ИИ поможет предпринимателям спрогнозировать выручку
"СберАналитика" разработала программный модуль, который прогнозирует выручку для компаний разных отраслей бизнеса с точностью до 90%. Инновационное решение доступно в онлайн-панели "Геоаналитика".
Решение Сбера помогает предпринимателям выбрать перспективные локации для открытия бизнеса с высоким трафиком и низкой конкуренцией. Продвинутые ML-алгоритмы позволяют учесть множество факторов, влияющих на эффективность торговой точки: сопутствующую инфраструктуру, финансовый профиль покупателей и другие нюансы. Результатом становится прогноз товарооборота и ожидаемой выручки. Точность модели прогнозирования товарооборота составляет 90%, а в 80% подобранных локаций заказчик достигает ожидаемого результата.
"Мы продолжаем разрабатывать эффективные решения для корпоративных клиентов на основе искусственного интеллекта и больших массивов данных. Новый модуль, который создан специалистами "СберАналитики", поможет предпринимателю найти максимально выгодные места для открытия бизнеса и избежать убытков. Отмечу, что прогнозные модели "СберАналитики" универсальны, но при этом их можно настраивать под каждого конкретного заказчика", - сообщил Анатолий Попов, заместитель председателя правления Сбербанка.
"Геоаналитика" — онлайн-панель "СберАналитики" для анализа торговой среды и покупательской активности населения на основе обезличенных данных о тратах населения. Сервис позволяет бизнесу оценить конкурентное окружение, исследовать аудиторию и покупательский спрос, найти точки притяжения и избежать открытия убыточных магазинов. "Геоаналитика" обеспечивает онлайн-доступ к аналитике за последний год и детализацию вплоть до 60 метров. Данные обновляются ежемесячно.
Решения "СберАналитики" строятся на агрегированной обезличенной информации о потребностях и предпочтениях 108,2 млн покупателей и 6 млн юридических лиц. Используются данные из более 70 внутренних и внешних источников, что позволяет детально анализировать различные рынки с учётом их отраслевой и региональной специфики. Высокую точность при широком покрытии обеспечивает применение собственных запатентованных алгоритмов обработки информации и моделей машинного обучения.
