Колонки

Такси как вдохновение и робот как помощник: как технологии меняют охранный бизнес

Колонки
Андрей Цыбаков
Андрей Цыбаков

генеральный директор ГК «Delta Системы безопасности»

Ольга Лисина

Чем похожи службы такси и охранные предприятия? И как искусственный интеллект может помочь группам быстрого реагирования лучше справляться с работой, а заодно — снизить издержки? Рассказывает Андрей Цыбаков, генеральный директор ГК «Delta Системы безопасности».


Dig(IT)al. Цифровой гайд для тех, кто устал делать по-старому.


Такси как вдохновение и робот как помощник: как технологии меняют охранный бизнес

Частные охранные предприятия стали набирать популярность еще в девяностые — тогда же, в 1992, был закреплен и их правовой статус. Однако рынок был разрозненным и во многом беспринципным. 

Я достаточно долго проработал в частных бюро, а потом вместе с партнерами решил создать крупный холдинг и сделать ставку не только на столицу, но и на регионы. Так появилась группа компаний «Delta Системы безопасности». 

Однако мало найти проссионалов своего дела и объединить их. Для успешного роста компании необходимо обращаться к различным практикам и черпать опыт из самых разных, порой неожиданных, сфер.


Быстрее, выше, сильнее... И еще быстрее

Основное конкурентное преимущество любой компании в сфере безопасности — это скорость реагирования. Чем меньше времени пройдет от момента поступления тревожного сигнала до прибытия бойцов ГБР на объект, тем больше вероятность, что преступление будет пресечено.

Ведущие игроки на рынке безопасности по-разному подходят к решению этой задачи — например, увеличивают свой автопарк, скупая дорогостоящие автомобили. Однако это не только не поможет быстрее оказаться на «месте преступления», но и увеличит конечную стоимость предлагаемого клиенту продукта.

Мы решили подойти к этому вопросу с совершенно другой стороны и обратились к опыту коллег из других отраслей.

Для кого еще скорость так же важна, как и для нас? Ответ был очевиден. В 2013 году мы приступили к разработке собственной системы Combat, схожей по своим принципам с агрегаторами такси. 

До ее запуска мы использовали программу Microsoft Dynamics Navision, но ее функций было недостаточно. Идея запустить собственное приложение появилась из-за существовавших проблем в департаменте реагирования. В «ручном» режиме было невозможно контролировать местонахождение экипажей ГБР, сложно оценивать маршрут до места происшествия, передавать тревожный сигнал по телефону.

Департаменту приходилось содержать большой штат операторов, много времени тратилось на передачу сигнала и, как следствие,  увеличивалось время реагирования. 

Мы рассмотрели, какие процессы сможет автоматизировать такая система. Прежде всего агрегаторы видят весь автопарк на единой карте и отслеживают перемещения машины — это именно то, что было нужно на первом этапе разработки собственного приложения. 


dennizn / Shutterstock


Затем мы решили пойти дальше и предложить системе передавать тревожный сигнал непосредственно экипажу группы быстрого реагирования — так же, как диспетчер передает заказы водителю такси, — а дальше Combat нарастили возможностями двухсторонней связи, сбором данных об объекте и клиенте.  

Но надо понимать, что простое копирование системы не может дать ожидаемого результата, ведь преследуемые задачи все равно будут разными. Самое главное — смотреть шире на возможности программы и процессы, которые в ней используются, и уметь увидеть то, что можно применить в своей сфере. 


Усложнять — просто, упрощать — сложно

Со временем и с учетом потребностей блока реагирования и мониторингового центра список возможностей системы стал расширяться. Главной задачей была оптимизация всех процессов, более слаженная работа экипажей, прозрачная отчетность и в конечном счете действительно качественное реагирование и снижение числа реальных правонарушений.

Ежегодно количество охраняемых объектов росло, увеличивалось и число экипажей ГБР. Тогда возникла мысль создать робота, так как стало очевидно, что обученный искусственный интеллект сможет обрабатывать большее количество тревог. 

