Участники

ИНКОМФИНТЕХ

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ИНКОМФИНТЕХ"

Резидент технопарка «Технопарк «Анкудиновка»»
Участник «Сколково» с 2021 года
ОРН 1124199
Год основания
2019
Выручка за 2021 год
213 285 000 ₽
ИТ
Директор
Камбаров Иван Сергеевич
INKOMFINTECH.SU
603024, Нижегородская область, Г. НИЖНИЙ НОВГОРОД, УЛ. БОЛЬШАЯ ПЕЧЕРСКАЯ, Д. 85Б, ПОМЕЩ. П2

Основной вид деятельности (ОКВЭД)

62.01 - Разработка компьютерного программного обеспечения
manager
Цифровой Контакт-Центр
manager
Куратор РОВадим Дегтярев

О компании

Компания ООО "ИНКОМФИНТЕХ" работает в отрасли Информационных технологий, предоставляя комплексную систему сопровождения IT-проектов с ИИ-анализом процесса разработки, автосоставлением KPI и статическим анализатором кода.

Компания применяет следующие ключевые технологии: PHP, Yii2, MySQL, ML, Docker, REST API, nginx.

В команде 20 человек. Сотрудники имеют сертификаты PME, Certified ScrumMaster, Разработчик Bitrix Framework. Обширный опыт в проектировании и обслуживании высоконагруженных веб-приложений со сложной логикой. Разработчики пишут на PHP (Yii2), Go, Java, Bitrix, Python, Angular, ReactJs. Уровни разработчиков - middle и senior. В команде есть опытные ML-разработчики, которые участвовали в крупных промышленных и банковских проектах. Команда работала на проектах таких компаний как Росбанк, Яндекс, ГПБ, ВТБ, Сбербанк. Средний стаж команды в ИТ-сфере - более 10 лет.

Сотрудники компании входят в ИТ-совет экспертов при Институте информационных технологий математики и механики Нижегородского государственного университета. Специалисты компании читают курсы лекции по машинному обучению, тестированию, аналитике в Национальном исследовательском Нижегородском государственном университете и Высшей школе экономики.

Компания ведет свою деятельность в регионах
Нижний Новгород 
Оценка зрелости компании
4
CRL (company readiness level)
Команда сформирована, есть полный набор базовых компетенций (технологическая и бизнес-экспертиза / коммерциализация), есть внешняя поддержка (менторы, эксперты)
1
IRL (investment readiness level)
Выполнена базовая оценка объема рынка, проведен конкурентный анализ, оценены первоначальные показатели бизнес-плана (необходимый объем инвестиций, прогноз по выручке), выработана стратегия защиты интеллектуальной собственности
Директор
Камбаров Иван Сергеевич
INKOMFINTECH.SU
603024, Нижегородская область, Г. НИЖНИЙ НОВГОРОД, УЛ. БОЛЬШАЯ ПЕЧЕРСКАЯ, Д. 85Б, ПОМЕЩ. П2

Основной вид деятельности (ОКВЭД)

62.01 - Разработка компьютерного программного обеспечения
manager
Цифровой Контакт-Центр
manager
Куратор РОВадим Дегтярев

Проекты

Комплексная система сопровождения IT-проектов с ИИ-анализом процесса разработки, автосоставлением KPI и статическим анализатором кода
Бизнес-модель
Бизнес для Бизнеса (B2B)
Оценка зрелости проекта
7
TRL (Technology readiness level)
Проведены испытания опытно-промышленного образца в реальных условиях эксплуатации
4
MRL (Market readiness level)
Получена обратная связь от потенциальных потребителей, в том числе: - подтверждена гипотеза о проблеме / подтверждено ценностное предложение - подтверждена гипотеза о интеграции в технологические цепочки
Описание проекта
Проект направлен на оптимизацию рабочих процессов IT-компаний за счёт комплекса инструментов, объединяющих информацию из других платформ (Jira, 1C, т.д.), из собственных модулей, из внутренних документов учёта компании. Разработка позволит сократить рутинные задачи в сфере IT: ревью кода, формирование KPI, сборка версий проектов. Консолидация информации позволит рассматривать кросс-показатели функционирования компании. Разработки поддерживаются ведущим разработчиком РФ Globus-IT.

Продукты

-
Вид продукта
ПО
Описание продукта
Интеллектуальная комплексная система мониторинга, поддержки принятия решений и управления разработкой ПО с использованием искусственного интеллекта Компания превосходит по числу интеграций конкурентов: Atlassian / 1C, Deepcode, Clever Commit AI assistant, Lili.ai, Зебрейнс embold.io. Сервис объединяет данные разных популярных на рынке решений, обогащает данные, добавляет новый функционал. Модели машинного обучения позволяет оценить качество проекта, настроение разработчика, прогнозировать проблемы на проекте и выгорание сотрудников. Система в отличие от конкурентов содержит все области проектной деятельности (планирование ресурсов, финансовое планирование, отчетность, управленческое планирование, качественные и количественные показатели проектов). Модели машинного обучения, построенные на накопленных за 8 лет данных по более чем 1000 проектов, 750 разработчикам, 1.15 млн часов разработки и 650 репозиториям, позволяют высвобождать управленческое время. Архитектура позволяет быстро подключать новые источники данных и создавать новые отчеты.
Оценка зрелости продукта
7
TRL (Technology readiness level)
Проведены испытания опытно-промышленного образца в реальных условиях эксплуатации
4
MRL (Market readiness level)
Получена обратная связь от потенциальных потребителей, в том числе: - подтверждена гипотеза о проблеме / подтверждено ценностное предложение - подтверждена гипотеза о интеграции в технологические цепочки
Инвестиции
Команда проекта
11 человек
Выручка
213 285 000 ₽
Темпы роста
2021
2020
Выручка
213 285 000 ₽+385%
43 966 000 ₽
Чистая прибыль
88 880 000 ₽+3320%
2 599 000 ₽
Численность
11 +1000%
1
Интеллектуальная собственность
0 +0%
0

Аналитика

Финансовые показатели
Бухгалтерский баланс
Налоги
Численность

Информация о компании

ОРН
1124199
ИНН
5260467886ФНС
ОГРН
1195275056899ФНС
КПП
526001001
Статус
Действующая
Учредители

Камбаров Иван Сергеевич

100%

Уставный капитал
10 000 ₽

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.

Связаться с компанией
Имя*
Фамилия
Email*
Телефон
Цель
Комментарий