Поделиться
Николай Жаворонков, ИТ-директор «О’кей»: Российским ритейлерам стоило бы поучиться у коллег из Китая
Нехватка персонала и необходимость роботизации процессов, угрозы кибербезопасности, конкуренция с маркетплейсами, которые отвоевывают все более значительную часть рынка — это далеко не все вызовы, с которыми сегодня сталкиваются ритейлеры по всему миру. В интервью CNews ИТ-директор федеральной розничной сети «О’кей» Николай Жаворонков рассказал, как с ними справляется компания, почему за складскими роботами — будущее, а к генеративным нейросетям еще нужно как следует присмотреться.
«Ритейлеры активнее занимаются кибербезопасностью»
CNews: Ритейл, как правило, называют одной из самых цифровизированных отраслей экономики. Какие особенно яркие тренды последних лет здесь можно назвать, и чем ситуация в России отличается от общемировой?
Николай Жаворонков: Мы отличаемся от зарубежных ритейлеров в первую очередь тем, что у нас несколько лет назад возник тренд на замещение продуктов западных вендоров. Причем это не просто замена отдельных решений, а пересмотр всей ИТ-архитектуры — это создало уникальную среду для развития национальной ИТ-индустрии. Кроме того, российские ритейлеры активнее занимаются кибербезопасностью и много инвестируют в защиту данных и критической инфраструктуры. В условиях роста цифровых угроз это направление стало бизнес-задачей высшего порядка, а не просто техническим вопросом.
Вижу тренд и на разработку собственных ИТ-решений и платформ — это кажется целесообразнее с точки зрения и минимизации рисков (зависимость от внешних поставщиков и геополитической конъюнктуры снижается), и сокращения временных затрат, и получения дополнительных конкурентных преимуществ. Когда у тебя есть свои инструменты, а у других — нет, это технологическое лидерство, ты начинаешь обгонять других, потому что быстрее и лучше выполняешь те или иные задачи.
Остается тренд на глубокую автоматизацию всех операций — от управления цепями поставок до коммерции, HR и операций в магазинах, — внедрение мобильных решений для сотрудников и клиентов, искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и управления ассортиментом, технологий работы с большими данными для гиперперсонализации коммуникаций и ценовой политики. Тут Россия идет в ногу с общемировыми тенденциями.
Вижу и акцент на омниканальность, цель которой — дать клиентам возможность переходить между разными каналами совершения покупок беспрепятственно. К примеру, человек заказывает онлайн, а получить продукт может в магазине.
CNews: То есть отставания здесь у нас нет, несмотря на то, что российские ритейлеры тратят много ресурсов на импортозамещение и кибербезопасность?..
Николай Жаворонков: Нет, мы точно не отстаем в части ИТ-решений для цифровизации базовых процессов в ритейле. Разве что от Китая, который сейчас впереди планеты всей. Но европейские и американские ритейлеры ничего драматически нового не придумали. А по скорости доставки, по уровню сервиса мы их перегоняем — и это факт.
И на российском рынке есть импортонезависимые решения для прогноза спроса, управления ценообразованием, персональными промоакциями, программами лояльности — продукты такого качества, что перспективны и для экспорта.
CNews: А у китайских ритейлеров чему бы нам стоило поучиться?
Николай Жаворонков: У них много интересных кейсов. Взять тот же Shein — китайский онлайн-ритейлер, известный своим подходом к «быстрой моде». Это model-driven компания, которая стабильно входит в топ ритейлеров США, конкурируя с гигантами вроде Amazon и Walmart, и уже отъела очень значимую часть рынка.
Не забываем и про экосистему супер-приложений, когда все сервисы объединяются в одной точке — Alipay, WeChat.
На высоком уровне у китайских ритейлеров и роботизация, они уже экспортируют технологии складских роботов. У них множество производителей, которые производят и поставляют продукцию на мировой рынок. Российский ритейл в эту сторону сейчас активно смотрит, пытается заимствовать, адаптировать.
Методики продаж в Китае очень интересные — можно вспомнить феномен китайского лайвстрим-шопинга. Сейчас в стране с помощью инструмента live commerce продается буквально все, и продукты, и автомобили. В ходе таких трансляций совершаются продажи на немыслимые суммы.
CNews: В какие технологии в отрасли вы верите, а в какие не очень? На что бы вы сами сделали бы ставку, а во что даже не стоит вкладываться?
