г. Хабаровск ул. Дзержинского 52, 3 этаж
rce@dasi27.ru
+7 (4212) 473-115, 473-116, 473-118

Сбербанк с помощью ИИ предскажет выручку любой компании в России

Специалисты Сбербанка разработали техническое решение для прогнозирования выручки компаний малого, среднего и крупного бизнеса. Модель построена для всех 8 млн компаний (ИП и юрлиц), присутствующих на российском рынке.

«Разработанная модель позволяет получать прогнозы выручки текущего года по всем активным ИНН на девять месяцев раньше, чем данные результаты публикуются официально. Это даёт возможность заранее планировать работу с компаниями. К тому же с помощью новой модели можно получать прогнозы в том числе и по ИП, информации о которых пока нет ни в одном открытом источнике, – сказано в пресс-релизе. – В данном случае была использована модель класса black box, основанная на деревьях решений – Random Forest Regression».

«ML-модель такого типа создаётся в течение как минимум трёх месяцев и предполагает масштабное исследование более 1000 признаков. С её помощью мы здесь и сейчас, не дожидаясь завершения календарного года и официальной бухгалтерской отчётности, видим потенциал клиента. Более того, она обогащает другие разрабатываемые нами модели, что позволяет нам предвосхищать ожидания и потребности наших клиентов»,

– пояснил Станислав Карташов, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360»
блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» Сбербанка

Random Forest (с англ. – «случайный лес») – алгоритм машинного обучения, который применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев, каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим. Среди достоинств алгоритма – способность эффективно обрабатывать данные с большим числом признаков и классов, применимость к непрерывным и дискретным признакам, внутренняя оценка способности модели к обобщению, высокая параллелизуемость и масштабируемость.

Подобные модели нередко используются банками для предсказания неплатежей и банкротств компаний и ИП, пишет The Bell.

Возможно, созданная модель пригодится самому Сбербанку – с её помощью он спрогнозирует собственные доходы.

По материалам: www.sberbank.ru