АСУ ЕСПП: как РЖД трансформирует управление ИТ-услугами

Для автоматизации комплексного процесса предоставления ИТ-услуг бизнес-подразделениям ОАО «РЖД» сейчас используется автоматизированная система управления Единой службой поддержки пользователей (АСУ ЕСПП). Система принята в постоянную эксплуатацию в 2011 году и постоянно модифицировалась в соответствии с потребностями пользователей ИТ-услуг и основного заказчика – Главного вычислительного центра – филиала ОАО «РЖД». Кроме того, система адаптировалась для работы с новыми технологиями – роботами, выполняющими рутинные операций (RPA), и чат-ботами.

АСУ ЕСПП автоматизирует основные производственные процессы ИТ-подразделения ОАО «РЖД»:
- управление обращениями;
- управление запросами;
- управление изменениями;
- управление инцидентами;
- управление регламентными работами.

Однако существующая АСУ ЕСПП реализована на платформе, использующей импортный стек технологий, что значительно снижает возможности развития и модернизации комплекса. Увеличиваются риски отказов в работе и негативного влияний событий информационной безопасности из-за отсутствия авторской поддержки и сервисных договоров с вендором. В настоящее время прорабатывается проект перевода АСУ ЕСПП на импортонезависимую платформу.

У этого проекта несколько ключевых целей. В первую очередь, необходимо реализовать максимально эффективную систему управления процессами предоставления ИТ-услуг. Новая система должна стать быстрее и удобнее для всех, кто с ней работает. За счет автоматизации рутинных задач и интеграции в проект разработок в области искусственного интеллекта мы можем не только ускорить процессы, но и снизить издержки, направив освободившиеся ресурсы на более приоритетные интеллектуальные задачи. 

Во-вторых, требуется обеспечить технологическую независимость. Перевод АСУ ЕСПП на отечественные решения позволит уйти от использования зарубежного ПО и обеспечит соответствие актуальным требованиям безопасности.

Одной из причин для внедрения процессов непрерывного совершенствования является рост требований к качеству предоставляемых ИТ-услуг. Существующие требования к ИТ-сервисам со стороны бизнес-подразделений компании требуют от нас перехода от реактивного управления к проактивному, то есть к созданию единой системы контроля, которая позволит нам эффективно управлять ИТ-процессами и качеством сервисов. Автоматизация процессов непрерывного совершенствования упрощает доступ к ретроспективным данным и позволяет анализировать динамику развития системы управления ИТ в компании. 

Использование встроенных модулей искусственного интеллекта (ИИ) позволит сделать инструмент особенно мощным: использование каузального генеративного ИИ поможет нам не только выявлять и оценивать риски, но и прогнозировать их возможное влияние на бизнес. Мы сможем принимать взвешенные и оперативные решения, направленные на минимизацию различных типов угроз, в решении задач управления ИТ-сервисами. Благодаря ИИ мы можем автоматически анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и оптимизировать процессы управления, минимизируя риски и повышая устойчивость компании.

Инструмент позволит не только формировать дорожные карты для развития системы управления ИТ, но и создавать четкие критерии и метрики для отслеживания выполнения программы цифровой трансформации. С его помощью можно понять, как конкретные проекты влияют на общий прогресс цифровой трансформации компании, и корректировать программу, чтобы она соответствовала стратегическим целям.

Например, ИИ может отслеживать работу элементов систем и прогнозировать инциденты, позволяя оперативно реагировать на потенциальные инциденты и предотвращать простои. Машинное обучение поможет системе адаптироваться под изменяющиеся потребности бизнеса, обучаясь на основе накопленных данных и автоматически настраивая параметры работы системы. В результате мы сократим количество ошибок, повысим эффективность принятия решений и сделаем систему более гибкой и устойчивой к изменениям.
Этот подход позволит добавлять необходимые метрики, оценочные критерии и формировать наглядные визуальные данные (дашборды), отображающие прогресс реализации программы цифровой трансформации и программы импортозамещения.

Для обеспечения требуемых уровней безопасности и надежности платформа будет интегрирована с системами мониторинга автоматического предотвращения инцидентов, что обеспечит высокий уровень доступности и устойчивости ИТ-систем.
Для достижения всех этих амбициозных целей нам предстоит выполнить несколько задач.
Первая из них – это разработка и внедрение отечественного платформенного ITSM-решения. Переход на это решение потребует подготовки инфраструктуры и четких планов миграции данных и функционала из действующих систем. Мы понимаем, что это будет длительный и комплексный процесс, и наша цель – пройти его максимально плавным и незаметным для пользователей образом.

