Технологические задачи
Модуль Технологические задачи - это задачи, связанные с разработкой, внедрением и совершенствованием новых технологий, продуктов и процессов.
Если у вас есть потребность по разработке, внедрению и другие спросы вы можете разместить информацию ниже.
Автоматизированное закрытие отчётного периода: контрольные проверки, чек-лист и дашборд готовности
Цель - превратить закрытие месяца из ручного обзвона ответственных в управляемый процесс. Сервис ведёт регламент закрытия как чек-лист по участкам с ответственными и сроками, ежедневно запускает автоматические проверки в 1С (незакрытые авансы и подотчёт, поступления без ЭСФ, оплаты без закрывающих документов, расхождения остатков банка и 1С, непроведённые документы, внутригрупповые расчёты и др.), превращает каждое расхождение в задачу с ответственным и сроком, эскалирует просрочку, показывает дашборд готовности по участкам и фиксирует закрытие датой запрета редактирования. Участник проектирует и реализует сервис целиком: модель регламента, библиотеку проверок с добавлением новых без программиста, задачи и уведомления, дашборд, интеграцию с 1С. Существующий порядок закрытия может быть перестроен полностью. Результат - работающий сервис, расширение 1С, код и документация.
Прием решений до
20.11.26 (включительно)
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
5
Сервис быстрого распознавания удостоверений личности для обменных пунктов с проверкой по госбазам
Создать сервис, который позволяет обменным пунктам быстро распознавать удостоверения личности клиентов и получать данные для заполнения карточки клиента в учетной системе. Клиент или кассир фотографирует документ телефоном (по ссылке или QR-коду, без установки приложения) либо со сканера или веб-камеры, сервис возвращает ФИО, ИИН, дату рождения, номер и срок действия документа. Данные передаются в учетную систему 1С по API. Сервис разворачивается на серверах в Казахстане и предоставляется обменным пунктам по фиксированной ежемесячной подписке без оплаты за каждое сканирование.
Прием решений до
20.11.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
4
Авансовые отчёты по фото чеков: распознавание, проверка по правилам и проведение в 1С
Цель - чтобы сотрудник отчитывался за подотчётные деньги и командировочные одной фотографией чека в боте, а дальше всё делал сервис: распознавал чек и проверял его через ОФД, относил к категории и основанию (командировка, проект, аванс), проверял по правилам компании (лимиты, нормы суточных, даты, дубли, обязательные документы), собирал авансовый отчёт, отправлял руководителю на согласование и создавал документ «Авансовый отчёт» в 1С:Бухгалтерия 8 для Казахстана с расчётом перерасхода или остатка. Бухгалтер видит только отчёты с нарушениями. Участник проектирует и реализует сервис целиком: мобильный интерфейс, распознавание, правила, согласование, интеграцию с 1С. Существующий порядок сдачи авансовых отчётов может быть перестроен полностью. Результат - работающий сервис, расширение 1С, код и документация.
Прием решений до
20.11.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
4
Разработка системы автоматизированного аудита ссылок и управления устаревшим контентом
Разработка и внедрение автоматизированной системы мониторинга ссылочной структуры сайта, выявления неработающих внутренних и внешних ссылок, управления перенаправлениями и архивации устаревших информационных материалов. Система должна обеспечивать регулярный фоновый аудит контента, автоматическую фиксацию технических ошибок, централизованное управление ссылками и сохранение истории публикаций. Обработка данных должна выполняться асинхронно, без существенного влияния на производительность основного сайта и его базы данных.
Прием решений до
20.11.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
5
ИИ-помощник первой линии поддержки бухгалтеров в 1С:Предприятие 8 для Казахстана
Создать ИИ-помощника, который отвечает пользователям 1С (бухгалтерам и руководителям малого и среднего бизнеса) на типовые вопросы по работе в программе и по учету в Казахстане. Помощник опирается на проверенную базу знаний: инструкции, регламенты, материалы поддержки, типовые решения. Он принимает вопрос в чате на русском языке (казахский язык желателен), находит ответ в базе знаний и показывает ссылку на источник. Если уверенности в ответе нет, передает обращение специалисту линии сопровождения с готовым кратким описанием проблемы.
