Бизнес-завтрак для интеграторов
Предложения для win-win партнерства
Екатерина Илюхина
BDM
1. Кто мы?
2. Наши продукты — «коробки»
3. Большие продукты
4. Условия сотрудничества
5. Наши преимущества
1. Кто мы?
2. Наши продукты — «коробки»
3. Большие продукты
4. Условия сотрудничества
5. Наши преимущества
Содержание
HFLabs
кто мы?
:
2
2
HFLabs
кто мы?
:
Даем целостный взгляд на все составляющие бизнеса, в том числе �на источники данных, авторство, качество, полноту и на потенциальное использование данных.
ПОМОГАЕМ ЕДИНООБРАЗНО РАБОТАТЬ С ДАННЫМИ
2005
год основания
140
человек в штате
10
собственных IT-решений
80+
проектов по управлению качеством клиентских данных
Наш облачный сервис �для работы с адресами �и данными компаний
3
2005
год основания
140
человек в штате
10
собственных IT-решений
80+
проектов по управлению качеством клиентских данных
Наш облачный сервис �для работы с адресами �и данными компаний
Даем целостный взгляд на все составляющие бизнеса, в том числе �на источники данных, авторство, качество, полноту и на потенциальное использование данных.
ПОМОГАЕМ ЕДИНООБРАЗНО РАБОТАТЬ С ДАННЫМИ
HFLabs
.
От клиентских данных – к человеку
Любые компании, которые активно работают с персональными данными клиентов
1+
млн
записей
1
Банки �и финансовые компании
2
Страховые �и НПФ
3
Розничные сети
4
Телеком-операторы
5
Логистические компании
6
Букмекерские конторы
7
Промышленный сектор
8
Госсектор
4
Отрасли присутствия
1
Банки �и финансовые компании
2
Страховые �и НПФ
3
Розничные сети
4
Телеком-операторы
5
Логистические компании
6
Букмекерские конторы
7
Промышленный сектор
8
Госсектор
Любые компании, которые активно работают с персональными данными клиентов
1+
млн
записей
5
Наши клиенты
1
Банки �и финансовые компании
2
Страховые �и НПФ
3
Розничные сети
4
Телеком-операторы
5
Логистические компании
6
Букмекерские конторы
7
Промышленный сектор
8
Госсектор
Любые компании, которые активно работают с персональными данными клиентов
1+
млн
записей
6
История компании
2005
Создание HFLabs
Первое внедрение «Фактора»
2007
2013
2021
2019
2014
2022
2023
2024
Создание системы �«Единый клиент»
Запуск сервиса�DaData.ru
Начало работы сервиса «Подсказки»
Создание �«Единого адреса»
Создание Know Your Customer и «Экосистемного клиента»
Запуск «Центра управления согласиями» (ЦУС)
Запуск
«Маскировщика»
Запуск
«Маркетингового комбайна»
7
Динамика выручки HFLabs
Выручка, млн руб.
2021
2022
2023
ТОП-5 российских решений для обезличивания данных1
1
Крупнейшие поставщики российских продуктов и связанных с ними услуг2
2
Крупнейшие ИТ-поставщики в ритейле по выручке от реализации ИТ-проектов3
3
Крупнейшие поставщики решений для анализа данных в России2
4
Крупнейшие ИТ-разработчики России2
5
Крупнейшие ИТ-поставщики �в российских банках3
6
Крупнейшие поставщики ИТ-услуг2
7
Крупнейшие поставщики IT для финансового сектора2
8
8
HFLabs в рейтингах
ТОП-5 российских решений �для обезличивания данных1
1
Крупнейшие поставщики российских продуктов и связанных с ними услуг2
2
Крупнейшие ИТ-поставщики в ритейле по выручке от реализации ИТ-проектов3
3
Крупнейшие поставщики решений для анализа данных в России2
4
Крупнейшие ИТ-разработчики России2
5
Крупнейшие ИТ-поставщики �в российских банках3
6
Крупнейшие поставщики ИТ-услуг2
7
Крупнейшие поставщики IT �для финансового сектора2
8
1. 2023, Market.Cnews
2. 2022, Cnews
3. 2022, Tadviser
9
Продукты — «коробки»
10
«Маскировщик»
Обезличиваем данные, сохраняя их смысл и ценность
Что продукт делает?
