Корпоративно-инвестиционный блок Сбербанка разработал модель прогнозирования выручки компаний, используя машинное обучение на основе транзакционных данных.
Она построена для всех 8 млн компаний (ИП и юрлиц), присутствующих на российском рынке.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.
Станислав Карташов, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» Сбербанка, комментирует: «ML-модель такого типа создается в течение как минимум трех месяцев и предполагает масштабное исследование более 1000 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».
Читайте также: Сбербанк: жители России тратят на продукты питания более трети доходов
***
Самые интересные новости читайте в наших группах в Facebook и VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен.
И подписывайтесь на рассылку самых важных новостей.
