают комплексу виртуальных испытаний, чтобы собрать данные для разных материалов, условий среды, силы воздействия и определить зависимости между ними.

Даже в таком примере количество показателей на выходе будет слишком велико для ручного разбора. Поэтому современная научно-исследовательская работа практически невозможна без автоматических систем анализа больших массивов данных.

➡️ Безопасность

Анализ цифрового следа полезен и в безопасности — для выявления аномалий в поведении пользователей. Базовый пример: вы поменяли телефон, запускаете банковское приложение и получаете уведомление о попытке входа с нового устройства. Так банки заботятся о финансовой безопасности, подтверждая клиентам свою надежность.

Помимо поведенческого анализа, есть и другие сценарии в области безопасности, построенные на поиске закономерностей и связей между событиями.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Современный бизнес уже сложно представить без интегрированной системы электронного документооборота (СЭД).

Гость седьмой серии подкаста «Пути в IT» — начальник управления по автоматизации документооборота ГК СУЭК Сергей Гортинский тоже согласен с нами.

В очередном выпуске подкаста мы обсудили:

🟢Как эффективно реагировать на консерватизм при внедрении СЭД?
🟢Кейс: успешная миграция с Лотус на Docsvision
🟢Кейс: Внедрение СЭД Docsvision в компании ГК СУЭК
🟢И конечно же: как правильно выбрать СЭД?

Приятного просмотра и прослушивания!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Продолжаем разговор об обработке больших данных.

➡️ Исследование пути клиента (CJM)

Диджитал-инструменты сделали маркетинговые исследования гораздо эффективнее. Показательный пример — создание customer journey map. Как оценить путь пользователя от поисковика до покупки? Что происходит на этом пути: на какие кнопки он кликает, как долго находится на странице, куда переходит? Изучив маршруты пользователей в виде массива данных, мы можем проложить удобные «дорожки», чтобы больше покупателей доходили до целевого действия и получали ожидаемый продукт.

➡️ Аналитика

Подготовка отчетности — трудоемкая задача по сведению данных из множества источников. Автоматизированные системы значительно ее упрощают.

Частный случай — анализ бизнес-показателей из CRM, ERP, MRP, DLP, PLM и других систем. В них собираются разные наборы данных, связь между которыми сложно выявить без цифровых инструментов.

➡️ Модели производственных и бизнес-процессов

Реальный производственный процесс редко повторяет эталон из технологических карт: на практике не удается обеспечить постоянное давление среды, нагреть/охладить материал с точностью до градуса и т.д. Цифровизация производства обеспечивает автоматизированный сбор, анализ данных и моделирование.

То же касается и бизнес-процессов. Основной инструмент бэк-офиса — компьютер — ведет множество логов: в браузере, редакторах, таблицах, мессенджерах и т.д. У каждого приложения есть журнал событий, и его тоже можно проанализировать, чтобы построить модель офисного производственного процесса.

Это поможет, например, выявить рутинные процессы, которые можно автоматизировать и освободить больше времени для творческих задач. Этим занимаются Process Mining-системы.

Парадокс: о больших данных последние лет десять говорят очень много, но практическая польза от технологии не всегда очевидна. Надеемся, что наше описание сценариев применения сделало этот вопрос прозрачнее, а вероятно, помогло увидеть возможности и для вашего бизнеса.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
➡️ Konica Minolta: исследование ИТ-зрелости компаний

Чем сегодня живет российский рынок корпоративных ИТ-решений? Какие системы интересны компаниям в разных секторах, а каким еще предстоит завоевывать свою аудиторию — или, возможно, остаться невостребованными?

Задавшись этими вопросами, Konica Minolta Business Solutions Russia в течение 2023 года провела большое исследование ИТ-зрелости российских компаний — и готова поделиться с отраслью его итогами. Цифры, данные, открытия и выводы наших экспертов мы будем публиковать в ближайшей серии постов.

➡️ Для начала обозначим вводные исследования.

Под ИТ-зрелостью компаний мы понимаем широту применения ими автоматизированных решений, которые предлагает рынок.

Наша цель — описать текущий ландшафт применяемых типов решений, глубину их распространения и отраслевую специфику. А также определить приоритетные направления развития ИТ-решений в компаниях разных отраслей.

В свою очередь понимание связей между параметрами компании и применяемыми ею решениями, между уже внедренными и планируемыми инструментами — позволяет увидеть значимые для рынка тенденции. И дать его участникам рекомендации по выбору и использованию ИТ-систем.

В исследовании приняли участие 150 компаний из 10+ отраслей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Дорогие дамы, поздравляем вас с чудесным весенним праздником – 8 марта!

Этот особенный праздник дарит нам прекрасную возможность выразить нашу искреннюю благодарность и уважение к вам.

Желаем вам счастья, любви и красоты, которые вы так щедро делите с окружающими. Пусть каждый ваш день будет наполнен радостью, удовлетворением и благополучием, а наше сотрудничество продолжает приносить обоюдные плоды и удовольствие.

С теплом и лучшими пожеланиями, команда Konica Minolta.
Приоритетные направления IT-инфраструктуры: во что инвестировать в первую очередь?

Исследование Konica Minolta Business Solutions Russia выявило направления ИТ-инфраструктуры, стабильно лидирующие на протяжении последних лет. В 2023 году цифры оказались такими:

🔵ERP — 45%,
🔵СЭД — 43%,
🔵CRM — 32%.

Отметим, что годом раньше результаты были близкими, лишь первые два места поменялись местами. Можно ожидать схожую картину и в 2024-м.

При этом можно выделить еще несколько перспективных направлений, демонстрирующих явный рост интереса со стороны компаний: RPA, AI / ML и Process Mining. Быстрее всех завоевывают внимание нейросети: 30% в 2023 году против 19% в 2022-м.

Еще один значимый вектор — замещение важных для функционирования иностранных систем, ушедших с российского рынка. За два года переход на отечественное ПО (как минимум частичный) провела половина компаний, принявших участие в исследовании. Интересно, что в их числе в основном крупные предприятия. Тогда как небольшие и средние компании (до 500 АРМ) пока еще остаются на иностранном ПО, определяются с планами или готовятся к переходу.

@kmbsrus — экспертный канал о технологиях для умного офиса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM