Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации

Алексей Сергеевич Гуржиев, 2023

Эта книга будет полезна любому руководителю вне зависимости от уровня знаний программирования. В ней на доступном языке рассказывается о больших данных, машинном обучении и способах их применения в бизнесе для уменьшения издержек и увеличения прибыли.Помимо машинного обучения в книге раскрывается тема управления персоналом и контроля основных показателей компании с помощью информационной системы. Рассказывается как именно она должна быть построена, какими функциями должна обладать и как работать.И подарок! К книге прилагается демонстрационный сайт с интерактивными 2D/3D графиками, советами и примерами создания информационной системы компании. Примеры на сайте поясняют и дополняют информацию из глав книги…

Цель цифровизации и сбора больших данных

Распознавание собак на фотографиях — это отличная функция. Но вряд ли с ее помощью можно создать несколько успешных бизнес-продуктов, которые принесут реальную прибыль. Поэтому давайте оставим этот пример и зададимся более глобальным вопросом: «Как за счет больших данных и машинного обучения увеличить прибыль компании или по крайней мере вывести ее на самоокупаемость?» В этом вопросе речь идет о двух совершенно разных состояниях бизнеса. Но они оба могут быть скорректированы, с одной стороны, благодаря аналитике и ее инструментам, с другой — за счет возможности предсказания будущего на основе больших данных. Разберем все по порядку.

Как заработать больше

Рассмотрим аналитический процесс (анализ больших бизнес-данных) с точки зрения обычного человека. В качестве примера возьмем продажи питьевых йогуртов. Для проведения анализа люди используют графики. Например, график зависимости средней прибыли компании от количества бутылок йогурта в одной проданной упаковке:

На таком графике любой человек с легкостью может найти самый высокий показатель и сделать вывод: «Если класть в упаковку по 5 йогуртов, чистая прибыль будет максимальной и составит 160 рублей за одну такую проданную упаковку». И это верное заключение, с одной лишь оговоркой. Двухмерный график строится тогда, когда все остальные параметры зафиксированы. Например, этот график справедлив при значении объема бутылки в 100 мл. Но как он поведет себя, если построить его исходя из разных объемов емкости? Давайте попробуем изобразить трехмерный вариант такого графика.

С изменением объема одной бутылки изменяется и чистая прибыль. Поэтому для получения максимальной выгоды надо найти на трехмерном графике наивысшую точку и определить уже два параметра: количество бутылок в упаковке и объем одной бутылки.

Рекомендую прямо сейчас зайти на сайт RealBigData.ru, который был создан специально для демонстрации идей, изложенных в этой книге. Там представлен этот трехмерный график в интерактивном формате, его можно «покрутить» и найти параметры точки максимума (координаты появляются при наведении курсора мыши).

Как можно заметить на трехмерном графике, вершина имеет значение в 230 рублей и находится в координатах «5 бутылок, 130 мл объема». Добавив лишь одну ось к предыдущему графику, мы смогли найти такие параметры товара, которые дали на 21 % больше прибыли! Чувствуете силу данных? Попробуем улучшить результат, увеличив количество осей…

На трехмерном графике любой из нас без особого труда может чисто визуально найти максимум. Такой несложный алгоритм поиска наивысшей прибыли может дать хорошие результаты. Но если на график добавить еще одну ось, то человеку будет уже очень трудно справиться с поставленной задачей по поиску параметров, определяющих максимум. Потому что он не может представить четырехмерное пространство. Получается, что такой визуальный способ не является ни универсальным, ни точным из-за невозможности с его помощью рассмотреть все переменные одновременно. Это приводит к тому, что питьевые йогурты будут продаваться не с максимально возможной прибылью. А в условиях конкурентного рынка недостающие проценты прибыли могут привести к банкротству. Какой вывод? С этого момента лучше прибегнуть к помощи компьютера.

Теперь попробуем провести анализ приведенных графиков с точки зрения машины. Компьютер не сможет изучать графики визуально, как это делаем мы, потому что у него нет глаз. Он поведет себя как незрячий человек, ощупает всю поверхность графика и таким образом разыщет максимум. На первый взгляд такой способ выглядит трудозатратным. Но представьте, что нужно предсказать чистую прибыль не по двум параметрам (количество бутылок и их объем), а по десяти:

1. Количество бутылок.

2. Объем одной бутылки.

3. Температура бутылки.

4. Толщина стенки бутылки.

5. Прочность крышки.

6. Время суток, когда была совершена продажа.

7. Размер скидки.

8. Возраст покупателя.

9. Пол покупателя.

10. Наличие шляпы на голове покупателя.

Для проведения анализа по этим данным придется строить не двух — или трехмерный график, а одиннадцатимерный (10 параметров + 1 ось — чистая прибыль как предсказываемая величина), представляющий собой одиннадцать перпендикулярных друг другу осей, выходящих из одной точки. Обычный смертный не может ни нарисовать такой график, ни визуально найти на нем максимум. А вот компьютеру даже не придется менять его подход: незрячая машина последовательно ощупает все оси, методично переберет все значения, сравнит результаты всех возможных комбинаций и в итоге выдаст ответ, при каких параметрах будет получена максимальная прибыль. Но для этого нужны большие данные, которые надо специально и тщательно собирать. И чем ответственнее компания подходит к этому процессу, а также к обработке данных, тем больше увеличит свою прибыль, повысит качество предлагаемого товара или услуги и тем сильнее снизит издержки в результате использования машинного интеллекта.

