– В 2024 году мы говорили о системах бронирования и цифровизации коммерческой деятельности. Что принципиально изменилось в компании за это время?
– Два года назад мы позиционировали себя как продуктовая IT-компания с системами бронирования и дистрибуции CRS V, «ЦСБ. Малый флот», бортовой платформой «ВДХ.Мобайл» и проектом ERP для грузового флота. В 2025 году мы внедрили ИИ-практики в собственную разработку, создали AI-инженерное бюро, которое строит автономные системы управления коммерцией и занимается ИИ-зацией бизнес-процессов заказчиков.
– Почему вы решили создать отдельное AI-инженерное бюро? Какой запрос рынка подтолкнул к этому шагу?
– Наши ключевые заказчики, управляющие собственным флотом, для которых рост бизнеса имеет свои болевые точки: первая линия поддержки не справляется с пиковой нагрузкой, ценообразование запаздывает, конкурентный анализ по сотням сопоставимых предложений на постоянной основе вести затруднительно, отчетность в подразделениях разнится и не показывает общей картины. При этом в компаниях уже были внедрены BI-платформы, но они не давали целостной картины, а только подсвечивали накопленные проблемы, как в управленческой отчетности, так и в своевременности решений.
Накопленная экспертиза по решению этих задач, а также продуктовое видение команды «ВодоходЪ.Тех» позволили нам разработать собственную платформу не как коробочный продукт, а как среду (framework) разработки подобных решений для предприятий из любых отраслей. Мы создали рабочую промышленную систему с интеграцией в контур клиента.
Слово «бюро» мы выбрали именно потому, что оно предполагает в первую очередь инженерный подход и экспертизу, а не за красивую презентацию.
– Использованием ИИ уже не удивить пользователя. В чем принципиальное отличие вашего подхода?
– Мы строим работу на 4 основных принципа:
- Интеграция. ИИ не только «надстройка», но еще и встроенный инструмент внутри системы клиента: учетные записи, CRM, ERP и телефония заказчика. Никаких отдельных окон и копирования — только бесшовная интеграция. Идеи, которые в нее не ложатся, мы отсекаем сразу;
- Каждое решение прозрачно и объяснимо. Логируем выводы, отслеживаем дрейф ИИ-моделей, проверяем на каждом релизе. Это гарантирует аудит и защиту в спорных ситуациях;
- Отвечаем за метрику. Наша цель — не сдать код, а достичь измеримого бизнес-результата: рост выручки, снижение затрат, точность прогнозов. Мы идем к нему столько итераций, сколько нужно;
- Собственный инжиниринг. Проекты ведут штатные сеньор-инженеры, а не внешние подрядчики. В ИИ-проектах глубокая экспертиза в предметной области критична, а ротация исполнителей убивает результат.
– Можно ли сказать, что рынок завершил этап простой автоматизации и переходит к автономному управлению бизнесом?
– Скорее, рынок расслоился. Часть компаний в отрасли до сих пор многие процессы ведет «аналогово» в таблицах. Им говорить об автономном управлении бессмысленно и даже вредно: сначала нужна нормальная система продаж, ERP, CRM и данные в электронном виде.
Другая часть автоматизировала учет и уперлась в потолок, который редко называют вслух: данные есть, а решения по-прежнему принимаются на глаз, цены ставятся по индексации к прошлому году, отчет готовится три дня и к моменту готовности бывает уже неактуален, отклонение в продажах/расходах замечают лишь на этапе фиксации убытка. Вот об этих компаниях можно говорить, что они на этапе перехода к автономному управлению бизнесом.
Разницу между автоматизацией и автономностью я бы сформулировал так: автоматизация — это когда система делает то, что ей сказали. Автономность — это когда система сама определяет, что нужно сделать, в границах, которые вы задали. Первое ускоряет исполнение, второе кратно меняет качество решений.
– Расскажите подробно про ваш ИИ-продукт и его возможности.
– «Центр управления доходностью» (Revenue Radar) сводит в одну панель то, что обычно живет в пяти разных измерениях: сквозную аналитику продаж, загрузку транспорта (или производства), планы по рынкам сбыта и менеджерам, прогноз доходов и расходов, мониторинг конкурентов, ценовые рекомендации, планирование и эффективность маркетинговых активностей.
Внутри продукта работает целый штат ИИ-экспертов: продуктовый аналитик, финансовый менеджер, директор по продажам, маркетолог и ревеню-менеджер. Они следят за метриками, предлагают ценовые решения и могут сами выполнять рутинные действия: обновлять CRM, менять цены, готовить отчеты. По сути, это «диспетчерская» для коммерческого блока: видит всю картину, предупреждает об отклонениях и берет на себя типовую работу.