Заменяет данные на похожие
1
Сохраняет консистентность при обезличивании нескольких стендов
2
Поддерживает базовые алгоритмы преобразования
3
Для кого интересен?
Тестирование
1
Маркетинг, продажи
2
Центр инноваций
3
Безопасность
4
ML
5
11
«Маскировщик»
Обезличиваем данные, сохраняя их смысл и ценность
Для кого интересен?
Тестирование
1
Маркетинг, продажи
2
Центр инноваций
3
Безопасность
4
ML
5
Еременко Петр Сергеевич
Антонов Сергей Андреевич
+7 926 311-89-84
fkshyrtd@mail.ru
Не теряет
социально-демографические группы
В адресе сохраняет страну, регион и город
Соблюдает гендерный баланс
Серию паспорта привязывает к году рождения, чтобы она прошла форматно-логический контроль
Оставляет оператора и страну для номера телефона
Учитывает родственные связи. �Если Петра превратил в Сергея, �то Петровичей — в Сергеевичей
Понимает домены почт: рабочие, личные, одноразовые такими �и останутся
12
Почему все любят «Маскировщик»
Еременко Петр Сергеевич
Обезличиваем данные, сохраняя их смысл и ценность
Антонов Сергей Андреевич
+7 926 311-89-84
fkshyrtd@mail.ru
Учитывает родственные связи. �Если Петра превратил в Сергея, �то Петровичей — в Сергеевичей
Не теряет
социально-демографические группы
В адресе сохраняет страну, регион и город
Серию паспорта привязывает к году рождения, чтобы она прошла форматно-логический контроль
Оставляет оператора и страну для номера телефона
Понимает домены почт: рабочие, личные, одноразовые такими �и останутся
Соблюдает гендерный баланс
Петр
Ирина
Наталья
Степан
Татьяна
Марина
11 ноября
Петр
Ирина
Наталья
Иван
Марина
Татьяна
15 декабря
13
Почему все любят «Маскировщик»
Восстановить конкретного человека — невозможно
В каждой сессии «Маскировщик» подбирает замены случайным образом
Пары замен хранятся в файле в виде хешей — набора цифр и букв. Восстановить конкретного человека по этим хешам невозможно. Набор замен создается каждый раз заново, но его можно сохранить для повторного маскирования нескольких стендов, чтобы поддержать между ними согласованность данных
Петр
Ирина
Наталья
Степан
Татьяна
Марина
11 ноября
Петр
Ирина
Наталья
Иван
Марина
Татьяна
15 декабря
ФИО
Даты рождения
ИНН, СНИЛС
Документы физлиц
Адреса
Телефоны
ОГРН
Банковские карты и счета
Данные транспортных средств
Наименования юрлиц
КПП
14
Почему все любят «Маскировщик»
Работает со всеми популярными СУБД
ФИО
Даты рождения
ИНН, СНИЛС
Документы физлиц
Адреса
Телефоны
ОГРН
Банковские карты и счета
Данные транспортных средств
Наименования юрлиц
КПП
Понимает типы данных и их структуру
Живой пример:
1 млн записей был обработан за три минуты
Быстро и управляемо
15
Почему все любят «Маскировщик»
Живой пример:
1 млн записей был обработан за три минуты
Быстро и управляемо
16
Почему все любят «Маскировщик»
Протестируйте сами!
Скорость обработки данных зависит �от железа, типа и формата данных. Кроме того, можно настраивать глубину маскирования — в зависимости от ваших приоритетов. Мы стремимся максимально ускорять процесс
Живой пример:
1 млн записей был обработан за три минуты
Телефоны
1
2
ФИО и пол
3
Автомобили
4
Адреса
5
Паспорта
6
Компании
7
Быстро и управляемо
17
«Фактор»
Подготовит клиентские данные к бизнес-задачам. �Прямо из коробки быстрее и дешевле, чем живой оператор
Телефоны
1
2
ФИО и пол
3
Автомобили
4
Адреса
5
Паспорта
6
Компании
7
Для кого интересен?
