Примеры бизнес кейсов построенных на платформе PolyAnalyst

Transcript

1. -- Примеры бизнес кейсов -- Построено на платформе PolyAnalyst™ www.megaputer.com www.megaputer.ru
2. Что делает Мегапьютер? • Извлекаем и структурируем факты из текстовых документов • Строим модели на основе аналитики и Искусственного Интеллект • Предоставляем кластерную платформу для анализа Больших Данных • Оцифровываем и роботизируем бизнес-процессы • Разрабатываем в России, экспортируем на весь мир • Поддерживаем четверть компаний из списка Fortune 100
3. Продукция компании Мегапьютер Аналитическая платформа PolyAnalyst™ Аналитические решения для бизнес-задач Система для построения BI отчетов Web Reports™ • Точное извлечение информации из текстовых документов • Автоматическое построение предсказательных моделей • Готовые решения для большого спектра задач и областей • Разработка под ключ специализированных решений • Легкое создание интерактивных графических отчетов • Бизнес-аналитика для нетехнических пользователей 1 2 3
4. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА PolyAnalyst – это клиент-серверная система анализа структурированных и текстовых данных. ГРАФИЧЕСКИЙ ИНТЕРФЕЙС Построение решения на платформе PolyAnalyst осуществляется с помощью соединения готовых блоков. ПОСТРОЕНИЕ ОТЧЁТОВ В платформу встроены средства для визуализации результатов в виде интерактивных веб-отчётов. ЧТО ТАКОЕ POLYANALYST?
5. ЭТАПЫ РАБОТЫ С ДАННЫМИ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПОРТ Представление найденной информации в удобном для восприятия виде. Загрузка данных из файлов, баз данных, документов, электронной почты, социальных сетей. ПОДГОТОВКА ДАННЫХ Классификация, кластеризация, извлечение сущностей и фактов, выявление тенденций. ЗАГРУЗКА ДАННЫХ Очистка, преобразование данных, агрегация, проверка орфографии и грамматики. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ТЕКСТОВЫЙ АНАЛИЗ
6. АНАЛИТИЧЕСКИЙ КЛИЕНТ Схема проекта Список инструментов Узлы проекта Все возможности программы в одном окне Одновременная работа над несколькими проектами Параллельная работа над одним проектом Полный доступ к инструментарию PolyAnalyst Наглядное изображение структуры проекта Графический интерфейс для настройки и отображения результатов
7. ВЕБ-ОТЧЕТЫ – ДЛЯ КОНЕЧНОГО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
8. PolyAnalyst: Примеры Аналитических Решений 1. Структуризация и контроль за содержанием учебных программ 2. Автоматизация извлечения информации о контрагентах 3. Сверка счетов и накладных 4. Извлечение информации из юридических документов 5. Управление номенклатурой материально-технических ресурсов 6. Анализ новостного потока 7. Роботизация информационных процессов в медицинском страховании 8. Анализ отзывов клиентов 9. Анализ данных по ремонту и обслуживанию оборудования
9. МЫ ИЩЕМ ПАРТНЕРОВ – ЭКСПЕРТОВ И РАЗРАБОТЧИКОВ Мегапьютер Продает лицензии на платформу ПЛАТФОРМА РАЗРАБОТКА РЕШЕНИЯ: СЦЕНАРИИ И ИНТЕРФЕЙСЫ ТИПОВОЕ РЕШЕНИЕ И ИНТЕРФЕЙСЫ. СОВМЕСТНЫЕ ПРОДАЖИ ПО МОДЕЛИ REVENUE SHARING Мегапьютер Разрабатывает сценарии анализа, делает стыковки с ИТ системами Заказчика через API вместе с партнером по интеграции Заказчик Сам научился писать сценарии, сам разработал решение и никому не показывает Мегапьютер Продает лицензии на платформу Партнер (эксперт в предметной области) пишет сценарии и интерфейсы при поддержке лингвистов и аналитиков Мегапьютер. past current future Мегапьютер Продает лицензии на платформу МОДЕЛЬ МОНЕТИЗАЦИИ
10. Структуризация и контроль за содержанием учебных программ
11. СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ЗАКАЗЧИК ПРОБЛЕМА Крупный университет Отсутствие единой системы контроля за содержанием дисциплин и ведущими их преподавателями ЗАДАЧИ • Отслеживание пересечений по содержанию учебных программ • Контроль за компетенциями в учебных программах
12. ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ: РАБОЧИЕ ПРОГРАММЫ УНИВЕРСИТЕТА СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ ПРОФИЛЬ ПОДГОТОВКИ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ РАЗДЕЛЫ ДИСЦИПЛИНЫ ФОРМИРУЕМЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ
13. ПОСТРОЕНИЕ РЕШЕНИЯ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ Предварительная обработка документов: исправление ошибок и опечаток, удаление дубликатов Извлечение содержательной информации из документов: • Разделы • Заголовки • Авторы Построение связей между извлеченными данными, поиск пересечений и дубликатов Резюмирование и визуализация результатов 1 2 3 4
14. ОБРАБОТКА ДАННЫХ: ОТ НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ К СТРУКТУРИРОВАННЫМ ОДИН ДОКУМЕНТ ~ 20 СТРАНИЦ ОДНА КАФЕДРА: 154 ДОКУМЕНТА ВРЕМЯ ОБРАБОТКИ ~2 МИНУТЫ ВОЗМОЖНО ОБРАБОТАТЬ ЛЮБОЕ КОЛИЧЕСТВО ДОКУМЕНТОВ РЕЗУЛЬТАТ РОБОТИЗАЦИИ:
15. ПОИСК ПОЛНЫХ И ЧАСТИЧНЫХ ДУБЛИКАТОВ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ Сравниваем рабочие программы дисциплин, анализируя текст рабочих программ Сравниваем наименования разделов дисциплины Сравниваем описания разделов дисциплины, находим похожие даже в тех случаях, когда они названы по-разному
16. ПОИСК ПОХОЖИХ ДИСЦИПЛИН ПО СОДЕРЖАНИЮ ИХ РАЗДЕЛОВ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ Предмет: Экономика предприятия Предмет: Управление предприятием
17. ПОИСК ДУБЛИКАТОВ: ПРИМЕР ПОЛНОГО СОВПАДЕНИЯ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ Полное совпадение наименования и содержания всех разделов у двух дисциплин: - Б1.Б.25 «Web-программирование» - Б1.В.ДВ.4.1 «Веб-технологии»
18. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ ЭЛЕМЕНТАМИ ПРОГРАММЫ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ Дисциплины, где усваивается компетенция Разделы дисциплины
19. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ ЭЛЕМЕНТАМИ ПРОГРАММЫ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ Компетенции, развиваемые дисциплиной Пересечения в содержании дисциплин
20. ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ 145 в раз ускоряется обработка документов ЕДИНАЯ СИСТЕМА вместо разрозненных документов НАГЛЯДНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ всей содержащейся в системе информации КОНТРОЛЬ И ОТСЛЕЖИВАНИЕ накладок и пересечений в содержании
21. ОБРАБОТКА ДАННЫХ: СКРИПТ СТРУКТУРИЗАЦИЯ И КОНТРОЛЬ ЗА СОДЕРЖАНИЕМ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ
22. Автоматизация извлечения информации о контрагентах
23. АВТОМАТИЗАЦИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ О КОНТРАГЕНТАХ ЗАКАЗЧИК ПРОБЛЕМА Коммерческий банк Необходимость извлечения и проверки первичной информации из пакета документов (выписки, устав, договоры, и т.д. Роботизация извлечения первичной информации из бумажных и электронных текстовых документов. Верификация этой информации. ЗАДАЧА
24. РАБОТА С ДОКУМЕНТАМИ ОТ КОНТРАГЕНТОВ Шаг 1 Получение документов от контрагента Шаг 2 Извлечение первичной информации: название компании, налоговые и банковские реквизиты, имена учредителей и руководителей, паспортные данные, и т.д. Шаг 3 Проверка контрагента по внутренним и внешним источникам (ЕГРЮЛ, СПАРК, и т.п.) Шаг 4 Принятие решения об установлении деловых отношений
25. Автоматизация извлечения информации о контрагентах 500 000 документов в год Автоматизированное решение – PolyAnalyst™
26. На выходе системы:
27. 300 в раз Ускоряет обработку документов 42 Заменяет ручной труд сотрудников 21000000 рублей в год Экономический эффект от внедрения решения 12 месяцев Время обработки 500 000 документов снижается до с 12 дней -х ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ О КОНТРАГЕНТАХ
