Пандемия пройдет, а «заботливые» сервисы останутся

14.09.2020

Нынешней весной торговая сеть «Перекресток» запустила онлайн-мониторинг загруженности супермаркетов, чтобы покупатели в реальном времени могли оценить безопасность посещения магазина в данное время. Для каждого супермаркета статус определяется на основании числа пробиваемых в указанный промежуток времени чеков и площади торгового зала. Совместно с «Яндекс.Картами» запущен сервис по онлайн-контролю количества человек у касс в супермаркетах Москвы и Санкт-Петербурга. В рамках проекта ставилась задача с помощью искусственного интеллекта анализировать количество покупателей в очереди, активность касс и загрузку кассиров.

Валерий Бабушкин: машинное обучение жиму лежа не помеха

Восемь лет назад закончил вуз, который сейчас называется Московский политех, и стал готовиться к поступлению в аспирантуру. Поступить «не удалось»: я выиграл стипендию и уехал учиться в Hochschule Karlsruhe (Германия). Через год вернулся в Россию, чтобы затем ненадолго уехать в США и снова вернуться. После было много интересного: ближняя инфракрасная спектрометрия в компании Foss, специализирующейся на инновационных средствах анализа, локационные системы для горизонтально направленного бурения в DCI, банк «Открытие», «Яндекс».

В феврале 2018 года передо мной стоял выбор: «Гугл Варшава» или «Пятерочка». Решение оказалось несложным, и в мае 2018-го я приступил к работе в «Пятерочке» в должности начальника отдела со штатом в пять человек. Сейчас я директор по моделированию и анализу данных во всем Х5, в моей команде больше ста человек, и вполне возможно, это число в следующем году удвоится. Мы занимаемся всем, что связано с машинным обучением, анализом данных и прогнозной аналитикой.

Одновременно преподавал на факультете компьютерных наук ВШЭ и в Национальном банке Казахстана, а также выполнил норматив мастера спорта международного класса по жиму лежа.

Валерий Бабушкин: «Важно понять, что характеристики 'молодой' и 'неопытный' не означают, что человек несамостоятелен. Любого специалиста следует оценивать индивидуально, а не основываясь на его возрасте. Наше подразделение вполне успешно, и это очень молодая команда»

Валерий Бабушкин, директор по моделированию и анализу данных Х5 Retail Group, рассказал, как аналитика на основе больших данных помогла компании оперативно решить задачи, который поставил COVID-19, реализовав сервисы, призванные заботиться о здоровье и благополучии клиентов и собственных сотрудников, о создании актуальных аналитических инструментов и о своих взглядах на перспективы молодежи в профессиях, связанных с анализом данных.

В основе всех шагов по обеспечению безопасности работы сотрудников лежит оптимизация процессов. Фото: x5.ru

Анализ данных — путь к пониманию ситуации

- Как используются данные для повышения комфорта и безопасности работы сотрудников?

Говоря о математическом моделировании и анализе данных, важно подчеркнуть, что речь всегда идет об оптимизации процессов. Для начала неплохо обустроить базовые условия: обеспечить комфортные места для работы и отдыха, определить удобные рабочие часы. Прямо скажем, здесь можно обойтись и без машинного обучения. Тем не менее это тоже комфорт и больший уровень безопасности, если все в порядке с ассортиментом и к сотрудникам не подходят покупатели с претензиями относительно отсутствия товара на полке. И то, что нагрузка на кассира может быть существенно снижена за счет касс самообслуживания, — неоспоримо. А для этого нужно понимать, где и сколько таких устройств ставить, необходимо оценить трафик покупателей, а еще лучше — спрогнозировать его на некоторое время вперед. Прогнозирование трафика напрямую связано с прогнозированием спроса. Именно эта информация лежит в основе всех решений о развитии магазинов.

Есть и более глубокие подходы к обеспечению лояльности сотрудников — например, понять, из-за чего человек недоволен и собирается покинуть компанию. Подобная HR-аналитика является перспективным направлением.

- Какие новые решения появились как результат реакции на пандемию?

