20 апреля в календаре: День китайского языка в ООН  
07:45
На Колыме разыскивается без вести пропавшая
11:35
Юрий Трутнев провел заседание Госкомиссии по вопросам развития Арктики
10:46
В Магаданской области за неделю произошло 11 пожаров
10:40
Максим Смирнов поздравил коллектив Детской школы искусств с 20-летием
10:32
"Российско-китайская история полна потрясающих сюжетов, достойных Премии имени Арсеньева"
10:25
На улицах Магадана продолжаются работы по благоустройству
10:19
Куда сходить в Магадане по Пушкинской карте с 20 по 26 апреля
10:11
УФСБ Магаданской области наказало 19 нарушителей режима государственной тайны
10:00
Петр Голубовский прокомментировал итоги заседания Магаданской областной Думы
09:43
В Магадане разыскивают обвиняемого в совершении преступления
09:35
На Колыме более 20 пострадавших на Чернобыльской АЭС получают меры поддержки
09:30
Пьяный мужчина устроил скандал в торговом центре Магадана
08:30
Арктический порт Певек образован в структуре Дальстроя 20 апреля 1951 года
07:30
В Магадане в понедельник днём преимущественно без осадков и до 0º С
06:30
За какие сообщения или эмодзи в ЖКХ-чате дома оштрафуют на десятки тысяч рублей
19 апреля, 21:00

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