28. Автоматизация сверки счетов и накладных
29. АВТОМАТИЗАЦИЯ СВЕРКИ СЧЕТОВ И НАКЛАДНЫХ ЗАКАЗЧИК ПРОБЛЕМА Компания-авиаперевозчик Необходимость сверки счетов-фактур и накладных от подрядчиков с банковскими данными Сравнение данных, полученных заказчиком, с суммами фактических выплат, поиск расхождений и выявление их причин ЗАДАЧА
30. ОПИСАНИЕ РЕШЕНИЯ АВТОМАТИЧЕСКАЯ СВЕРКА СЧЕТОВ И НАКЛАДНЫХ Анализ структуры документов Извлечение ключевых элементов: тип операции, валюта, сумма, контрагенты Приведение информации к единому виду Отождествление данных заказчика и подрядчика и поиск расхождений и аномалий 1 2 3 4
31. РЕЗУЛЬТАТ ОБРАБОТКИ ДОКУМЕНТОВ АВТОМАТИЧЕСКАЯ СВЕРКА СЧЕТОВ И НАКЛАДНЫХ Общество с ограниченной ответственностью «ЭРА Терминал» АО «Корпорация развития Ульяновской области»
32. АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РЕШЕНИЕ АВТОМАТИЧЕСКАЯ СВЕРКА СЧЕТОВ И НАКЛАДНЫХ Из имеющихся данных генерируется сводная таблица Автоматически обнаруживаются расхождения в суммах Подозрительные случаи предоставляются для верификации экспертом Таблица расхождений
33. 180 в раз Решение ускоряет обработку 63 сотрудников 34000000рублей в год Экономический эффект от внедрения 82 на % Снижает вероятность ошибки ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ СВЕРКИ СЧЕТОВ И НАКЛАДНЫХ При анализе 5 000 000 счетов заменяет -х
34. Автоматизация анализа юридических документов - LegalTech
35. ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ЮРИДИЧЕСКИХ ДОКУМЕНТОВ - LegalTech ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ • Проверка документов на полноту, соответствие требованиям • Проверка документов (договоров, инструкций и т.д.) на соответствие новым законодательным требованиям и изменениям в отчетности • Извлечение сущностей, формирование карточек документов, индексация баз документов • Автоматизация документооборота, автоматизация бизнес процессов юридических служб • Онлайн услуги для юристов по запросу • Управление знаниями. Формирование внутренних баз знаний, интеграция с внешними экспертными системами, механизмы генерации типовых документов (например, шаблонных ответов на запросы контролирующих органов, на жалобы), механизмы поиска и анализа по внутренним и внешним базам знаний Due Diligence и Аудит Compliance, Accounting Standards Compliance Contract Metadata Extraction Document Automation Contract Management Online Legal Services, Online Dispute Resolution
36. ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДОГОВОРОВ ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ЗАКАЗЧИК ЗАДАЧА ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ Компания-оператор сотовой связи Автоматизировать процесс извлечения критериев из договоров аренды земельных участков и складов для телекоммуникационного оборудования Сокращение затрат на ручную обработку массива документов Повышение скорости обработки договоров Эффективное использование квалифицированных сотрудников
37. ЗАДАЧА: ИЗВЛЕЧЬ КРИТЕРИИ ИЗ ДОГОВОРА ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДОГОВОРОВ Специалисту необходимо представить в табличном формате следующие факты, содержащиеся в договоре аренды: Пример договора аренды Номер договора Наименование и представитель Арендатора Наименование и представитель Арендодателя Предмет договора Адрес арендуемого объекта Площадь арендуемого объекта Срок действия договора Размер арендной платы И многое другое
38. ОПИСАНИЕ РЕШЕНИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДОГОВОРОВ Подготовка данных к анализу Извлечение базовых элементов: названия контрагентов, сумма, площадь, адрес Извлечение требуемых фактов: сумма договора, площадь объекта, дата начала действия договора, дата окончания действия договора и т.д. Выведение информации в табличном формате
