Компания IBM провела во второй половине мая конференцию под названием Think Moscow 2018, название которой можно перевести как «Думай, Москва». Речь на конференции шла об интеллектуальных или, по выражению IBM, когнитивных технологиях, которые компания развивает уже несколько лет. И хотя называются они по-разному – искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные, облачные вычисления, блокчейн и т. д., цель их всегда примерно одинакова – управление рисками.
По отношению к информационной безопасности этот тезис представляется объяснимым. Действительно, искусственный интеллект и глубокое машинное обучение используются для выявления рисков, которые обычный человек может и не заметить, для анализа их и оперативного реагирования с целью минимизировать ущерб от возможной успешной атаки. Эти технологии универсальны и могут применяться в различных отраслях. Именно поэтому в секции «Информационная безопасность» мероприятия участвовали такие компании, как «Ростелеком», «Сбербанк», ТЦ «Мегаполис», «Норникель», «Северсталь» и специально приглашенный организатором круглого стола интегратор «ТехноСерв». В частности, Андрей Кульпин, начальник управления защиты ИТ-инфраструктуры «Норильского никеля», отметил современную доминанту ИБ: риск-ориентированный подход лет пять назад казался совершенно неработоспособным, а сейчас без управления рисками в ИБ уже сложно представить службу информационной безопасности.
На секции «Добывающая индустрия» речь шла также об управлении рисками, но о других – рисках потери бура при горизонтальном бурении. Современные буры оснащены большим количеством датчиков, которые передают на поверхность огромное количество информации. Собранные данные позволяют предсказывать события, приводящие к потере бура или обрыву связи с ним. Руководитель департамента научных индустриальных исследований IBM Артем Семенихин рассказал о проекте в одной нефтедобывающей компании, которая бурила 28 скважин и последние две – под контролем искусственного интеллекта IBM. Обучение было проведено по данным с 26 предыдущих скважин. В результате контрольных бурений произошло 24 инцидента, из которых 20 было предсказано искусственным интеллектом, и еще было девять ложных срабатываний. Самый длительный прогноз составил 7 часов до обрыва буровой установки. На таком небольшом количестве данных подобные результаты вполне могут оптимизировать риски процесса бурения. Понятно, что речь идет об использовании промышленных IoT и искусственного интеллекта, которые позволяют оптимизировать риски.
Собственно, большинство современных методов оптимизации расходов связано именно с управлением рисками. Превентивное сервисное обслуживание – управление рисками выхода оборудования из строя, блокчейн – оптимизация рисков получения недостоверной информации, облачные вычисления – сглаживание рисков перерасхода средств на собственные ИТ, роботизация – снижение рисков человеческого фактора. В целом можно отметить, что практически все задачи цифровой трансформации укладываются в ту или иную модель управления рисками, которых сейчас разработано достаточно много. Именно за счет снижения рисков непродуктивных расходов и обеспечивается экономия средств при цифровизации. И, как справедливо отметил Андрей Филатов, генеральный директор IBM Россия, «повышение продуктивности является основной целью цифровой трансформации». Методика управления рисками проработана достаточно подробно, есть инструменты для автоматизации этого процесса, возможно, с их внедрения и нужно начинать цифровую трансформацию предприятия.