У вас могут возникнуть вопросы: «Погодите, каким образом связаны одиннадцатимерный график, на котором представлены различные параметры йогурта, и машинное обучение? В предыдущем примере компьютер обучали, показывая ему фотографии собак, а теперь кто, кого, чему и как учит? Как на этом сделать прибыль?» Чтобы ответить на них, надо разобрать данные, касающиеся параметров йогурта подробнее. Компания методично собирала эти данные, экспериментируя с размерами упаковки и продавая разные ее варианты в различных магазинах разным покупателям и в разное время. Несложно догадаться, что фирма не смогла бы проверить все возможные комбинации полученных данных, то есть перебрать все значения параметров, чтобы как можно точнее описать «изгибы» одиннадцатимерного графика и определить максимальные значения прибыли. В результате у них получился график с «пропусками», то есть с областями, в которых отсутствовали данные. К примеру, компании совсем не удалось получить информацию о продаже йогурта вечером покупателю в шляпе. Это не значит, что такой продажи не было или не могло бы быть. Просто именно для этого сочетания значений параметров нет данных. И как же в таком случае быть? Вот тут-то и вступает в дело «машинное обучение» или «искусственный интеллект».

Натренированную на данных машину можно попросить предсказать значение прибыли в точке пропуска на графике, то есть в области, для которой данные еще не были получены экспериментальным путем. В нашем случае запрос к машине на предсказание будет звучать так: «Сколько бы заработала компания, если бы продала йогурт покупателю в шляпе вечером?» В ответ компьютер выдаст нам точное число, полученное из имеющихся в распоряжении данных. Это произойдет невзирая на то, что в действительности подобная ситуация еще никогда не случалась. Так компания сэкономит значительные средства на проведении реальных экспериментов с разными типами упаковок йогурта и не только.

Заполнение машиной пропущенных значений на одиннадцатимерном графике отчасти можно сравнить с ремонтом лоскутного одеяла с помощью заплаток. Сначала изучают края дыры, определяют, какой формы заплатка требуется. Затем «пробел» латают. После этого график можно считать более-менее полным. Однако нужно понимать, что если дырки в графике слишком большие, то есть реальных данных очень мало, то предсказания будут неточными. Это как невозможно подобрать нужный лоскут для ремонта, если дыра огромного размера, иначе будет нарушен рисунок. В таком случае, увы, придется покупать новое одеяло. Поэтому никогда не выкидывайте данные, накапливайте их для обучения компьютеров. Чем больше данных, тем меньше потребность в заплатках. А значит, точнее предсказания.

Возможно, иллюстрация с йогуртом показалась кому-то из читателей несколько надуманной. Приведу реальный пример, касающийся больших данных, чтобы доказать, что это совсем не так. Обратимся к открытому соревнованию Concrete compressive strength^[3], в рамках которого специалисты по данным должны были определить состав самого твердого бетона. Участникам предоставили частичную информацию, в которой содержались сведения относительно прочности образцов в зависимости от соотношения различных компонентов и параметров. Всего было шестнадцать переменных:

1. Количество цемента.

2. Количество доменного шлака.

3. Количество золы.

4. Количество воды.

5. Количество «суперпластификатора».

6. Плотность пластификатора.

7. Количество крупного заполнителя.

8. Количество мелкого заполнителя.

9. Количество компонента MixtureMeasurement9.

10. Количество компонента SSL9000.

11. Значение параметра O2_purityscore.

12. Количество компонента F192.

13. Оценка по шкале TysonScore.

14. Площадь бетона.

15. Возраст бетона.

16. Влажность бетона.

Производитель бетона собирал данные, изучая имеющиеся у него образцы, и пытался найти такое соотношение ингредиентов, при котором прочность была бы максимальной. Очевидно, что если бы компания решила действовать путем «перебора» всех возможных соотношений, то у нее не хватило бы ни денег, ни времени (продолжительности жизни сотрудников), чтобы протестировать все возможные комбинации. Для решения именно таких задач и предназначено машинное обучение. Созданный на основе собранных данных алгоритм способен предсказывать значения для «пробелов», благодаря чему можно получить результаты тех экспериментов, которые еще не проводились в реальности, то есть спрогнозировать будущее. К примеру, если компания-производитель бетона спросит: «Какова будет прочность, если использовать в два раза больше золы?», то машина ответит что-то вроде: «Прочность упадет на 26.7 %». Так фирма может проводить миллионы экспериментов в день, не тратя на это ни копейки. Действуя подобным образом, рано или поздно компания обязательно найдет лучшее соотношение компонентов для создания самого прочного и дешевого бетона.

