Николай Жаворонков, ИТ-директор «О’кей»: Российским ритейлерам есть чему поучиться у китайских компаний
Дефицит кадров и потребность во внедрении роботов, усиление киберугроз, соперничество с маркетплейсами, которые захватывают всё большую долю рынка — это лишь часть проблем, стоящих сегодня перед розничными сетями по всему свету. В беседе с CNews ИТ-директор федеральной сети «О’кей» Николай Жаворонков объяснил, как компания с ними работает, почему будущее за складской робототехникой, а к генеративному ИИ стоит пока относиться с осторожностью.
«Ритейлеры уделяют больше внимания киберзащите»
CNews: Розничную торговлю принято считать одной из наиболее технологически продвинутых сфер экономики. Какие ключевые тенденции последнего времени здесь можно отметить и чем российская ситуация выделяется на глобальном фоне?
Николай Жаворонков: Наше отличие от зарубежных игроков в первую очередь в том, что у нас несколько лет назад начался активный процесс замены решений западных поставщиков. Речь идёт не о точечных заменах, а о комплексном пересмотре ИТ-архитектуры — это сформировало уникальные условия для роста отечественной ИТ-отрасли. Кроме того, российские ритейлеры серьёзнее подходят к вопросам кибербезопасности и активно вкладываются в защиту информации и ключевой инфраструктуры. В обстановке растущих цифровых рисков это направление превратилось в задачу стратегического уровня, а не просто техническую необходимость.
Отмечаю также тенденцию к созданию собственных ИТ-платформ и решений — это выглядит более оправданным с точки зрения и снижения рисков (меньше зависимость от внешних вендоров и геополитической ситуации), и экономии времени, и получения дополнительных конкурентных преимуществ. Когда у тебя есть свои уникальные инструменты, а у других их нет, это технологическое превосходство, позволяющее опережать конкурентов за счёт более быстрого и эффективного решения задач.
Сохраняется устойчивая тенденция к комплексной автоматизации всех бизнес-процессов — от логистики и снабжения до торговых операций, управления персоналом и работы точек продаж. Это включает внедрение мобильных платформ для сотрудников и покупателей, использование искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и оптимизации ассортимента, а также применение технологий big data для сверхточной персонализации коммуникаций и ценовых предложений. В этом направлении Россия движется в русле общемировых трендов.
Также наблюдается фокус на омниканальность, главная цель которой — обеспечить клиентам плавный переход между различными каналами совершения покупок. Например, покупатель может оформить заказ через интернет, а забрать товар — в физическом магазине.
CNews: То есть, отставания в этой сфере у нас нет, даже учитывая, что российские ритейлеры вынуждены тратить значительные ресурсы на импортозамещение и усиление кибербезопасности?..
Николай Жаворонков: Нет, мы определенно не отстаем в области ИТ-решений для цифровизации ключевых процессов в розничной торговле. Возможно, за исключением Китая, который сейчас задает тон во всем мире. Однако европейские и американские ритейлеры не предлагают ничего кардинально нового. А по скорости доставки и качеству сервиса мы их опережаем — это объективный факт.
На российском рынке уже присутствуют независимые от импорта решения для прогнозирования спроса, управления ценообразованием, персональными промоакциями и программами лояльности — продукты такого уровня, что они имеют хорошие перспективы для экспорта.
CNews: А чему нам стоило бы поучиться у китайских ритейлеров?
Николай Жаворонков: У них множество интересных практик. Взять, к примеру, Shein — китайского онлайн-ритейлера, известного своей стратегией «быстрой моды». Это компания, управляемая данными, которая стабильно входит в число ведущих ритейлеров США, конкурируя с такими гигантами, как Amazon и Walmart, и уже захватила существенную долю рынка.
Нельзя забывать и об экосистеме суперприложений, объединяющих все сервисы в одной точке входа — как Alipay или WeChat.
Китайские ритейлеры также достигли высокого уровня в роботизации и уже экспортируют технологии складских роботов. У них есть множество производителей, которые выпускают и поставляют свою продукцию на глобальный рынок. Российский ритейл сейчас активно изучает этот опыт, стремясь заимствовать и адаптировать лучшие решения.
Методы продаж в Китае также весьма интересны — достаточно вспомнить феномен шопинга через live-трансляции. Сегодня в стране с помощью live commerce продается практически всё, от продуктов питания до автомобилей. В ходе таких онлайн-трансляций заключаются сделки на колоссальные суммы.