Аналитика
1
Колл-центр
2
E-mail-маркетинг
3
Скоринг
4
Отчетность
5
Возможно подключение различного набора модулей,�в зависимости от задач клиента
18
«Фактор»
Для кого интересен?
Аналитика
1
Колл-центр
2
E-mail-маркетинг
3
Скоринг
4
Отчетность
5
Возможно подключение различного набора модулей,�в зависимости от задач клиента
мск сухонская, 11|
Адрес:
Страна | Россия |
Индекс | 127642 |
Фед.округ | Центральный |
Город | Москва |
Район | Северное Медведково |
Улица | Сухонская |
Дом | 11 |
Квартира | 89 площадь 34.6 м2 стоимость 6 854 710 ₽ |
Уровень по ФИАС | 8 (дом) |
Актуальность по ФИАС | 127642 |
ISO-код: | RU / RU-MOW |
Код КЛАДР: | 7700000000028360004 |
Код ФИАС: | 5ee84ac0-eb9a-4b42-b814-2f5f7c27c255 |
Классификационный код | 77000000000000028360004 |
Код ОКАТО | 45280583000 |
Код ОКТМО | 45362000 |
Код ИФНС | 7715 |
Часовой пояс | UTC+3 |
Геокоординаты | 55.8782557, 37.65372 точные |
Расстояние от кольцевой | Внутри кольцевой |
Ближайшее метро: |
|
Подготовит клиентские данные к бизнес-задачам. �Прямо из коробки быстрее и дешевле, чем живой оператор
19
мск сухонская, 11|
Адрес:
Почему «Фактор» такой удобный?
Страна | Россия |
Индекс | 127642 |
Фед.округ | Центральный |
Город | Москва |
Район | Северное Медведково |
Улица | Сухонская |
Дом | 11 |
Квартира | 89 площадь 34.6 м2 стоимость 6 854 710 ₽ |
Уровень по ФИАС | 8 (дом) |
Актуальность по ФИАС | 127642 |
ISO-код: | RU / RU-MOW |
Код КЛАДР: | 7700000000028360004 |
Код ФИАС: | 5ee84ac0-eb9a-4b42-b814-2f5f7c27c255 |
Классификационный код | 77000000000000028360004 |
Код ОКАТО | 45280583000 |
Код ОКТМО | 45362000 |
Код ИФНС | 7715 |
Часовой пояс | UTC+3 |
Геокоординаты | 55.8782557, 37.65372 точные |
Расстояние от кольцевой | Внутри кольцевой |
Ближайшее метро: |
|
Живой пример:
«Фактор» увеличил доставляемость писем
в 2 раза
Он быстрый. �Обрабатывает 100 адресов в секунду
1
Он понятный. Поставит коды качества для проверенных данных
2
Он внимательный. Сверяет все данные с различными справочниками
3
Он дотошный.�Точность проверки — 99,99%
4
Он секьюрный. Устанавливается на сервер клиента, для использования не нужен интернет
5
20
Почему «Фактор» такой удобный?
Живой пример:
«Фактор» увеличил доставляемость писем
в 2 раза
Он быстрый. �Обрабатывает 100 адресов в секунду
1
Он понятный. Поставит коды качества для проверенных данных
2
Он внимательный. Сверяет все данные с различными справочниками
3
Он дотошный.�Точность проверки — 99,99%
4
Он секьюрный. Устанавливается на сервер клиента, для использования не нужен интернет
5
21
«Подсказки»
На лету исправят и дополнят данные, которые вводят клиенты. �Это адреса, телефоны, e-mail, реквизиты и т. д.
Что продукт делает?
34 000 сайтов�используют «Подсказки»
На форме заказа оставили одно поле для адреса и подключили «Подсказки». Конверсия в заказ выросла на 20%.
