AI-модель Сбера смогла спрогнозировать спрос на косметику на 29% точнее статистических моделей

Дочерняя компания Сбера Бизнес Софт разработала модель прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта для одной из компаний на российском рынке FMCG, сообщает пресс-служба Сбера.

Для обучения модели использовались данные о продажах (количество проданных товаров и их стоимость), клиентах и складах, проведённых и планируемых промокампаниях, ассортиментной матрице и товарных остатках.

Прогнозирование осуществлялось в 10 разрезах: на уровне продаж каждого конкретного товара, по отдельным категориям и всему ассортименту, по месяцам и неделям и так далее. Наибольшую точность показал прогноз на уровне категорий. По сравнению с базовыми статистическими методами ML-модель Сбер Бизнес Софта показала 29% прирост в качестве прогнозирования.

В ближайшее время Сбер Бизнес Софт планирует передать заказчику доступы к модели для её применения в промышленной эксплуатации.

– Прогнозирование спроса на товары – одна из самых перспективных сфер применения искусственного интеллекта, ведь алгоритмы, обученные на огромных массивах данных, видят больше закономерностей, чем статистические модели. Мы в Группе Сбер системно используем ML-модели для оптимизации бизнес-процессов и улучшения клиентского опыта, и наработанные нами компетенции широко востребованы на внешнем рынке. Так, решение Сбер Бизнес Софт показало высокую эффективность и готово к промышленному внедрению. Уверен, новое качество прогноза поможет компании повысить эффективность бизнеса и увеличить прибыль, – вице-президент, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» Сбербанка Станислав Карташов.

Реклама Байкальский Банк ПАО Сбербанк, Erid: 2VfnxvvvxQQ

• Интереснейшие публикации иркутских СМИ — в соцсетях: ВКонтакте, Одноклассники, Telegram