В компании отметили, что с помощью новой модели банк может получать прогнозы, информации о которых пока нет ни в одном открытом источнике
Фото: Екатерина Шутяк/Nao24.ru
Сбербанк разработал модель прогнозирования выручки компаний, которая использует машинное обучение на основе транзакционных данных, сообщает пресс-служба банка.
«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», — говорится в сообщении.
В пресс-службе также отметили, что модель позволяет получать банку прогнозы выручки текущего года по всем активным ИНН на девять месяцев раньше, чем данные результаты публикуются официально. С помощью новой модели, отмечается в сообщении, банк может получать прогнозы в том числе и по ИП, информации о которых пока нет ни в одном открытом источнике. Модель, совместно с другими разработками банка, позволяет ему лучше прогнозировать ожидания и потребности клиентов.
На создание подобных ML-моделей требуется не менее трех месяцев, модель анализирует более 1000 показателей.
Сбербанк позиционирует себя как экосистема, которая объединяет на базе единой платформы партнеров банка, оказывающих услуги как финансового, так и нефинансового характера. В экосистему Сбербанка входят более 20 компаний по основным направлениям: электронная коммерция («Яндекс.Маркет»), медицина (DocDoc), телекоммуникации («Сбербанк Телеком»), облачные технологии (SberCloud), коммуникации (Dialog), идентификация (VisionLabs), лайфстайл («Фудплекс»), сервисы для оптимизации бизнес-процессов («Эвотор», «Интеркомп») и другие.
Следите за нашим Telegram-каналом чтобы быть в курсе последних новостей