Разработана интерактивная карта, которая на основании прогноза показывает, где в ближайшее время может появиться новый очаг заражения коронавирусом. В режиме времени, очень близком к реальному, отслеживается, что и где произошло. Это было сделано на основе открытых данных и наших собственных источников.

Мы увидели общую картину. Очень сложно управлять чем-либо — неважно, автомобилем или бизнесом, — если ты не понимаешь, что происходит вокруг. Понимание ситуации — основа для совершения каких-либо действий.

Для покупателей был запущен продукт, показывающий на «Яндекс.Картах» загрузку магазинов и очереди на кассах в реальном времени на основе видеоаналитики и анализа чеков. Конечно, невозможно за месяц создать и тем более тиражировать полноценную систему такого уровня. В большей степени это стало интересным экспериментом, направленным в будущее.

- Какие управленческие решения принимались на основе прогнозирования вспышек заболеваемости?

Решение о выходе сотрудников в офисы в каждом регионе своего присутствия компания принимает на основе собственной аналитической модели, которая позволяет увидеть актуальную информацию о заболевших, заблаговременно оценить потенциальный риск и вовремя предпринять дополнительные меры профилактики.

Кроме того, принимаются решения о том, где держать ближайшие запасы, где и для чего набирать запасную смену. Это позволяет предельно оперативно реагировать на форс-мажор, связанный с заболеваемостью.

Еще в марте мы провели анализ для получения ответа на очень важный вопрос: продолжатся ли панические закупки продовольствия и нужно ли по-прежнему заполнять гречкой и тушенкой все распределительные склады? Ответ на этот вопрос был отрицательным, и мы перевели планирование ассортимента в обычный режим. Как показала жизнь, это стало абсолютно правильным бизнес-решением и позволило минимизировать потери.

- Будет ли пандемия иметь далеко идущие последствия?

Нынешняя ситуация отнюдь не уникальна: сто лет назад в мире была гораздо более страшная пандемия испанского гриппа, унесшая огромное число жизней. Однако фотографии тех времен очень похожи на нынешние: люди ходят в масках, пытаются дистанцироваться, многие самоизолируются дома. Прошло какое-то количество времени, и об этой беде абсолютно забыли. Говорить о том, что нынешняя ситуация кардинально изменит нашу жизнь, нельзя. Человечество склонно быстро переживать такие времена и двигаться дальше.

- Но ведь очень многое изменилось...

В первую очередь резко поменялось отношение людей к онлайн-покупкам, особенно продовольствия. Поверьте, многие все равно в течение нескольких лет перешли бы к услугам доставки, но сейчас были вынуждены принять эту модель гораздо быстрее. Пандемия лишь ускорила формирование долгосрочного тренда.

- Возможно, более заботливое отношение к персоналу — это то, что останется навсегда?

Нельзя сказать, что до этого забота о сотрудниках была неважна. Программы, направленные на снижение текучести персонала, были запущены ранее. И главный инструмент для этого — внимательное отношение к людям.

- Имеют ли проекты социальной направленности какие-то отличия по сравнению с бизнес-проектами, ориентированными исключительно на финансовый результат?

У бизнес-проектов есть четкие метрики — понятно, как измерять их эффективность. А если легче измерить, то легче и управлять. В случае социальных проектов гораздо сложнее понять, успешны они или нет. Экспертные оценки могут быть далеки от объективности.

- Какие навыки наиболее востребованы для создания инновационных решений?

Требуются навыки исследователей. А они всегда подразумевают усидчивость, терпение и аналитический склада ума. Это совершенно точно не будет лишним.

Специалиста надо оценивать не по возрасту

- Какую роль играет в вашем подразделении молодежь?

Средний возраст сотрудников в моем подразделении — 23–24 года, и этим многое сказано. У нас много молодежи.

Важно понять, что характеристики «молодой» и «неопытный» не означают, что человек несамостоятелен. Любого специалиста следует оценивать индивидуально, а не основываясь на его возрасте. Я не вижу в этом проблемы. Наше подразделение вполне успешно, и это очень молодая команда. Да и область нашей работы такая же — она тоже очень молодая.

- На какие качества сотрудников ориентируетесь?

