Как установить сбердруг на компьютер

Обновлено: 06.07.2024

Треть офисных романов заканчивается созданием семьи. В Сбере решили сделать поиск родственных душ среди коллег проще — и запустил первое в России корпоративное дейтинг-приложение. Рассказываем, как появился и работает SberDating — сервис «осознанных знакомств» с 5 000 активных пользователей.

Всё началось с идеи Андрея Кузьминых — в Сбербанке он занимается анализом данных и построением моделей машинного обучения для стратегического блока. В его команде тогда работали 10 человек, в том числе дата-сайентисты — одинокие ребята, у которых почти не было времени на знакомства.

«Ребята пользовались дейтинговыми сервисами, ходили на свидания, но только зря тратили время, которого и так не хватает. Найти подходящего партнера сложно: у моего научного руководителя есть статья “Математика любви” с выводом, что встретить идеальную пару всего в 20 раз вероятнее, чем увидеть инопланетянина на просторах Млечного Пути. Наши родители знакомились, женились и жили вместе всю жизнь, а сейчас сделать единственно правильный выбор очень тяжело. Мы подумали, что было бы здорово создать сервис, который подбирает идеальную пару — настолько точно, что после первого свидания можно смело идти в ЗАГС», — рассказывает Андрей.

Акселератор, инвестиции и два приложения вместо одного

В январе 2019 года команда Андрея попала в корпоративный акселератор SberUp с идеей приложения VanLav, которое находит подходящего партнера с помощью алгоритмов машинного обучения. Опыт он называет удачным: «В акселераторе у нас был ментор и трекер. Они сами запускали стартапы, прошли с нами весь путь и не давали расслабляться. Подгоняло и то, что нужно было в короткие сроки сделать MVP».

Со временем концепция менялась. Например, оказалось, что информация о транзакциях и счетах для поиска пары бесполезна. Тогда Андрей решил собирать все данные с нуля — с помощью анкет и тестов в приложении.

Та самая команда, которая решила помочь коллегам найти родственную душу

Через полгода команда победила в SberUp и получила инвестиции на создание полноценной версии VanLav — сейчас приложение дорабатывают для вывода на рынок. Кажется, время самое подходящее: в 2019 году россияне потратили в приложениях для знакомств $19 млн, а пользователи по всему миру — $2,2 млрд.

В процессе работы команда решила протестировать алгоритм и в качестве площадки выбрала Сбербанк — это оказалось проще и эффективнее всего. Из тестирования вырос отдельный проект — так и появился SberDating. Это самостоятельное приложение для сотрудников Сбербанка, которое уже работает — и отличается от VanLav на 99%.

Ансамбль алгоритмов для поиска «своего» человека среди тысяч коллег

Перед запуском SberDating команда провела исследования, чтобы понять, каким должен быть сервис корпоративных знакомств, который бы полностью устраивал сотрудников Сбербанка. По словам Андрея, многие стесняются говорить, что пользуются дейтинг-сервисами: «Когда в акселераторе я спросил, кто из присутствующих знакомится с помощью сервисов, почти никто не поднял руку. Но люди улыбались, переглядывались, а потом многие из них признались, что все-таки пользуются дейтинг-приложениями». По результатам исследований главные требования сотрудников к приложению оказались такими: оно не должно отнимать много времени, а другие пользователи должны быть интересными и адекватными людьми.

Главная гипотеза была такой: люди проводят много времени на работе и чувствуют себя там комфортно, поэтому знакомство с коллегой может привести к отношениям или дружбе. Однако в большой компании разглядеть родственную душу непросто. У двух человек, которые работают на разных этажах, могут быть общие интересы и взгляды на жизнь, но они вряд ли узнают об этом, если не пересекаются. SberDating должно было решить эту проблему. При этом создатели не стали делать акцент на романтических отношениях и решили, что сотрудники будут искать прежде всего интересных людей для общения.

Чтобы находить таких людей было проще, разработчики создали ансамбль алгоритмов. Всего их 10 — больше, чем у популярных дейтинг-приложений. Так мэтчи получаются разнообразнее, а шансов на удачное совпадение — больше. Например, сначала SberDating предлагает познакомиться людям с похожими интересами, затем подбирает коллег с подходящим психотипом, после — тех, кто, скорее всего, понравится друг другу внешне.

Сервис учитывает множество параметров, а вот на должности не обращает внимание — исследования показали, что род деятельности потенциального партнера для них не так важен, как характер и интересы. Нужные сведения пользователи оставляют при регистрации: заполняют анкету, рассказывают о себе и проходят тест на психотип. В основе — знаменитый тест Big Five, который используют в том числе в Сбербанке (например, в HR). Эта модель оценки личности человека позволяет узнать о нем базовые вещи, к примеру, понять, насколько он открыт и доброжелателен. Доработать концепцию психотипов в приложении помогло общение с доктором Андреем Курпатовым. Его собственная система оценки личности оказалась слишком сложной для внедрения в дейтинговое приложение, но с ее помощью тест удалось сделать точнее (точность разработчики проверили на себе).

14 февраля сотрудники Сбербанка получили рассылку о запуске SberDating — и вскоре в приложении произошел сбой из-за неожиданно большого количества регистраций. «В какой-то момент пользователи стали жаловаться, что им на почту не приходит код, необходимый для регистрации. Оказалось, мы исчерпали лимит сервиса рассылок на 2 000 имейлов — пришлось срочно оплачивать новый пакет. К концу дня в SberDating было 6 000 пользователей», — вспоминает Андрей.

Разработчики SberDating с самого начала создавали приложение для осознанного и полезного дейтинга. «Найди и удали» — примерно так звучит принцип, по которому работает сервис. Если авторы большинства дейтинг-приложений делают всё, чтобы пользователь не уходил и бесконечно свайпал, то SberDating — сервис, помогающий найти подходящего человека и на этом считающий свою миссию выполненной. Создатели SberDating хотят, чтобы коллеги узнавали друг друга лично и общались офлайн.

A еще ребята из SberDating и Badoo рассказали о том, как сделать идеальное приложение для знакомств в подкасте S++, который мы делаем в Сбере. Послушать можно тут:

YouTube

Яндекс.Музыка

Google Подкасты

Apple Podcasts

Одна из особенностей SberDating — ограничение числа лайков. Пользователю доступно 10 мэтчей, затем приложение предлагает отдохнуть. «Мы брали цифру не с потолка: психологи говорят, что человек способен нормально обработать информацию только о 10 людях. Это эмпирическим путем выведенная цифра. Если число лайков бесконечно, поиск партнера превращается в игру и трату времени, это становится похоже на бездумное пролистывание ленты в инстаграме», — объясняет Андрей. При этом просто пролистать 10 анкет не получится: чтобы увидеть следующий профиль, нужно изучить информацию о человеке, посмотреть его фотографии и анкету.

Всё это поможет серьезнее относиться к поиску подходящих для общения людей, считает Андрей. Сейчас SberDating работает как отдельный сервис, но его собираются интегрировать в корпоративную платформу Сбердруг, и тогда корпоративный дейтинг станет доступным по умолчанию. Неважно, где находится подходящий человек — в другом здании или за соседним столом: алгоритмы помогут его найти.


Бесплатно

СберДруг

СберДруг – мобильное приложение для Android и iOS, разработанное Сбербанком. С его помощью работники могут общаться и пользоваться внутренними сервисами компании.

Стоит отметить, что утилита предназначена только для сотрудников банка. Клиенты могут воспользоваться приложением Мобильный Сбербанк. С его помощью можно распоряжаться своими средствами и совершать платежи.

Для того, чтобы получить доступ ко всем возможностям сервиса, сотруднику необходимо авторизоваться с помощью учетной записи Sigma. Следует ввести логин и пароль в соответствующие поля.

Далее нужно придумать секретный пароль для входа. При этом на смартфоне должна быть включена функция блокировки экрана. Это необходимо для соблюдения требований внутренней политики безопасности компании. Пользователю следует выбрать один из видов разблокировки:

  • с помощью PIN кода;
  • по отпечатку пальца;
  • с использованием функции распознавания лица;
  • с помощью графического ключа.

Также после установки приложения его необходимо добавить в список доверенных. Сделать это можно в разделе «Настройки» на мобильном устройстве.

