Лучшие фотографии Магадана за неделю
5 сентября, 14:30
"Кросс нации" проведут в Магадане во Всероссийский день бега
12:54
Ограничено движение на участке автодороги "Палатка — Кулу — Нексикан"
12:30
На Колыме начался прием заявлений от спортивных организаций
12:27
В Магадане работает телефон доверия для подростков и их родителей
12:00
На Колыме подведены итоги оперативно-профилактического мероприятия "Рецидив"
11:52
Арест автомобиля заставил жителя поселка Палатка погасить долг по алиментам
11:47
АСРФ обозначила важные направления работы с цифровыми форматами в рыбной отрасли
11:35
В Магадане задержали похитителей товаров из магазина
11:29
Магаданцам напоминают о правилах пожарной безопасности в быту
11:25
В Магадане установлен подозреваемый в покушении на сбыт наркотиков
11:24
Более 50 тысяч человек посетили выставку "Улица Дальнего Востока"
11:20
В Магадане прошло совещание под руководством зампреда СК РФ
11:15
На Кoлыме участились случаи гибели людей в результате пoжарoв
11:12
Реализация Стратегии развития ДФО стала ключевой темой ВЭФ–2026
11:09
В Магадане пройдет фестиваль науки "Калейдоскоп"
10:54

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