Платформа АлгоМост

АлгоМост – это международная компания по анализу и обработке данных (включая Big Data analysis).

Мы специализируемся на извлечении коммерчески полезных знаний из накопленных данных наших клиентов, помогая повышать эффективность и наращивать конкурентное преимущество.

Мы разрабатываем кастомизированные модели и алгоритмы, построенные на данных клиента, нацеленные на решение стоящих перед ним задач.

Что такое АлгоМост?

2

О компании

Платформа algomost.com

КомандаAlgoMost team

ЭкспертыIndustrial team

Это более 1000 аккредитованных специалистов по анализу данных,

собранных по всему миру

Это более 20 штатных специалистов мирового уровня по анализу данных в

московском офисе

Это более 200 экспертов в различных индустриях, участвующих в наших

исследовательских проектах

АлгоМост отвечает на 4 главных вопроса клиента

Что происходит?Визуализация

Что делать?Оптимизация

Что будет?Прогнозирование

Как улучшить?Развитие существующих моделей

Область применения

3

Что может АлгоМост для бизнеса, государства и науки?

• Банковское дело• Фондовый рынок • Страхование • Ритейл• Электронная коммерция • Промышленное производство • Добывающая промышленность• Телекоммуникации • Маркетинг • И другие

• Экономические кризисы• Налогообложение• Транспортная проблема• Образование• Проблемы Города• И другие

• Медицина• Биология • Молекулярная генетика

и генная инженерия• Биоинформатика• Астрономия• Прикладная химия• Исследование наркотической

зависимости• И другие

Любая деятельность в современном мире генерирует данные. На планете происходит экспоненциальный рост количества

данных. К 2020 году оно достигнет 40 зеттабайт, что в 57 раз больше, чем количество песчинок на пляжах на всей поверхности

Земли. Это создает необходимость работать с данными: структурировать и обрабатывать, извлекать из них полезность.

Решение бизнес-задач:Решение задачгосударственного уровня:

Решения для научных исследований:

Обработка, анализ, поиск закономерностей внутри «больших данных» – массы накопленной разноплановой информации – становятся всё более актуальными.Компания, где умеют извлекать нужные для нее знания из моря данных, статистики и разрозненных фактов, получает конкурентное преимущество, повышая эффективность бизнес-процессов и существенно сокращая издержки.

Что может сделать АлгоМост?

4

Наши услуги

Индивидуальныйконсалтинг

Разработкаалгоритмов

Поддержка

Позволит оценить потенциал накопленных внутри компании

данных, структурировать информацию и сформировать

перечень направлений для оптимизации технологических и бизнес-процессов компании.

В основе алгоритмов лежитдетальный анализа данных компании,

который позволяет создавать обучающиеся модели для решения

конкретных бизнес задач компании.

Позволит развивать алгоритмы, привлекая внешние источники

информации и насыщая их актуальными данными. Это обеспечит устойчивость внедренного алгоритма и повысит эффективность его работы.

Клиент АлгоМост2-3 месяца 1-2 годаКонкурс Smart Grid

(распределенная исследовательская группа)

Схема работыPublic Account

Стадии проекта:1-ый этап: Обработка данных клиента. Формулировка перечня возможных задач.2-ой этап: Проведение конкурса на разработку алгоритма. Выбор ТОП-5 лучших алгоритмов и моделей.3-ий этап: Апробация алгоритма на данных клиента. Создание Smart Grid из команд-победителей для максимально

эффективного решения задач клиента.

5

по результатам конкурса (+ резервный пул из участников конкурса, создающих эффективные модели)

из индустрии заказчика, участвующие в исследованиях и разработке

АлгоМост

ДанныеЗадачиАлгоритмы(созданные на 1 этапе)

5

лучших датамайнеров

2

эксперта

менеджмент всех процессов

Алгоритмы высочайшего мирового уровня, готовые к интеграции в инфраструктуру заказчика

5

Smart Grid:

Схема работыPrivate Account

Работа над решением задачи клиента в формате Private account подразумевает полную защиту данных и обеспечивает высокий уровень безопасности при их обработке.

Над решением задачи клиента работает Private Grid (персональная исследовательская группа), в которую входят специалисты нашей компании.

