Изысканная альтернатива утке с яблоками на Новый год
18 декабря, 09:30
Россиянам рассказали о социальном эффекте введения продуктовых карточек
17:00
Магаданца оштрафуют за самовольное занятие земельного участка
16:52
В Магаданской области разыскивают пропавшую жительницу Ягодинского района
16:29
Депутат Магаданской гордумы Алексей Гаврилов стал участником акции "Елка желаний"
15:37
Ранее судимый магаданец будет отвечать за уклонение административных ограничений
15:24
Двое магаданцев ограбили магазин косметики на 30 тысяч рублей
15:21
Курорт "Снегорка" в Магадане: как провести зиму активно и с удовольствием
15:10
Магаданцам неинтересна ипотека? 
14:56
Колымчанам напомнили о запрете использования квадрокоптеров
14:49
Кибермошенник от имени колымчанина пытался похитить деньги у знакомого
14:45
Колымчане могут побороться за Всероссийскую муниципальную премию "Служение"
14:40
Книга Георгия Дулькейта об истории Магаданской области прибыла в Магадан
14:30
Память Вадима Козина в день 30-й годовщины его ухода из жизни почтили в Магадане
14:28
Колымчан проинформировали о продлении семейной ипотеки до 2030 года
14:21
В Магадане завершается строительство дома-интерната для престарелых и инвалидов
13:34

В Сбербанке разработана модель предсказания выручки

С ее помощью можно улучшить таргетированное предложение в кампаниях продаж
16 июля 2019, 17:15 Общество
Бизнес https://pixabay.com
Бизнес
Фото: https://pixabay.com
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

Корпоративно-инвестиционный блок Сбербанка разработал модель прогнозирования выручки компаний (18+), используя машинное обучение на основе транзакционных данных. Она построена для всех 8 млн компаний (ИП и юрлиц), присутствующих на российском рынке, сообщает пресс-служба Сбербанка.

Разработанная модель позволяет получать прогнозы выручки текущего года по всем активным ИНН на девять месяцев раньше, чем данные результаты публикуются официально. Это дает 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.

В данном случае была использована модель класса black box, основанная на деревьях решений — Random Forest Regression.

"ML-модель такого типа создается в течение как минимум трех месяцев и предполагает масштабное исследование более 1 тысячи признаков. С ее помощью мы здесь и сейчас, не дожидаясь завершения календарного года и официальной бухгалтерской отчетности, видим потенциал клиента. Более того, она обогащает другие разрабатываемые нами модели, что позволяет нам предвосхищать ожидания и потребности наших клиентов", — прокомментировал директор дивизиона "Корпоративные клиенты 360" блока "Корпоративно-инвестиционный бизнес" Сбербанка Станислав Карташов.

Услугу оказывает ПАО Сбербанк.

16842
31
60