Разработчики: | Т-Банк (Тинькофф Банк) |
Дата премьеры системы: | 2021/12/10 |
Технологии: | BPM, Data Mining |
Основные статьи:
- Process Mining (Процессная аналитика)
- Data mining Интеллектуальный анализ данных
- Business Process Management
- Открытое программное обеспечение (Open Source)
ETNA — это open-source сервис для аналитики и прогнозирования бизнес-процессов .
2021: Запуск сервиса
10 декабря 2021 года Центр технологий искусственного интеллекта Тинькофф анонсировал сервис ETNA, с помощью которого можно анализировать и прогнозировать основанные на данных процессы — от количества осадков предстоящей зимой до потребностей компании в найме сотрудников.
Что такое ETNA
На старте сервис доступен на языке программирования Python. Проект работает по принципу открытого исходного кода. Анализ, проверка гипотез и построение прогнозов строится на основе загруженных пользователем данных, а также информации из открытых источников.Масштабирование и наведение порядка в сервисе обслуживания медоборудования — опыт компании Медсервиспро
В работе ETNA используются алгоритмы машинного обучения и нейронные сети. При этом гарантируется полная безопасность данных, так как вся загруженная информация остается на компьютере пользователя и не отправляется на внешние ресурсы.
Как используется в Тинькофф
Тинькофф с помощью ETNA планирует набор сотрудников, спрос на оборудование и технику в офисе и определяет взаимовлияние различных бизнес-процессов. Например, ETNA помогает прогнозировать объем спроса и внесения наличной валюты в конкретном банкомате, анализировать необходимость инкассации и составлять график пополнения банкомата. Также специалисты с помощью ETNA прорабатывают возможность прогнозирования будущих трат клиентов Тинькофф в разных товарных категориях — это позволяет клиентам более тщательно планировать свой бюджет.
Как была создана ETNA и чем отличается от зарубежных аналогов
У ETNA есть зарубежные аналоги, которые разрабатывались для разных целей — исследовательскими институтами, небольшими компаниями для продажи бизнесу, крупными ИТ-гигантами (Facebook, Amazon и др.). Последние разрабатывали инструменты наподобие ETNA для внутренних задач, а позднее масштабировали их в отдельный B2B-продукт.
Центр технологий искусственного интеллекта Тинькофф также разработал своими силами ETNA для решения бизнес-задач экосистемы Тинькофф — после того, как специалисты компании не смогли найти на зарубежных рынках достаточно гибкого инструмента, который удовлетворял бы все бизнес-потребности экосистемы. В отличие от зарубежных аналогов, ETNA обладает понятным и удобным интерфейсом, большим числом методов для обработки данных, а также моделей для их прогнозирования.
Как ETNA стала open-source проектом
Тинькофф решил вывести ETNA на рынок после того, как убедился, что сервис позволяет эффективно решать внутренние задачи крупной финтех-компании. ETNA работает по принципу открытого исходного кода, любой пользователь может настроить инструмент под свои нужды: изменить параметры, добавить или убрать какой-либо функционал, создать свою версию программного обеспечения (ПО) для конкретной отрасли. Изучить подробности и начать работать с ETNA можно на сайте проекта. Для тестирования возможностей инструмента можно воспользоваться набором примеров, которые открываются прямо в браузере.
![]() | «ETNA — первый проект Центра технологий искусственного интеллекта Тинькофф, работающий по принципу открытого исходного кода. Это очень гибкий инструмент для работы с данными, который включает все то, чего нам не хватало в существующих зарубежных аналогах, а именно удобный интерфейс и более широкий набор методов для анализа и моделей прогнозирования. Инструментом могут воспользоваться разработчики и аналитики, умеющие работать на языке Python. Но мы понимаем важность открытого ПО для научного и бизнес-сообществ и готовы внести свой вклад. В будущем мы планируем сделать ETNA доступным более широкой аудитории», - рассказал директор по технологиям искусственного интеллекта Тинькофф Павел Калайдин. | ![]() |
ETNA — собственная разработка Центра технологий искусственного интеллекта Тинькофф. Центр включает в себя более 20 команд и более 200 специалистов в области машинного обучения. Среди разработок Центра — голосовой ассистент Олег, технология синтеза и распознавания речи VoiceKit, а также предиктивные модели для lifestyle-сервисов, инвестиций и контентных проектов компании.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов


















Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров






























Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)






























Подрядчики-лидеры по количеству проектов


















Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
























Данные не найдены
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)























