HEQS - платформа для сбора и анализа Big Data в сфере производственных потерь, которая позволяет повысить эффективность компании за счет предиктивной аналитики. Платформа HEQS позволяет:
1. Быстро регистрировать несоответствия по стандартным формам (происшествия, брак, потенциальные происшествия, несоответствия по аудитам - всего 10 стандартных категорий несоответствий).
2. Оцифровывать потери в рублях/часах.
3. Принимать решения, основанные на предиктивной аналитике, собираемой в обезличенном виде по всем промышленным предприятиям страны.
Инновационность продукта заключается в построении предиктивной аналитики на основании стандартизированных данных о несоответствиях, возникающих как в бизнес-процессах, так и производственных процессах предприятия. Используя алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, HEQS анализирует большие объемы данных, выявляя закономерности, которые могут быть использованы для предсказания будущих проблем, потерь и способов оптимизации процессов. Это позволяет не только выявлять текущие проблемы, но и прогнозировать потенциальные риски и возможности для улучшения производительности заводов по всей стране.

HEQS (ХЕКС) - продукт, построенный на 10-летнем опыте работы в производственном секторе (11 международных заводов). Цель - повышение эффективности производства через автоматизацию Системы Менеджмента Качества. ПО состоит из 3 модулей: Управление несоответствиями, Моделирование бизнес-процессов и Оценка рисков. Начало разработки - Ноябрь 2023, первый клиент - Май 2024. Концепция подтверждена представителями производств 4 разных стран (письма поддержки прилагаются).

С помощью предиктивной аналитики платформа HEQS может моделировать различные сценарии на основе выявленных закономерностей, что помогает принимать более обоснованные и эффективные решения. Например, прогнозирование возникновения причин несоответствий позволяет заранее корректно проектировать рабочие места. А прогнозирование отказов оборудования позволяет заранее планировать профилактическое обслуживание, тем самым снижая вероятность незапланированных простоев. В результате пользователи продукта получают возможность не только оперативно реагировать на текущие проблемы, но и стратегически планировать развитие корпораций и их бюджеты.

IT

Технологии хранения и анализа больших данных

SpaceSAN нацелен на решение задачи импортозамещения иностранных вендоров и предоставляет богатый функционал современной системы хранения данных: дедупликации данных; формирования моментальных снимков (snapshots) данных; сжатия и шифрования данных на лету; объединения устройств хранения в массивы с избыточностью данных любого уровня (RAID); полного резервирования со временем переключения между управляющими узлами менее 1 мс на базе технологии ALUA; выделения устройств горячего резерва (hotspare) любого количества.
Система хранения данных SpaceSAN отличается доступной ценой. Благодаря используемой комбинации передовых решений открытого программного обеспечения и собственной разработки, в системах SpaceSAN всегда доступны самые передовые технологические решения и при этом обеспечена высокая сохранность и переносимость данных между аппаратными устройствами (накопители информации самодостаточны для миграции и восстановления данных).
Система хранения данных SpaceSAN в своей основе состоит из программной системы управления аппаратным вычислительным оборудованием и тщательно протестированным комплексом аппаратно-программного обеспечения хранения данных. Наше программное обеспечение базируется на открытой программной технологии OpenZFS и операционной системе RedOS (семейство RHEL), которые широко используются технологическими лидерами рынка.

IT

Технологии хранения и анализа больших данных

Проект представляет собой платформу для улучшения благополучия сотрудников, основанную на принципах Well-being 3.0 и персонализированном AI-ассистенте. Платформа предоставляет пользователям персонализированные рекомендации по физической активности, аналитику данных и мотивационную поддержку. Компания уже разработала функционал организации корпоративных челленджей, интеграцию с носимыми устройствами и систему мотивации. Основные цели развития включают расширение функционала AI-ассистента, привлечение крупных корпоративных клиентов и увеличение доли рынка в сегменте wellness-технологий. Проект нацелен на снижение заболеваемости сотрудников, повышение их лояльности и увеличение производительности, способствуя тем самым повышению эффективности бизнеса.

IT

Искусственный интеллект, Технологии хранения и анализа больших данных

Ключевые инновации:
— Робот-редактор для автоматического редактирования фотографий и составления фотоальбомов с помощью голосовых/ текстовых команд;
— Генерация текстовых описаний для фотографий;
— AI-реставрация старых фотографий;
— Генерация визуального контента на базе нейросетей.
— Формирование AR-фотокниг с QR-кодами.

Текущие клиенты: Сбер, Газпром Нефть, Роснефть, ВТБ, Леруа Мерлен, TUI, КРОСТ Концерн, Мегаполис, Major, ЦПСиР, Хорошкола, Кунцево Плаза и др.

Выручка за 2024 г. (https://clck.ru/3GTq2i ) – 172,97 млн руб. (+ 38% YoY), +34 184 новых клиентов, за 2023 г. – 125,76 млн руб. (+ 27% YoY).

