В МТС сообщили о выпуске на рынок нового продукта — MWS Data. Он, как уточнили в компании, адаптирован под потребности крупного и среднего бизнеса. О том, как устроен сервис по обработке больших массивов данных, в материале “Дальневосточного обозрения”.

“Помните, что вы узнали. Сохранить вы это можете”: почему современному бизнесу нужна Big Data

Сейчас знаменитая цитата Магистра Йоды для крупного и среднего бизнеса как никогда актуальна. Только слово “сохранить” в современном контексте вполне резонно дополнить глаголом “использовать”. За годы работы предприятия собирают огромные массивы данных о клиентах, их предпочтениях, результатах проведенных рекламных кампаний, маршрутах поставок, специфике ценообразования, стандартах обслуживания и прочем.

Эксперты давно сошлись во мнении, что просто хранить такие данные неэффективно. А для того, чтобы они приносили бизнесу пользу, постоянно разрабатываются цифровые продукты, позволяющие обрабатывать архивы, оптимизировать работу сотрудников, сокращать издержки и вовремя замечать перспективные ниши, точно определяя время для выпуска новых продуктов на рынок. С развитием искусственного интеллекта и платформ на его основе, сервисов, позволяющих упростить работу сотрудников компаний, становится все больше.

Рассмотрим примеры того, как ИИ-агенты помогают компаниям в различных сферах.

Промышленность. Оптимизация производства и предиктивное обслуживание оборудования:

  • Датчики IoT (температура, вибрация, нагрузка) объединяются в единую систему, которая позволяет оперативнее определять неполадки, в случае их возникновения. Эта же система собирает данные о поломках;
  • Инженеры в режиме реального времени применяют собранную аналитику об износе деталей и планируют ремонт до поломки или возможной аварии;
  • Благодаря своевременному обслуживанию оборудования, срок его службы увеличивается, а количество простоев на предприятии сокращается на 20-30%.

Финтех. Персонализация услуг и защита от мошенничества:

  • В единую платформу загружаются транзакции, логи мобильных приложений, KYC-данные и внешние источники (например, кредитные истории);
  • Алгоритмы ML анализируют паттерны транзакций для выявления аномалий (например, фрод в режиме реального времени);
  • Одновременно данные используются для скоринга и предложения персональных кредитных продуктов;
  • Результат: снижение фрода на 15–25% и ускорение обработки заявок.

Ритейл. Управление цепочкой поставок и персонализация маркетинга:

  • Данные из онлайн-транзакций, соцсетей, инвентаризации и погодных API хранятся в озеро-хранилище данных;
  • Аналитики строят модели спроса, чтобы оптимизировать запасы на складах (например, сезонные товары);
  • Маркетинг использует эти данные для таргетированных акций (например, предложение зонтов при прогнозе дождя);
  • Продажи увеличиваются на 10-20%, а логистические издержки — снижаются.

На этом, естественно, возможность применения ИИ-агентов для бизнеса не ограничивается. Жизненный пример: замечали, как онлайн-кинотеатры каждый раз удачно подбирают в “предложку” фильмы на вечер? Они, как и сети супермаркетов, анализируют предпочтения клиентов и подстраиваются под них. Таким “онлайн-кинотеатром” для своих заказчиков может стать, по сути, любой бизнес и при этом сократить расходы до 40%.

MWS Data от МТС: как устроен

Недавно мы уже рассказывали о том, что свой ИИ-агент для управления Big Data готовится и у отечественной компании МТС. В компании также рассказали о том, как устроен продукт.

— В основе – Lake House архитектура, которая сочетает в себе гибкость озер данных и надежность классических хранилищ. Это позволяет в едином контексте управлять данными, полученными в режиме реального времени и историческими данными. Внутри платформы есть агент искусственного интеллекта для автоматизации наполнения каталога данных. Он принимает метаданные и примеры таблиц, а затем с помощью технологии RAG подключается к документации и генерирует описание для каждой таблицы, — рассказывается в пресс-релизе компании.

Разработчики предусмотрели возможность использования сервиса как в онлайн (с помощью облачного сервера), так и в офлайн-формате.

Разрабатывали MWS Data изначально с упором на работу с большими массивами данных.

— MWS Data была разработана для нужд МТС. Как телеком-оператор компания исторически имеет крупную абонентскую базу, и трансформируясь в цифровую экосистему со множеством направлений, появилась необходимость в сервисе, который поможет получить дополнительный бизнес-эффект за счет использования точных и полных данных, — прокомментировал генеральный директор МТС Web Services Павел Воронин.

Организация командировок и финансовый анализ: на что способен ИИ-агент от МТС

МТС запустил облачную платформу: траты на покупку серверов откладываются?

МТСТехнологии