Сбер представил бизнесу сервис для видеоконференций

Логотип компании
09.04.2021Автор
Сбер представил бизнесу сервис для видеоконференций
Jazz by Sber находится на финальном этапе тестирования и станет основой решения для корпоративного сектора.

Как отметили в компании, Jazz можно развернуть в технологическом контуре компании, на её инфраструктуре и интегрировать в существующий IT-ландшафт, а значит работу сервиса невозможно заблокировать или внести в неё корректировки извне. Вместе с тем, доступ к звонку может быть ограничен только определённым кругом лиц — иметь ссылку на встречу уже будет недостаточно.

Корпоративный Jazz работает на базе открытой библиотеки WebRTC, где применяется защищенный RTCP видеопротокол, и использует OpenSource-решения. Решение не требует скачивания приложений на устройство, позволяет делиться изображением со своего экрана всем участникам и, в отличие от Zoom, не имеет ограничения по времени проведения встречи.

Разработкой Jazz занимается SberDevices — подразделение, специализирующееся на умных устройствах и решениях на основе искусственного интеллекта в таких областях. Официальным дистрибутором и технологическим партнером корпоративной версии станет «Диалог» — разработчик защищённого мессенджера для бизнеса Dialog Enterprise.

Приложения для Android и iOS планируются пока только в перспективе. Стоимость корпоративной лицензии и точные сроки запуска компания не раскрывает.

Из ближайших отечественных конкурентов сейчас на рынке есть собственный сервис видеозвонков Mail.ru Group, «Телемост» от Яндекса, и «Сферум» от Ростелекома и Mail.ru. Впрочем, эти решения ориентированы на общение среди простых пользователей, а «Сферум» вообще предназначался школьникам.

Также не стоит забывать про Zoom. Несмотря на то, что на днях стало известно о запрете продавать лицензии российскому госсектору, позже компания сообщила, что отозвала разрешение у партнеров чтобы предложить покупателям приобретать аккаунты напрямую через сайт Zoom.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

Похожие статьи