1-ый этап: Обработка данных клиента. Формулировка перечня возможных задач.2-ой этап: Создание Private Grid c привлечением лучших специалистов компании для максимально эффективного

решения задач клиента.

6

ДанныеЗадачи

ДатамайнерыАлгоМост

ЭкспертыАлгоМост

ЭкспертыЗаказчика

Алгоритмы высочайшего мирового уровня, готовые к интеграции в инфраструктуру заказчикаМенеджмент

всех процессовАлгоМост

Основным трендом в банковской и страховой сферах является неуклонный рост количества неоднородных данных о клиентах. Анализ накопленных данных позволяет компаниям решать следующие задачи:

• Прогнозирование спроса на продукты• Сегментация клиентов• Предсказание прибыльности новых продуктов и услуг для разных групп клиентов• Анализ совместных продаж продуктов и услуг• Выявление предпочтений пользователей и формирование таргетированных предложений• Анализ поведения клиентов• Моделирование лояльности и оттока клиентов• Создание скоринговых моделей (в том числе с привлечением внешних данных о клиентах)• Выявление случаев мошенничества• Оптимизация работы сети банкоматов• Решение задач инвестиционного банкинга и управления финансовыми показателями• И другие.

ТКС БанкВремя проведения конкурсов: Весна 2013Суммарный призовой фонд: 100 000 руб. + 6 iPad’овЗадача о скорингеПрогнозирование вероятности кредитного дефолта на основе данных от кредитных бюро и тестовых выборках по клиентам банка.Задача о паспортах (структурирование данных)Необходимо для структурирования данных, так как форма написания одного и того же подразделения, выдавшего паспорт, очень сильно различается.

7

BEST PRACTICE В 2011 одна из крупнейших американских страховых компаний объявила конкурс на создание модели оценки вероятности страховых выплат в зависимости от характеристик транспортного средства застрахованного лица. В результате конкурса компания отобрала три наиболее успешные модели.Чистая прибыль Allstate в 2012 увеличилась в три раза по сравнению с 2011 годом до $2.3 млрд. из-за совокупности факторов, одним из которых стало внедрение новых моделей оценки рисков. Суммарные затраты Allstate на проведение конкурса составили $25,000

Решения: Банковская сфера и страхование

Ритейл – одна из основных data-насыщенных индустрий, ежедневно генерирующая 2,5 миллиарда гигабайт данных. Анализ накопленных данных позволяет компаниям решать следующие задачи:

• Анализ и оптимизация транспортных схем розничной сети• Оптимизация закупок и управления запасами• Выявление недобросовестных поставщиков и производителей• Оптимизация производственных процессов• Оптимизация продуктовой матрицы• Анализ совместных покупок, выработка рекомендаций по расположению товара в магазинах• Прогнозирование спроса и создание рекомендаций по оптимизации ценовой политики• Анализ поведения покупателей: сегментация клиентов, разработка рекомендаций по созданию программ

лояльности и маркетинговых акций• Анализ стратегии управления персоналом• И другие.

Крупнейшая розничная сеть в Великобритании в 2011 году устраивала конкурс по созданию модели, предсказывающей, когда клиент в следующий раз пойдет в магазин, и сколько он потратит. Компания потратила на это около $15,000 взамен получив модели, позволяющиес определенной точностью предсказать следующий визит и траты клиента.

Решения: Ритейл

8

BEST PRACTICE

Сеть магазинов Wal-Mart имеет опыт применения методованализа текстов и машинного обучения. В результатеанализ семантики повысил уровень продаж, совершаемыхонлайн, на 10%-15%, что для компании равносильно млн. долларов.

Анализ эффективности маркетинговых акций и программ лояльности –одни из новейших задач для аналитических систем. Понимание привычексвоего покупателя позволяет предложить оптимальный состав товарови услуг и, в итоге, получить от клиента максимум денег или продать ему максимум продуктов и сервисов.