Культура и искусство

Искусственный интеллект

Целью выполнения НИОКР является разработка программной системы, обеспечивающей комплексный подход к формированию и управлению деловыми связями, сочетающий как технологические (проактивность, интеграция сведений о профессиональной деятельности, алгоритмы рекомендации потенциальных контактов и проверки достоверности информации), так и психологические механизмы (учет исследований по жизненному циклу делового контакта, деловой совместимости). Актуальность выполнения НИОКР связана с тем, что расширение и поддержание деловых связей зачастую оказывается ключевым фактором, влияющим на профессиональный успех. Существующие же решения (как “традиционные”, так и цифровые) игнорируют психологическую составляющую данного процесса, и, кроме того, зачастую страдают от низкого качества данных. В результате выполнения НИОКР будет разработана программная система, обеспечивающая функционирование социальной сети деловых контактов. Это будет комплекс социо-технических решений, включающий рекомендательную модель расширения сети контактов, построенную с применением ИИ, и метод ее обучения, а также набор эффективных механизмов для стимулирования активности пользователей при расширении сети контактов, поддержании достоверности информации и личного развития. Основная аудитория для социальной сети - представители областей деятельности, успех в которых зависит от количества и качества контактов (ИТ-специальности, дизайн, предпринимательство, менеджмент). Применение разрабатываемой системы (или ее отдельных компонентов) возможно также для организации внутрикорпоративного нетворкинга, что является частью процесса управления знаниями внутри корпорации, важно для создания и поддержание культуры наставничества, оценки кадрового потенциала и формирования кадрового резерва.

Медиа и соцсети

Искусственный интеллект

Сервис объединяет кандидатов, менторов и работодателей. Ключевая задача – развитие карьеры кандидатов, используя опыт экспертов из ведущих компаний.

Функционал для соискателей (B2C):
– Комплексная оценка компетенций соискателя и автоматическим построением карьерной траектории;
– Автоматический подбор ментора;
– AI-симулятор собеседований и сложных переговоров.

Функционал для менторов (B2C, B2B):
– AI-ассистент ментора.

Функционал для HR-департаментов компаний (B2B):
– Комплексная оценка компетенций сотрудников с определением уровня профессионального развития (грейда) внутри компании.

Сервис разрабатывается ООО «Эйч Карьера» (https://h.careers). Выручка компании за 2024 г. составила 112 млн рублей. За 2024 г. 530 менторов проконсультировали 41 000 кандидатов. B2B клиентами Сервиса являются: PepsiCo, Сбербанк, Альфа-Банк, Авито, Ростелеком, Qiwi, Промсвязьбанк, CДЭК, Страховая компания ВСК и др.

IT

Искусственный интеллект, Технологии распределенных реестров

FLORACHAIN — мультисервисная платформа, объединяющая несколько десятков цифровых сервисов как для продавцов, так и для конечных покупателей цветов, подарков, кондитерских изделий и других товаров. Позволяет селлерам организовать полный цикл деятельности в режиме «одного окна»: от подбора и доставки товара у оптовых поставщиков, учета, аналитики и документооборота до автоматизированной внутригородской логистики и аналитики продаж. Для конечных покупателей предоставляется ряд эксклюзивных функций, например, подбор букета и подарка по интересам пользователя в социальных сетях, конструктов букетов, мониторинг свежести цветов, консерьерж-сервис и многое другое. Реализация функционала осуществляется за счет широкого стека технологий — анализа больших данных, предиктивной аналитики, компьютерного зрения и нейронных сетей. Выручка компании за 2023 год составила 17,1 млн рублей, а в 2024 году превысила 25 млн рублей.

Торговля и ритейл

Технологии распределенных реестров

AskAll — гибкий инструмент для проведения исследований и опросов, в том числе социологических, психометрических, политических, а также для тестирования контента, продукта, услуг или общественного мнения.
Система обладает интуитивно понятным интерфейсом и кроссплатформенностью, поможет быстро создавать и проводить онлайн опросы на любом устройстве.
Встроенный ИИ модуль упростит анализ результатов и принятие управленческих решений.
Модули защиты помогают сохранить персональные данные опрашиваемых (респондентов).
Опросы можно проводить по собственной базе клиента, а также, благодаря интеграции со всеми популярными рекламными сетями, писать с помощью ИИ рекламное объявление по опросу, применять таргетинги, продвигать опрос и получать максимально быстрый ответ от целевой аудитории.
Системой можно пользоваться облачно или интегрировать на сервера клиента.
Текущий уровень развития продукта TRL6. Ключевые члены команды имеют более 10-ти лет опыта в социологических и маркетинговых исследованиях федерального и международного масштаба. Текущая команда проекта 9 человек.
Среднесрочные цели развития: доработка и совершенствование продукта, повышение эффективности команды, выход на рынок и завоевание устойчивой рыночной доли, повышение конкурентоспособности и доходности сервиса.