После входа можно заполнять личные данные и полноценно пользоваться программой. Она позволяет общаться с коллегами, пользоваться ключевыми сервисами Сбербанка, уточнять информацию о текущих заданиях и пользоваться основными сервисами сбербанка.

Программа отличается повышенной безопасностью. Для ее использования потребуется включить блокировку экрана и настроить графический ключ. Доступен вход по отпечатку пальца, чтобы постоянно не вводить логин и пароль.

Общение и взаимодействие

Приложение является частью автоматизированной системы и позволяет сотрудникам банка создавать заявки на исполнение задач. С помощью утилиты можно назначить ответственного исполнителя и указать срок выполнения поручения. Также есть возможность сохранять контакты коллег для общения и обмена важной информацией.

Практически все пункты меню расположены грамотно. Даже у новичков с навигацией не возникает никаких проблем. Тем более, что весь интерфейс переведен на русский язык. Впрочем, существует подробная инструкция для сотрудников для обучения использования программы.

Что касается цветовой гаммы, то она полностью соответствует корпоративным цветам Сбербанка. То есть, активно используются белый и зеленый. Также разработчики внедрили темную тему. Она включается только после активации такой же темы в настройках ОС.


На рынке мессенджеров сейчас есть примерно всё, как на Привозе. Есть решения на открытом коде, есть мессенджеры с миллиардом пользователей (или даже двумя). Но четкого понимания, что же взять с прилавка, чтоб все сотрудники огромного банка (и его 300+ дочек) с улыбкой открывали какой-то один и это всё проходило бы под требования по безопасности, у меня не сложилось.

Но жаловаться на несовершенство этого мира, недостижимость идеалов и тщетность бытия – бесполезно. Поэтому перейдём к требованиям. Что хочет очень большая организация?

Чтоб было безопасно. Т.е. чтоб не просто data scientist модный в шортиках из одной американской/китайской/российской компании не мог в рамках своих задач узнать что-то полезное, а даже рядовой админ банка не смог увидеть или унести переписку одного уважаемого человека с другим. Даже в качестве картинки. Даже на свой админский супер-защищённый комп. Следовательно, оно должно быть self-hosted – разворачиваемо отдельно и полностью контролируется исключительно теми, кому положено следить и зарплату за это платят. Ещё нужно подключиться к системам, отвечающим за безопасность передаваемого контента. Ещё нужно иметь в руках команды сопровождения все возможные рычаги, чтобы нерадивого пользователя можно было ограничить в желании другому пользователю передавать то, что не положено.

Чтобы было удобно. Сейчас на дворе 2021 год. Но даже закачать справочник пользователей или синтегрить с корпоративной телефонией банка что-то – это уже подвиг на грани фантастики. И удивлению моему не было предела – тот же slack обладает пользовательским интерфейсом, который физически невозможно объяснить курьеру из доставки – подавай ему пользовательский интерфейс a’la telegram. И желательно с видео конференциями встроенными. И прям очень нужен голосовой виртуальный ассистент, голосом удобнее. Ещё невозможно объяснить человеку, у которого есть одновременно два телефона, планшет и два компьютера – почему ему нужно выбрать, где же можно работать с этим мессенджером, а где – остаться без мессенджера. Ну и зачем каждый раз свой номер телефона светить – не ясно.

Чтобы было удобно для внутренних коммуникаций. Тут приходят умные люди из разных отделов, департаментов и цельных предприятий и говорят – нам возможность узконаправленных рассылок нужна. Таргетированных, как это модно называть. По полу, по городу, по региону, по подразделению, по должности и т.д. И в этот момент все open-source решения для чатов (а их только на github – больше 2100 штук) куда-то деваются. Остаются те, кто реально зарабатывает. Но первый пункт не выполняется.

