Ролик информационной системы "Репутация" в Национальном Банке РК

Задачи ролика:

Описание проблематики, которая может решаться с помощью автоматизации;

Визуализация описания технологических возможностей разрабатываемой информационной системы;

Описание статуса текущей разработки и визуализация таймлайна разработки;

Визуализация ожидаемых эффектов от внедрения информационной системы.

Требования к видеоролику: 

Длительность: не более 2-2,5 минут

Формат: анимированный видеоролик на базе 3D-инфографики и скриншотов разрабатываемой информационной системы. Необходимо также предусмотреть низкий мужской закадровый голос и фоновую музыку.

Стилистика: в соответствии с цветовой гаммой Национального банка Республики Казахстан.

Бенчмарки роликов c точки зрения стилистики и анимации:

 https://uni3dlabs.ru/portfolio/video-presentation-on-AI-technology/

https://www.youtube.com/watch?v=Oln5IMWjY2Q

https://www.youtube.com/watch?v=CnYLLJXYkHM

 https://www.youtube.com/watch?v=QFPFjVwIjlo

Текстовое сопровождение, для которого необходимо предусмотреть соответствующую визуализацию:

  Введение: - анимация и инфографика

Управление коммуникациями и ожиданиями населения и рынка – это один из ключевых вспомогательных процессов для эффективного проведения денежно-кредитной политики. Информационный фон финансового рынка является важнейшим аспектом финансовой стабильности.

 Задачи: - анимация и инфографика
Национальный Банк и Агентство по регулированию и развитию финансового рынка должны обладать возможностью для принятия решений в сфере коммуникаций, основанных на данных.

На основе агрегируемых в социальных сетях данных необходимо:
1) Отслеживать коммуникационные риски, подрывающие устойчивость финансовой системы;
2) Применять модели машинного обучения для определения лидеров мнений, формирующих ожидания в отношении цен на услуги и продукты или курсов валют;
3) Автоматизировать традиционную работу департамента коммуникаций в сфере мониторинга информационного пространства.

 Подход: - анимация и инфографика 

 В этих целях был запущен проект информационной системы «Репутация», который позволит агрегировать данные из социальных сетей, хранить их в корпоративном «озере данных» и на его основе моделировать аналитику для прикладного использования в сфере коммуникаций центрального банка.
Кроме того, система позволит автоматизировать процессы по публикации и управления контентом в социальных сетях.

Информация, агрегируемая в корпоративном «озере данных», в будущем может быть обогащена данными из Единого контакт центра на базе АО «Банковское сервисное бюро» для реализации функции поведенческого надзора - автоматизированного анализа практики продажи финансовых услуг в сети Интернет на предмет случаев мошенничества или иной неправомерной деятельности.

 Действующая система: - анимация и инфографика, основанная на скриншотах из действующей системы.

 На сегодняшний день разработана система, которая агрегирует и хранит данные. В рамках действующего проекта будет реализовано масштабируемое «озеро данных» и инструменты первичного анализа, которые позволяют:

Автоматически определять тональность сообщений;

Группировать сообщения по категориям для более удобной обработки;

Выявлять наиболее обсуждаемые темы в разрезе регионов;

На основе данных строить предиктивные модели по распространению информации;

Выявлять новых лидеров общественного мнения.

Кроме того, деятельность департамента коммуникаций станет эффективнее из-за автоматизации следующих процессов:

Публикация сообщений во все аккаунты Банка в социальных сетях;

Централизованное в едином окне управление и планирование контента в социальных сетях;

Автоматические публикации в социальных сетях на основе контент-планов;

Ускорение реакции на важные сообщения за счет автоматизированного уведомления стейкхолдеров;

 Эффекты: - анимация и инфографика

Ежемесячно будет собираться от 300 тысяч новых сообщений в сети;

Скорость обнаружения системой нового сообщения от 2-х до 15 минут;

Мониторятся более 3 тысяч интернет ресурсов с последующим наращиванием их количества;

Мы сможем проводить анализ и расследование репутационных инцидентов;

Появится возможность количественной оценки эффекта информационных поводов и их влияния на денежно-кредитную политику;

Мы обретем доступ к структурированным данным для построения необходимых математических моделей, которые могут дополнить статистику финансового рынка и обеспечить поведенческий надзор.