39. РЕШЕНИЕ: «ЧТО ПОД КАПОТОМ?» АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА
40. РЕШЕНИЕ: ИЗВЛЕЧЕНИЕ СТАНДАРТНЫХ И ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ СУЩНОСТЕЙ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА Извлечение стандартных сущностей Извлечение пользовательских сущностей
41. РЕШЕНИЕ: АВТОМАТИЧЕСКОЕ ИЗВЛЕЧЕНИЕ ФАКТОВ ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДОГОВОРОВ
42. РЕЗУЛЬТАТ: ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ В СТРУКТУРИРОВАННОЙ ФОРМЕ ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДОГОВОРОВ
43. ПРЕИМУЩЕСТВА РЕШЕНИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДОГОВОРОВ Качество преобразования Количество контрактов, преобразованных в текст без потери важных для учета данных Точность извлечения фактической информации из неструктурированного текста Конфиденциальность Внедрение решения, исключающее обмен конфиденциальными данными с третьими сторонами Автономность После внедрения требуется минимальное привлечение внешней экспертизы Адаптируемость Простая адаптация существующего решения к новым типам договоров >90% >85%
44. 900 в раз Решение ускоряет обработку документов 50сотрудников 26000000рублей в год Экономический эффект от внедрения 30 > минут Ручная обработка 1-го документа ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ДОГОВОРОВ При анализе 200 000 договоров заменяет более
45. Управление номенклатурой материально-технических ресурсов
46. УПРАВЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРОЙ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ЗАКАЗЧИК ЗАДАЧА ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ Энергетическая компания Каталогизация позиций Единого справочника материалов, услуг и работ Централизованное управление нормативно-справочной информацией Снижение неиспользуемых запасов МТР Закупка по оптимальным ценам Сокращения затрат на приобретение продукции ПРОБЛЕМА Неиспользуемые запасы материально-технических ресурсов (МТР) Невозможность автоматического подбора аналогов ресурсов Трудоемкий ручной процесс
47. ПРИМЕР СПРАВОЧНИКА МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ УПРАВЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРОЙ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ № п/п (ИД РЗ) Наименование Группы МТР Подгруппа МТР Наименование вида продукции данное производителем Реквизиты документа производителя, устанавливающие требования к продукции Производитель Примечание 1 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель инверторного типа Тополь КДV 376 BK Техническая спецификация ООО «СВАР МЕЧТА» РД, РАД (К, З, О) 2 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель инверторного типа TRG 468P DC Техническая спецификация ООО «СВАРКА ХАУЗ» Применяется c оборудованием п/п № 34.5 3 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель тиристорного типа ДВ- 605ДК Техническая спецификация ООО «СВАРДОМСТРОЙ» МП (К); МПИ (К) 4 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель тиристорного типа Idealic DC-888 Техническая спецификация ООО «ЭЛЕСВАР» Применяется c оборудованием п/п № 24.7; 24.8; 24.9; 24.10 5 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель тиристорного типа 3R3 900-I Техническая спецификация ООО «СВАРОБТРУБ» РД (К, З, О) 6 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель тиристорного типа OPL 1250 ТУ 1457-097-45741589- 2008, серийный выпуск ООО «САМСВАРДОН» ИГС АФ (К, З, О) Применяется с оборудованием п/п № 44.24; 44.25
48. ПРОБЛЕМЫ ПРИ РАБОТЕ С НОРМАТИВНО-СПРАВОЧНОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Описание объектов может состоять из несвязанных текстовых блоков, баз данных, схем, рисунков, таблиц и чертежей Неоднородность информации: свойства продукции и отдельных компонентов, описание процессов технического обслуживания, эксплуатации, утилизации и т.п. Отсутствие единой номенклатуры и общей структуры между справочниками