Решения: Телекоммуникации

Благодаря повсеместному распространению мобильной связи к 2016 году 1,8 экзабайт данных будет генерироваться клиентами телеком-компаний каждый месяц. Анализ накопленных данных позволяет компаниям решать следующие задачи:

• Разработка сервисов, основанных на анализе данных о местоположении пользователей• Создание рекламных рекомендательных систем• Выявление случаев кибермошенничества• Оптимизация маркетинговых предложений• Выявление причин и предсказание оттока клиентов• Проактивное выявление проблем клиента• Анализ ROI телекоммуникационной сети• «Умное» планирование функционирования телекоммуникационной сети• Оптимизация расположения телефонных вышек• Анализ данных на предмет их возможного предоставления внешним разработчикам сервисов и приложений• Анализ и прогнозирование спроса на различные продукты и сервисы• Создание моделей динамических портретов клиентов• И другие.

9

BEST PRACTICE

British Telecom, проанализировав предпочтения своих клиентов, смогла повысить количество откликов напредложение по почтовой рассылке на 100 процентов.

MCI Communications смогла сэкономить миллионы долларовпроанализировав причины оттока клиентов и сконцентрировавшись на наиболее прибыльных.

Rural Cellular Corporation использует технологию DataMining для более точного позиционирования своих услуг и тарифных планов.

Globe Telecom повысила отклик пользователей за счетСоздания краткосрочных персональных маркетинговыхПредложений, разработанных при помощи анализаДанных. При этом отклик абонентов возрос до 600%.

Михаил ЛевиевГенеральный директорДиректор Научно-технического и Бизнес центра наукоемких стартап проектов при МФТИ. Имеет большой опыт коммерциализации наукоемких проектов.

Дмитрий БирюковПредседатель совета директоров

Обладает многолетним успешным опытом венчурных инвестиций.

Академик Болгарской АкадемииНаук, бывший член советадиректоров European NetworkAssociation (TERENA), член комитетапо информационным технологиямпри Европейской Комиссии.На данный момент область интересовг-на Боянова касаетсякомпьютерных сетей,цифрового моделирования ибезопасности сетей.

Кирил БояновЧлен научно-технического совета

Профессор Ченстоховского Политехнического Университета (Польша). Автор множества книг и публикаций в областях нейронных сетей и компьютерного интеллекта, также специа-лизируется на нечетких системах и классификации данных. В настоящее время специализируется на анализе потоковых данных, обработке и поиске графических данных, нейронных сетях и нечетких системах, компьютерного интеллекта, стати-стических методах распознавания данных, методиках классификации данных.

Лешек РутковскийЧлен научно-технического совета

Самит ЯковлевУправляющий партнерИмеет признанный мировым сообществомопыт работы на фондовом рынке(в том числе - управление активамис применением алгоритмическихторговых систем).

Совет директоров и Advisory Board

Профессор кафедры математических методов прогнозирования факультета ВМК Московского государственного университета. Лучший специалист в области анализа данных в России. Долгое время занимал первое место в рейтинге специалистов по анализу данных от KAGGLE. Имеет большой опыт решения практических задач методами анализа данных.

Александр ДьяконовДиректор по науке

10

Дмитрий ЯкушкинЧлен совета директоров

Дмитрий Якушкин закончил Московский государственный институт международных отношений МИД РФ и более 20 лет проработал в журналистике, специализируясь в области международной политики. В 1998 году Дмитрий Якушкин был назначен Заместителем Руководителя Администрации Президента и пресс-секретарем Президента РФ. После ухода с государственной службы занимался различными проектами по линии общественных связей в сфере бизнеса.

Команда

2003-2007 «Международная ассоциация культурного, научного и образовательного сотрудничества». 2007-2012 Японская государственная телерадиокомпания «Эн-Эйч-Кей» (NHK) Московское представительство.Имеет большой опыт в реализации международных партнерских программ.

Зоя КанДиректор партнерских программ

Имеет 12-летний опыт работы во фронт-офисных подразделениях крупных западных компаний.

Ольга СтепановаДиректор по международному развитию

Имеет большой опыт работы в медиа-коммуникациях, стратегическом и event менеджменте.

Алина СоболевскаяДиректор по стратегии

11

Александра РыбалкинаДиректор по коммуникациям

Имеет большой опыт в сфере маркетинга и PR, разработке партнерских программ и продвижении проектов.

+7 495 792 99518 800 555 92 33www. algomost.cominfo@algomost.comРоссия, г. Москва, Саввинская наб., 15

12

Поинтересуйтесь, какие данные накапливает ваша компания?

Ваш первый шаг на АлгоМост

Хотите узнать, сколько прибыли можно извлечь из них?