Валентин Широбоков: "Бизнесу больше не достаточно интуиции — нужны технологии"
Валентин Широбоков: "Бизнесу больше не достаточно интуиции — нужны технологии"

Валентин Широбоков: "Бизнесу больше не достаточно интуиции — нужны технологии"

Ведущий Java-разработчик компании Sapiens Software Solutions и эксперт по автоматизации бизнес-процессов рассказал, как современные технологии помогают компаниям управлять принятием решений и бизнес-логикой без сложного кодирования и в каких отраслях без AI-решений уже не обойтись.

Принятие бизнес-решений – одна из самых сложных и затратных задач для руководителей крупных компаний. Согласно исследованию, проведенному платформой Oracle, 85% из них признаются, что испытывают стресс, сомнения и чувство вины из-за принимаемых решений. Более того, 74% руководителей уверены, что за последние три года количество ежедневных управленческих решений увеличилось минимум в 10 раз. Ошибки в анализе данных, устаревшие методы обработки информации и единоличное принятие решений могут замедлить рост бизнеса и привести к серьезным финансовым потерям, считает Валентин Широбоков, ведущий Java-разработчик в Sapiens Software Solutions, одной из крупнейших компаний, создающих программные решения для финансовой и страховой отрасли. Валентин специализируется на разработке инструментов, которые делают процесс управления более прозрачным, гибким и быстрым. В интервью эксперт рассказал, почему бизнесу уже недостаточно традиционных подходов к принятию решений, как алгоритмы могут дополнять, а не заменять человека, и какие технологии определят будущее автоматизированного принятия решений.

— Валентин, вы участвовали в разработке программного обеспечения для автоматизации принятия бизнес-решений — Sapiens Decision. Сегодня многие компании рассматривают автоматизацию этого процесса, но опасаются передавать контроль алгоритмам. Насколько, на ваш взгляд, оправданы эти опасения?

— Опасения передавать контроль алгоритмам вполне понятны, особенно если речь идет о стратегических и финансовых решениях. Но важно понимать, что автоматизация не заменяет человека, а делает процесс более структурированным, предсказуемым и прозрачным. В традиционной модели принятия решений руководители и аналитики опираются на интуицию, опыт и исторические данные, но в условиях высокой скорости изменений этого уже недостаточно. Бизнесу больше не достаточно интуиции — нужны технологии. Человеческий фактор — это не только экспертиза, но и потенциальные ошибки: субъективность, усталость, перегрузка данными. Программное обеспечение способно проанализировать огромные массивы данных, учитывать все бизнес-правила и сценарии, минимизируя риски. В финансовом секторе, например, автоматизированные системы уже давно определяют кредитоспособность клиентов, выявляют мошеннические схемы и помогают принимать быстрые и обоснованные решения.

— Недавно компания сделала фокус на внедрение технологий искусственного интеллекта, и вы создали Sapiens Decision Model.AI — систему, которая ускоряет процесс разработки моделей решений более чем на 30%. Расскажите, как именно она работает, и за счет чего достигается такая эффективность?

— Вместо сложного программирования или ручного структурирования данных, система позволяет строить модели буквально на основе обычного текста. Вы загружаете документ — это может быть регламент, контракт или бизнес-отчет — и Model.AI сама анализирует его, выделяет ключевые факты и превращает их в набор бизнес-правил. Эти правила объединяются в логическую структуру, формируя целостную модель принятия решений. Более того, мы пошли дальше — Decision Integrate.AI позволяет компаниям легко встраивать модели машинного обучения в этот процесс. Это значит, что пользователи могут дополнять модели предиктивной аналитикой, учитывая не только прошлые данные, но и прогнозы.

— Повлияло ли это на потребность бизнеса в IT-специалистах для выполнения таких процессов?

— Да, такой подход снижает необходимость вовлекать IT-специалистов в рутинные задачи, связанные с разбором и структурированием данных. Теперь бизнес-аналитики могут самостоятельно формировать модели решений без глубоких технических знаний, а разработчики вместо ручного кодирования бизнес-логики могут сосредоточиться на более сложных и интересных задачах, таких как улучшение алгоритмов, оптимизация архитектуры и интеграция новых технологий.

— Вы отвечаете за выбор технологий и архитектуру новых продуктов компании, а также реализовали переход на микросервисную архитектуру, чтобы сделать систему принятия бизнес-решений более гибкой и удобной для интеграции. Каким компаниям или в каких отраслях, на ваш взгляд, такие решения могут принести наибольшую пользу?