49. ОПИСАНИЕ РЕШЕНИЯ УПРАВЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРОЙ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ РЕДАКТИРОВАНИЕ ДАННЫХ Удаление опечаток, ошибок и дубликатов КЛАССИФИКАЦИЯ Формирование классификаторов МТР с учетом требований Автоматическая классификация Полуавтоматическая классификация с контролем специалиста РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ Разработка единой модели сущностей МТР АНАЛИЗ ТРЕБОВАНИЙ Определение требований к составу и структуре системы свойств и значений классов МТР № п/п (ИД РЗ) Наименование Группы МТР Подгруппа МТР Наименование вида продукции данное производителем Реквизиты документа производителя, устанавливающие требования к продукции ПРОИЗВОДИТЕЛЬ Примечание 1 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель инверторного типа Тополь КДV 376 BK Техническая спецификация ООО «СВАР МЕЧТА» РД, РАД (К, З, О) 2 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель инверторного типа TRG 468P DC Техническая спецификация ООО «СВАРКА ХАУЗ» Применяется c оборудованием п/п № 34.5 3 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель тиристорного типа ДВ- 605ДК Техническая спецификация ООО «СВАРДОМСТРОЙ» МП (К); МПИ (К) 4 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель тиристорного типа Idealic DC-888 Техническая спецификация ООО «ЭЛЕСВАР» Применяется c оборудованием п/п № 24.7; 24.8; 24.9; 24.10 5 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель тиристорного типа 3R3 900-I Техническая спецификация ООО «СВАРОБТРУБ» РД (К, З, О) 6 Оборудование и материалы для сварки Сварочные устройства Сварочный выпрямитель тиристорного типа OPL 1250 ТУ 1457-097- 45741589-2008, серийный выпуск ООО «САМСВАРДОН» ИГС АФ (К, З, О) Применяется с оборудованием п/п № 44.24; 44.25
50. ЕДИНЫЙ СПРАВОЧНЫЙ КЛАССИФИКАТОР УПРАВЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРОЙ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ
51. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ УПРАВЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРОЙ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ Упрощение учета продукции, автоматизация процесса Эффективное управление единой базой материально-технических ресурсов Улучшенное информационное обеспечение закупок Экономия времени и средств, затрачиваемых на ручное выполнение параметризации Предотвращение потерь компании, связанных с использованием некачественной справочной информации
52. 15 в раз Снижает время поиска МТР 800человеко-месяцев 46000000рублей Экономический эффект от внедрения 5 Повышает доступность МТР ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ УПРАВЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРОЙ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ Типичная энергетическая компания сэкономит в раз
53. Анализ новостного потока
54. АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА ЗАКАЗЧИК ЗАДАЧА ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ Финансовая организация Получение позитивных и негативных сигналов о деятельности компании для оптимизации финансовых транзакций Вовремя полученная информация позволяет банку принимать более взвешенные решения
55. ЗАДАЧА: ОПЕРАТИВНЫЙ НОВОСТНЫЙ МОНИТОРИНГ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА Скорость реагирования имеет решающее значение Предложение выгодных условий и расширение сотрудничества для компаний с положительной динамикой Наблюдение и контроль над перемещением активов для компаний с отрицательной динамикой