Ozon
22
34 000 сайтов�используют «Подсказки»
«Подсказки»: отзывы клиентов
На форме заказа оставили одно поле для адреса и подключили «Подсказки». Конверсия в заказ выросла на 20%.
Ozon
Идентифицирует ЮЛ и ФЛ даже �на неподготовленных данных
1
Учитывает исключения фигурантов из перечней
2
Определяет уровень риска клиента
3
Формирует анкету ПОД/ФТ
4
Хранит историю всех проверок
5
Уведомляет при выявлении совпадений по e-mail или API
6
Для кого интересен?
Комплаенс
1
AML
2
23
Know Your Customer (KYC)
Проверяет ФЛ и ЮЛ по любым спискам. Автоматизирует процесс по 115-ФЗ
Для кого интересен?
Комплаенс
1
AML
2
Проверка 75 млн клиентов �по 4 перечням — 20 минут
1
Онлайн-проверка по всем �перечням — 1 сек
2
ML для выявления �необычных операций
3
Мы следим за актуальностью всех госсписков и ведем собственные
4
Идентифицирует ЮЛ и ФЛ даже �на неподготовленных данных
1
Учитывает исключения фигурантов из перечней
2
Определяет уровень риска клиента
3
Формирует анкету ПОД/ФТ
4
Хранит историю всех проверок
5
Уведомляет при выявлении совпадений по e-mail или API
6
24
Особенности Know Your Customer (KYC)
Проверка 75 млн клиентов �по 4 перечням — 20 минут
1
Онлайн-проверка по всем �перечням — 1 сек
2
ML для выявления �необычных операций
3
Мы следим за актуальностью всех госсписков и ведем собственные
4
25
Какие еще мы делаем продукты?
26
26
Какие еще мы делаем продукты?
создает эталонную базу клиентов
«Единый клиент»
сегментирует �и запускает кампании
«Маркетинговый комбайн»
наводит порядок в согласиях
«Центр управления согласиями»
организует безопасный обмен данными с партнерами
«Экосистемный клиент»
готовит адреса �к бизнес-задачам
«Единый адрес»
«Нравится завершенность вашего продукта: �он off-the-shelf, без танцев с бубнами и хождения �к бизнесу. Вы заворачиваете не только инструмент в продукт, но и то, как он должен работать.
Все предлагают конструктор, а у вас уже собранная конфигурация, которую можно немного пересобрать и уже использовать из коробки».
Начальник управления корпоративных данных,
владелец CDI-системы банка
27
Живой отзыв клиента
«Нравится завершенность вашего продукта: �он off-the-shelf, без танцев с бубнами и хождения �к бизнесу. Вы заворачиваете не только инструмент в продукт, но и то, как он должен работать.
Все предлагают конструктор, а у вас уже собранная конфигурация, которую можно немного пересобрать и уже использовать из коробки».
Начальник управления корпоративных данных,
владелец CDI-системы банка
организует безопасный обмен данными с партнерами
«Экосистемный клиент»
создает эталонную базу клиентов
«Единый клиент»
сегментирует �и запускает кампании
«Маркетинговый комбайн»
готовит адреса �к бизнес-задачам
«Единый адрес»
наводит порядок в согласиях
«Центр управления согласиями»
28
Партнерство �с HFLabs
29
Партнерство с HFLabs — это:
Качественные продукты
Готовые зрелые решения — «коробки», проверенные разными заказчиками
1
Развиваем алгоритмы и обновляем справочники. Следим за изменениями окружающего мира и справочников
2
Точность обработки данных — 99,99%
3
Наши продукты — в реестре российского ПО
4
Настоящая поддержка
Поддерживаем свои продукты сами, чтобы время реагирования оставалось минимальным
В нашу поддержку входят �не только консультации, �но и ежеквартальные релизы, обновления справочников, госреестров и их форматов
30
Мы делаем продукты, вы — интеграцию
31
31
Давайте делать великие дела вместе
Екатерина Илюхина
BDM
Промокод для ранних пташек: -10%
BREAKFAST
Канал о клиентских данных
Офлайн-курс по Data Quality