Меня зовут Дмитрий Литвинов, в Московском кредитном банке (МКБ) я курирую направление автоматизации внутренних сервисных подразделений – это операционный департамент, контактный центр и ряд других функций. Чат-боты стали довольно полезным инструментом для бизнесов любого размера и технология активно применяется в организациях самого разного профиля. Я бы хотел поговорить о том, какие технологические решения используются для создания ботов и как оптимально определить зоны их применения.

С точки зрения структуры и подготовки организации к цифровой трансформации есть два основных подхода: оптимизация и реинжиниринг бизнес-процессов. В этом посте я хочу подробно остановиться именно на эволюционном реинжиниринге: способе, при котором предприятия не меняют свою продуктовую линейку в отличие от реинжиниринга революционного.

Ярким и показательным примером подхода на базе революционного реинжиниринга можно считать переориентацию китайских заводов, которые с машиностроения смогли переключиться на производство масок в начале пандемии, удовлетворив образовавшийся острый дефицит.

Оптимизация же производства нацелена в большей степени на изменение текущих процессов, когда компания сохраняет базу, определяет конкретные методики работы, выделяет неэффективные аспекты в своей работе.

Меня зовут Дмитрий Сыцко, я расскажу про реинжиниринг на примере Московского кредитного банка (МКБ).

Пошаговое руководство по созданию уникальных правил автообнаружения в Zabbix на примере мониторинга учетных записей. Статья знакомит с логикой создания таких правил и содержит подробные объяснения по каждому пункту.

Данные — краеугольный камень любой большой компании, которая так или иначе работает с людьми. Чем больше компания, тем больше пользователей её услуг и сервисов, тем больше этих самых данных о клиентах можно собирать. Но мало просто их собрать — нужно их анализировать, нужно правильно их хранить и обрабатывать. То есть нужно активно применять возможности машинного обучения и привлекать специалистов по Data Science.

Меня зовут Александр Ошурков, и этот пост будет про машинное обучение внутри Московского кредитного банка (МКБ). Вы узнаете о том, как мы запустили новое для себя направление — практику машинного обучения.

Мой рассказ будет полезен тем, кто только задумывается над организацией такого подразделения у себя и не знает, с чего начать, или недавно ступил на этот путь.

Привет! Меня зовут Сергей Путятинский, в Московском кредитном банке (МКБ), я отвечаю за блок IT, клиентский сервис и бэк-офис. Не так давно мы с коллегами по цеху собирались обсудить тренды в цифровизации, причем было желание поговорить не о сферических цифровых «конях в вакууме», а о реальных ситуациях. Если вам интересны сегодняшние и завтрашние тренды в отрасли, ситуации «ожидание-реальность», что сейчас происходит на рынке труда с людьми, их навыками и зарплатами — этот пост для вас.

Про софт-скиллы сказано многое. Отношение к наличию у человека софт-скиллов и их использование в качестве критерия при найме на работу у многих работодателей всё ещё разнится. Причем иногда из крайности в крайность.

Кто-то предпочитает набирать максимально приветливых, вежливых и общительных ребят, при этом рискуя нарваться на улыбчивого, но профнепригодного кандидата. Кто-то, как и раньше, продолжает нанимать только с учетом технического бэкграунда, время от времени получая в команду тимлидов, из-за неумения общаться которых команда потихоньку делает ноги.

Как обычно, истина где-то посередине. Меня зовут Дмитрий Петренко, я из Московского кредитного банка, и именно на примере МКБ я хочу немного рассказать про развитие айтишных софт-скиллов. Мы занимаем второе место в списке банков с частным капиталом, у нас более 5 000 сотрудников, 700+ штатных IT-специалистов и множество IT-аутсорса. Так что компетенции в плане общения и совместного выполнения задач в нашем случае — штука важная.

Мы поговорили с нашими программистами, чтобы найти ответы, которые волнуют всех, кто не в IT или только начинает: рутина или творчество, экстраверты против интровертов и самые перспективные направления в работе.

Все вы знаете, как оценивать результативность проекта после того, как он, собственно, завершился. В зависимости от рода вашей деятельности существует множество метрик, которые постфактум довольно объективно скажут, удался ли ваш проект или не особо.

В этом же посте я хочу поговорить о том, как оценивать результативность проекта не просто после его завершения, а ещё на этапе аналитики. Меня зовут Дарья Климович, я Руководитель проекта в Департаменте развития технологий банковских процессов в Московском кредитном банке.

Думаете, любой аналитик вырастает в лиды? А как понять, что я готов быть лидом? Что поменяется, когда я стану лидом? Как много вопросов и мало ответов сейчас, но советую прочесть статью до конца — все станет прозрачнее и понятнее. 

Итак, полетели!

Вспомните: ночная Фурия Беззубик сначала был просто раненым драконом, который взлететь-то не мог, а не то, чтобы быть лидером стаи. 

Вот и наш системный аналитик только начал свой карьерный путь, но он думает о своем развитии в лида. Может ли он сейчас стать лидом? Нет, конечно. А почему? Он должен вырасти до лида.

В Альфа-Банке этот рост происходит по одному из путей в рамках карьерного трека для системного аналитика. Аналитик прокачивает свои навыки, чтобы вырасти в лида. Лид работает с командой системных аналитиков от 3 и до 9 человек.

После прочтения статьи вы сможете написать своего собственного робота и увидеть изумленные глаза домочадцев, наблюдающих, как компьютер сам открывает программы, сам вбивает в них текст и переключает окна. Программист роботизации — это одна из наиболее высокооплачиваемых профессий и хороший старт карьеры для тех, кто хочет изучить Python на примере небольших, но практически ценных задач. В некоторых сценариях это хобби может принести экономическую пользу организации — об этом также написано в статье.

Рассмотрим взаимодействие с компанией SweetCard, которая представляет достаточно удобную платформу таргетированных предложений держателям карт. В «МКБ Онлайн» это раздел «Персональные предложения».

Данная статья не преследует цели раскрыть все нюансы технического взаимодействия систем (это обусловлено политикой безопасности банка – по запрету предоставления программного кода в открытых источниках), а носит ознакомительный характер общих принципов взаимодействия со сторонними организациями и между подразделениями, у которых может быть своя среда разработки.

В процессе написания мелких сервисов и программ для автоматизации однотипных действий операторов или взаимодействия нескольких систем вне их сферы действий я столкнулся с тем, что множество мелкого кода очень трудно поддерживать, а рост репозиториев, описаний становится неконтролируемым. Я решил написать, к каким выводам и на основе чего я пришел в процессе разработки оптимального решения для такой ситуации.