Следующий важный шаг – это интеграция нового решения в существующие системы и приложения. Мы хотим, чтобы новая система работала как единое целое, без разрыва с текущими процессами. Именно поэтому так важно подготовиться к этому этапу и заранее продумать все нюансы.
Затем мы планируем автоматизировать основные направления в технологических процессах ГВЦ. За счет применения модулей ИИ мы должны автоматизировать типовые задачи и сократить время обработки стандартных запросов. Как пример, ИИ сможет распознавать часто задаваемые вопросы и предоставлять готовые ответы, освобождая сотрудников поддержки от необходимости обрабатывать однотипные запросы вручную. Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут предложить персонализированные рекомендации пользователям на основе анализа их предыдущих взаимодействий с системой, что повысит удовлетворенность клиентов и снизит нагрузку на технологов. Это станет большим шагом вперед для повышения скорости и качества обслуживания.

Первый заместитель директора Главного вычислительного центра – филиала ОАО «РЖД» Андрей Пинигин:
«Сейчас под понятием «искусственный интеллект» скрывается большое количество абсолютно разных цифровых технологий. А у пользователей автоматизированных и информационных систем существуют предрассудки и опасения при использовании инструментов, маркированных как элементы ИИ. Наша задача – на максимально ранней стадии жизни системы предоставить пользователю интуитивно понятный интерфейс, эффективные и быстрые решения через обращение в единое окно. Это поможет снять недоверие и сделать инструмент незаменимым помощником в работе и решении оперативных проблем клиента».

Мы делаем акцент и на повышение уровня зрелости процессов с применением методик ITIL и отраслевых стандартов в области ИТ. С их помощью мы сможем типизировать процессы и сделать их более эффективными.
Наконец, мы планируем развернуть программы обучения и поддержки пользователей. Нам критически важно, чтобы сотрудники могли эффективно и с минимальным этапом привыкания работать с новой платформой на всех этапах ее внедрения.
На этапе подготовки проекта мы сформировали состав проектной команды, включающий основных участников ИТ-блока ОАО «РЖД», а также цифрового субхолдинга ОАО «РЖД», где за каждый блок работы отвечают опытные специалисты. В состав проектной команды со стороны ОАО «РЖД» входят специалисты ГВЦ, планируется включение специалистов ЦСС, ЦИБ, со стороны цифрового субхолдинга – ООО «РЖД-Технологии», ООО «РЖД-ТехСервис», ООО «ОЦРВ».

Реализация нашего проекта будет разбита на три фазы, каждая из которых направлена на достижение определенных целей.
С 2025 по 2026 год пройдет первая фаза, которая включает реализацию операционных процессов управления ИТ-услугами. Это базовые процессы, которые помогут обеспечить качество и скорость обслуживания. Приоритетом будет являться внедрение инструментов, которые повысят удобство и скорость работы системы.
Во второй фазе, с 2026 по 2027 год, мы переходим к тактическим процессам, которые будут обеспечивать требуемый уровень доступности и непрерывности ИТ-услуг. На этом этапе мы будем решать вопросы устойчивости, чтобы наши ИТ-сервисы всегда были доступны и готовы к работе.
И наконец, третья фаза, с 2027 по 2028 год, – это автоматизация процессов непрерывного совершенствования. Мы будем работать над адаптивностью и гибкостью ИТ-услуг для обеспечения возможности динамичных изменений под потребности бизнеса.

Основная цель использования процессов непрерывного совершенствования – это обеспечение стратегической и операционной устойчивость бизнеса. Инструмент создает основу для непрерывного совершенствования процессов. Мы сможем эффективно оценивать текущий уровень зрелости процессов, что позволит улучшить управление и будет стимулом для формирования корпоративной культуры самосовершенствования.
Инструмент сможет оценивать готовность ИТ-систем к преобразованиям и цифровой трансформации бизнеса и позволит не только оценить текущий уровень, но и сформировать устойчивый механизм развития систем.
Процессы непрерывного совершенствования охватывают все ключевые элементы, необходимые для оценки прогресса, – организационную структуру, роли, ответственных лиц, процедуры, документирование и отчетность. Мы сможем наглядно видеть, как процессы развиваются и где есть точки для оптимизации.