CNews: В какие технологии в отрасли вы верите, а в какие — нет? На что вы бы сделали ставку, а во что инвестировать не стоит?
Николай Жаворонков: Как и другие ключевые игроки рынка, мы сегодня концентрируемся на нескольких направлениях. Во-первых, это формирование лояльности и индивидуальный подход. Тот, кто эффективнее взаимодействует со своей аудиторией, глубже понимает её потребности. Покупатели сейчас действуют более осмотрительно, стремятся сократить расходы, поскольку инфляция опережает увеличение реальных заработков, и эта тенденция отчётливо проявляется в торговых залах.
Также очевиден подъём маркетплейсов и электронной коммерции, что напрямую коррелирует со снижением потока посетителей в обычных магазинах. Происходит значительная переориентация покупательских привычек, и офлайн-ритейлерам необходимо более тщательно формировать товарный ряд, развивать локальные инициативы, усиливать собственные бренды, совершенствовать обслуживание — в чём их уникальное преимущество, чего клиент не получит при заказе через интернет?
Безусловно, скорость играет критическую роль — процесс покупки через станцию самообслуживания должен быть таким же простым, как совершение сделки в несколько кликов в онлайн-среде. Это обязательное условие. Соответственно, все сопутствующие технологии сохранят свою актуальность.
Второй аспект — работа с данными. Успеха добьётся тот, кто оперативно реагирует на перемены в поведении своей клиентуры. Поэтому сохраняется высокий спрос на прогнозную аналитику во всех основных сферах розничной торговли — продажи, продвижение, ассортимент, логистика, управление кадрами.
Третье направление — автоматизация. Сюда относятся и кассы самообслуживания, и роботы для уборки, и автоматизация работы распределительных центров.
Не менее важна цифровизация процессов эксплуатации, технического обслуживания и ремонта оборудования. В промышленном секторе, который является более капиталоёмким, это практикуется уже давно — там используются решения для прогнозирования сбоев, ремонтных работ и простоев. Современные технологии, датчики и системы предсказания неисправностей уже позволяют достаточно точно определять, когда требуется замена определённой детали, чтобы избежать полной остановки работы склада в ближайшие дни.
Внедрение таких интеллектуальных систем управления оборудованием в магазинах, сервисных и распределительных центрах — это существенная статья расходов, однако в конечном счёте все участники рынка будут в это инвестировать.
CNews: Поделитесь, пожалуйста, вашим опытом в области роботизации.
Николай Жаворонков: Наш склад уже достаточно давно функционирует как «умный» — в части внедрения WMS, прогнозирования цепочек поставок, спроса и пополнения запасов. Однако если говорить о развёртывании промышленных роботов на складах, мы пока не движемся в этом направлении. Такой проект рассматривался и анализировался, но было принято решение отказаться от его реализации.
Если оценивать в чистом виде, внедрение робототехники на текущем этапе, конечно, не окупается. Но если взглянуть на динамику рынка труда, вскоре экономика подобных «умных» складов будет рассчитываться совершенно иначе. Представьте ситуацию, когда на смену выходит лишь половина необходимого персонала, и вы физически не справляетесь с объёмом работ. В таких условиях вопрос будет не в окупаемости роботов, а в том, как обеспечить выполнение ключевых операций.
«Производительность с ИИ растёт, однако при полном расчёте экономики прямой финансовой выгоды пока не наблюдается»
CNews: Вы отметили работу с большими данными в числе трендов — насколько глубоко ваша компания в этом направлении? Многие организации уже создают специальные подразделения, департаменты по аналитике данных…
Николай Жаворонков: У нас нет обособленного подразделения по данным, вся ИТ-инфраструктура сосредоточена в рамках ИТ-департамента. Уже продолжительное время мы используем DWH — корпоративное хранилище данных, а также BI-инструменты для создания аналитических отчетов. Активно внедряется культура самостоятельной работы с информацией.
Одновременно мы реализуем проекты по внедрению больших данных в коммерческие, маркетинговые, логистические и операционные процессы — мы не ограничиваемся простым анализом, а передаем принятие решений, основанных на множестве факторов, моделям, которые справляются с этим эффективнее человека.
Однако model-driven подход — это не просто средство автоматизации, а стратегический фундамент для преобразования бизнеса. В отличие от тактических решений, которые лишь поддерживают и оптимизируют текущую деятельность, этот подход создает ключевые конкурентные преимущества, способные изменить сначала компанию, а затем и всю отрасль. Пока это, скорее, прерогатива крупных технологических корпораций.