Как вывести компанию из убытков

В предыдущих главах мы выяснили, как можно увеличить прибыль, используя большие данные и машинное обучение для предсказания результатов экспериментов. Но для того чтобы эти большие данные вообще появились и сохранялись в процессе каждого бизнес-процесса, необходимо специальным образом организовать все информационные потоки в компании. Самое время перейти к обсуждению масштабной и фундаментально важной для больших данных темы — цифровизации как комплекса действий, направленных на перевод львиной доли или всех процессов в организации с бумажных носителей в «цифру». Простыми словами, как всю ту информацию, которую раньше сотрудники компании записывали на бумаге, перенести в компьютеры.

На первый взгляд кажется, что цифровизация поможет «заработать больше» компаниям лишь в том случае, если они и так хорошо себя чувствуют и находятся «на плаву». Но это неверно. Благодаря цифровизации можно вытянуть убыточный бизнес на уровень самоокупаемости. К сожалению, многие руководители и топ-менеджеры за ежедневной рутиной и миллионом сиюминутных дел не видят этой возможности. При этом их конкурентами являются компании с молодыми собственниками, которые буквально весь бизнес строят в цифре, в принципе не используя бумажные документы. Они делают это с момента создания своей компании, потому что знают, что иначе не смогут минимизировать расходы и выйти на самоокупаемость. Современные фирмы поступают таким образом даже в том случае, если у них нет конкурентов на рынке и на текущий момент они являются монополистами. Эта цифровизация внедряется совершенно осознанно, методично и последовательно, если необходимо, то даже насаждается насильно, вопреки воле некоторых менеджеров и сотрудников. Потому что если не сделать этого сразу, в дальнейшем, когда на рынок придут конкуренты и начнут забирать часть прибыли, а дела у компании, соответственно, станут хуже, уже невозможно будет быстро переучить всех и перейти на «цифру».

Процесс цифровизации старых закостенелых компаний весьма болезненный, но при этом довольно прозрачный и понятный с простой последовательностью действий:

1. Находим ту работу, которую можно автоматизировать или роботизировать.

2. Пишем программу, делаем робота.

3. Переводим сотрудника, который раньше выполнял эту работу, на новую должность или, увы, расстаемся с ним.

Несмотря на то, что программы и роботы стоят недешево, им не нужна ежемесячная заработная плата. Они будут славно трудиться до тех пор, пока есть электричество и хотя бы один надзиратель-оператор, который изредка будет проверять их успехи.

Благодаря этой схеме высвобождаются финансы, которые раньше уходили на зарплаты сотрудникам. При этом не надо увольнять всех сразу, процесс довольно сильно растянут во времени. Цифровизация осуществляется небольшими порциями и на самых востребованных направлениях — тех, где она высвободит наибольшее количество денег. Она может не иметь четких рамок и часто привязывается к тем финансам, которые получилось сэкономить на предыдущем витке. Этот процесс напоминает снежный ком: чем больше машин внедряем в помощь человеку, тем больше экономим денег, тем больше машин сможем внедрить в будущем.

Основная проблема цифровизации с точки зрения финансов заключается лишь в том, что услуги программиста или специалиста по электронике стоят денег. И потребуется накопить стартовую сумму даже для проведения разовых работ (не говоря уже про периодические), которые зачастую просто необходимы.

Для наглядности рассмотрим несколько компаний, работающих в разных сферах. Их объединяет одно — полное отсутствие цифровизации и, как следствие, убыточность. При этом ситуацию можно «перевернуть», выявив и устранив имеющиеся болевые точки. Все описанные далее предложения реальны и эффективны. Вы можете использовать эти идеи для внедрения цифровизации в своей компании.

Гаражный кооператив

Каждое предприятие уникально. И цифровизация у всех проходит по-разному, затрагивая бизнес-процессы разного порядка. Конечно, выгода непосредственно зависит от глубины проработки, но то, что этот процесс окажет на компанию общее положительное влияние, это факт. Главное, что с каждым новым этапом выгода будет расти и уже никогда не даст задний ход.

В качестве первого примера рассмотрим расположенный в родном городе автора этой книги гаражный кооператив, членом которого он является. Упомянутый кооператив насчитывает несколько сотен гаражей. Каждые полгода бухгалтерия присылает своим клиентам платежки за услуги. До 2021 года они представляли собой специальные бумажные квитанции, в которых от руки заполнялись данные владельца, указывалась сумма задолженности и другая информация, после чего бухгалтер выдавала готовые документы каждому члену кооператива лично в руки, для этого планово приглашая всех по списку на персональную встречу.

На первый взгляд кажется, что это просто каменный век какой-то и оптимизация производственных процессов отсутствует у них напрочь. Однако это не так. Достаточно взглянуть на квитанцию. На маленькой бумажке напечатано слово «Квитанция», есть поля «ФИО», «Дата» и т. п. То есть данные слова бухгалтеру не надо писать от руки, что уже немного экономит его время и силы. Можно даже предположить, что кооперативу потребовалось бы нанять отдельного человека для этой работы, если бы названия полей не были напечатаны заранее. Ведь в кооперативе сотни гаражей, а значит, заполнение вручную нескольких дополнительных граф — это существенные временные затраты, требующие введения дополнительной штатной единицы. Таким образом, с одной стороны, кооперативом все же управляют довольно сознательные люди, которые ценят время как ресурс, но, с другой стороны, это далеко не все преобразования, которые можно провести. Что же дальше?