Прием решений до
20.11.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
6
AI-генерация инструктажей, тестов и видео-инструктажей по охране труда, ПБ и АТЗ для платформы SkillPass
Разработать и интегрировать в платформу SkillPass (B2B/B2G SaaS для обязательного обучения и документации по охране труда, пожарной безопасности, антитеррористической защищённости и санитарным нормам, 400+ клиентов в РК) AI-модуль, который автоматически: 1) генерирует и актуализирует тексты инструктажей и учебные программы под отрасль и должность с учётом норм законодательства РК; 2) формирует тесты и вопросы для проверки знаний (RU/KZ); 3) создаёт видео-инструктажи (AI-диктор/аватар, озвучка и субтитры на RU/KZ, слайды и визуализация из текста инструкции). Результат: готовый API/модуль с проверкой человеком (human-in-the-loop) и размещением данных на серверах в РК.
Прием решений до
19.11.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
3
ИИ-скрининг резюме и первичный отбор кандидатов
Цель - чтобы входящий поток откликов разбирался автоматически: сервис собирает резюме с job-сайтов и из почты в одну базу, сопоставляет с требованиями вакансии, ранжирует кандидатов с объяснением, задаёт уточняющие вопросы в мессенджере, назначает собеседование и даёт обратную связь тем, кто не подошёл. Рекрутер работает только с короткими списками и собеседованиями. Сервис учится на решениях рекрутера и результатах найма (оффер, испытательный срок). Критерии отбора - только навыки, опыт, график и локация; дискриминационные признаки из оценки исключаются. Участник проектирует и реализует сервис целиком: интеграции, парсинг резюме, модель соответствия, диалог с кандидатом, рабочее место рекрутера. Существующий процесс отбора может быть перестроен полностью. Результат - работающий сервис, код и документация.
Прием решений до
19.11.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
5
Автоматическое формирование табеля учёта рабочего времени из фактических данных
Цель - чтобы табель собирался сам из данных, которые уже есть в компании (СКУД, кадровые приказы, заявки на отпуска, больничные, удалённую работу), а ответственные только проверяли расхождения и подтверждали итог. Готовый табель уходит в расчёт зарплаты в 1С:ЗУП без ручного переноса. Сервис собирает плановый график и факт присутствия, подтягивает кадровые события из 1С:ЗУП, сравнивает план с фактом, находит расхождения (опоздания, переработки, отсутствие без заявки, работа в выходной), показывает руководителю подразделения табель на подтверждение, ведёт историю изменений и формирует итоговый табель по принятой форме. Участник проектирует и реализует сервис целиком: интеграции, логика кодов дней, рабочее место руководителя и ответственного, выгрузка в 1С. Существующий порядок ведения табеля может быть перестроен полностью. Результат - работающий сервис, интеграция, код и документация.
Прием решений до
19.11.26 (включительно)
Область задачи
Обработка и преобразование информацииКоличество заявок
3
Оценка надёжности продавца маркетплейса по отзывам, возвратам и операционным показателям (Seller Quality Score)
Цель - вместо среднего балла по звёздам получить по каждому продавцу один показатель надёжности (0-100), который считается автоматически, устойчив к накрутке, учитывает реальный результат сделок и объясняет, из чего сложился. Показатель используется в ранжировании товаров, показывается покупателю и продавцу и применяется для автоматических мер к проблемным продавцам. Три группы сигналов: отзывы и оценки покупателей (тональность, причины недовольства, привязка к заказу); возвраты и отмены (по вине продавца, отсутствие товара, споры, повторные обращения); операционная дисциплина (передача в логистику в срок, точность остатков, скорость ответов). Отдельно - выявление накрутки отзывов, атак негативом и резкого падения качества. Участник проектирует и реализует сервис целиком: модель расчёта, анализ текста отзывов (русский и казахский), правила выявления накрутки, объяснимость, API, экраны продавца и модератора. Существующий звёздный рейтинг может быть заменён полностью. Результат - работающий сервис с API, код и документация.
Прием решений до
19.11.26 (включительно)
Область задачи
Нейротехнологии и искусственный интеллектКоличество заявок
3
Разработка интеллектуальной системы адаптивного обучения на основе искусственного интеллекта
Разработать интеллектуальный программный модуль, который анализирует результаты обучения каждого учащегося и автоматически формирует персональную траекторию подготовки с учетом его текущих знаний, ошибок и динамики прогресса.
Прием решений до
19.11.26 (включительно)
Область задачи
Интеллектуальные системы управленияКоличество заявок
4