Процессы непрерывного совершенствования с элементами ИИ, оценкой эффективности инвестиций, возможностью формирования дорожных карт и создания дашбордов для мониторинга проектов цифровой трансформации и импортозамещения дадут ощутимые эффекты. Благодаря четкому распределению обязанностей и ролей в инструменте будет обеспечено эффективное взаимодействие между подразделениями.
Прозрачные принципы обеспечения коммуникаций, регулярные оценки и мероприятия по повышению эффективности управления помогут компании защитить свои активы, минимизировать риски и спланировать развитие, используя передовые технологии для устойчивого роста бизнеса.

Итак, когда мы говорим о реинжиниринге АСУ ЕСПП, центральное место занимает использование искусственного интеллекта для оптимизации управления и повышения эффективности системы.
Основная идея заключается в том, что ИИ не просто автоматизирует уже существующие процессы, но и позволяет полностью пересмотреть, как мы управляем ИТ-услугами. С его помощью мы можем делать процессы более гибкими, предиктивными и адаптивными.

Директор Главного вычислительного центра – филиала ОАО «РЖД»  Виктор Аристов:
«ГВЦ как филиал, участвующий в обеспечении и предоставлении значительного объема ИТ-сервисов компании, не может работать без четкого учета и планирования своих активов. И мы закладываем в новую платформу не просто данные экстраполяции предыдущего опыта, а в первую очередь принципы построения рекомендательной системы на основе оперативной прогнозной модели с применением модулей ИИ. Мы сможем видеть узкие места в инфраструктуре, технологии обслуживания, кадровой модели и получать варианты корректирующих действий (прогнозы от ИИ) на ранней стадии негативного влияния. Таким образом, ГВЦ будет обеспечивать стабильно высокое качество предоставления ИТ-услуг путем небольших изменений и с минимально требуемыми для этого затратами ресурсов, максимально эффективно используя имеющиеся активы».

1. Автоматический анализ и прогнозирование. 

ИИ будет использоваться для анализа данных в реальном времени и прогнозирования потенциальных инцидентов и проблем. На основе исторических данных система сможет выявлять паттерны, указывающие на риски возникновения инцидентов и проблем, сигнализировать о необходимости принятия превентивных мер.
2. Оптимизация процессов управления. 

Благодаря машинному обучению система ИИ сможет адаптировать и улучшать процессы управления инцидентами, изменениями и другими элементами ИТ-услуг. Вместо того чтобы просто фиксировать ошибки, система будет учиться на каждом случае и использовать накопленный опыт для повышения точности и скорости принятия решений.
3. Проактивное предотвращение инцидентов.

ИИ будет работать как «предсказатель» инцидентов, анализировать поведение систем и пользователей, автоматически определять вероятность возникновения инцидентов, а при возникновении – купировать их лавинообразное увеличение, не допуская перехода в критические состояния.
4. Автоматическое принятие решений и маршрутизация задач.

ИИ сможет самостоятельно определять приоритеты для обработки задач, перенаправлять запросы к нужным специалистам, а также принимать простые решения без участия человека. Это позволит рационально распределять ресурсы.
5. Аналитика и улучшение клиентского опыта. 

ИИ также будет анализировать обратную связь от пользователей и выявлять, в каких аспектах качество ИТ-услуги может быть улучшено.
6. Поддержка непрерывного совершенствования.

В реинжиниринге ИИ будет встроен в непрерывный процесс контроля и улучшения, что позволит системе адаптироваться к меняющимся условиям и требованиям. Это означает, что ИИ станет частью долгосрочного процесса улучшения, и со временем мы сможем не просто поддерживать, а повышать эффективность всей системы.

Таким образом, применение ИИ в реинжиниринге АСУ ЕСПП сделает управление ИТ-услугами более динамичным и проактивным, поможет минимизировать риски и повысит эффективность. Внедряя передовые технологии, мы создаем не просто стабильную систему, а гибкую и самосовершенствующуюся платформу, способную быстро адаптироваться к новым вызовам и потребностям бизнеса.

Автор: Начальник службы проектной координации Главного вычислительного центра – филиала ОАО «РЖД» Наталья Паперкина