Медиа и соцсети

Искусственный интеллект

1. Проблема: Высокий отток клиентов и неэффективность традиционных методов удержания снижают рентабельность малых и средних сервисных бизнесов и ритейла на 20-50%, а полноценные решения доступны только в сегменте крупного бизнеса

2. Решение: Виртуальный помощник, управляющий коммуникациями с клиентской базой на всех этапах пути клиента через все точки касания:
- Автоматизирует рутину сотрудников, где это возможно (напоминание о визите, сбор обратной связи)
- Автоматически создает задачи для сотрудников, если необходима ручная коммуникация
- Показывает ключевые бизнес-метрики, дает рекомендации по совершенствованию бизнеса

3. Бизнес-модель:
- Формат использования продукта: SaaS
- Каналы продаж: партнерская программа, CRM-системы, отраслевые эксперты, отраслевые конференции, маркетинговые активности
- Монетизиция: Подписка, Продажа доп. модулей, Услуги внедрения
- Текущие клиенты: примерно 1,5 тысячи бизнесов в сегменте МСБ

4. План дальнейшего развития:
2025 год
- Исследования и разработка: (1) Формирование модели данных по HR, (2) ИИ советы по HR, (3) ИИ анализ качества общения, (4) HR показатели бизнеса, (5) Расширение числа каналов и источников данных
- Защита интеллектуальной собственности: (1) Государственная регистрация программ для ЭВМ, (2) Подача заявки на патент в части «Активаций»
- Маркетинг, продажи, продвижение: (1) Масштабирование существующего продукта в сегменте красоты и здоровья, (2) Выход на рынок HoReCa с HR продуктом

2026 год:
- Исследования и разработка: (1) Формирование модели данных Ритейла, (2) Коллаборативная фильтрация, (3) Прогнозирование LTV, (4) Best-send time, (5) ИИ генератор скриптов, (6) Расширение числа каналов и источников данных
- Защита интеллектуальной собственности: (1) Подача заявки на патент в части «GCB2», (2) Подача заявки на патент в части «AI сценарии»
- Маркетинг, продажи, продвижение: Продажи в сегменте Ритейла

2027 год:
- Исследования и разработка: (1) ИИ анализ качества общения (ИИ РОП), (2) Автоматизированная продажа товаров и услуг, (3) Расширение числа каналов и источников данных
- Защита интеллектуальной собственности: (1) Подача заявки на патент в части «Аналитика рынка» (см. слайд 5), (2) Подача заявки на патент в части «Отчеты»
- Маркетинг, продажи, продвижение: Продажи продукта ИИ РОП

Торговля и ритейл

Технологии хранения и анализа больших данных, Технологии распределенных реестров

“Фабрика сделок” — экосистема для поддержки участников рынка строительства и недвижимости.

Ключевые инновации:
1) Для покупателей недвижимости (физические лица):
– Предварительный подбор недвижимости на основе интеллектуального анализа бюджета, кредитных возможностей и других параметров;
– Визуализация планировки и интерьера объекта недвижимости с VR-просмотром;
– Интеллектуальный подбор материалов и подрядчиков для ремонта или строительства;
– Автоматизированный электронный документооборот с OCR, интеллектуальная проверка юридической чистоты и автоматический подбор страховых продуктов;
– ИИ-ассистент с возможностью подбора риэлторов/застройщиков и объектов, прогнозированием цен и анализом готовности проектов.
2) Для застройщиков:
– CRM с возможностями прогнозирования спроса, интеллектуальной оптимизацией маркетинга и автоматизацией документооборота.
3) Для риэлторов:
– CRM с возможностями интеллектуального подбора объектов, анализа юридической чистоты, прогнозирования дохода и автоматизацией документооборота.
4) Для кредитных отделов банков:
– CRM с автоматизацией кредитных процессов, проверкой подлинности документов, электронным документооборотом, возможностями прогнозирования сделок.

Экосистема разрабатывается ООО "ЭСАРДЖИ-ИПОТЕЧНЫЙ ЦЕНТР".

Среди текущих клиентов: Сбербанк, Банк ВТБ, Газпромбанк, Россельхозбанк, Совкомбанк, Банк Уралсиб, Росбанк, Абсолют Банк, Московский кредитный банк, Фора-Банк (https://www.forabank.ru/ ), ПримСоцБанк (https://pskb.com/ ), Банк непрофильных активов “Траст” (https://www.trust.ru/ ), Тимер Банк (https://timerbank.ru/ ), Севергазбанк (https://severgazbank.ru/ ), Банк “Санкт-Петербург” (https://www.bspb.ru/ ), Фабрика кредитов (https://creditfabrik.ru/ ), Специализированный застройщик “Графит” (https://www.grafitholding.ru/ ), девелоперская компания Ikon (https://ikon-pm.ru/ ), строительная компания KRONUNG (https://kronung.group/ ) и др., а также ряд частных риэлторов.

Заинтересованность уже подтвердил ряд клиентов: https://clck.ru/3Jdq5h .

Недвижимость

Искусственный интеллект