SPARKLINGTIDE
AWESOME PEOPLE
Давайте знакомиться

Sparklingtide — это молодые профессионалы, выходцы из энтерпрайзов, таких как Oracle и Red hat.

Наше комьюнти стремительно растет. Сейчас у нас более 60 senior разработчиков.

Мы помогаем бизнесу найти и раскрыть свой диджитал потенциал уже более трёх лет.

Наши стеки — Java, Python, Django, Vue js, React Native, Kotlin, Swift, также мы развиваем Rust, Go, Haskell и Scala.
Идеи для развития банка
ЖИЗНЬ КЛИЕНТА

1 КАТЕГОРИЯ: 6-14 ЛЕТ (с привязкой к счету родителя)


Концепт:
1. Образовательный продукт.
Информация в текстовом и видео-формате о продуктах с проверкой знаний, при успешном прохождении которых производится вознаграждение, например, повышенный кэшбэк. Детям важно не просто иметь возможность тратить деньги, но и узнавать что-то новое, интересное и захватывающее. Детское приложение должно делать упор не на банковскую функциональность, а на интересные и нужные фичи.

2. Обучение через игру.
Детям скучно выполнять задания от родителей и просматривать стори. Рассказать о финансах можно через интересные игры и с помощью сказочного героя или, в случае с подростками, известного человека — кумира или авторитета среди молодëжи.

3. Приложение растëт вместе с ребëнком.
В шесть лет нравятся единороги и космос, в десять — звëзды шоу-бизнеса, а в 14 — котики и мемы. Разный возраст — разные интересы. Интерфейс должен меняться вместе с ребëнком.

4. Ребëнок сам приводит в банк родителя.
Установка, регистрация и интерфейс должны быть понятны и дружелюбны настолько, чтобы ребенок мог сам справиться с приложением, разобраться в возможностях и захотеть пользоваться его функциями. Тогда не родители будут приводить детей в банк, а дети — своих родителей.

5. Приложение МКБKids
Для безопасности сделать ограничения на операции:
●       снятие наличных
●       оплаты
●       переводы

Дополнительные функции:
  • Через приложение он сможет копить на свою мечту и быстро без комиссии получить перевод от родственников
  • Оплата товаров и услуг бонусами и подарки от партнеров
  • Раздел с обучающими тестами и видео об экономии, расходах и способах заработка. Истории с комиксами и тесты, которые обучают финансовой грамотности.
  • Чат для помощи при любых проблемах
  • Настройки (в том числе для оплаты смарт-часами или телефоном)
  • Дизайн карты ребенок сможет выбрать самостоятельно.
  • Родители смогут пополнять счет и отслеживать траты с помощью приложения.
  • Можно создавать задания, за выполнение которых положено установленное взрослыми вознаграждение. Также будет возможность присматривать за детьми, сообщая их координаты.
  • Дополнительно в МП родителей будут размещены советы от психолога о том, как правильно общаться со своим ребенком о деньгах и финансовых запросах.


2 КАТЕГОРИЯ: 14-18 ЛЕТ (свой счет)


Популярно и актуально:
  1. Индивидуальный дизайн
  2. Cashback и скидки на интересующие товары/услуги (кино, спорт, концерты и тд) + % на остаток
  3. Копить на цель

Концепт:
1. Образовательный продукт.
Важно не просто иметь возможность тратить деньги, но и узнавать что-то новое, интересное и захватывающее. Использование фин инструментов, в том числе инвестирования.

2. Обучение через игру.
Рассказать о финансах можно через интересные игры и с помощью известного человека — кумира или авторитета среди молодëжи.

3. Приложение развивается вместе с подростком.
Исходя из его интересов. Интерфейс должен меняться.

4. Ребëнок сам приводит в банк родителя.
Установка, регистрация и интерфейс должны быть понятны и дружелюбны настолько, чтобы новичок мог сам справиться с приложением, разобраться в возможностях и захотеть пользоваться его функциями.

Геймификация:
  1. Копилка: Подросток ставит себе цель и идет к ней, как в компьютерной игре, зарабатывая баллы, в зависимости от того, соблюдает ли он этапы пути к цели: количество денег, переведенное в копилку за период
  2. Больше продуктов использует, больше бонусов накапливает, их можно будет обменять на товары/услуги партнеров банка или скидки/привилегии по продуктам самого банка
  3. Есть система соревнования среди клиентов подростков по категориям: копилка – продвижение к цели, количество используемых продуктов, пройдено обучающих курсов в приложении, потрачено с карты денег


3 КАТЕГОРИЯ: 18-25 ЛЕТ


Популярно и актуально:
  1. Индивидуальный дизайн
  2. Cashback и скидки на интересующие товары/услуги (кино, спорт, концерты и тд) + % на остаток
  3. Копить на цель
  4. Потреб кредитование (гаджеты, путешествия, обучающие курсы)
  5. Автокредит
  6. Общий семейный счет

Концепт:
  1. Образовательный продукт.
  2. Добавление информации о брокерском счете и ИИС.
  3. Обучение через игру.
  4. Приложение развивается вместе с клиентом.
  5. Исходя из его интересов. Интерфейс должен меняться.

Геймификация:
  1. Копилка: Клиент может поставить новые цели (свадьба, переезд и пр), зарабатывая баллы, в зависимости от того, соблюдает ли он этапы пути к цели: количество денег, переведенное в копилку за период
  2. Больше продуктов использует, больше бонусов накапливает, их можно будет обменять на товары/услуги партнеров банка или скидки/привилегии по продуктам самого банка


4 КАТЕГОРИЯ: 25-60 ЛЕТ


Популярно и актуально:
Все продукты и услуги банка актуальны

Геймификация:
За различные действия присваиваются баллы и рейтинги, например:
1. Заполнение данных анкеты клиента - в зависимости от полноты данных открываются определенные продукты (больше данных заполнено - больше продуктов открыто к оформлению);
2. Количество используемых продуктов банка;
3. Оставил отзыв об обслуживании;
4. Порекомендовал по собственной ссылке человека и он стал клиентом;
5. Вовремя вносишь платежи по кредиту;
6. Подписан на банк в соц сетях;
7. Перевел перечисление зар платы на карту банка и т.д.

Баллы можно обменивать на что-то от партнеров банка или получать привилечии от МКБ:
1. Понизить % ставку по кредиту на опр срок;
2. Повысить % ставку по депозиту;
3. Бесплатная страховка на год и и т.д.

У клиента есть свой рейтинг с подсказками как его улучшить (повысить) и выйти на следующий уровень.

Дополнительные возможности:
1. На основе операций и наличия денежных средств на счетах будет предлагаться продукт, например:
  • если на счете сумма не бывает ниже 50000 рублей за определенный период, то клиенту предлагается депозит с информацией какой будет доход через год;
  • если на счете каждый месяц до зарплаты остается менее 5000, то будет предложен кредит.
2. За год до пенсионного возраста предоставляется информация по оформлению пенсии с интеграциями в необходимые сервисы и калькулятором по ее предполагаемому размеру.


5 КАТЕГОРИЯ 60+ ЛЕТ

Популярно и актуально:
  1. Депозиты и накопительные счета (целевые и нецелевые)
  2. Страховки
  3. Мед помощь со скидкой (скидка от накопленных баллов)
  4. Курьерская доставка 
  5. Зачисление пенсии

Геймификация:

Подобно геймификации в "4 КАТЕГОРИЯ"

ЗАГРУЖЕННОСТЬ ОТДЕЛЕНИЯ БАНКА
Клиент в мобильном приложении выбирает:
1. Офис
  • Геолокация: приложение будет рекомендовать ближайший офис исходя из его геолокации;
  • Из выпадающего списка;
  • Самостоятельный поиск, например выбор станции метро.
Приложение будет показывать расстояние от клиента до того или иного офиса и ориентировочное время в пути на авто и общественном транспорте (маршрут и учет пробок), а также на метро.

2. Вид операции;

3. Действующий он клиент или новый
От этого зависит скорость операции.

После выбора параметров, клиенту приложение покажет:
  • Загруженность офиса на данный момент. Также будет график загруженности в планируемые часы прибытия на основе исторических данных по дням недели и времени;
  • Период ожидания в очереди по данной операции;
  • Средняя длительность данной операции;
  • Документы, которые ему понадобятся для совершения данной операции.

Информация о загруженности офиса и времени ожидания в очереди будет подгружаться по кол-ву выданных талонов и средней продолжительности операции.

Дополнительные возможности:
1. Записаться в офис на определенное время.
Приложение генерирует талон с датой и временем записи, если он записался, но не пришел или опоздал, то запись сгорает и ему блокируется возможность записаться онлайн на определенный период;
2. Заказать деньги в кассе за 2-3 дня до предполагаемого их получения (определенные суммы при их наличии на счете).

ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА
Позволяет:
  1. Удерживать самые доходные сегменты пользователей;
  2. Увеличить средний чек (сross sale и up sale).

Этапы построения предиктивной аналитики:
1. Сбор данных
У каждой категории продуктов/услуг есть своя специфика и показатели. Взаимодействие пользователя с продуктами различных категорий может в корне отличаться.
Корректно будет собрать данные по каждой категории продуктов.