Совсем недавно бухгалтерия гаражного кооператива, после долгих споров и дебатов заинтересованных сторон и согласования со всеми директорами, все-таки удовлетворила дерзкую просьбу автора этой книги и начала присылать мне фотографии квитанций в мессенджере. Подобное решение избавляет меня от необходимости посещения бухгалтерии, а кооператив, в свою очередь, быстрее получает оплату. И это уже огромный шаг на пути к цифровизации, на который учреждение не потратило ни копейки.

Благодаря интернету бухгалтер за считанные секунды передает мне квитанцию. Ему теперь не надо тратить время на то, чтобы позвонить мне, согласовать время моего визита и, наконец, встретиться со мной. Я всегда увижу отправленное сообщение и произведу оплату. То есть одно небольшое решение избавило организацию от целого вороха проблем, связанных с выдачей квитанций. Уверен, что кооператив войдет во вкус и через несколько лет уже в принудительном порядке будет отправлять фото квитанций всем клиентам. Но давайте оценим всю выгоду, которую получит компания в результате такого решения. Очевидно, что, во-первых, можно будет уволить человека, который занимается обзвоном клиентов с целью согласования встречи для передачи квитанции. Поскольку кооператив насчитывает несколько сотен гаражей, наверняка один сотрудник постоянно «сидит» на телефоне, тренируя свой голосовой аппарат. Уволив бесполезного работника, организация сможет ежемесячно направлять его зарплату на что-то стоящее, например:

• Купить 2–3 камеры для системы видеонаблюдения.

• Развивать систему пожаротушения.

• Проводить модернизацию системы подачи воды.

• Осуществлять ремонт дороги.

Вы, конечно, можете возразить мне, что деньги, сэкономленные на зарплате одного сотрудника, — совсем небольшая сумма. Это верно. Однако не забывайте, что первый этап цифровизации производственного процесса был осуществлен совершенно бесплатно благодаря использованию популярных в народе мессенджеров. Затрат на реализацию идеи вообще не было. А в итоге кооператив получил свободные средства, которые, накапливаясь из месяца в месяц, потихоньку превращаются в существенную сумму.

Из зарплаты уволенного сотрудника логично сделать ежемесячно пополняемый фонд, средства из которого тратились бы только на проведение дальнейшей информатизации производства, точнее, на зарплату программиста, который писал бы на заказ необходимые программы. Речь идет не о ежемесячной выплате, а о сдельной оплате труда за конкретные проекты. Так как фонд пополняется постоянно, со временем денег хватит на проведение следующих этапов цифровизации. Надо лишь подождать, пока они накопятся. А мы тем временем давайте подумаем, что еще можно оптимизировать в гаражном кооперативе.

Первое, что бросается в глаза, — мне присылают фотографии бумажных квитанций, на которых от руки написаны ФИО и сумма задолженности. Очевидно, что эту работу способна выполнять машина. Вполне возможно написать программу, которая будет получать из бухгалтерии сумму задолженности и составлять документ в формате квитанции, заполняя нужные ФИО и сумму. С такой программой бухгалтеру вообще не нужно будет ничего писать от руки, достаточно лишь нажать на кнопку и распечатать квитанцию.

Конечно, за разработку подобной программы придется заплатить. Но это нужно будет сделать только один раз. И, кроме того, деньги на это пойдут из ежемесячно пополняемого фонда, созданного заранее. Если такая программа стоит больше, чем поступление за один месяц, нужно просто подождать несколько месяцев, чтобы скопить необходимую сумму. Главное, что программа пишется один раз и не требует постоянной зарплаты, в отличие от сотрудника. И рано или поздно, когда она заработает, кооператив начнет экономить. Бухгалтер больше не будет писать что-либо от руки, а значит, сохранит энергию и время для другой работы. Возможно, даже удастся сократить его рабочий день и перевести на полставки. Наверняка ежедневное заполнение квитанций для сотен клиентов гаражного кооператива занимало не один час, причем бессмысленного, не требующего высокой квалификации труда. Теперь же бухгалтер может просто распечатать все квитанции и тратить время только на их фотографирование и отправку в мессенджер.

А если вспомнить о том, что в нашей стране уже достаточно развитое законодательство, которое разрешает передавать клиенту чек в электронном виде, мы придем к тому, что бумажки вообще не надо печатать! То есть бухгалтер может отправлять квитанции клиентам в электронном виде на их почту или в мессенджер. В итоге не нужно ничего печатать, закупать листы, чернила для принтера, ремонтировать оргтехнику. Все эти лишние ежемесячные расходы превращаются в деньги фонда по цифровизации компании. Причем будут поступать в него с той же регулярностью, с которой происходит закупка этих расходных материалов. К примеру, если бухгалтерия кооператива приобретает картридж для принтера каждый месяц, то теперь эта сумма будет уходить в фонд цифровизации.

