Кадровые процессы больше не ограничиваются интуицией и шаблонными подходами. Сегодня Big Data и ИИ позволяют вывести HR на новый уровень — от предиктивного подбора до персонализированного управления карьерой. Анастасия Сидакова, эксперт AXENIX по HR-стратегии, рассказывает о том, что такое «умный HR», и как он меняет процессы.

Ключевые тренды

🔸Цифровые профили — многомерные портреты сотрудников и ролей, основанные на статических и динамических данных.

🔸Сквозная аналитика — ИИ оптимизирует все этапы: от найма (сокращение времени на 50%) до удержания (снижение текучки на 10-20%).

🔸Командная динамика — системы оценивают не только индивидуальные показатели, но и синергию в коллективе.

Почему это важно для бизнеса

«Умный HR» повышает ROI HR-инициатив до 50%, сокращает затраты на подбор и укрепляет employer brand. Но финальные решения — за человеком. ИИ — лишь инструмент для анализа.

Анастасия Сидакова отмечает:

Пока интеллектуальные технологии в HR чаще всего используются точечно — в виде отдельных решений. Однако будущее — за целостными системами управления человеческим капиталом, где сквозная аналитика и ИИ объединяют все этапы работы с сотрудниками.

Полный разбор трендов — в статье Анастасии Сидаковой для издания «HR по-русски». Как интегрировать эти решения в вашу HR-стратегию, узнайте на сайте AXENIX >

#AXstrategy

Знаете ли вы, что из-за плохого качества данных, согласно оценке Gartner, компании ежегодно теряют 12,9 млн долларов? Некорректные отчеты, устаревшая информация и дубликаты не просто создают хаос — они напрямую бьют по прибыли и репутации.

В статье для RSpectr Марина Плаутина, ведущий системный аналитик AXENIX, подробно разбирает, почему профилирование данных стало must-have для любого data-driven бизнеса.

🔥 Ключевые мысли

➡️ Профилирование — это регулярный «медосмотр» данных: проверка их объема, типа, формата, уникальности и качества. Без него даже самые продвинутые аналитические модели дают сбой.

➡️ Ошибки дороже профилактики: исправление проблем на поздних стадиях обходится в разы дороже, чем их предупреждение. Например, один телеком-оператор сократил отток клиентов на 15%, просто почистив базу от устаревших контактов.

➡️ Автоматизация — наше всё: от готовых DQ-решений вроде Informatica до кастомных скриптов на Python — выбор инструментов огромен. Не просто так мировой рынок решений для обеспечения качества данных достиг 2,7 млрд долларов в 2024 году, а к 2031 году ожидается его рост до 4,15 млрд долларов.

А вот генеративный ИИ и вовсе творит чудеса, находя даже скрытые аномалии. Как отмечает Марина Плаутина:

Большие языковые модели, например, способны достаточно четко сформировать требования к качеству данных на базе ГОСТов, а также внутренней нормативно-методологической документации компании.

💡 Почему это важно?

Если ваш бизнес зависит от данных (а сегодня таких большинство), их качество — это ваше конкурентное преимущество. Не ждите, пока ошибки выльются в убытки — действуйте на опережение.

Марина рекомендует:

Начинайте внедрение профилирования с пилотных проектов — проверки наиболее значимых источников данных, используемых для стратегической отчетности. Как показывает опыт, даже базовые проверки ключевых таблиц могут выявить критические проблемы, влияющие на качество аналитики и принимаемых решений.

📌 Хотите глубже разобраться в инструментах, кейсах и этапах профилирования? Читайте полную версию статьи по ссылке >

#AXai

Создание кредитного конвейера «с нуля» требует от банка значительных финансовых и временных ресурсов. В то же время рынок решений для банковской отрасли может предложить разумную альтернативу — платформы-акселераторы. Такой подход обеспечивает гибкость, масштабируемость и позволяет банкам сократить затраты на старте и быстро адаптировать кредитный конвейер под уникальные задачи бизнеса.

Руслан Мехтиев, эксперт практики «Финансовые сервисы» AXENIX, в статье для «Банковского обозрения» рассказывает, как банки переходят от low-code решений к платформенным моделям на микросервисной архитектуре.

🔸Low-code теряет актуальность: до 90 % шагов в кредитовании — это автоматические проверки и интеграции, где критичны надёжность и скорость

🔸Микросервисы и BPM-движки (Camunda и др.) позволяют строить адаптивные цепочки и унифицировать процессы для разных продуктов — от ипотеки до автокредитов

🔸Система принятия решений (СПР) даёт риск-технологам инструменты для быстрой разработки и тестирования стратегий без участия разработчиков

🔸Мониторинг бизнес-метрик (воронка продаж, approval rate) становится основой для корректировки риск-моделей

🔸Тестирование через эмуляторы помогает проработать сложные интеграции и снизить риски дефектов на реальном потоке

🔸Гибридный подход — сочетание коробочного ядра и кастомной адаптации — снижает затраты и позволяет избежать vendor-lock

Говоря о тенденциях в развитии кредитных конвейеров, Руслан Мехтиев отмечает:

Банки стремятся объединить интеграции и логику принятия кредитных решений в единую систему. Это сокращает затраты на подключение к внешним сервисам и дает возможность формировать кросс-продуктовые предложения, основанные на целостном анализе клиентских данных. Успешные примеры реализации подобных проектов уже есть на рынке.

Полная версия статьи доступна на сайте >

#AXfinance

Почему отказ от инвестиций в инновации в пользу депозитов может обернуться стратегическим провалом? Лариса Малькова, управляющий директор практики AI AXENIX, проанализировав последствия высокой ключевой ставки для российского бизнеса, утверждает: накопления лишь кажутся надёжным вариантом, но они — иллюзия безопасности, ведущая к технологическому отставанию.

Читайте аргументы на карточках и переходите на наш сайт, чтобы подробно разобраться, как выбрать стратегию и не проиграть гонку за технологическим лидерством.

#AXai