Отдельные предприятия могут успешно реализовывать автономные сценарии автоматизации. Но крупным организациям со сложной корпоративной структурой требуется особое средство, обеспечивающее централизованное распространение настроек и алгоритмов для бизнес-процессов. Таким средством и может стать корпоративный шаблон ИТ-системы.
Системы, обученные на готовой информации, дают возможность более эффективно решать сложные задачи при условии достаточного объема учебной выборки.
При формировании обновленной ИТ-стратегии банк «Хоум Кредит» учитывает позитивную роль финтехов на финансовом рынке, главный акцент при этом делает на технологиях Больших Данных и искусственного интеллекта.
Рынок высоких технологий. Техника безопасности. Управление ИТ. Бизнес и технологии.
Импортозамещения в госсекторе не наблюдается. Рынок коммерческих ЦОДов вышел из кризиса.
Требования регулирующего акта Евросоюза «Общие положения о защите данных» распространяются и на многие российские компании, которые могут даже и не подозревать об этом.
Какие последствия этот закон будет иметь для бизнеса и каких действий требует?
Регулирующий акт Евросоюза «Общие положения о защите данных» требует от компаний обеспечения защиты конфиденциальности данных клиентов ЕС. Перечислим, что вам необходимо знать об этом документе.
Максим Аверин, технический директор АО «НПФ «ЛУКОЙЛ-ГАРАНТ», – о проблемах негосударственных пенсионных фондов, роли технологий в развитии бизнеса и о поиске баланса между требованиями регулятора и ожиданиями клиентов.
Инструменты виртуальной, дополненной и смешанной реальности появятся на рабочих местах быстрее, чем вы предполагаете. Готова ли к этому ваша ИТ-служба?
В компании «Юлмарт» успешно осуществлена цифровизация бизнес-процессов службы управления персоналом. Важной составляющей этого проекта стала трансформация самих бизнес-процессов.
Несмотря на новые методики и принципы управления, рассчитанные на предотвращение неудач, критически важные технические инициативы по-прежнему пугающе часто заканчиваются провалами. Как службе ИТ начать учиться на своих ошибках?
Как показывает практика работы с данными, не всегда больший объем данных означает большую эффективность построенных моделей. Не все данные одинаково полезны, и до сих пор компании склонны оценивать то, что клиент сам сообщает о себе, а не ориентироваться на его поведение. Как показывает опыт Сбербанка, именно это убивает эффективность создаваемых решений – требуется ориентироваться на объективные показатели.