Следующим шагом станет полное освобождение бухгалтера и всех остальных причастных от рутины по рассылке квитанций. Для этого кооперативу снова придется подождать некоторое время, чтобы накопить необходимую сумму и заказать вторую небольшую программу по автоматической рассылке квитанций всем клиентам в мессенджеры. С этого момента вся работа бухгалтера сведется к нажатию одной-единственной кнопки с надписью: «Отправить квитанции всем клиентам». Остальные процессы будут происходить автоматически. Клиенты получат квитанции напрямую от бухгалтерии. Никому не придется ни заполнять платежные документы от руки, ни печатать их, ни обзванивать всех членов организации, ни встречаться с ними, для того чтобы отдать квитанции, ни закупать чернила и бумагу для принтера каждый месяц. Таким образом, после нескольких волн автоматизации у гаражного кооператива уже есть две программы, которые выполняют все те же функции, которые до этого реализовывали сразу несколько сотрудников: одна формирует квитанции, вторая рассылает их клиентам. Теперь можно смело проводить вторую волну увольнений, а зарплату уволенных ежемесячно отправлять в фонд дальнейшей цифровизации.

Вдумайтесь, цифровизации подвергся лишь один процесс раздачи квитанций, а компания уже вздохнула с некоторым облегчением, осознав объем высвободившихся денежных средств. В целом, даже на этом можно остановиться. Потому что лучшее — враг хорошего. Но ради эксперимента попробуем порассуждать, какой могла бы быть дальнейшая цифровизация кооператива, если в качестве окончательной цели — финального аккорда — поставить себе перевод всей компании в «компьютер». Для этого необходимо будет сделать нечто более серьезное, чем написать пару небольших и недорогих программ. Здесь требуется полноценный сайт в интернете с функцией личного кабинета клиента. Войдя в него, члены кооператива смогут узнать о своей задолженности и самостоятельно совершить оплату. При этом сайт автоматически проверит и зафиксирует факт оплаты, снимая эту часть работы с главного бухгалтера. Сразу стоит отметить, что все написанные ранее программы — по формированию и рассылке квитанций — не пропадут, а будут задействованы в работе этого сайта. Поэтому цена подобного личного кабинета окажется вполне вменяемой по сравнению с остальными затратами.

Первым «пострадавшим» от внедрения новой системы станет помощник бухгалтера, единственная реальная задача которого сегодня — проверять факт оплаты счета в банке. Каждый день этот сотрудник лишь звонит в банк (или заходит на его сайт), уточняя, пришла ли оплата от определенного клиента. Ранее описанная схема действия цифровизации сработает и в этом случае:

• Будет написана программа, которая заменит человека.

• Сотрудника уволят.

• Зарплата бывшего сотрудника начнет ежемесячно поступать в фонд дальнейшей цифровизации.

Таким образом, возникает непрерывный цикл цифровизации, при каждом витке которого компания высвобождает все больше и больше денег без ощутимых затрат, а баланс фонда ежемесячно растет заметными темпами.

Очевидно, что после череды достижений, когда руководство кооператива увидит реальную финансовую выгоду от цифровизации, оно загорится желанием получить еще больше и наверняка попросит заняться бухгалтерией плотнее. В этот момент придется нанять одного программиста на постоянную работу, используя для этих целей ежемесячно пополняемый фонд цифровизации, который сформировался из зарплат уволенных сотрудников. Перед новым специалистом будет стоять, хоть и непростая, но вполне реальная задача — связать сайт кооператива и всю бухгалтерию, что займет у него несколько месяцев работы.

Но это не значит, что по окончании данного проекта с программистом придется расстаться, наоборот, его ни в коем случае нельзя отпускать! Потому что на этой стадии цифровизации компании необходим штатный специалист, который знает систему изнутри. Поэтому стоит перевести его на постоянную должность в бухгалтерию. Идеальный вариант — это когда в небольшой бухгалтерии работают только один бухгалтер и один программист. Первый планирует, что и как нужно автоматизировать, второй реализует это. И если у них все получается и они представляют собой по-настоящему слаженную команду, со временем система оказывается до такой степени автоматизированной, когда, например, даже годовые отчеты для налоговой формируются и отправляются самостоятельно, что этап информатизации всего кооператива можно считать законченным. И тогда наступает подходящий момент для обсуждения с этими специалистами вопроса об их частичной занятости.

Всю описанную выше работу по цифровизации реально провести буквально за один-два года, спустя которые можно будет лишь удивиться и порадоваться сумме, продолжающей накапливаться в фонде цифровизации. Ведь чем более раздутой была бухгалтерия, чем больше сотрудников в ней работало, тем сильнее будет расти фонд. Потому что все, кроме главного бухгалтера и одного программиста, подпадут под сокращение.

Остается только подвести итоги. Положение дел до цифровизации:

• Бумажная бухгалтерия.

• Сотрудники, которые занимаются ерундой: непрерывно пишут бумажки от руки, звонят клиентам, вручную проверяют поступления на счет в банке.

• Существенные траты на расходные материалы: бумага, чернила, орг. техника и т. п.

• Необходимость проведения большого количества персональных встреч с клиентами в офисе.

