Панельная сессия «Статистика в цифровых технологиях» прошла в стенах новой «Лаборатории искусственного интеллекта и цифровой логистики ОАО «РЖД»», что стало символичным подтверждением тесного взаимодействия науки, бизнеса и образования в условиях современной цифровой экономики.
В центре внимания участников оказались ключевые тренды и актуальные вызовы, сопровождающие цифровую трансформацию различных секторов экономики в контексте реализации национального проекта «Экономика данных», который призван стать фундаментом для построения высокотехнологичного будущего страны.
Спикерами выступили: Александр Лютов, директор департамента управления данными, АО «Национальная страховая информационная система» (НСИС); Алексей Мусакин, вице-президент Российского союза туриндустрии, вице-президент Российской гостиничной ассоциации, совладелец «Кронвелл Групп»; Анна Плещиц, руководитель группы, ООО «Пивоваренная компания «Балтика»; Юлия Сорокина, руководитель центра компетенций по проектному управлению, ООО «Лента».
Александр Лютов в своем докладе «Статистика в цифровых технологиях страхования» раскрыл роль данных в современной страховой отрасли, представил эволюцию единой страховой информационной системы. Результатом стала автоматизированная информационная система «АИС Страхование» за нее отвечает АО «НСИС» – дочерняя структура Банка России.
В этой АИС хранится вся информация по страховым полисам в России, регистрация и обработка данных происходит в реальном времени, ее микросервисная архитектура обеспечивает масштабируемость, имеется возможность создания отчетов и аналитических выборок. Она интегрируется с государственными информационными системами. «АИС Страхование» позволяет: оценивать индивидуальные коэффициенты риска, отличающиеся от стандартных таблиц ЦБ; разрабатывать отдельные продукты с повышенным контролем для высокорисковых сегментов; прогнозировать объем выплат в зависимости от характеристик клиента или объекта страхования; планировать динамическое изменение тарифов в зависимости от сезона; выявлять сложные паттерны мошенничества; определять тренды по видам страхования, убыточность по регионам; спрос на различные продукты и многое другое.
Алексей Мусакин – «Цифровая экосистема отеля: от интуиции к точным данным» представил концептуальную стратегию перехода гостиничного менеджмента к модели Data-Driven Management, управление на основе данных. Алексей обосновал необходимость замещения эмпирических методов принятия решений системным анализом статистических массивов и технологий больших данных, Big Data. В рамках предложенной цифровой экосистемы рассматривается интеграция разрозненных бизнес-процессов в единый информационный контур, что позволяет минимизировать субъективные факторы и оптимизировать операционную эффективность предприятия за счет предиктивной аналитики и глубокого мониторинга потребительского поведения.
В рамках доклада «Формирование прогноза спроса в пивоваренной отрасли: адаптация к новой технологической парадигме» Анна Плещиц подчеркнула, что современные цифровые инструменты позволяют идентифицировать и классифицировать рыночные триггеры для предиктивного моделирования. Это необходимо для корректной интерпретации данных, так как идентичные показатели объемов продаж могут быть обусловлены качественно разными драйверами спроса
В выступлении «От данных к решениям: как Data Science и AI повышают эффективность проектов в ритейле и не только» Юля Сорокина представила концептуальную стратегию перехода к модели Data-Driven Decision Making, принятие решений на основе данных в управлении товарным ассортиментом. Автор обосновал необходимость замещения интуитивных подходов системным анализом на уровне каждой товарной единицы (SKU) с применением алгоритмов машинного обучения. Аналитический инструментарий Deli позволил автоматизировать процессы ротации ассортимента, что привело к минимизации доли низкоэффективных позиций (рейтинг FLOP) и оптимизации квотирования в торговых точках. Внедрение такой системы обеспечивает высокую адаптивность к динамике потребительского спроса, а эмпирические результаты подтверждают прямую корреляцию между автоматизированным принятием решений и ростом товарооборота компании.
