Участники первого хакатона «Честного знака», посвященного данным из системы маркировки, на протяжении 40 часов разрабатывали IT-продукты, которые позволят принимать успешные решения в будущем на основе результатов прошлых событий. Хакатон проходил в несколько этапов. Команды могли выбрать для себя, в решении какой из задач они хотят принять участие: разработать сервисы эффективного управления товарными запасами, дистрибуцией и продажами или создать систему предиктивной аналитики рынка.
Те, кто выбрал вторую задачу, удивили жюри, в составе которого были представители бизнеса и системы «Честный знак», использованием в своих сервисах нейронных сетей, сложных алгоритмов расчетов, но при этом простым интерфейсом и многофункциональностью конечных продуктов.
Победителем второго кейса хакатона Мarking Hack стала команда WebBee. Ей достался главный приз – 200 тысяч рублей.
Артем Корнилов, Денис Карабаза, Константин Барабанов, Роман Зубов и капитан команды Игорь Кузмичев живут в московском регионе и работают в одной ИТ-компании – «Вебби». Они создали сервис предиктивной аналитики рынка, который позволяет строить прогнозы о будущих объемах ввода и вывода товаров из оборота. Визуально продукт представляет собой современный веб-портал с графиками, диаграммами и таблицами данных, «под капотом» которого нейронные сети занимаются прогнозированием.
«Все прогнозы можно детализировать в разрезе отдельных товаров, компаний, регионов и типов операций», – пояснил нам Игорь Кузмичев. А госорганы подобную систему могут использовать для планирования поступлений в доходную часть бюджета РФ. Но не только. Прогноз доступности товаров на рынке позволит антимонопольному органу превентивно принимать меры по недопущению дефицита товара. И все это стало возможным в том числе благодаря данным системы маркировки.
«Хакатон всегда проходит в формате динамичного мозгового штурма. Дополнительная сложность была обусловлена постановкой задачи – систему предиктивной аналитики рынка мы должны были разработать в интересах государства, при этом система должна нести пользу для конечных потребителей, а оценивать результат будут представители бизнеса. С учетом таких вводных мы постарались найти баланс между интересами всех трех групп и разработали универсальный сервис прогнозирования», – так пояснил нам идею создания нового IT-продукта Игорь Кузмичев.
Проработанность сервиса от команды WebBee удивила. Ей удалось разработать продукт, способный не только спрогнозировать объемы товарооборота, но и размеры остатков, что позволит бизнесу своевременно обеспечить наличие продукции на рынке.
«Например, прогноз падения импорта товаров при сохранении покупательной способности будет означать, что российскому производителю целесообразно увеличить собственное производство, чтобы заместить выпадающую долю рынка. Или, зная эффективность своих предыдущих маркетинговых кампаний, можно оценить эффективность будущих инициатив», – рассказал Игорь Кузмичев.
По его словам, сегодня извлечение пользы из информации – это основное предназначение современных IT-продуктов, с помощью которых бизнес получает возможность принимать обоснованные управленческие решения и повышать эффективность.
«Поэтому национальная система «Честный знак», содержащая большие данные по производству, логистике, хранению и продажам товаров, представляет огромный интерес для государства, бизнеса, ИТ-компаний и простых граждан», – уверен Игорь Кузмичев.
Второе место завоевала команда Lucky Random в составе капитана Егора Мулюкова, Александра Евдокимова, Никиты Романенко. Ребята живут в разных городах России, но это не мешает им вместе решать сложные задачи.
«Мы решили прорабатывать две гипотезы. Одна заключалась в создании сервиса по прогнозированию временного спроса на конкретные товарные группы в определенном регионе, что было бы полезно для бизнеса в плане планирования производства и продаж. А другая идея заключалась в том, чтобы найти аномальные объекты, которые могли бы потенциально указывать на мошеннические действия, например, связанные с уходом от налогов».
В итоге команда показала сервис, который позволяет на основании исторических данных прогнозировать спрос товаров в регионах, а еще находить отклонения и аномалии в логистических цепочках.
По словам Егора, акцент в разработке сделали на создание понятного интерфейса сервиса. Высоко оценил капитан команды и качество данных системы маркировки «Честный знак» – 68 петабайт сведений о товарах, их движении и качестве, полезных для оптимизации процессов и принятия бизнес-решений. По его мнению, анализ такого объема информации может помочь в выявлении проблем в производстве, транспортировке и реализации товаров, а также способствовать повышению качества товаров и услуг.
«Взглянув на решение победителей по первой задаче, можно убедиться, что данные «Честного знака» позволяют решать узкоспециализированные задачи, которые особенно востребованы бизнесом», – резюмировал он.
А вот ребята из питерской команды Punk Butterfly, занявшей третье место, в составе капитана Александра Школина, Германа Митяя, Ильи Куприянова, Даниила Немцева и Алексея Полещенкова придумали решение, направленное на борьбу с монополиями на рынке.
Все они одногруппники 4-го курса факультета ПМ-ПУ СПБГУ. Некоторые уже работают в Яндексе и Тинькоффе. По признанию капитана команды, хакатон МARKING HACK был непростым для них относительно поиска идеи: «Мы долго обсуждали, какую пользу и выгоду и каким образом можно извлечь из предоставленных данных маркировки».
В итоге придумали продукт с широким функционалом, особенностями которого являются использование экономических метрик и анализ региональных данных.
«Наше решение указывает на потенциальную монополизированность рынков товаров, а также прогнозирует возможный дефицит продуктов. Благодаря его внедрению конечный потребитель получит корректные цены в условиях здравой конкуренции, а также больший выбор необходимых товаров», – так объяснил Александр Школин уникальность разработки его команды.
Как отметили специалисты, второй кейс хакатона показал, что, обогащая данные системы маркировки «Честный знак» дополнительными датасетами, можно строить бесконечное количество полезных для государства прогнозов, бороться с монополией на рынке и мошенническими схемами.
«Если на первом этапе мы получили большое количество креативных идей и интересных решений для бизнеса, то сегодня мы увидели, как можно интерпретировать наши данные с пользой для государства и покупателя», – резюмировал итоги второго кейса хакатона заместитель генерального директора