Сегодня по факту получения тревоги программа Combat подключает робота SkyNet, который за несколько секунд анализирует наличие свободных групп в зоне происшествия, вычисляет и строит маршрут до объекта через «Яндекс.Карты» с учетом оптимального расстояния и времени в пути. 

Далее тревога поступает выбранной группе. На протяжении всего маршрута робот продолжает следить за движением экипажа ГБР, а сотрудники, в свою очередь, обладают всеми данными по объекту, выгружая их из системы. Кроме того, после завершения осмотра места происшествия и совершения всех необходимых действий, сотрудник формирует отчет, в том числе в голосовом режиме — система самостоятельно расшифровывает запись и переводит в текстовый формат.

Потом робот отслеживает возвращение экипажа на место. 

По сути, сотрудник группы быстрого реагирования становится эдаким водителем такси, так как Combat самостоятельно фиксирует все действия экипажа, аналогично тому, как это происходит в службе такси.

Получение сигнала, формирование и движение по маршруту, факт и время прибытия на объект, время, потраченное на осмотр объекта, результаты осмотра, произведенные действия — задержание, вызов сотрудников полиции — все это отражено в программе. 


Не потратишь — не сэкономишь

Почему именно такая система, подобная агрегаторам такси, успешно работает в охранном бизнесе?

  • Во-первых, она сокращает время реагирования. А время реагирования — один из ключевых факторов выбора частной охранной компании клиентом. Автоматизация процесса получения, обработки и передачи тревоги экипажу позволяет значительно сократить время реагирования с привычных 10 минут до 5–7.
  • Во-вторых, это дополнительный уровень контроля. Система фиксирует все данные — это позволяет при необходимости восстановить всю хронологию событий, включая фото и видеоматериалы с места происшествия. 
  • В-третьих, она исключает человеческий фактор, который может привести к ошибкам передачи данных, снижению скорости передачи сигнала, некорректному построению маршрута. Ошибка в случае боевого тревожного выезда может привести к самым негативным последствиям — от кражи материальных ценностей до угрозы здоровью или жизни. 
  • И конечно, она сокращает издержки. Изначально дежурная часть с большим штатом операторов располагалась в каждом регионе. С внедрением системы Combat появился ЕЦУР (единый центр управления реагированием) в Волгограде, где в каждой смене числился 21 дежурный, плюс по два дежурных в каждом из региональных центров. А когда в 2017 мы внедрили в систему робота, его алгоритмы позволили сократить сотрудников ЕЦУР до шесть человек и убрать дежурных в региональных офисах. 

Изначально программа обрабатывала лишь 3% от всех тревог, а сейчас — 93%. Наше реагирование оценивает это как идеальный результат. Оставшиеся 7% — это нетипичные случаи, погрешности и происшествия, которые невозможно уложить в единый алгоритм действий. 

Автоматизация всех возможных процессов и отказ от раздутого штата сотрудников позволили повысить маржинальный доход примерно на 15%. Эти деньги мы продолжаем активно инвестировать в собственные разработки, не теряя при этом в прибыли и ежегодно увеличивая ее на 10–12%.

Изначальные же вложения в интеграцию новой системы окупились за рекордные три года.


Как достичь максимума

Резюмируя, могу сказать, что важно всегда и во всем смотреть шире и выходить за рамки собственной «песочницы». Не бояться инвестировать в новые продукты, потому что любые вложения — это ваш будущий технологический «кэшбэк». И ставить ваших клиентов во главу угла, ведь, в конце концов, именно они в ответе за вашу прибыль и ее рост.


Фото на обложке: Dmitry Kalinovsky / Shutterstock 

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Автопилот для локомотива: как нейронные сети помогают машинистам
  2. 2 Скорая техпомощь: как технологии изменили поисково-спасательные миссии
  3. 3 Как с помощью нейронной сети найти потерявшегося в лесу человека

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase