Сбербанк разработал модель предсказания выручки российских компаний

Корпоративно-инвестиционный блок Сбербанка разработал модель прогнозирования выручки компаний, используя машинное обучение на основе трансакционных данных. Она построена для всех 8 млн игроков (индивидуальных предпринимателей и юрлиц), присутствующих на российском рынке, уточняется в сообщении кредитной организации.

"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", — говорится в релизе.

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 чем 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", — комментирует директор дивизиона "Корпоративные клиенты 360" блока "Корпоративно-инвестиционный бизнес" Сбербанка Станислав Карташов.