Цифровой маркетплейс Цифровой маркетплейс
Продукты
Каталог
  • Все продукты31 617
  • Категории15
  • Импортозамещение4 814
  • Сравнение
Срезы
  • Реестр ПО18 944
  • По регионам РФ89
Топ-категории
  • ERP и операционное управление2 564
  • Информационная безопасность2 476
  • Проекты и задачи905
  • CRM и продажи740
  • BI-платформы254
  • ECM системы181
Кейсы
Проекты
  • Все проекты внедрения2 103
  • B2B и B2G ПО198
  • Кейсы с госсектором94
  • Кибербезопасность
По эффекту
  • ROI > 200%133
  • Эффект >5 млн ₽93
  • Миграция с зарубежного69
Компании
Участники рынка
  • Вендоры22 938
  • Заказчики15 160
  • Отрасли12
  • Регионы85
Рейтинги
  • Лидеры импортозамещения18
  • Резиденты Сколково412
Медиа
Новости
  • Новости рынка7 412
  • Новости компаний
  • Регулирование
Аналитика
  • Аналитика рынка
  • Призма
  • Глоссарий812
События
  • Конференции и форумы
Войти Регистрация
  • Все продукты
  • Категории
  • Импортозамещение
  • Реестр ПО
  • Сравнение
  • Все проекты внедрения
  • B2B и B2G ПО
  • Кейсы с госсектором
  • Вендоры
  • Заказчики
  • Регионы
  • Отрасли
  • Лидеры импортозамещения
  • Новости рынка
  • Новости компаний
  • Аналитика
  • Глоссарий
Войти Регистрация
Главная/ Проекты цифровой трансформации/ Искусственный интеллект/ Предиктивная аналитика и ML/ Ростелеком — ИИ-модель прогнозирования увольнений сотруднико...
Кейс Проект #2807 Человеческие ресурсы (HR) · опубликовано 1 июля 2021

Ростелеком — ИИ-модель прогнозирования увольнений сотрудников

Описание проекта

Ростелеком разработал и внедрил ML-модель прогнозирования вероятности увольнения сотрудника по собственному желанию. Модель анализирует данные из нескольких систем: HRIS (карточка сотрудника, карьерный трек), корпоративный мессенджер и почта (динамика коммуникаций), системы пропускного контроля (присутствие в офисе), LMS (активность в обучении), кадровая система (частота отпусков, больничных). На выходе — риск-сигнал по каждому сотруднику с перечнем факторов и рекомендациями для HR и руководителя.

Данные публикуются на внутренней платформе, доступной HR-специалистам и руководителям подразделений. Система не используется для административных решений (увольнения, лишения премий) — только для проактивного удержания.

Задача

Ростелеком ежегодно сталкивался с ~18 000 увольнений по собственному желанию. Традиционные ежегодные опросы вовлечённости давали запоздалую реакцию: к моменту опроса многие сотрудники уже находились на поздних стадиях выгорания. Требовался инструмент раннего предупреждения для проактивного удержания ценных кадров.

Цели внедрения

  • Предсказывать риск увольнения за несколько месяцев до события

  • Предоставлять HR и руководителям actionable-сигналы для удержания

  • Снизить нежелательную текучесть и затраты на найм

Результаты

  • Финансы

  • Результаты не раскрыты публично в денежном выражении

  • По отраслевым оценкам, удержание одного сотрудника экономит 0,5–2 годовых оклада (затраты на найм и адаптацию замены) Время

  • Модель работает в режиме реального времени — риск-сигналы обновляются регулярно без задержки, характерной для ежегодных опросов Качество и эффективность

  • Точность прогноза: ~80% — модель правильно определяет сотрудников, намеренных уволиться, в ~80% случаев

  • Модель выявляет конкретные факторы риска по каждому сотруднику (карьерная стагнация, снижение коммуникаций, снижение активности в LMS и др.)

  • Карточка сотрудника содержит рекомендации: провести 1-to-1, предложить ротацию, новый проект, корректировку нагрузки Нагрузка и масштаб

  • Охват: весь персонал Ростелекома (~140 000 сотрудников)

  • Доступность: для всех HR-бизнес-партнёров и руководителей подразделений Надёжность

  • Результаты не раскрыты публично

  • Регламент по этике и конфиденциальности: прогноз не раскрывается самому сотруднику, не используется как основание для административных решений Импортозамещение и compliance

  • Полностью внутренняя разработка — данные не покидают периметр Ростелекома

  • Соответствие 152-ФЗ и трудовому законодательству РФ

  • Работает на базе российских данных и российской инфраструктуры Качественный эффект: Один из немногих публично верифицированных российских корпоративных кейсов HR-предиктивной аналитики в телекоме. Компания прошла путь от концепции до промышленного внедрения в масштабе всей организации. Модель стала частью стандартного инструментария HR-партнёров.

← Все кейсы
ЗАКАЗЧИК
ПАО «Ростелеком»
ИНН: 7707049388
ПРОДУКТ МЕСЯЦА
Контур Гособлако
ИЮН 2026

Контур.Гособлако — облачная экосистема для автоматизации кадрового учета, управления ресурсами и…

Открыть продукт →
КЕЙС КВАРТАЛА
Регистрация посещения объекта общественного питания для подписки на уведомления о возможном контакте с заболевшим новой коронавирусной инфекцией
Департамент цифрового развития Владимирской области · Q2 2026

Внедрение электронного сервиса «Регистрация посещения объекта общественного питания с целью подписки на…

Открыть кейс →
ГЛАВНОЕ
Контур Маркет + ОФД — интегрированная платформа для розничной торговли
ИЮН 2026

Свежая новость рынка

Читать новость →
Цифровой маркетплейс

«Цифровой маркетплейс» – проект АНО «Цифровые платформы»: российский B2B-маркетплейс корпоративного ПО, который помогает компаниям выбирать технологии на основе данных и расширять клиентскую базу поставщиков в России, ЕАЭС и БРИКС. ~20 тыс. вендоров, ~30 тыс. продуктов, сотни заказчиков – открыты и регулярно обновляются.

marketplace@diplatforms.ru
Telegram VK Дзен RUTUBE

Каталог

  • Управление предприятием
  • Продажи и маркетинг
  • Торговля и e-commerce
  • Управление персоналом
  • Проекты и задачи
  • Данные и аналитика
  • Документооборот и контент
  • Офис и коммуникации
  • Все категории →
  • ИБ и безопасность
  • Аналоги западного ПО

Участники и регионы

  • Вендоры и разработчики
  • Заказчики
  • Кейсы внедрения
  • Регионы · 89
  • – Москва
  • – Санкт-Петербург
  • Резиденты Сколково
  • Реестр ПО
  • Рынки и индустрии
  • Стать вендором

Знания

  • Новости рынка
  • – Регулирование
  • – Рынок
  • – Продукты
  • – Внедрения
  • – Безопасность
  • – События
  • Новости компаний
  • Аналитика рынка
  • Сравнения и бенчмарки

Платформа

  • О проекте
  • Инструкции
  • Регистрация
  • Тарифы
  • Контакты
  • Яндекс.Метрика
© 2026 АНО «Цифровые платформы». Цифровой маркетплейс.
Политика конфиденциальности Пользовательское соглашение 18+