2. Работа с данными
Для построения обеих моделей – по оттоку пользователей и рекомендательной системы можно использовать алгоритм Random Forest («Случайный лес»).
Это один из алгоритмов кластеризации и классификации, который способен работать с большим числом событий и атрибутов.
Он не только способен эффективно обрабатывать данные с большим числом признаков, но и может обобщать разные сценарии и улавливать логику поведения пользователей, которая строится на основе многочисленных «разветвлений» их действий.
С его помощью можно достаточно эффективно обобщать логику шагов и предсказывать вероятность того или иного действия.

3. Проверка предсказаний
Необходимо убедиться, что выстроенная модель работает, проверить, «сбываются» ли предсказания:
●       По рекомендациям оценить, насколько повысилась конверсия;
●       По оттоку клиентов – насколько правильные прогнозы их ухода выдает алгоритм.

На основании данной модели анализа конкретного клиента (его действий и покупок) и клиентов с похожим поведением, система будет предсказывать его дальнейшие шаги и выдавать ему рекомендации к покупке тех или иных продуктов.
Пример: Купил свадебное платье, выпадает рекомендация купить путешествие.

А банку будут идти подсказки о том, что клиент, например, теряет лояльность и проявляет определенные действия, говорящие о том, что есть большая вероятность, что он скоро уйдет из банка.


CROSS SALE и UP SALE
Сотрудникам в системе подсвечиваются их клиенты (push) при достижении определенных параметров:
  • Остатки на счете;
  • Платежи по кредиту стабильные более года;
  • Падает его активность по операциям и тд.

В зависимости от ситуации с конкретным клиентом, сотруднику выпадают рекомендации со скриптом звонка/письма по рекомендуемому продукту.

Помимо рекомендаций сотрудник видит какие продукты уже есть у клиента и от чего он отказался при последней коммуникации с менеджером.

ПРЕДСКАЗАНИЕ ДВИЖЕНИЯ КОТИРОВОК АКЦИИ

Машинное обучение


1. На основании технического анализа.
Технический анализ — при нем рассматривается поведение цены акций и выявляются его разнообразные паттерны (используется анализ временных рядов).
Цель заключается в том, чтобы понять, может ли алгоритм точно определять паттерны поведения акции во времени.

Для технического анализа рыночных цен используются различные индикаторы.
Наиболее эффективным считается - EMA
Exponential Moving Average (экспоненциальная скользящая средняя) — придает больше веса наиболее недавним значениям, но не отбрасывает старые значения полностью.
Он позволяет обрабатывать практически неограниченный объём исторических данных, что очень важно для анализа с помощью временных рядов.

Индикатор EMA предполагает, что цена акции в предыдущий день торгов будет оказывать на текущую цену наибольшее значение. Таким образом, чем ближе временная точка находится к текущему моменту, тем большее значение она оказывает на цену текущего дня.

2. Анализ финансовых новостей
Большой объём ценных данных, которые могут повлиять на ситуацию на рынке, доступен в сети.
Большая часть такой информации содержится в финансовых новостях, отчетах компаний и рекомендациях экспертов.

Этот метод подразумевает определение степени влияния новостей на конкретную акцию: оно может быть позитивным, негативным или нейтральным.


Как это работает:
Специальный поисковый робот проходит по новостным статьям и индексирует их для конкретного портфолио акций. Среда обучения запрашивает новости за период T минут с момента индексации. Эта среда состоит из нескольких модулей обучения, которые ищут нужную информацию в тексте новостной заметки или материалах из блогов экспертов (например, «цена нефти будет снижаться»). В словарь для анализа входят слова и фразы, влияющие на условия положительного (Positive Prediction Terms) или негативного движения (Negative Prediction). Каждый раз, когда фраза из набора Positive Prediction Terms появляется в тексте статьи, ей присваивается положительная оценка (Positive Vote).


Предложение Sparklingtide


Для максимальной эффективности прогноза можно совместить анализ текстовых документов с выполнением анализа временных рядов.
Это даст возможность строить прогноз на основании больших данных из разных источников и сделать оценку движения курса акции на рынке максимально корректной. 


Как это будет выглядеть для клиента:
Клиент заходит в моб приложение «МКБ инвестиции», он видит разные разделы:
  • ТОП просмотров
  • ТОП Покупок
  • Что ищут
  • Лидеры торгов
  • Взлеты дня (периода)
  • Падения дня (периода)
  • Прогноз робота
Клиент может зайти в любой раздел, в том числе в «Прогноз робота» и выбрать там бумагу какой-либо компании (сектора экономики с ТОПовыми компаниями), увидеть по ней прогноз на ближайший период (день/неделя/месяц).
Также будет указано среднее значение (%) правильных прогнозов робота за период.

