Решение банка поможет бизнесу лучше прогнозировать поведение клиентов

Разработчикам стала доступна программная библиотека для прогнозирования временных рядов.

Центр Практического Искусственного Интеллекта Сбербанка открыл доступ к программной библиотеке TSForesight для прогнозирования временных рядов. Эта методика позволяет компаниям предсказывать динамику и будущие значения различных финансовых и операционных показателей, а также предугадывать действия клиентов и в результате принимать более эффективные бизнес-решения.

Об этом на XXVIII Петербургском международном экономическом форуме рассказал первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин.

Временной ряд отображает значения изменяющихся характеристик, которые фиксируются в определенные моменты времени. Это могут быть, например, ежедневные цены на акции, ежемесячные объёмы продаж компании, ежегодная численность населения страны и так далее.

В пресс-службе банка рассказали, что анализ временных рядов позволяет изучить динамику данных по прошествии определённого периода, обнаружить скрытые тенденции и закономерности, а также сделать прогноз.

Библиотека даёт пользователям возможность сравнивать различные стратегии моделирования временных рядов на несколько точек вперёд, что позволяет находить оптимальные варианты решения рабочих задач разного уровня и масштаба. В банке уже есть опыт использования библиотеки для прогнозирования различных сценариев, включая доход от клиентских сделок, количество заявок на устройства самообслуживания, спрос на программное обеспечение и другие направления.

Библиотека позволяет также проводить обучение ML моделей и нейронных сетей. Разработчики смогут как совершенствовать собственные решения, так и использовать готовые SOTA-архитектуры.

«Открытый доступ к инструментам прогнозирования временных рядов и развитие исследований в этой области позволят компаниям принимать эффективные решения и оптимизировать бизнес-процессы. В этом контексте наша библиотека выделяется среди других подобных инструментов благодаря своему широкому выбору стратегий, моделей и методов предварительной обработки данных. Ее использование даст бизнесу возможность точнее анализировать предпочтения клиентов и предлагать им наиболее подходящие товары и услуги», - рассказал Александр Ведяхин.