Николай Жаворонков: Как и все лидеры ритейла, мы сейчас сфокусированы на нескольких вещах. Первая — лояльность, персонализация. Кто лучше работает со своей клиентской базой, тот лучше ее понимает. Потребители сегодня становятся рациональнее, они не хотят много тратить, учитывая, что инфляция обгоняет рост реальных доходов, и мы видим это с вами на полке магазина.
Налицо также рост маркетплейсов, сегмента e-com, и это напрямую связано с падением трафика в офлайн-магазинах. Идет большая трансформация потребительских предпочтений, офлайн-ритейлерам нужно тщательнее продумывать свой ассортимент, работать с локальными предложениями, развивать собственные торговые марки, улучшать сервис — почему клиент должен приходить именно к ним, чего он не сможет найти в онлайне?
Понятно, что и скорость — это наше все, покупателю должно быть так же просто приобрести что-то через кассу самообслуживания, как и в два клика купить что-то в онлайн-магазине. Это базовая гигиена. И все технологии, которые с этим связаны, будут актуальны.
Вторая вещь — данные. Выигрывает тот, кто учитывает изменения в поведении своих потребителей. Так что остается востребованной прогнозная аналитика в части всех ключевых ритейл-процессов — коммерция, маркетинг, ассортимент, логистика, работа с персоналом.
Третья — роботизация. Это и кассы самообслуживания, и роботы-уборщики, и роботизация распределительных центров.
Важна и цифровизация процессов эксплуатации, техобслуживания, ремонта оборудования. Промышленные предприятия это делают уже давно, потому что относятся к более капиталоемким отраслям — они работают с решениями по прогнозированию отказов, ремонтов, простоев. Текущие технологии, датчики и системы прогнозирования этих отказов уже позволяют достаточно точно узнавать, что какую-то деталь нужно поменять, чтобы у тебя весь склад не «встал» завтра или через неделю.
Системы такой умной эксплуатации оборудования в магазинах, в СЦ и РЦ — это огромная статья затрат, но все ритейлеры в итоге в это будут вкладываться.
CNews: Расскажите про свой опыт роботизации, чем можете поделиться?
Николай Жаворонков: Склад у нас уже давно «умный» — в части внедрения WMS, прогнозирования цепочек поставок, спроса, пополнения. Но если говорить про внедрение промышленных роботов на складах, пока мы в это не идем. Просчитывали такой проект, но решили, что не будем.
Если считать впрямую, внедрение роботов сейчас, конечно, не окупается. Но если смотреть на ситуацию на рынке труда, скоро экономика таких «умных» складов будет считаться совершенно по-другому. Представьте, что у вас в смену выходит половина персонала, и вы не можете даже справиться со своим товарооборотом. Вы не будете думать о том, окупятся роботы, или нет — только о том, как обеспечить выполнение операций.
«Производительность с ИИ повышается, но если просчитать экономику полностью, прямых денег пока нет»
CNews: Среди трендов вы упомянули работу с большими данными — насколько вы в нее погружены? Многие компании уже выделяют отдельные структуры, департаменты работы с данными…
Николай Жаворонков: У нас отдельной структуры по работе с данными нет, все ИТ «живет» в ИТ. Достаточно давно у нас развернуто DWH, корпоративное хранилище данных, используются BI-инструменты по формированию аналитических отчетов. Развивается self-service культура работы с данными.
Параллельно мы занимаемся проектами по использованию больших данных в коммерческих, маркетинговых, логистических, операционных процессах — мы не просто смотрим аналитику, а на основании данных отдаем принятие решений с учетом множества факторов тем моделям, которые делают это лучше людей.
Но если говорить про model-driven подход, это не просто инструмент автоматизации, а стратегическая основа для трансформации бизнеса. В отличие от тактических решений, «помогаторов» и «улучшайзеров» текущей работы, этот подход предоставляет ключевые конкурентные преимущества, которые трансформируют сначала вашу компанию, а потом и целую отрасль. Это, скорее, пока все же про большие технологические компании.
CNews: Расскажите, в каких процессах «О’кей» сейчас использует искусственный интеллект и с каким успехом?
Николай Жаворонков: У нас есть, например, российские ИИ-системы, которые позволяют сопоставлять наши списания товаров с аналитикой того, что происходит в магазине — в итоге наша служба безопасности может заблокировать какие-то события и минимизировать потери.
