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.