Сбер поможет бизнесу лучше прогнозировать поведение клиентов

Центр практического искусственного интеллекта Сбербанка предоставил открытый доступ к программной библиотеке TSForesight, предназначенной для прогнозирования временных рядов. Об этом сообщил первый зампред правления Сбера Александр Ведяхин на Петербургском международном экономическом форуме.

Методика позволяет компаниям предсказывать динамику финансовых и операционных показателей, а также анализировать поведение клиентов для принятия более эффективных решений.

“Открытый доступ к инструментам прогнозирования временных рядов и развитие исследований в этой области позволят компаниям принимать лучшие 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”, — отметил Ведяхин.

По его словам, использование TSForesight позволит бизнесу точнее анализировать предпочтения клиентов и предлагать им наиболее подходящие товары и услуги.

В Сбере уточнили, что временной ряд отображает значения изменяющихся характеристик, зафиксированных в определенные моменты времени. Примеры включают ежедневные цены на акции, ежемесячные объемы продаж или ежегодную численность населения. Анализ таких данных помогает выявить скрытые тенденции и закономерности, а также сделать прогнозы.

Отмечается, что библиотека TSForesight позволяет сравнивать различные стратегии моделирования временных рядов на несколько точек вперед, что помогает находить оптимальные решения для задач разного уровня и масштаба. В Сбере уже применяют ее для прогнозирования сценариев, таких как доход от клиентских сделок, количество заявок на устройства самообслуживания и спрос на программное обеспечение.

Функционал библиотеки также включает обучение ML-моделей и нейронных сетей. Так, разработчики могут использовать готовые SOTA (признано в РФ иностранным агентом)-архитектуры или совершенствовать собственные решения. В банке считают, что комбинация разнообразных стратегий и методов препроцессинга делает TSForesight эффективным инструментом для анализа временных рядов современными методами.