— Да, очевидно, что такие решения особенно востребованы в финансовом секторе и страховании. Здесь критически важно быстро адаптироваться к изменениям регуляторных требований, анализировать риски и автоматизировать процесс принятия решений. Например, в страховых компаниях это может быть автоматическая обработка заявок: система анализирует страховой случай, сверяет его с условиями договора и моментально принимает решение, снижая нагрузку на сотрудников и ускоряя процесс. Но не менее важно применение таких технологий в логистике, где компании постоянно сталкиваются с задержками поставок, изменениями спроса и нехваткой ресурсов. Здесь автоматизированные системы помогают пересчитывать маршруты в режиме реального времени, выбирая оптимальные логистические схемы и сокращая потери. Например, если из-за погодных условий или загруженности портов груз не может быть доставлен вовремя, система автоматически анализирует альтернативные пути и предлагает наиболее выгодный вариант. В медицине и фармацевтике автоматизация принятия решений также может быть полезной. Клинические исследования, обработка данных пациентов, адаптация к новым регуляциям — все эти процессы требуют точности и оперативности. Например, при тестировании новых лекарств система может анализировать тысячи данных по предыдущим исследованиям и предсказывать возможные риски или эффективность препарата. Это ускоряет процесс вывода новых препаратов на рынок и снижает вероятность ошибок, что особенно важно в таких чувствительных сферах.

— Помимо крупных архитектурных решений, вы также разработали уникальные инструменты, которые упрощают работу с данными и автоматизируют процессы — например, логгер Limited Daily Rolling File Appender, а также библиотеку Action Dispatcher. Эти значимые для сферы разработки возымели важность не только благодаря способности ускорить работу систем, но и существенно сократили время на выполнение рутинных задач. Насколько такие решения влияют на общую автоматизацию?

— Эти решения не просто упрощают рутинные задачи, такие как логирование и маршрутизация запросов, но и фундаментально изменяют подход к управлению данными и процессами в системах. Limited Daily Rolling File Appender решает проблему эффективного хранения и ротации логов, автоматически ограничивая их количество и предотвращая перегрузку диска. Это критично для высоконагруженных систем, где контроль над логами напрямую влияет на стабильность работы.

Action Dispatcher, в свою очередь, позволяет значительно сократить время на написание и поддержку кода маршрутизации, предлагая гибкий и аннотируемый механизм обработки запросов. Это снижает сложность разработки, облегчает интеграцию новых функций и делает системы более адаптивными.

В совокупности такие инструменты способствуют более глубокой автоматизации, уменьшая объем рутинных задач, которые требуют внимания разработчиков. В результате команды могут сосредоточиться на решении более сложных и инновационных задач, а бизнес получает гибкие, устойчивые и легко масштабируемые решения. Такой подход не только ускоряет разработку, но и делает системы более предсказуемыми, управляемыми и эффективными в долгосрочной перспективе.

— За ваши высоки достижения и вклад в сферу разработки вы одержали победу в категории Самый инновационный инженер-программист на BrainTech Awards 2024. Эта премия считается одной из самых престижных наград в сфере высоких технологий, а ее победители поистине выдающиеся профессионалы отрасли, ведь она присуждается только тем, чьи инновации действительно формируют будущее индустрии и оказывают глобальное влияние. Какие аспекты вашего подхода позволили вам завоевать это признание со стороны экспертов и сферы?

— Для меня эта награда не просто признание моей работы, а доказательство того, что технологии, которые я создаю, действительно меняют индустрию. BrainTech Awards отмечает не только техническое мастерство, но и способность внедрять инновации, которые решают глобальные задачи и прокладывают путь будущим технологическим стандартам. Поэтому быть среди лауреатов этой премии — огромная честь. Думаю, ключевым фактором, который привел меня к этой победе, стало стремление создавать не просто программные решения, а инструменты, которые упрощают и ускоряют работу тысяч разработчиков и компаний. Мои проекты направлены на оптимизацию сложных процессов, масштабируемость и адаптивность. Кроме того, эта награда подчеркивает значимость открытого кода и вклад в сообщество. Я убежден, что знания и технологии должны быть доступными, чтобы индустрия могла двигаться вперед, и мои open-source разработки помогают разработчикам по всему миру решать критические задачи. Получение BrainTech Awards 2024 стало для меня не только признанием прошлых достижений, но и мотивацией развивать новые решения в сфере AI, корпоративной автоматизации и архитектуры программных систем, продолжая формировать будущее программной инженерии.

— Валентин, вы состоите в "Институте инженеров электротехники и электроники" и "Международной ассоциации почетных разработчиков" — ассоциациях, которые объединяют ведущих специалистов мира в области технологий и разработки и известных своими высокими требованиями для вступления. Какие новые подходы сейчас формируются в сфере автоматизации бизнес-решений?

— Сегодня автоматизация бизнес-решений выходит за рамки классических алгоритмов и правил, которые просто формализуют процессы. В фокусе — интеллектуальные системы, которые не только принимают решения, но и объясняют их логику. Это направление называется Explainable AI — и оно уже становится стандартом во многих сферах. Также растет тренд на AI-автоматизацию без участия программистов. Компании хотят, чтобы сотрудники могли настраивать логику решений без написания кода. Такие системы уже сейчас позволяют создавать модели прямо на основе текстовых описаний, анализировать документы и автоматически извлекать бизнес-правила. Но главное — это гибкость и прозрачность. Компании больше не хотят "черных ящиков", которые принимают решения, не объясняя причин. Будущее за технологиями, которые позволяют бизнесу всегда знать, на чем основано каждое решение, и помогать быстро адаптироваться к изменениям.

Источник материала
loader
loader