WWW.INSPECTOR-CLOUD.RU
127015, Г.Москва, ВН.ТЕР.Г. МУНИЦИПАЛЬНЫЙ ОКРУГ БУТЫРСКИЙ, УЛ БОЛЬШАЯ НОВОДМИТРОВСКАЯ, Д. 23, СТР. 3, ПОМЕЩ. I, КОМ. 3Б

О компании

Работая вместе с 2014 года, Павел Бойко и Александр Беренов летом 2016 заметили, что современные технологии аудита недостаточно развиты на рынке ритейла. Там все еще повсеместно использовались блокноты и ручки, несмотря на развитие технологий, использующихся в других сферах бизнеса. Они решили, что необходимо использовать современные решения для более точного сбора и анализа данных. Для распознавания товаров во всех категориях в аудитах торговых точек необходимо использовать искуственный интеллект. Так была основана компания Инспектор Клауд. Участники выставок Paris Retail Weeek (Франция), National Retail Federation (Нью Йорк). В отличие от аналогичных решений Inspector Cloud предлагает мониторинг полочного пространства в более сложных категориях, система предлагает больше возможностей по обучению новым товарам благодаря know-how компании. Александр Беренов - генеральный директор и соучредитель компании. Окончив Московский государственный институт международных отношений, занимался продажами в ведущих международных компаниях, таких как Hyundai Heavy Industries и др. Более трех лет Александр занимал должность директора по развитию бизнеса в компании Ranberry, поставщика оборудования пикосотовой сети LTE. Опыт взаимодествия с международными компаниями помог установить взаимовыгодные отношения с клиентами из более чем 10 стран. Свободно говорит на русском и английском языках. Партнеры компании: Pepsico, Henkel.

Компания ведет свою деятельность в регионах
Москва 
Оценка зрелости компании
6
CRL (company readiness level)
Реализован ключевой принцип корпоративного управления: функции управления сосредоточены в руках верхнего профессиональных управляющих (менеджеров), работающих по найму.
8
IRL (investment readiness level)
Обеспечена устойчивая динамика продаж на локальном рынке, первые продажи на международном рынке
WWW.INSPECTOR-CLOUD.RU
127015, Г.Москва, ВН.ТЕР.Г. МУНИЦИПАЛЬНЫЙ ОКРУГ БУТЫРСКИЙ, УЛ БОЛЬШАЯ НОВОДМИТРОВСКАЯ, Д. 23, СТР. 3, ПОМЕЩ. I, КОМ. 3Б

Проекты

Inspector Cloud
Бизнес-модель
Бизнес для Бизнеса (B2B)
Оценка зрелости проекта
9
TRL (Technology readiness level)
Продукт удовлетворяет всем требованиям: инженерным, производственным, эксплуатационным, а также требованиям к качеству и надежности и выпускается серийно
9
MRL (Market readiness level)
Масштабирование продаж. Выполнение целевых показателей бизнес-плана.
Описание проекта
Главная сложность подобных проектов — идентификация: продукты одной категории часто очень похожи и нужно понять, какой именно перед нами. Для этого в Inspector Cloud не одна нейросеть, а дюжина. Все начинается с фото выкладки в магазине — после него запускается обработка, в ходе которой нужно быстро и точно вытащить максимум полезной информации и отправить отчетность аналитикам. Нейросеть контролирует качество изображения по нескольким критериям. Она выясняет, настоящее фото перед ней или подделка. Нейросеть умеет определять ориентацию кадра, и если сталкивается с «перевернутым» изображением, то понимает, на сколько градусов его нужно повернуть. Для распознания продуктов это не важно, но для подсчета доли полки нужно, чтобы все было расположено горизонтально. Более точное название алгоритма — «коррекция перспективы». Он выравнивает фото так, чтобы горизонтальные линии стали строго горизонтальными, а вертикальные — строго вертикальными. Это делает обработку точнее. Нейросеть определяет места продаж. На одном кадре может быть два места продажи, причем в разных категориях, а значит, с разными бизнес-правилами и показателями. Та же самая логика необходима, если продукт стоит и в обычном стеллаже, и в холодильнике. Часто стоит задача контроля выкладки товарав холодильнике, особенно брендированном.

Продукты

Inspector Cloud
Вид продукта
ПО
Описание продукта
Inspector Cloud – цифровая платформа для контроля торговых точек. Система автоматически распознает товар на полках в продовольственных розничных сетях и формирует отчеты, сокращает время визита мерчендайзера в торговую точку. Технология обеспечила интенсивный рост, поддерживаемый продуктом на рынке, обладающим более низкими накладными расходами и более высокой производительностью по сравнению с другими технологиями, позволяя обрабатывать более 100 млн фотографий в месяц.
Оценка зрелости продукта
9
TRL (Technology readiness level)
Продукт удовлетворяет всем требованиям: инженерным, производственным, эксплуатационным, а также требованиям к качеству и надежности и выпускается серийно
9
MRL (Market readiness level)
Масштабирование продаж. Выполнение целевых показателей бизнес-плана.
Inspector cloud
Описание продукта
Программа предназначена для автоматического распознавания фотографических данных на базе нейронных сетей. Область применения программы: торговая аналитика, ритейл, FMCG.
Реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных
Адрес страницы сайта правообладателя с информацией
Инвестиции
Команда проекта
36 человек
Выручка
206 219 000
Объем привлеченных инвестиций
47 625 000
Темпы роста
2023
2022
2021
Выручка
206 219 000 +19%
172 871 000 +8%
160 107 000
Чистая прибыль
18 167 000 +145%
-40 608 000 -354%
15 987 000
Численность
36 -14%
42 +11%
38
Интеллектуальная собственность
0 0%
0 -100%
1
Международные продажи
Чили

Финансовая поддержка

Компания поддержана институтами развития:
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
20 000 000 ₽

Аналитика

Финансовые показатели
Бухгалтерский баланс
Налоги
Численность

Информация о компании

ОРН
1121768
КПП
771501001
Статус
Действующая
Уставный капитал
135 001.35

Похожие компании

Отказ от ответственности

Информация об участниках на портале предоставлена непосредственно самими участниками или получена из открытых источников информации, в том числе из источников органов государственной власти, и опубликована в формате «как есть». Фонд «Сколково» не несёт никакой ответственности перед пользователями за понесенные косвенные, случайные, специальные, опосредованные или штрафные убытки, вызванные в результате использования портала или информации участников.