Герман Греф: «Новые технологические тренды и модели эффективного менеджмента»

• Людмила Телен, заместитель директора Ельцин-центра, представляет Германа Грефа.  

• Подчёркивается формат открытого разговора и дискуссии.  

• Упоминается возможность задать вопросы после лекции.  

• Лекция ведётся в прямом эфире на сайте Ельцин-центра и телевидении Сбербанка.  

• Те, кто не смог попасть в зал, смогут смотреть трансляцию в холле.  

• Герман Греф благодарит Ельцин-центр и команду музея за приглашение.  

• Извиняется за задержку начала встречи, объясняя это эмоциональным впечатлением от музея.  

• Греф планирует показать слайды, ролики и провести сессию вопросов и ответов.  

• Обсуждение влияния технологических трендов на менеджмент и бизнес-модели.  

• Фокус на обработке больших данных и машинном обучении.  

• Объяснение различий между информационной и цифровой эрами.  

• Цифровые технологии стали доступны каждой компании.  

• Прогнозирование роста объёма данных и возможностей их обработки.  

• Важность обработки структурированных и неструктурированных данных.  

• Необходимость сбора 300 миллионов страниц медицинских данных для точного мониторинга.  

• Перспективы повышения точности медицинских моделей.  

• Традиционные методы обработки данных и новые технологии.  

• Роль «чёрных ящиков» в обработке данных.  

• Обработка данных затронула все сферы, включая финансовый сектор и медицину.  

• Бихевиоральные модели человека анализируются с достаточной точностью.  

• Методика Хогана основана на «биг файф» — пяти ключевых поведенческих и психологических аспектах личности.  

• Микал Касинский разработал методику, позволяющую точно определять психотип человека по кликам в Facebook.  

• Его методика используется для управления организациями, людьми и клиентскими взаимоотношениями.  

• Касинский проводит эксперименты по определению психотипа по фотографии.  

• Машина анализирует сотни миллионов фотографий и с точностью 0,8–0,85 относит человека к одному из «биг файф».  

• Это ломает традиционные подходы к анализу бихевиоральных аспектов человека.  

• Технологии радикально изменят жизнь в ближайшие десять лет.  

• Примеры новых бизнес-моделей: Uber и Airbnb, которые не владеют физическими активами.  

• Подход «проблем солвинг» переосмысливает потребности человека: человеку нужны функции вещей, а не сами вещи.  

• Раньше люди тратили ресурсы на покупку вещей, используя их неэффективно.  

• Современные модели, такие как Uber, показывают коэффициенты использования на уровне 40–60%.  

• Автопилот может повысить эффективность до 80%, снизив стоимость услуг.  

• Зарождается экономика экосистем, где человек хочет иметь одну «большую красную кнопку» для доступа к услугам.  

• Люди предпочитают делегировать выбор услуг доверенному помощнику.  

• Центр экосистемы — это доверенный помощник, который направляет потребителя к наиболее квалифицированным производителям услуг или товаров.  

• Прогнозы: 30% выручки и 40% прибыли будут в экосистемах через 7–8 лет.  

• Примеры экосистем: Tencent, Alibaba, Baidu, Google, Amazon.  

• Китайские экосистемы лидируют по доходности и привлекательности для инвесторов.  

• Высокие компетенции и аналитика больших данных в реальном времени.  

• Облачные технологии и in-memory компьютеры.  

• Мгновенная обработка данных для поддержки принятия решений.  

• Разработка системы антифрод-мониторинга для защиты от кибератак.  

• Анализ обычных и необычных покупок в реальном времени.  

• Ручное подтверждение операций при необходимости.  

• Big Data, машинное обучение, искусственный интеллект.  

• Открытый IP и возможность подключения неограниченного количества клиентов.  

• Кибербезопасность и гибкость платформы.  

• Open Source и поддержка сотен тысяч разработчиков.  

• В российском поле нет крупных экосистем, но есть компании, стремящиеся к этому.  

• Конкуренция и рост концентрации на рынке.  

• Усиление интеграции партнёрств и эмоций в отношениях с клиентами.