В части прогнозной аналитики эффективнее всего показывают себя проекты по ценообразованию, управлению, прогнозированию спроса, персонализации предложений для покупателей. Каждый из таких проектов дает возможность улучшить результаты в каждом бизнес-процессе от единиц до десятков процентов для таких операционных метрик, как снижение ошибок прогноза, сокращение потерь от уценок и списаний, снижение товарного запаса, рост маржинальности, рост среднего чека и пр.
Если говорить про генеративные сети, сейчас мы на этапе размышлений: как провести «пилоты», чтобы развернуть решение в контуре компании и безопасно им пользоваться на корпоративном уровне.
В личных целях нейросети, понятно, используют многие — в плане повышения продуктивности это очень понятные кейсы и в маркетинге, и в разработке, и в службе поддержки, и в бухгалтерии.
CNews: А что это за «пилоты»?
Николай Жаворонков: Мы пока изучаем возможность применения генеративного ИИ в автоматизации работы с корпоративной базой знаний, в службе поддержки и разработке ПО, в работе с юридическими документами.
Из разговоров с коллегами по отрасли слышим, что производительность с ИИ действительно повышается, однако если просчитать экономику полностью — с ЦОДами, видеокартами и прочим, — прямых денег пока нет. Высокая стоимость развертывания и сопровождения решений, неочевидная прямая окупаемость инвестиций, сложность интеграции в текущие процессы… Это очень дорого.
Так что пока мы пытаемся просчитать и преимущества, и риски и определить кейсы с измеримым бизнес-эффектом.
CNews: В общем, генеративный ИИ воспринимается пока как модная и дорогая игрушка.
Николай Жаворонков: Я думаю, это не игрушка, неизбежно мы все к этому придем. В последние 30 лет мы наблюдаем, как технологии дешевеют и становятся доступнее для внедрения.
Краткая биография
Николай Жаворонков
- 2008 — окончил Академию ФСБ РФ, направление «Информационная безопасность телекоммуникационных систем»
- 2011 — окончил Финансовый университет при Правительстве РФ, направление «Финансовый менеджмент»
- 2011–2016 — консультант SAP, группа компаний MAYKOR
- 2016–2022 — офис управления проектами, CTO X5 Group
- 2022–2023 — CTO «Оператор Газпром ИД»
- 2023 по н.в: CIO «О’кей»
CNews: Какие риски безопасности, связанные с внедрением нейросетей, вас больше всего беспокоят?
Николай Жаворонков: Во-первых, они связаны с тем, что чувствительная информация — финансовые отчеты, персональные данные, ноу-хау — попадает в обучающие наборы публичных зарубежных моделей, DeepSeek или ChatGPT. К слову, 152-ФЗ сейчас защищают персональные данные от трансграничной передачи, это запрещено. Возникают также сложности обеспечения отраслевых стандартов ФСТЭК, ФСБ, Роскомнадзора.
Поэтому все сейчас и занимаются локализацией, развитием этих ИИ-инструментов именно у себя, чтобы из внутреннего контура данные не уходили. Платить за ChatGPT мы пока не готовы.
Что касается российских языковых моделей — их можно использовать, хотя понятно, что мы находимся в догоняющей позиции по отношению к американцам и китайцам, передовые разработки у них.
Из операционных угроз — генерация вредоносного кода или уязвимостей через ИИ-инструменты, фишинговых материалов и социальной инженерии на основе корпоративного контента, «галлюцинации» ИИ при работе с юридическими документами.
«Нас подстегивает постоянно меняющееся законодательство»
CNews: С какими еще сложностями в последнее время сталкиваются ритейлеры?
Николай Жаворонков: Если говорить про стратегические вызовы, которые стоят с точки зрения бизнеса и технологий — это конкуренция с маркетплейсами. Но «О’Кей» сейчас реализует продукцию через такие дополнительные каналы, как «Купер», «Яндекс», Wildberries. В то же время мы развиваем свой интернет-магазин.
Также нас подстегивает и постоянно меняющееся законодательство, вводятся новые группы маркировки товаров. Все активнее внедряется электронный документооборот при взаимодействии с поставщиками и контрагентами.