Чтобы развитие продукта помогало бизнесу, а не мешало всем подряд. Удивительно, но с этой точки зрения почти никто не смотрит. Сколько времени сотрудник тратит на поиск телефона в адресной книге где-то там, потом нужно найти телефон, чтобы позвонить и на этом телефоне набрать 11 заветных цифр. И выяснить, например, что номер с ошибкой. Гораздо удобнее – нашёл ФИО, посмотрел фото и сразу набрал. Нужно ещё двоих подключить – аналогично набрал и добавил. И никакой музыки от абонента, которому кто-то в это время позвонил, портящей всем 114 остальным участникам совещания не только настроение. 2021 на дворе. И чтоб если нужно – любой модуль за месяц прикрутить можно было. Ну хорошо, иногда за два

Отсутствие зависимости от вендора и его капризов. Если ты маленькая организация из 50 человек (а по статистике таких ох как много), тебе нужно решение готовое. Даже когда 3000 человек нужно обслужить – вопрос даже не стоит – идёшь и выбираешь решение. Можно даже покапризничать и тендер объявить. А если у тебя 400 000 сотрудников? А если миллион планируется? Тут и вендоров вечных с хорошим SLA мало, и возможности их контролировать тоже не велики. Или вендор маленький и может случайно помереть при очередном кризисе или принятии закона/уехать ему понадобится всей командой, или вендор большой, но его мало интересуют проблемы конкретного клиента – у него самого может быть 40 000 сотрудников и 1000 таких же клиентов по миру.

Казалось бы – каждое из этих пяти требований по отдельности легко покрывается тысячами продуктов. Если взять и выкинуть одно – тоже есть десятки. А вот всё вместе и сразу – можно только самим мучительно делать. Чем и занимаемся. И вас зовём.

Треть офисных романов заканчивается созданием семьи. В Сбере решили сделать поиск родственных душ среди коллег проще — и запустил первое в России корпоративное дейтинг-приложение. Рассказываем, как появился и работает SberDating — сервис «осознанных знакомств» с 5 000 активных пользователей.

Всё началось с идеи Андрея Кузьминых — в Сбербанке он занимается анализом данных и построением моделей машинного обучения для стратегического блока. В его команде тогда работали 10 человек, в том числе дата-сайентисты — одинокие ребята, у которых почти не было времени на знакомства.

«Ребята пользовались дейтинговыми сервисами, ходили на свидания, но только зря тратили время, которого и так не хватает. Найти подходящего партнера сложно: у моего научного руководителя есть статья “Математика любви” с выводом, что встретить идеальную пару всего в 20 раз вероятнее, чем увидеть инопланетянина на просторах Млечного Пути. Наши родители знакомились, женились и жили вместе всю жизнь, а сейчас сделать единственно правильный выбор очень тяжело. Мы подумали, что было бы здорово создать сервис, который подбирает идеальную пару — настолько точно, что после первого свидания можно смело идти в ЗАГС», — рассказывает Андрей.

Акселератор, инвестиции и два приложения вместо одного

В январе 2019 года команда Андрея попала в корпоративный акселератор SberUp с идеей приложения VanLav, которое находит подходящего партнера с помощью алгоритмов машинного обучения. Опыт он называет удачным: «В акселераторе у нас был ментор и трекер. Они сами запускали стартапы, прошли с нами весь путь и не давали расслабляться. Подгоняло и то, что нужно было в короткие сроки сделать MVP».

Со временем концепция менялась. Например, оказалось, что информация о транзакциях и счетах для поиска пары бесполезна. Тогда Андрей решил собирать все данные с нуля — с помощью анкет и тестов в приложении.

Та самая команда, которая решила помочь коллегам найти родственную душу

Через полгода команда победила в SberUp и получила инвестиции на создание полноценной версии VanLav — сейчас приложение дорабатывают для вывода на рынок. Кажется, время самое подходящее: в 2019 году россияне потратили в приложениях для знакомств $19 млн, а пользователи по всему миру — $2,2 млрд.

В процессе работы команда решила протестировать алгоритм и в качестве площадки выбрала Сбербанк — это оказалось проще и эффективнее всего. Из тестирования вырос отдельный проект — так и появился SberDating. Это самостоятельное приложение для сотрудников Сбербанка, которое уже работает — и отличается от VanLav на 99%.

Ансамбль алгоритмов для поиска «своего» человека среди тысяч коллег

Перед запуском SberDating команда провела исследования, чтобы понять, каким должен быть сервис корпоративных знакомств, который бы полностью устраивал сотрудников Сбербанка. По словам Андрея, многие стесняются говорить, что пользуются дейтинг-сервисами: «Когда в акселераторе я спросил, кто из присутствующих знакомится с помощью сервисов, почти никто не поднял руку. Но люди улыбались, переглядывались, а потом многие из них признались, что все-таки пользуются дейтинг-приложениями». По результатам исследований главные требования сотрудников к приложению оказались такими: оно не должно отнимать много времени, а другие пользователи должны быть интересными и адекватными людьми.