У нас техническое подразделение, поэтому базовые навыки оценить относительно просто, ведь знания по программированию, анализу данных и машинному обучению достаточно легко проверить. Каждая вакансия подразумевает определенный набор навыков.

А вот нетехнические навыки и личные качества проверить сложнее. Не так просто понять, даже в ходе нескольких достаточно длительных собеседований, — надежный перед тобой человек или нет, ответственный он или нет.

- Чего традиционно не хватает приходящим к вам специалистам?

Конечно же, жизненного опыта. А это влияет на многое — и на мировоззрение, и на принимаемые решения, и на умение вести себя в различных ситуациях. Язык программирования за полгода выучить можно, а вот житейский опыт ускоренными темпами не получишь. Умные, быстро соображающие люди, да еще и умеющие хорошо общаться, ценились всегда.

Общество развивается все быстрее, появляется все больше «ерунды», актуальной для молодежи, но абсолютно не воспринимаемой предыдущим поколением. Но это вовсе не значит, что человечество деградирует.

О том, что нынешняя молодежь — не та, что прежде, говорили, вероятно, еще несколько тысяч лет назад. И Булгаков устами Воланда в романе «Мастер и Маргарита» сказал, что люди, несмотря на техническое развитие, мало изменяются внутренне. Но возможностей сейчас гораздо больше, и отдельно следует отметить возможности для получения образования. Оно стало гораздо доступнее, теперь можно обучаться в буквальном смысле не выходя из дома.

Среда нашего обитания изменилась, открылся больший спектр возможностей — человек может сам выбирать направления своего развития. Что стало бы с Михаилом Ломоносовым, родись он не под Архангельском, откуда можно добраться до Москвы с обозом, а на Чукотке? Его набор качеств остался бы прежним, но он вырос бы совершенно другим человеком. Большие возможности означают больший шанс того, что из молодого человека выйдет толк.

- Что можно посоветовать тем, кто еще только выбирает свой жизненный путь?

Выбрать свой путь — огромная проблема. Это бывает актуально и в тридцать, и в сорок лет. Можно посоветовать — пробовать. Пройти различные стажировки по три-шесть месяцев, посмотреть, к чему лежит душа. И в целом полезно поработать в нескольких различных компаниях — набраться опыта.

Опыт — дело наживное

Среди ключевых критериев, по которым компании отбирают молодых специалистов, на первом месте — деловые качества кандидата. Фото: x5.ru

Личностные компетенции молодого специалиста важнее наличия опыта работы, выяснили в SuperJob.

Среди ключевых критериев, по которым компании отбирают молодых специалистов, на первом месте — деловые качества кандидата (64%). Наличие минимального опыта работы важно практически для каждого второго работодателя (49%). На уровень и качество образования обращают внимание в 28% компаний. Знание специфики деятельности ценит каждый пятый работодатель (21%).

Среди дополнительных критериев отбора главный — компьютерные навыки (53%). Опыт прохождения стажировок важен для каждого четвертого работодателя (26%), уровень успеваемости в вузе — для каждого пятого (20%), знание иностранного языка — для 11%.

Наиболее востребованной личностной компетенцией молодых специалистов стала мотивация к достижениям (48%). Для 44% работодателей важна организованность, для 42% — умение работать в команде. Стремление к самообразованию ценно для 31% компаний, наличие лидерских качеств — для 8%.

За последние 7 лет, прошедшие с момента аналогичного исследования, подход работодателей к отбору молодых специалистов несколько изменился. Несмотря на то что личностные компетенции для выпускников вузов по-прежнему являются ключевой характеристикой, работодатели стали чуть реже ее оценивать, переключив внимание на наличие хотя бы минимального опыта работы и знание специфики деятельности. Инициативность сегодня ценят меньше, чем в 2013 году, а вот командность — больше.

Еще статьи

Борьба с бедностью: как помочь малоимущим, подскажут данные

«Умные» социальные проекты: от анализа бедности до азбуки Брайля

Добрые дела больших данных

Нет утечкам: нейросеть предупредит беду

По цифровому следу школьника

О доступе к данным замолвите слово