Важная технологическая тема последних лет — кибербезопасность. Мы уже реализуем стратегию ИБ по таким направлениям, как защита ПД, обеспечение отказоустойчивости инфраструктуры, тестирование планов аварийного восстановления для всех критических систем, регулярный патч-менеджмент для всего оборудования и ПО, автоматизированное сканирование уязвимостей и т.д.
CNews: Как вы справляетесь с дефицитом в сферах персонала, работающего с покупателями и в распределительных центрах? Технологии помогают этот недостаток людей преодолевать?
Николай Жаворонков: Мы, как и весь рынок, зависим от кадров, от массового персонала. Все занимаются автоматизацией, пытаясь повысить производительность труда.
Условно: в торговом зале есть 1000 задач. Сотрудники должны понимать их приоритетность, что делать сейчас, что потом. Идеальный пример здесь — модель «Макдональдса», когда у каждого работника есть четкий набор задач, выполнение которых в определенный момент времени позволит собрать гамбургер и продать его.
Ритейл сейчас идет туда же, вырабатывая четко специализированный набор задач для всех ролей, которые отражаются на личном или корпоративном устройстве, и оно в определенный момент времени говорит «сделай это, а теперь вот это». В итоге у сотрудников появляется алгоритм, какие задачи нужно сделать прямо сейчас с учетом количества персонала в магазине на данный момент. Ведь понятно, что все дела не переделаешь, а работать за десятерых невозможно. Технологии помогают текущим ресурсом выполнять самые приоритетные задачи.
CNews: Расскажите, как на вас повлиял уход крупнейших зарубежных ИТ-вендоров?
Николай Жаворонков: Мы — не госкомпания, но нам тоже пришлось переходить на аналоги с таких привычных инструментов, как Microsoft Teams или систем управления документацией и проектами Jira, Confluence.
Оборудование отдельных производителей стало невозможно купить, это, например HP, Dell, так что теперь значительные ресурсы направляем на поиск и тестирование альтернативных решений — серверов и систем хранения данных. Рассматриваем как российские разработки, так и оборудование из дружественных стран.
Но бывает, процессы внедрения затягиваются из-за увеличения сроков поставок, изменений в логистических цепочках, проверок на оригинальность и соответствие техническим требованиям. И каждый раз, когда в компании появляются новые инструменты, людей приходится дополнительно обучать.
CNews: Из того, что я слышу, общаясь с ритейлерами по поводу импортозамещения — все, как могут, оттягивают момент переезда на российские альтернативы. Мол, пока можем «сидеть» на привычных нам зарубежных решениях, будем «сидеть». А у вас здесь какая позиция?
Николай Жаворонков: Если коротко — согласен ней. Во-первых, есть лицензионные контракты, которые мы не на год заключали. Во-вторых, нас впрямую законодатель не подстегивает заместиться завтра или послезавтра.
В-третьих, множество российских решений еще не зрелые, нельзя за два года догнать то, что вендоры развивали по 20-30 лет. Это, например, ERP-системы, на текущий момент на рынке нет комплексного российского решения, на которое можно было бы безболезненно переехать. Так что там, где это наиболее актуально, мы замещаемся, а где можно оттянуть, пока прикидываем. И принимаем решения в зависимости от ситуации — взвешенно, поэтапно, учитывая и требования регуляторов, и операционную стабильность бизнеса.
В приоритете у нас системы с обработкой персональных данных, там мы планируем пилотные проекты с отечественными решениями. Далее, по каждому классу систем мы разрабатываем дорожные карты со сроками перехода — после тщательного тестирования аналогов.
CNews: А сами разработкой занимаетесь?
Николай Жаворонков: У нас нет задачи писать все самим, мы фокусируемся на комбинации готовых решений и собственной разработки в ключевых для бизнеса областях. Остальное можно найти на рынке и гораздо дешевле.
Так, мы развиваем core-системы ERP, 1C, WMS, DWH, BI, операционные системы для сотрудников магазинов, включая решение для автоматизированной проверки ценников.
Проект по автоматизации ценообразования мы реализовали по гибридной модели: взяли за основу «коробочную» платформу, и на базе «пилота» доработали наши информационные системы с учетом специфики бизнеса. Это позволило нам автоматизировать процесс ценообразования и в офлайн-точках, и на онлайн-платформах — «Купер», «Яндекс», Wildberries.
Короткая ссылка
