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
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
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?
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
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
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
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
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
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
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
УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ Полное совпадение наименования и содержания всех разделов у двух дисциплин: - Б1.Б.25 «Web-программирование» - Б1.В.ДВ.4.1 «Веб-технологии»
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
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
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
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
счетов-фактур и накладных от подрядчиков с банковскими данными Сравнение данных, полученных заказчиком, с суммами фактических выплат, поиск расхождений и выявление их причин ЗАДАЧА
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
генерируется сводная таблица Автоматически обнаруживаются расхождения в суммах Подозрительные случаи предоставляются для верификации экспертом Таблица расхождений
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
• 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
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
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
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
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%
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
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
(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
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
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
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
эффект от внедрения 5 Повышает доступность МТР ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА ОТ ВНЕДРЕНИЯ УПРАВЛЕНИЕ НОМЕНКЛАТУРОЙ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ Типичная энергетическая компания сэкономит в раз
ВНЕДРЕНИЯ Финансовая организация Получение позитивных и негативных сигналов о деятельности компании для оптимизации финансовых транзакций Вовремя полученная информация позволяет банку принимать более взвешенные решения
решающее значение Предложение выгодных условий и расширение сотрудничества для компаний с положительной динамикой Наблюдение и контроль над перемещением активов для компаний с отрицательной динамикой
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
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
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
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
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
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.
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
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
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
данных Несовпадение рейтинга с содержанием отзыва Необходимость ведения собственной базы данных для выявления проблем Несколько филиалов, для каждого из которых необходимо проводить анализ данных
(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
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
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
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)
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
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
(915) 424-23-45 [email protected] Давид Сазонов Руководитель направления текстового анализа +7 (903) 789-72-37 [email protected] 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) [email protected] Megaputer Intelligence Inc 1600 W Bloomfield Rd. Bloomington, IN 47403 USA www.megaputer.com
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
cypok13
yahonda
finengine
riyaamemiya
yamanoku
kzkhykw1991
akhino
shumei_ito
willnet
camiha
occhi
kworkdev
syuchimu
stuffmc
ryanjones
codingconduct
akosma
mayatellez
mkilby
kevinliebholz
skipperchong
frankvandijk
kneath
dougneiner
lemiorhan