56. ЗАДАЧА: УЗНАТЬ, КАКИЕ НЕГАТИВНЫЕ ИЛИ ПОЗИТИВНЫЕ СОБЫТИЯ ПРОИСХОДЯТ С КОМПАНИЕЙ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА Финансовой организации необходимо внимательно следить за тем, что пишут в СМИ о компаниях, которые являются её клиентами: Банкротство Смена руководства Конфликты, в которых замешана компания Ликвидация Выход на новый рынок Динамика продаж Участие в благотворительности Заключение новых контрактов И многое другое
57. РЕШЕНИЕ: ИЗВЛЕЧЕНИЕ ПОЗИТИВНЫХ И НЕГАТИВНЫХ ФАКТОВ О КОМПАНИИ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА 57 Извлечение фактов, необходимых для анализа деятельности компании: банкротство, смена руководства, ликвидация и т.д. Извлечение фактов Извлечение именованных сущностей: названия компаний и организаций, имен, дат, адресов и т.д. Извлечение стандартных сущностей Представление данных при помощи интерактивного веб- отчёта. Визуализация Загружаем данные в систему и подготавливаем их к дальнейшему анализу (проверка орфографии, удаление дублирующихся записей) Загрузка данных
58. РЕШЕНИЕ: «ЧТО ПОД КАПОТОМ?» АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА
59. РЕШЕНИЕ: «ЧТО ПОД КАПОТОМ?» - ИЗВЛЕЧЕНИЕ СУЩНОСТЕЙ И ФАКТОВ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА Извлечение сущностей Извлечение фактов
60. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ СОБЫТИЙ, ПРОИСХОДЯЩИХ С КОМПАНИЕЙ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА
61. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ТОНАЛЬНОСТИ СОБЫТИЙ, ПРОИСХОДЯЩИХ С КОМПАНИЕЙ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА
62. ПРЕИМУЩЕСТВА РЕШЕНИЯ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА ОПЕРАТИВНОСТЬ РАБОТЫ Использование источников информации от городских форумов до федеральных новостей Ш ИРОКИЙ ОХВАТ Быстрая обработка большого объема информации Представление информации в удобном для пользователя виде Новости о смене руководства, банкротстве и других важных событиях, влияющих на платежеспособность заёмщиков УДОБНЫЙ ИНТЕРФЕЙС АНАЛИЗ СОБЫТИЙ ЛЮБОГО ТИПА
63. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА 180 в раз Ускоряет обработку данных 76 сотрудников рублей в год Экономический эффект от внедрения 3000000 Для своевременного реагирования на события, нужно прочитать Система заменяет 41000000 новостей в год
64. Роботизация информационных процессов в медицинском страховании
65. АВТОМАТИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В МЕДИЦИНСКОМ СТРАХОВАНИИ ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ЗАКАЗЧИК ЗАДАЧА ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ Страховая компания Создание системы поддержки принятия решения об оплате страхового требования Быстрая и качественная обработка большого количества медицинских документов Полуавтоматическое решение о страховом возмещении ПРОБЛЕМА В основе решения о выплате страхового требования лежит ручная обработка медицинских документов Огромное количество документов Большое количество критериев оценки Длительный процесс рассмотрения
66. ВОЗМОЖНОСТИ РЕШЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В МЕДИЦИНСКОМ СТРАХОВАНИИ Работа с документами Загрузка и обработка csv, doc, docx, html, pdf файлов, баз данных, агрегаторов, JSON, XML, FTP, RSS, Интернет, Twitter, Facebook и др. Использование онтологий Возможность использовать медицинские онтологии для комплексного извлечения данных о форме, этиологии и патогенезе болезни Работа с таблицами Извлечение информации из таблиц Разрешение кореференции Приведение различных наименований к одному реальному объекту. Например, «инсулиннезависимый диабет» и «диабет 2» относятся к одному заболеванию сахарный диабет второго типа Проверка орфографии Быстрое нахождение и автоматическая замена ошибок и опечаток Извлечение сущностей Автоматическое извлечение имен людей, дат, заболеваний, лекарств и т.д.
67. ОПИСАНИЕ РЕШЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В МЕДИЦИНСКОМ СТРАХОВАНИИ ИЗВЛЕЧЕНИЕ ДАННЫХ Извлечение болезней, инфекций, названий лекарственных препаратов, проведенных операций и результатов лабораторных анализов КЛАССИФИКАЦИЯ Автоматическое определение уровня сложности обследования ОБРАБОТКА ДАННЫХ Подсчет количества проведенных процедур и определение времени их проведения АНАЛИЗ МЕДИЦИНСКИХ ЗАПИСЕЙ Поиск и извлечение информации с учетом разделов медицинского документа
68. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕШЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В МЕДИЦИНСКОМ СТРАХОВАНИИ
69. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В МЕДИЦИНСКОМ СТРАХОВАНИИ Экономия времени: 100 документов за 10 секунд Возможность проверки ВСЕХ страховых случаев Сокращение времени принятия решения Экономия денег: Уменьшение штата Сокращение издержек Снижение числа ошибочных выплат
70. Анализ отзывов о компании
71. АНАЛИЗ ОТЗЫВОВ О КОМПАНИИ ПРИМЕРЫ АНАЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ЗАКАЗЧИК ЗАДАЧА ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ Медицинская компания Автоматический анализ отзывов ПРОБЛЕМА Необходимость ручной обработки отзывов Большое количество текстов Неструктурированные данные Быстрая и качественная обработка большого количества данных Автоматизация рутинных процессов Сокращение издержек
72. НЕДОСТАТКИ РУЧНОГО АНАЛИЗА ОТЗЫВОВ АНАЛИЗ ОТЗЫВОВ О КОМПАНИИ Большой объем данных Несовпадение рейтинга с содержанием отзыва Необходимость ведения собственной базы данных для выявления проблем Несколько филиалов, для каждого из которых необходимо проводить анализ данных
73. ВОЗМОЖНОСТИ РЕШЕНИЯ АНАЛИЗ ОТЗЫВОВ О КОМПАНИИ Анализ данных различных форматов (Интернет сайты, Twitter, Facebook, Агрегаторы и фиды, Базы данных) Автономная работа 24 часа в сутки, 7 дней в неделю Автоматический анализ может сочетаться с механизмом контроля, который увеличивает точность до 99+% Автоматизация рутинных процессов, сокращение издержек и повышение эффективности
74. ПОЛНОТЕКСТОВЫЙ АНАЛИЗ АНАЛИЗ ОТЗЫВОВ О КОМПАНИИ Анализ различных предметных областей Вычисление общей и средней оценки по объекту Выделение основных объектов оценки
75. ПОЛНОТЕКСТОВЫЙ АНАЛИЗ АНАЛИЗ ОТЗЫВОВ О КОМПАНИИ Выделенные в результате анализа данные подсвечиваются в тексте, что упрощает чтение документа и экономит время
76. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗ ОТЗЫВОВ О КОМПАНИИ
77. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ АНАЛИЗ ОТЗЫВОВ О КОМПАНИИ Экономия времени: 100 документов за 10 секунд Оперативная обработка ВСЕХ отзывов Возможность быстрого реагирования на зарождающиеся проблемы Экономия денег: Уменьшение штата Сокращение издержек Повышение клиентооборота в результате корректировки проблемных аспектов бизнеса
78. Анализ данных по ремонту и обслуживанию оборудования
79. ЗАДАЧА АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РЕМОНТУ И ОБСЛУЖИВАНИЮ АВТОМОБИЛЕЙ ЗАКАЗЧИК ЦЕЛИ ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ Компания-автопроизводитель Выявление паттернов поломок для разных серий и моделей авто Раннее обнаружение нарождающихся проблем Поиск и анализ аномалий и мошенничества по дилерам Повышение эффективности разработки автомобилей, ранняя диагностика, снижение потерь ЗАДАЧА Анализ данных о починках и обслуживании автомобилей
80. ИЗВЛЕЧЕНИЕ ДАННЫХ О СОСТАВНЫХ ЧАСТЯХ АВТОМОБИЛЯ И ИХ ПОЛОМКАХ АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РЕМОНТУ И ОБСЛУЖИВАНИЮ АВТОМОБИЛЕЙ RATTLE NOISE COMING FROM PASSENGER FRONT DOOR AREA (ГРОХОЧАЩИЙ ШУМ ИСХОДЯЩИХ ИЗ ПЕРЕДНЕЙ ДВЕРИ СО СТОРОНЫ ПАССАЖИРА) C / STATES CAR IS MAKING A TAPPING NOISE WHEN SHE STARTS THE CAR. THE NOISE COMING FROM ENGINE. (ПОСЛЕ ПРОСТОЯ И ВО ВРЕМЯ ЗАПУСКА МАШИНА ИЗДАЕТ ПОСТУКИВАЮЩИЙ ШУМ. ШУМ ИСХОДИТ ИЗ ДВИГАТЕЛЯ.) VERIFIED CUSTOMER'S CONCERN, FOUND NOISE COMING FROM BEHIND INSTRUMENT PANEL AREA. (ЖАЛОБА КЛИЕНТА ПРОВЕРЕНА, ОБНАРУЖЕН ШУМ, ИСХОДЯЩИЙ ИЗ-ПОД ПРИБОРНОЙ ПАНЕЛИ.) DRIVER SIDE B-PILLAR MAKING NOISE AND HEADLINER MAKING NOISE (ШУМ ЦЕНТРАЛЬНОЙ СТОЙКИ СО СТОРОНЫ ВОДИТЕЛЯ И ШУМ ОБИВКИ КРЫШИ)
81. ИЗВЛЕЧЕНИЕ ДАННЫХ О СОСТАВНЫХ ЧАСТЯХ АВТОМОБИЛЯ И ИХ ПОЛОМКАХ АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РЕМОНТУ И ОБСЛУЖИВАНИЮ АВТОМОБИЛЕЙ THE REPAIR SHOP PERSONNEL INDICATED THAT THE TANK WAS RUSTED AND WAS LEAKING FROM THE SEAM. FRONTAL COLLISION, IMPACT 12:00 POSITION, SPEED 35 MPH, PASSENGERS AIR BAG DID NOT DEPLOY. Problems: Corrosion => Fuel Tank Leak => Fuel Tank Leak => Seam Problems: Passenger Air Bag => Failure to Deploy 1 2
82. КОРРЕЛЯЦИИ: МАРКА АВТО – АГРЕГАТ – ТИП ПОЛОМКИ АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РЕМОНТУ И ОБСЛУЖИВАНИЮ АВТОМОБИЛЕЙ Проблемы с бензобаком у машин серии Y6
83. РАННЕЕ ОБНАРУЖЕНИЕ НЕИЗВЕСТНЫХ ПРЕЖДЕ ПРОБЛЕМ АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РЕМОНТУ И ОБСЛУЖИВАНИЮ АВТОМОБИЛЕЙ Главная новая проблема в феврале 2016: «Колонна рулевого колеса» – «производит шум»
84. ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ В РАБОТЕ ДИЛЕРОВ АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РЕМОНТУ И ОБСЛУЖИВАНИЮ АВТОМОБИЛЕЙ
85. РАССЛЕДОВАНИЕ ПРИЧИН ОТКЛОНЕНИЙ – ОБНАРУЖЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РЕМОНТУ И ОБСЛУЖИВАНИЮ АВТОМОБИЛЕЙ
86. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ АНАЛИЗ НОВОСТНОГО ПОТОКА 230 в раз Ускоряет обработку данных 20 сотрудников рублей в год Экономический эффект от внедрения Система заменяет 56000000 Повышает качество и своевременность принимаемых решений Своевременно обнаруживает раннее неизвестные дефекты Снижает потери от неэффективности системы дилеров
87. ВОПРОСЫ? НАШИ КОНТАКТЫ: 2 Алексей Русских Генеральный директор (Россия) +7 (915) 424-23-45 russkikh@megaputer.ru Давид Сазонов Руководитель направления текстового анализа +7 (903) 789-72-37 sazonov@megaputer.ru Мегапьютер Интеллидженс Москва, ул. Бауманская 6, офис 723 +7 (499) 753-01-29 www.megaputer.ru Сергей Ананян Генеральный директор +1 (812) 330-0110 (США) +7 (977) 104-60-80 (Москва) sananyan@megaputer.com Megaputer Intelligence Inc 1600 W Bloomfield Rd. Bloomington, IN 47403 USA www.megaputer.com