Что компания получит после проведения полной цифровизации:

• Фонд, который ежемесячно пополняется за счет зарплат уволенных сотрудников:

— ◦ заполнителей квитанций от руки;

— ◦ специалиста по телефонным переговорам с клиентами;

— ◦ специалиста по телефонным переговорам с банком по поводу установления фактов оплаты;

— ◦ и за счет отсутствия затрат на расходные материалы: бумагу, чернила, орг. технику и т. п.

• Полностью автоматизированную систему выставления счетов, которая будет работать, даже если уволить всех сотрудников, а именно сможет сама:

— ◦ выставлять счета;

— ◦ принимать оплату картой;

— ◦ проверять факт оплаты;

— ◦ отправлять отчеты в налоговую;

— ◦ предоставлять клиентам доступ к личному кабинету на сайте, благодаря чему те смогут внести текущие данные счетчиков энергии и воды, а также посмотреть задолженности, с целью учета и проведения автоматических расчетов.

• Сокращение численности сотрудников бухгалтерии до двух человек — главного бухгалтера и программиста — и, как следствие, свободные деньги, которые пойдут на дальнейшее развитие кооператива.

Полученная в результате цифровизации система является дешевой, гибкой, легко управляемой и устойчивой к кризисам. При этом на каждом этапе ее реализации административная нагрузка на коллектив только снижается, ведь людей становится меньше. А первоначальные затраты для запуска процесса равны нулю.

Можно поспорить насчет полной стоимости создания подобной системы. Но в любом случае, согласно описанному выше плану, в качестве источника финансирования использовался зарплатный фонд уволенных сотрудников, поэтому месяцем раньше или позже, но система все равно будет создана при таком подходе, как только накопится сумма, необходимая для написания программы. А работать эти программы будут бесконечно долго.

Сокращение издержек — это отличная мотивация для проведения цифровизации всей компании. Но не стоит забывать и об основной цели преобразования всех бизнес-процессов в цифровой вид — создании фундамента для сбора больших данных. Ведь если не будет больших данных, то не будет и машинного обучения, которое принесет еще больше выгоды, чем цифровизация.

Столовая

Пример с гаражным кооперативом довольно простой. Этот тип бизнеса не содержит каких-либо сложных технологических процессов. Любой программист среднего уровня справится с задачей цифровизации такой компании. Поэтому немного усложним задачу — рассмотрим вариант, в котором уже присутствует машинное обучение. Вспомним про распознавание изображений собак на фотографиях, а в нашем новом примере тот же алгоритм будет использован для распознавания объектов видеокамерой, что приведет к ускорению одного из главных бизнес-процессов в несколько раз и, как следствие, скажется на прибыли компании. Итак, перейдем непосредственно к примеру.

Действие происходило в недалеком прошлом в одном из крупнейших высших учебных заведений Москвы, в котором постоянно учится порядка 10 тысяч человек (когда-то студентом этого вуза был и автор данной книги). Чтобы обеспечить энергией такую толпу, на территории университета построен и функционирует отдельный специальный корпус — здание, в котором находится четыре основных столовых. Но даже при таком, казалось бы, достаточном количестве точек общепита вполне можно остаться голодным во время большого перерыва (с 12 до 13 часов дня). Виной тому — очереди, в которых придется отстоять примерно 30–35 минут, чтобы получить свою порцию. В расписании же студентам на обед отведено всего ~50 минут! Эти очереди в больших столовых могут доходить до нескольких десятков метров, напоминая гигантских голодных змей, хвосты которых теряются где-то в коридоре. Любой студент способен, окинув опытным взглядом такую очередь, сразу определить, будет он сегодня с обедом или нет. Поэтому многие отказываются от идеи перекусить, даже не заходя в столовые, когда видят хвост «рептилии» в коридоре.

На первый взгляд кажется, что это золотая жила — бизнес, спрос на который всегда будет превышать предложение. А на практике оказывается, что и здесь бывают проблемы с прибылью. Но существует способ, с помощью которого можно спасти такой «общепитовский» бизнес, решить имеющиеся проблемы, не прибегая к кардинальным мерам по сокращению штата сотрудников, ухудшению качества еды или размеров порций. Есть очевидное проблемное место, которое требует автоматизации, если целью является значительное увеличение прибыли и сокращение издержек.

Речь, конечно, о слишком долгом ожидании в очереди. Студентам приходится тратить на это до 80 % всего перерыва, чтобы потом за оставшиеся считанные минуты быстро забросить в себя еду и бегом добраться до аудитории, где, скорее всего, уже началась лекция. Понятно, что подобные, довольно экстремальные условия серьезно влияют на количество посетителей столовой. Но управляющий не замечает упущенной прибыли, потому что смотрит исключительно на цифры в отчетах и видит постоянную выручку, которая практически не меняется из месяца в месяц. Ориентируясь на эти данные, он делает логичный с его точки зрения вывод: «все отлично, продолжаем работать, клиентам нравится».