Главная гипотеза была такой: люди проводят много времени на работе и чувствуют себя там комфортно, поэтому знакомство с коллегой может привести к отношениям или дружбе. Однако в большой компании разглядеть родственную душу непросто. У двух человек, которые работают на разных этажах, могут быть общие интересы и взгляды на жизнь, но они вряд ли узнают об этом, если не пересекаются. SberDating должно было решить эту проблему. При этом создатели не стали делать акцент на романтических отношениях и решили, что сотрудники будут искать прежде всего интересных людей для общения.

Чтобы находить таких людей было проще, разработчики создали ансамбль алгоритмов. Всего их 10 — больше, чем у популярных дейтинг-приложений. Так мэтчи получаются разнообразнее, а шансов на удачное совпадение — больше. Например, сначала SberDating предлагает познакомиться людям с похожими интересами, затем подбирает коллег с подходящим психотипом, после — тех, кто, скорее всего, понравится друг другу внешне.

Сервис учитывает множество параметров, а вот на должности не обращает внимание — исследования показали, что род деятельности потенциального партнера для них не так важен, как характер и интересы. Нужные сведения пользователи оставляют при регистрации: заполняют анкету, рассказывают о себе и проходят тест на психотип. В основе — знаменитый тест Big Five, который используют в том числе в Сбербанке (например, в HR). Эта модель оценки личности человека позволяет узнать о нем базовые вещи, к примеру, понять, насколько он открыт и доброжелателен. Доработать концепцию психотипов в приложении помогло общение с доктором Андреем Курпатовым. Его собственная система оценки личности оказалась слишком сложной для внедрения в дейтинговое приложение, но с ее помощью тест удалось сделать точнее (точность разработчики проверили на себе).

14 февраля сотрудники Сбербанка получили рассылку о запуске SberDating — и вскоре в приложении произошел сбой из-за неожиданно большого количества регистраций. «В какой-то момент пользователи стали жаловаться, что им на почту не приходит код, необходимый для регистрации. Оказалось, мы исчерпали лимит сервиса рассылок на 2 000 имейлов — пришлось срочно оплачивать новый пакет. К концу дня в SberDating было 6 000 пользователей», — вспоминает Андрей.

Разработчики SberDating с самого начала создавали приложение для осознанного и полезного дейтинга. «Найди и удали» — примерно так звучит принцип, по которому работает сервис. Если авторы большинства дейтинг-приложений делают всё, чтобы пользователь не уходил и бесконечно свайпал, то SberDating — сервис, помогающий найти подходящего человека и на этом считающий свою миссию выполненной. Создатели SberDating хотят, чтобы коллеги узнавали друг друга лично и общались офлайн.

A еще ребята из SberDating и Badoo рассказали о том, как сделать идеальное приложение для знакомств в подкасте S++, который мы делаем в Сбере. Послушать можно тут:

YouTube

Яндекс.Музыка

Google Подкасты

Apple Podcasts

Одна из особенностей SberDating — ограничение числа лайков. Пользователю доступно 10 мэтчей, затем приложение предлагает отдохнуть. «Мы брали цифру не с потолка: психологи говорят, что человек способен нормально обработать информацию только о 10 людях. Это эмпирическим путем выведенная цифра. Если число лайков бесконечно, поиск партнера превращается в игру и трату времени, это становится похоже на бездумное пролистывание ленты в инстаграме», — объясняет Андрей. При этом просто пролистать 10 анкет не получится: чтобы увидеть следующий профиль, нужно изучить информацию о человеке, посмотреть его фотографии и анкету.

Всё это поможет серьезнее относиться к поиску подходящих для общения людей, считает Андрей. Сейчас SberDating работает как отдельный сервис, но его собираются интегрировать в корпоративную платформу Сбердруг, и тогда корпоративный дейтинг станет доступным по умолчанию. Неважно, где находится подходящий человек — в другом здании или за соседним столом: алгоритмы помогут его найти.

Читайте также: