T2 объявляет понедельник днем подарков
12 мая, 09:00
Вахта Победы: Подписание акта о капитуляции и Великая Победа
11 мая, 22:00
"Аудитория в Приморье тяготеет к контенту с элементами мистики и необычного"
11 мая, 10:00
Вахта Победы: Сахалин дает деньги в заем Родине
11 мая, 10:00
Вахта Победы: Наступил великий день победы над Германией!
11 мая, 09:00
Дальний Восток 11 мая. Начало вооруженного конфликта на р. Халхин-Гол
11 мая, 07:00
СК России займётся ситуацией с разрушенной дорогой в Приморье
10 мая, 21:27
Подвиг "Таганрога": как танкер владивостокской нефтебазы спас город от катастрофы
10 мая, 19:04
Всеобщая конфедерация профсоюзов призвала сохранять и передавать новым поколениям правду о Великой Победе
10 мая, 18:16
Клещи атакуют: более 1200 человек пострадали в Приморье с начала сезона
10 мая, 18:11
Фонд ВВН Владимира Николаева оказал беспрецедентную поддержку движению "За Россию"
10 мая, 17:49
В Приморье грузовой поезд насмерть сбил молодого мужчину
10 мая, 15:08
Получил семь ранений: Ольга Зотова о судьбе и творчестве художника-приморца Кирилла Шебеко
10 мая, 14:37
Вместо автобуса — самолёт: Суйфэньхэ хочет наладить перелёты во Владивосток
10 мая, 13:40
Ветеранов Великой Отечественной чествовали в Адмиральском сквере Владивостока
10 мая, 13:05

В Сбербанке разработана модель предсказания выручки

С ее помощью можно улучшить таргетированное предложение в кампаниях продаж
16 июля 2019, 16:19 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
43
37