«ВодоходЪ.Тех» (ООО «ВодоходЪ.Технологии») — технологическая ИТ-компания и AI-инженерное бюро. Первые продукты созданы в 2020 году для круизного флота «ВодоходЪ» из 26 теплоходов, в 2023 году IT-экспертиза группы выделена в самостоятельную компанию. Сегодня в экосистеме более семи продуктов: система бронирования и дистрибуции CRS V (свыше 30 теплоходов под управлением, около 200 тыс. туристов в год), «ЦСБ. Малый флот», бортовая платформа «ВДХ.Мобайл», Платформа лояльности, аналитическая платформа и автономный центр управления коммерцией «Центр управления доходностью» (Revenue Radar), B2B ЛидГен, ИИ-агенты, ERP для грузового флота. Более 1 млн транзакций, 8 интеграций из коробки. Решения работают на российском и зарубежных рынках.
– Если объяснить простыми словами генеральному директору транспортной компании: какие задачи система сможет взять на себя сразу после установки и настройки?
– Система за минуты формулирует текущую ситуацию в компании со всеми выкладками и объяснением причин (такой отчет аналитик бы собирал три дня).
Предупреждает о том, что произойдет, если не вмешаться. Например, рейс на текущую дату загружен на 12%, что ниже нормальной кривой. При таком темпе к отходу загрузка будет на столько-то ниже плана, вот варианты действий и их прогнозируемый эффект.
Самостоятельно выполняет типовые действия. Круглосуточно отвечает на запросы менеджмента, квалифицирует обращения, меняет цены в заданных вами границах, готовит регулярную отчетность, ищет и обогащает данные о контрагентах, ведет первичную коммуникацию с партнерами.
Если спроецировать это на обычный день руководителя, то утром вы открываете не пять дашбордов и переписку с четырьмя отделами, а одну сводку, в которой сказано, что изменилось, почему и какие два-три решения от вас требуются. Все остальное система уже сделала сама.
– Какие бизнес-процессы ИИ способен выполнять автономно, а какие решения остаются за специалистом?
– Мы работаем с четырьмя уровня автономии: наблюдение, рекомендация, действие в заданном коридоре и полная автономия процесса. В любом реальном проекте разные процессы находятся на разном уровне автономии и это нормально.
Полная автономия ИИ-системы: сбор отчетности, мониторинг конкурентов, типовые ответы клиентам, квалификация обращений, поиск B2B-данных, алерты об отклонениях.
Автономно, но в заданном коридоре: изменение цен (в рамках минимума/максимума), запуск маркетинговых кампаний, распределение бюджета и задач между менеджерами.
Остается за человеком и, по нашему убеждению, останется: отмена/перенос рейсов, обязательства перед партнерами, нестандартные цены и условия, кадры и юридические решения.
Степень автономии определяется не сложностью задачи, а обратимостью последствий. Все, что нельзя откатить, остается под контролем человека.
– Какие данные необходимы компании, чтобы такой центр начал эффективно работать?
– Минимальный набор выглядит так:
- История продаж и загрузки хотя бы за один-два сезона с двумя датами: датой бронирования (продажи) и датой рейса (оказания услуги). Это критично. Без даты бронирования нельзя построить кривую набора бронирований, а она — основной инструмент раннего предупреждения. Компании часто хранят только факт продажи, и это первое, что приходится исправлять;
- Справочники: емкость, категории размещения, тарифная сетка, расписание;
- Каналы продаж и их атрибуция хотя бы на уровне «прямые / агенты / онлайн».
Здесь есть хорошая новость и плохая. Хорошая: идеальных данных нет ни у кого, включая нас, и это не повод не начинать — на этапе исследования мы прямо говорим, что можно сделать на том, что есть, и какой точности ждать. Плохая: если данные живут в головах менеджеров, в переписке и в личных файлах, то первым проектом будет не ИИ, а наведение порядка. Мы в этой ситуации так и говорим, потому что запускать модели на таких данных — гарантированно потратить деньги и получить недоверие к технологии на годы вперед.
– Какие основные проблемы судоходных компаний сегодня можно решить с помощью ИИ?
– В пассажирском сегменте ключевая проблема — «скоропортящаяся» емкость: непроданная каюта не переносится, навигация коротка. ИИ предлагает: ценовое управление вместо статичных тарифов от факта прошлого сезона, раннее обнаружение просадок, круглосуточную «неустанную» первую линию без потери обращений в пик сезона и без трат на межсезонный простой, регулярную потоковую аналитику конкурентов и спроса, автоматическая отчетность без опозданий относительно решений, контроль расходов рейса в реальном времени и допродажи услуг.