CNews: Поделитесь, в каких сферах «О’кей» уже применяет искусственный интеллект и каких результатов удалось достичь?
Николай Жаворонков: Например, мы используем отечественные ИИ-решения, которые сопоставляют данные о списании товаров с аналитикой происходящего в магазинах — это позволяет службе безопасности предотвращать определенные инциденты и сокращать убытки.
В области прогнозной аналитики наиболее эффективными оказываются проекты по ценообразованию, управлению и прогнозированию спроса, а также персонализации предложений для клиентов. Каждый такой проект позволяет улучшить показатели в различных бизнес-процессах на единицы и даже десятки процентов — речь идет о снижении ошибок прогнозирования, сокращении потерь от уценок и списаний, уменьшении товарных запасов, росте маржинальности и увеличении среднего чека.
Что касается генеративных нейросетей, мы сейчас находимся на этапе обсуждения: как запустить пробные проекты, чтобы внедрить такие решения в корпоративную среду и безопасно использовать их на уровне всей компании.
В личных целях нейросети, конечно, уже применяют многие сотрудники — это очевидные инструменты повышения эффективности в маркетинге, разработке, службе поддержки и бухгалтерии.
CNews: А что представляют собой эти пробные проекты?
Николай Жаворонков: Сейчас мы рассматриваем возможность использования генеративного ИИ для автоматизации работы с корпоративной базой знаний, в службе поддержки и разработке программного обеспечения, а также при обработке юридических документов.
В диалогах с представителями индустрии отмечается, что внедрение ИИ действительно способствует росту эффективности. Однако при комплексном анализе затрат — включая ЦОДы, графические ускорители и прочее оборудование — чистой финансовой выгоды пока не наблюдается. Значительные расходы на внедрение и поддержку решений, неявная прямая отдача от вложений, трудности встраивания в существующие бизнес-процессы… Это требует серьезных инвестиций.
Поэтому в текущий момент мы оцениваем как потенциальные выгоды, так и возможные угрозы, стремясь выделить сценарии применения с четко измеримым экономическим результатом.
CNews: Иными словами, генеративный ИИ пока рассматривается скорее как трендовый, но затратный инструмент.
Николай Жаворонков: Я бы не назвал это просто инструментом; это неизбежный этап развития, к которому движется вся отрасль. На протяжении последних трех десятилетий мы видим, как технологические решения становятся дешевле и проще для внедрения.
CNews: Какие угрозы информационной безопасности, связанные с использованием нейросетей, вызывают у вас наибольшие опасения?
Николай Жаворонков: Прежде всего, это риски, связанные с попаданием конфиденциальных сведений — финансовой отчетности, персональных данных, коммерческих секретов — в обучающие массивы публичных зарубежных систем, таких как DeepSeek или ChatGPT. Кстати, закон 152-ФЗ в настоящее время запрещает трансграничную передачу персональных данных, обеспечивая их защиту. Также возникают сложности с соответствием отраслевым требованиям регуляторов: ФСТЭК, ФСБ, Роскомнадзора.
Именно поэтому сейчас активно развивается локализация и создание собственных ИИ-платформ, чтобы данные оставались внутри корпоративного периметра. Оплачивать использование ChatGPT мы пока не планируем.
Что касается отечественных языковых моделей — их применение возможно, хотя очевидно, что мы пока отстаем от американских и китайских разработчиков, которые задают тон в передовых исследованиях.
Среди угроз, связанных с эксплуатацией, можно выделить создание вредоносного ПО или уязвимостей с помощью ИИ-сервисов, изготовление фишинговых материалов и проведение социальной инженерии на основе внутренней информации компании, а также возникновение ошибок и неточностей у искусственного интеллекта при анализе правовых документов.
«Нас стимулирует динамично обновляющееся регулирование»
CNews: С какими ещё проблемами в последнее время приходится иметь дело розничным сетям?
Николай Жаворонков: Если рассматривать стратегические задачи, возникающие перед бизнесом и ИТ-сферой, то это соперничество с онлайн-платформами. Однако «О’Кей» в настоящее время продаёт товары через такие дополнительные площадки, как «Купер», «Яндекс» и Wildberries. Параллельно мы совершенствуем и наш собственный интернет-магазин.
Кроме того, нас мотивирует и непрерывно эволюционирующее законодательство, вводятся новые категории товаров, подлежащих маркировке. Всё более широкое распространение получает электронный документооборот во взаимодействии с поставщиками и партнёрами.