То есть для управляющего важно, чтобы выручка не падала, именно поэтому он следит за отчетностью и показателями. Но если мы говорим о росте прибыли, необходимо смотреть не только в бумаги, но и вокруг, обращая внимание на реальные проблемы. Так, выручка стоит на месте, потому что на кассе в каждой столовой сидит только один человек. А очередь — это результат того, что единственный кассир вручную пробивает каждое блюдо, которое видит на подносе у студента, причем в старый кассовый аппарат заносится стоимость блюда с точностью до копейки. То есть в среднем, бедный продавец должен нажать примерно полсотни кнопок, чтобы выдать один чек. А после этого студенты оплачивают еду наличными деньгами, несмотря на то, что вся стипендия приходит на карту, так как раритетный аппарат не принимает карты. Соответственно, кассиру приходится иметь дело еще и с наличными: точно считать, выдавать сдачу и при необходимости бегать разменивать большие купюры. Продолжительность этого процесса сильно зависит от скорости реакции кассира, его моторики, опыта.

Весь этот ад отчетливо видит каждый студент, который стоит в очереди, но не управляющий, который смотрит лишь в цифры, которые говорят ему, что выручка не падает, хотя и не растет. К слову, именно из-за такой вот нелепицы в фирмах и существует отдел «создания и построения компании», который специально отделен от «административного» (поговорим об этом подробно в следующих главах). Оптимизацией и цифровизацией процессов должны заниматься не управляющие, а другие люди, наделенные большими полномочиями и имеющие соответствующую подготовку в области независимого анализа действующих бизнес-процессов. Иначе ничего не получится.

Опишем пошагово задачу и способ проведения цифровизации бизнес-процессов в столовой, по аналогии с тем, как сделали это с гаражным кооперативом.

• Исходные данные: традиционная столовая, где надо встать в очередь, взять поднос, набрать на него еды, подойти к кассиру, оплатить еду.

• Цель цифровизации: увеличить скорость движения очереди, чтобы выросло число обслуживаемых клиентов и, как следствие, ежедневная прибыль.

• Бюджет цифровизации: ноль (как и в случае с гаражным кооперативом). Исходим из того, что свободных денег нет совсем, то есть мы не можем сделать перепланировку в столовой и посадить второго кассира, например.

Немного изучив проблему и стартовые условия, можно прийти к выводу о необходимости построения системы, которая бы работала вместе с кассиром, ускоряя его действия в несколько раз. Эта система сама должна формировать чек, «видя» еду на подносе клиента. А продавцу останется лишь бегло проверять данные и нажимать не на пятьдесят разных кнопок, а только на одну с надписью: «Напечатать чек». И конечно, оплата должна производиться по карте, а не наличными деньгами, что еще больше сократит время обслуживания. Подобный программно-аппаратный комплекс значительно ускорит очередь. Таким образом, необходимо построить систему, при которой кассир бы весь день только смотрел на монитор с результатами распознавания заказа и ему оставалось бы просто подтвердить состав чека и проследить, чтобы клиент заплатил.

Для работы такой системы-помощника кассиру потребуется алгоритм распознавания объектов на фото и видео, вариации которого уже давно есть в публичном доступе в интернете. Их точность распознавания достигает 95–98 % при скорости обработки несколько десятков изображений в секунду. Эти алгоритмы могут анализировать и потоковое видео с камеры. То есть клиенту не надо будет даже делать стоп-кадр подноса — все будет распознано на ходу.

Подобные алгоритмы, размещенные в публичном доступе, часто имеют открытую лицензию, то есть автор разрешает использовать их бесплатно даже в коммерческих целях. С их помощью подобный проект с распознаванием еды на подносе видеокамерой может сделать даже школьник, обладающий средними знаниями в программировании. В этой книге, чуть дальше, вас ждет глава, в которой собрана информация о популярных бесплатных алгоритмах машинного обучения. В том числе и несколько вариантов для распознавания предметов на фото и в потоковом видео.

Давайте перейдем к проработке этапов цифровизации столовой. Они будут примерно такими же, как и в случае с гаражным кооперативом. Во-первых, необходимо приобрести новый кассовый аппарат с возможностью безналичной оплаты с помощью карты. Я не предлагаю «купить» его. Многие банки сейчас выдают оборудование в аренду под определенный процент с сумм, поступающих с карт. А так как всем студентам и преподавателям стипендия и зарплата, соответственно, приходит именно на карту, то можно смело ввести запрет на прием наличных денег. Благодаря безналичной оплате ускорится обработка заказов, вырастет количество продаж, и затраты на аренду кассы будут компенсированы возросшей прибылью.

При отказе от бумажных денег отпадает необходимость их инкассации до отделения банка. По закону это необходимо делать каждую неделю, нельзя оставлять наличные в кассе на выходные. Поэтому обычно нанимают профессиональных инкассаторов, которым, естественно, надо платить за оказываемые услуги. Установка новой кассы и отказ от наличных позволяют отказаться от этих услуг. Получается, как и в случае с гаражным кооперативом, образуется фонд для дальнейшей цифровизации компании, в который каждый месяц будут поступать суммы, которые прежде выплачивались инкассаторам. Дальше остается только ждать, пока накопится сумма достаточная для разработки первых программ для автоматизации бизнес-процессов.

