ИА AmurMedia в MAX: оперативные новости, фото и видео
10 июня, 14:32
Итоги дня: помощь на крыльях, подготовка к паводку, рост новостроек, смерть экс-вратаря
21:00
Рынок новостроек Хабаровска пошел в рост: в июне выбор квартир вырос на 1% к маю
16:00
В Хабаровском крае родительские комитеты в двух колледжах получат гранты на реализацию проектов
15:35
Рококо: искусство изящества и роскоши
14:30
Помощь на крыльях: труднодоступные поселки Хабаровского края получили самолет санавиации
13:25
Жителям Хабаровского края стал доступен новейший лазер для лечения зрения
13:05
Дальневосточные пожарные выбрали лучших на конкурсе в Хабаровске
12:32
Эхо прошлогоднего ДТП: хабаровский перевозчик выплатит ребенку компенсацию за травму
12:11
Умер экс-вратарь хабаровского "Амура" Алексей Мурыгин
11:50
Автозимник "Комсомольск – Чегдомын" станет круглогодичным
11:24
В бассейне реки Амур усиливают подготовку к паводкам
11:00
Два человека утонули в Хабаровском крае при купании в необорудованных водоемах
10:10
Неделя с AmurMedia: долгострои ожили, 26 деревяшек, Амур наступает, огонь под контролем
10:00
1 августа в календаре: дeнь инкaccaтopa, тульского пряника и флeшмoб жeнcтвeннocти
09:00
Итоги II квартала в готовом бизнесе: сферы аренды и услуг — лидеры по росту спроса в ДФО
00:03

В Сбербанке разработана модель предсказания выручки

С ее помощью можно улучшить таргетированное предложение в кампаниях продаж
16 июля 2019, 16:15
Бизнес
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
77
30