Клиент сам принимает решение, следовать данному прогнозу или нет (клиент подписывает документ о том, что самостоятельно принимает решение и претензий не будет иметь, если он последует прогнозу робота и ошибется).
Лидеры нашей команды

CTO

Константин Труфанов


Работал: Qiwi, Citi Bank, Red Hat

Стеки: Project Management, Scrum, Python, Docker, Kubernetes, System Administration (Linux), Ansible, SaltStack, RedHat Satellite

Lead Architect

Martin Betak


Работал: Red Hat, Oracle NetSuite

Стеки: Scala, Rust, Java, JavaEE, Python, C++, Ruby on Rails, SQL Redis Lua, Redis Modules • Frameworks: Spring Boot, Akka, Dropwizard • Frontend: Node.js, React.js, Webpack • System Administration (Red Hat family), Unix shell scripting (Bash) • Android Development




Head of Development

Геннадий Журавлев


Работал: Red Hat, Sibur, Raiffeisen Bank

Стеки: Spring Framework, MySQL, Databases, SQL, JUnit, Maven, Git, JIRA, MongoDB, Spring Cloud, REST, Hibernate, PostgreSQL, Kotlin, Docker, gRPC

Head of Infrastructure Team

Константин Ерохин


Работал: Kaspersky, Sberbank, Alfa-Bank, Beeline

Стеки: Go, Python, Bash, Kubernetes, Docker, System Administration (Linux), Ansible, Networking, CISC

Челенджи
За которые мало кто бы взялся
Федерация бокса России
Государственный заказчик обсуждал проект на полгода, с большим количеством функционала. Но по реальным срокам, как всегда, продукт нужен был ещё вчера =)

И мы справились за месяц.
Раньше клиент использовал коробочное решение, которое ограничивало по функциональности и для внесения изменений требовалось много действий. Мы сделали проект, который легко масштабировать, менять, или создавать страницы, добавили интерактивные карты и многое другое.
В разработке участвовало двадцать два специалиста.

Стек: Java, Vue JS, 4 спринта
Блокчейн платформа Leaps
Для Гос. структур
С целью повышения лояльности, прозрачности и сокращения расходов государства Кот-д'Ивуара мы разработали платформу Leaps для снижения бюрократии и бумажной волокиты при взаимодействии с госаппаратом.

Leaps позволяет заказать свидетельство о рождении онлайн и распечатать его самостоятельно, дистанционно подтвердить достоверность информации в документе, гарантируя легитимность данных, а сотрудникам госорганов мгновенно обмениваться информацией и вносить изменения.

Платформа работает на блокчейне и позволяет исключить «несанкционированные» изменения, порчу или утерю какого-либо документа.

Стек: Hyperledger fabric, 8 спринтов


Из последнего
Платформа для онлайн-конференций



От клиента поступила задача по созданию сервиса для проведения бизнес-конференций. И мы сделали круче, чем просто Zoom. Разработанная нами платформа предоставляет широкий спектр функций — от организации больших онлайн-конференций и создания комнат для локальных звонков до ведения внутреннего документооборота и общения внутри собственной социальной сети, в виде аналога Linked In. Под клиента сделан сайт, мобильное приложение и видео движок на базе open source системы Jitsi.

Стек: Backend — на Laravel, frontend — VueJS, mobile — React, Native.Core, Jitsi



Финтех проекты




Мы работали над различными проектами с партнёрами компании Qiwi. Один из таких проектов – Интеграционный медиатор для соединения Терминальной сети, платёжной системы Qiwi и компании заказчика. В удобном личном кабинете всё необходимое всегда под рукой – продукты компании, аналитика по рынкам, навигация по кабинету, управление аккаунтом, FAQ, реквизиты. Кнопкой в кабинете можно в любой момент назначить оффлайн-встречу с персональным советником. Продуманное UI решение личного кабинета позволило многим нашим клиентам без излишних усилий перейти к онлайн обслуживанию, что сократило операционные издержки компании и повысило лояльность пользователей.

Стек: Java, Spring framework
Почему мы
Скорость
Работаем по недельным спринтам, каждый из которых состоит из планирования, разработки и демо
Команда
Вы получаете выделенную команду, которая будет работать полный день и думать о проекте всю ночь
Гарантия и качество
Покрываем тестами и ревьюим код. Несем ответственность за обязательства. Авторские права передаем Вам
Оплата
Оплачивайте как удобней: перед спринтами, каждый месяц или за часть проекта
Нас будоражит от вызовов и сложных задач
Мы привыкли побеждать
Вы с нами?


Начнем?

Хотите консультацию от команды, поделиться идеей или просто поговорить о неизбежном технологическом мировом господстве?
Артем Глухов
+7 915 421-17-89
e-mail: glukhov.a@sparklingtide.com
Close
Есть вопросы или хотите с нами связаться!
Я согласен с Условиями использования