Поделиться
ABBYY: Все 25 лет мы бежали впереди конкурентов
Сергей Андреев, президент и генеральный директор группы компаний ABBYY, рассказал CNews об истории компании, особенностях работы в разных странах, конкурентах, корпоративных проектах и о том, над чем сейчас работают в ABBYY.Второй проект, который шел параллельно, был в Министерстве по налогам и сборам, как оно тогда называлось. В то время налоговая декларация состояла из 13 страниц и имела сложную шкалу расчета налогов с разными вычетами, зачетами, пересчетами. Дальше в налоговой службе возникали сложности, так как информации было много, а вносить ее в компьютер было сложно и долго. Тогда мы предложили налоговой все это автоматизировать. Сначала мы сделали новые бланки, которые стали машиночитаемыми. Далее разработали весь процесс, который должен происходить при логистике этих деклараций. Фактически, в нашей стране налоговые декларации начали автоматически вводиться в компьютер одновременно с США. Потом процесс упростился с введением новой шкалы расчета налогов, количество деклараций снизилось. Но у нас были и другие проекты с налоговой службой, по работе с другими формами отчетности.
Далее, обобщив опыт этих двух проектов, мы создали корпоративный продукт, с которым вышли на зарубежные рынки.
CNews: Какие корпоративные проекты реализуете сегодня?
Сергей Андреев: Проектов много в разных отраслях. Потоковый ввод данных нужен всем компаниям, которые работают с большими объемами документов. А это и банковская, страховая отрасли, и энергетика, нефтегаз, и, конечно, государственный сектор. Наши заказчики в России – Сбербанк, Альфа-Банк, Ингосстрах, «Транснефть», КЭС Холдинг, СИБУР, «Трансаэро», Media Markt и многие другие.
Сергей Андреев: Сегодня, несмотря на довольно шаткую ситуацию в экономике, компании по-прежнему внедряют решения, обеспечивающие оптимизацию бизнес-процессов и сокращение затрат.
Среди известных проектов – ЕГЭ, где мы обеспечиваем техническую возможность обработки бланков. В мире наши технологии применяются в таких масштабных проектах, как переписи населения и выборы в Саудовской Аравии, Кувейте, Чили, Таджикистане, Греции, Литве и других странах. Это очень сложные проекты, когда в короткий промежуток времени необходимо ввести огромные объемы данных, и ввести без ошибок.
Что важно, сегодня, несмотря на довольно шаткую ситуацию в экономике, компании по-прежнему внедряют решения, обеспечивающие оптимизацию бизнес-процессов и сокращение затрат. В случае с потоковым вводом снижение затрат на обработку документов – более 50%. При этом возврат инвестиций от внедрения – от 3 месяцев до 1 года.
CNews: Каковы сейчас ваши приоритеты?
Сергей Андреев: К сожалению, есть соблазн двинуться только в одну сторону, в В2В, потому что там легче. Это большей частью индивидуальная работа, где понятно, какой нужен результат. Когда же работаешь с массовым клиентом, то нужно сделать гипотетический продукт, угадать, что понравится большому количеству людей. Это сложнее. Мы начинали с В2С. Мы перешли в В2В, и сейчас В2В у нас развивается быстрее, чем В2С. Но мы думаем над тем, как этот баланс поправить. В частности, будут интересные новости, связанные с нашим словарем Lingvo.
CNews: Над какими продуктами вы сейчас работаете?
Сергей Андреев: Направлений много. Рынок и спрос постоянно трансформируются, и наша задача – соответствовать ожиданиям пользователей и по возможности предугадывать их, постоянно развивая наши продукты. Так, год назад мы выпустили ABBYY PDF Transformer+, продукт для работы с PDF. Люди все активнее используют электронные документы. Но для них всегда важно иметь неизменяемый формат, который похож на бумагу. PDF – это наиболее близкая к такому требованию вещь. То, как раньше работали с бумагой, необходимо повторить с электронными документами. То есть, получить из документа какой-то текст и неизменяемый документ сделать изменяемым. Наш продукт как раз выпущен для того, чтобы решить эту проблему. Он конкурирует с более дорогими аналогами, например, от Adobe, но при этом включает все самые необходимые возможности.
Еще одно важное направление – Compreno, технология понимания и анализа текстов на естественных языках, разработку которой мы ведем 19 лет. Технология направлена на работу не со словами, а с понятиями, которые стоят за ними. Тогда, 19 лет назад, мы думали создать машинный переводчик нового поколения. Прошло время, появились бесплатные машинные переводчики, которые удовлетворяют основные потребности в переводах и позволяют понять общий смысл текста. Мы поняли, что вкладывать огромные средства в дальнейшую разработку переводчика нам коммерчески не выгодно.
Но важно другое. Compreno способна решить гораздо более глобальную задачу: мы пытаемся научить компьютер анализировать и понимать смысл текста так, как это делает человек. Это означает, что существенно расширяется и спектр применения технологии и перед нами открываются задачи в области поиска, классификации, извлечения информации из неструктурированных текстов и многое другое. Красота в том, что задачи эти становятся все более актуальны сегодня, когда объемы информации в мире, вне зависимости от отрасли, растут колоссальными темпами.
Короткая ссылка