В грузовом судоходстве ключевой KPI сосредоточен на максимизации коммерческой загрузки и доходности рейса при минимальных простоях. Это тонкое управление тайм-чартерным эквивалентом при ценообразовании фрахтовых контрактов. Для регулярных грузовых линий с проблемами недозагруженых плеч или высоких накладных расходы также может справиться «Центр управления доходности» (Revenue Radar), который оцифровывает процессы, собирает данные из множества источников в одно большое хранилище и с помощью ИИ-агентов выдает руководителям, акционерами обоснованные предложения.
Мы также понемногу движемся в сторону решений технической эксплуатации и технического менеджмента флота, но делаем это максимально осторожно, так как это уже следующий уровень компетенций, но у нас есть хорошая база для этого.
– Может ли система предупреждать руководство о потенциальных убытках еще до их возникновения?
– Да, и это, пожалуй, самая ценная функция во всем контуре — во всяком случае та, за которую руководители, акционеры благодарят чаще всего.
Механика простая по идее и требовательная к данным. У каждой даты отправления есть нормальная кривая набора бронирований: сколько мест должно быть продано за 120, 90, 60, 30 дней до старта с учетом прошлых сезонов, дня недели, маршрута, рынка. Система непрерывно сравнивает факт с этой кривой. Если рейс за два месяца до отхода идет на 12–15% ниже нормы, сигнал приходит именно сейчас, когда есть время на маркетинг, мягкую корректировку цены, перераспределение емкости или работу с агентской сетью.
Без такого механизма проблему видят за две-три недели до отправления. В этот момент остается один инструмент — глубокая скидка. То есть убыток не предотвращается, а фиксируется, и вместе с ним портится ценовое восприятие направления на следующий сезон.
То же самое работает с расходной частью: прогноз расходов рейса и алерты об отклонении от бюджета до закрытия рейса, а не после. Но здесь важна дисциплина учета расходов.
Для грузового флота, например, у нас есть судовой модуль, связанный с ERP, который позволяет эффективно и оперативно по мере движения по маршруту актуализировать все фактические расходы, наравне с теми, которые поступают из учетно-казначейских систем.
В грузовом сегменте наш ERP «КИМС. Река-море» закрывает не только коммерцию, но и осуществляет прокладку и планирование маршрутов, учет и оптимизация расходов рейса в одном контуре от заявки до закрытия.
– Какую первую цифру хочет увидеть руководитель после внедрения ИИ?
– Спрашивают обычно про экономию на фонде оплаты труда. А корректнее использовать другую метрику: выручка на единицу емкости.
Разница принципиальная. Экономия на ФОТ дает разовый эффект и ограниченный сверху: вы не можете сократить больше, чем у вас есть людей, и в сезонном бизнесе с дефицитом кадров это вообще сомнительная цель. Доходность — рычаг, который работает каждый сезон и не имеет естественного потолка.
Поэтому на этапе исследования мы всегда предлагаем зафиксировать две-три метрики и считать эффект по ним, а не по ощущениям. Обычно это выглядит так: выручка на единицу емкости, конверсия из обращения в бронирование, доля обращений, закрытых без участия человека, время подготовки регулярной отчетности.
– Где экономический эффект проявляется быстрее всего?
– По срокам порядок такой:
- Недели – отчетность и первая линия. Здесь эффект не требует изменения процессов и виден внутри пилота;
- Месяцы – конверсия: работа диалогового агента в продажах, персонализация предложений, работа с лояльной базой, поиск и подключение новых агентов;
- Сезон – доходность: динамическое ценообразование и управление емкостью. Инструмент самый сильный, но и период измерения самый длинный, потому что сравнивать можно только сопоставимые периоды.
Мы обычно рекомендуем строить программу именно в этом порядке — не потому, что так технологически проще, а потому, что быстрые эффекты создают внутри компании доверие, на котором потом можно делать сложное. Проект, начатый с самой амбициозной задачи, часто умирает раньше, чем покажет результат.
– Как, по вашему мнению, будут выглядеть судоходные компании через пять лет?
– Флот будет примерно тем же. Судостроительный цикл длинный, суда служат десятилетиями — здесь за пять лет радикально ничего не изменится, и это важно понимать, потому что именно отсюда следует все остальное. А коммерческий контур изменится сильно. Тарифную сетку, поставленную до начала навигации, заменит непрерывное ценообразование. Первая линия будет преимущественно автоматической, с человеком на сложных обращениях. Планирование расписания превратится из творческой работы в выбор из просчитанных сценариев с прогнозом по каждому. Отчетность станет непрерывной, а не эпизодической.
И появится то, чего сейчас в отрасли почти нет: люди, отвечающие за качество данных и за настройку правил, по которым работают алгоритмы. Это не про IT-отдел — это коммерческая функция. Компании, которые заведут ее раньше, получат преимущество, которое конкурентам будет трудно скопировать, потому что оно состоит не из купленного софта, а из накопленных данных и настроенных процессов.