Значимой технологической повесткой последних лет является информационная безопасность. Мы уже внедряем стратегию ИБ по нескольким фронтам: защита персональных данных, обеспечение бесперебойности инфраструктуры, проверка планов восстановления после сбоев для всех ключевых систем, регулярное обновление программного обеспечения и оборудования, автоматизированный поиск уязвимостей и другие меры.
CNews: Как вы решаете проблему нехватки кадров в сферах обслуживания покупателей и на складах? Помогают ли технологии компенсировать этот человеческий ресурс?
Николай Жаворонков: Мы, как и вся отрасль, зависим от людских ресурсов, от рядового персонала. Все занимаются автоматизацией, стремясь увеличить эффективность труда.
Упрощённо: в торговом зале существует тысяча обязанностей. Сотрудникам необходимо понимать их очерёдность, что выполнять немедленно, а что может подождать. Наглядной иллюстрацией здесь служит модель «Макдональдс», где у каждого работника есть конкретный перечень операций, выполнение которых в нужной последовательности приводит к приготовлению и продаже бургера.
Ритейл сейчас движется в том же направлении, формируя чётко определённый набор функций для каждой должности. Эти задачи отображаются на личном или рабочем устройстве, которое в нужный момент указывает: «сделай это, а теперь следующее». В результате у сотрудника появляется понятный алгоритм действий, определяющий, какие обязанности нужно выполнить в первую очередь, с учётом текущего количества персонала в магазине. Ведь очевидно, что объём работы всегда превышает возможности, а трудиться за нескольких человек невозможно. Технологии помогают имеющимся силам сосредоточиться на самых важных задачах.
CNews: Поделитесь, как на вас отразился уход крупных международных поставщиков ИТ-решений?
Николай Жаворонков: Мы не являемся государственной компанией, но нам также пришлось перейти на альтернативные решения, заменив такие привычные инструменты, как Microsoft Teams или системы для управления документами и проектами Jira и Confluence.
Техника от некоторых брендов, таких как HP и Dell, стала недоступна для закупки, поэтому мы теперь активно ищем и проверяем замену — серверы и накопители информации. Мы изучаем как российские продукты, так и аппаратуру из государств, с которыми сохраняются партнёрские отношения.
Однако внедрение иногда замедляется из-за более долгих сроков доставки, перестройки логистических маршрутов, а также верификации на подлинность и соответствие заявленным характеристикам. Кроме того, каждый раз при появлении в компании новых технологий, персонал нуждается в дополнительном обучении.
CNews: Судя по моим беседам с ритейлерами об импортозамещении — все стараются максимально отсрочить переход на российские аналоги. Говорят: пока есть возможность работать на привычных западных продуктах, будем работать. Какова ваша точка зрения?
Николай Жаворонков: Если вкратце — я с этим согласен. Во-первых, у нас действуют лицензионные соглашения, заключённые не на один год. Во-вторых, законодательство прямо не обязывает нас провести замещение в ближайшие дни.
В-третьих, многие отечественные разработки пока не достигли зрелости; невозможно за пару лет нагнать то, что международные вендоры совершенствовали десятилетиями. Это касается, например, ERP-систем: сегодня на рынке нет полноценного российского продукта, позволяющего осуществить плавный переход. Поэтому там, где это критически необходимо, мы уже замещаем, а где можно повременить — пока оцениваем. Решения принимаем обдуманно, шаг за шагом, с учётом как предписаний регуляторов, так и устойчивости бизнес-процессов.
В первую очередь мы рассматриваем системы, работающие с персональными данными — для них запланированы пилотные внедрения с отечественным ПО. Далее по каждой категории софта мы формируем планы перехода с конкретными сроками — после всестороннего тестирования аналогов.
CNews: Вы сами занимаетесь разработкой?
Николай Жаворонков: Наша цель — не создавать всё самостоятельно, мы концентрируемся на сочетании готовых решений и собственных наработок в наиболее значимых для бизнеса направлениях. Всё остальное можно приобрести на рынке, причём за меньшие деньги.
Так, мы развиваем базовые системы: ERP, 1C, WMS, DWH, BI, операционные платформы для сотрудников магазинов, включая ПО для автоматической сверки ценников.
Проект по автоматизации ценообразования был выполнен по смешанной схеме: за основу взяли готовую платформу, а в ходе пилотного этапа адаптировали наши информационные системы под особенности бизнеса. Это дало возможность автоматизировать установку цен как в офлайн-магазинах, так и на онлайн-площадках — «Купер», «Яндекс», Wildberries.