Обратите внимание, что бесплатное получение нового кассового аппарата и переход на исключительно безналичную оплату приносят материальную выгоду уже с первой недели. Конечно, придется потрудиться, обучая кассиров и бухгалтеров новым правилам. Возможно, потребуется сократить часть сотрудников в результате увеличения производительности работы всего комплекса. Ведь после внедрения данных нововведений очередь будет двигаться быстрее.

Итак, для модернизации столовых нужен программно-аппаратный комплекс, позволяющий распознавать еду на подносе. Звучит угрожающе, но по факту речь идет об обычной веб-камере, подключенной к компьютеру и кассовому аппарату. Цель такого комплекса — автоматически выписывать чек, фиксируя и анализируя то, что находится на подносе клиента. Рассмотрим его составляющие пошагово.

Чтобы компьютер «видел» еду на подносе, ему необходимо купить «глаза» — веб-камеру. Это недорогое и популярное оборудование из обычного потребительского сегмента. Такие камеры покупают для домашних компьютеров, чтобы общаться с родственниками по видеосвязи. Также требуется смастерить крепление для этой камеры, чтобы она стояла рядом с кассиром и «видела» поднос с едой. Желательно расположить ее сверху, над подносом, чтобы она смотрела вертикально вниз, и в объективе был виден весь заказ, все позиции.

На роль компьютера подойдет любое офисное решение. Современные процессоры достаточно мощные, чтобы выдавать результаты предсказаний машинного обучения прямо в процессе на видеопотоке (10–30 кадров в секунду). Можно даже заменить компьютер мобильным телефоном или планшетом. Их вычислительной мощности вполне хватит. Лишь бы имелся порт для подключения камеры и кассы.

Таким образом, получится аппаратный комплекс из камеры, кассы и компьютера. После того, как соединили все вместе, можно начать обучать машину, чтобы в будущем она стала настоящим помощником кассира. На этом этапе необходимо сделать хоть какие-то фотографии блюд для тренировки и отладки системы.

В первый месяц работы системы процесс оформления заказа будет выглядеть как обычно. Кассир продолжит вручную пробивать каждый заказ. Единственное, что от него требуется, — привыкнуть к новому кассовому аппарату и безналичной оплате. В остальном все то же самое. Но этот период нужен, чтобы накопить достаточно изображений блюд и «больших данных» из чеков с целью обучения машины. Кассир незаметно для себя выступает в роли наставника искусственного интеллекта. Машина будет непрерывно наблюдать за тем, что он внес в чек, и тем, что находится на подносе клиента. Алгоритм будет пытаться самостоятельно предсказать результат — это период ошибок и догадок. Верные ответы ему подскажет кассир, даже не замечая, что кого-то учит.

Через месяц, когда система способна будет с высокой точностью распознавать блюда самостоятельно, можно начинать вносить изменения в работу кассира. С этих пор человеку не надо вручную считать стоимость заказа, нажимая на огромное количество разных кнопок. Потому что на экране компьютера будет автоматически появляться состав заказа и цена. Кассиру остается лишь проверить правильность результата и нажать кнопку «печать», чтобы выдать чек покупателю.

В результате применения данного комплекса весь процесс оформления заказа существенно ускорится. Что позволит увеличить количество обслуживаемых студентов и чистую прибыль предприятия.

Приведенный пример цифровизации путем создания рекомендательной системы один из самых дешевых в реализации. Для него нужна лишь веб-камера, посредственный компьютер и новая касса. Конечно, придется нанять программиста, который сможет соединить и настроить все компоненты системы. А также специалиста по машинному обучению, который создаст и натренирует модель. Но все это вполне реально сделать за вполне вменяемую сумму, не превышающую трех-четырех средних зарплат сотрудников этой столовой.

Нужных специалистов для создания такого аппаратно-программного комплекса можно найти на любом большом форуме фрилансеров. Требования к их квалификации не будут слишком высокими, потому что комплекс, о котором идет речь, не требует каких-то «космических» технологий и не является сложным продуктом с точки зрения программирования. К слову, столовая в университете может получить такую систему даже бесплатно, предложив создать ее учащимся с кафедры автоматики в качестве курсовой или дипломной работы. Останется только порадоваться за студентов, которым придумали тему диплома, представляющую собой общественно значимый проект, по-настоящему востребованный и актуальный в родном институте.

Если же у предприятия безлимитный бюджет, стоит сразу разработать и внедрить систему, аналогичную тем, что уже работают в больших сетях общепита нашей страны. Когда по всему залу ресторана расставлены сенсорные мониторы, на которых можно сделать заказ, после составления которого клиент получает номерок, далее ожидает, когда подойдет его очередь, и получает поднос со своим заказом. При этом в зале вообще нет линейных очередей. Такая организация работы максимально ускоряет процесс обслуживания. Но дюжина сенсорных мониторов и принтеров для номерков будут стоить намного дороже, чем комплекс, состоящий из одной веб-камеры, обычного офисного компьютера и современного кассового аппарата.

Примечания

3

Соревнование по поиску формулы самого твердого бетона (https://www.kaggle.com/competitions/dat200-2019-ca3/overview).