«Сбербанк» разработал модель для прогноза выручки компаний за девять месяцев до публикации её отчётности Материал редакции

Алгоритм модели охватил 8 млн российских ИП и юрлиц.

В закладки

Корпоративно-инвестиционный блок «Сбербанка» разработал модель для составления прогноза годовой выручки компании на основе транзакционных данных. Об этом сообщили в банке.

Система позволяет спрогнозировать выручку по всем активным ИНН на девять месяцев раньше официальной публикации отчётности. Модель построена для всех 8 млн российских ИП и юрлиц, утверждают в банке.

Модель класса black box основана на деревьях решений — Random Forest Regression. Обычно банки обращаются к таким моделям для предсказания неплатежей и банкротств, уточняет The Bell.

ML-модель такого типа создаётся в течение как минимум трёх месяцев и предполагает масштабное исследование более 1000 признаков. С её помощью мы здесь и сейчас, не дожидаясь завершения календарного года и официальной бухгалтерской отчётности, видим потенциал клиента.

Станислав Карташов
директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» блока корпоративно-инвестиционный бизнес «Сбербанка»

В «Сбербанке» уточнили vc.ru, что используют модель внутри банка для улучшения качества работы с клиентами, в том числе для подготовки рекомендаций, и других процессов. «Продажа данных по конкретным юрлицам ограничена требованиями к коммерческой и банковской тайнам, поэтому нами не рассматривается», — добавили в банке.

{ "author_name": "Татьяна Боброва", "author_type": "editor", "tags": ["\u0441\u0431\u0435\u0440\u0431\u0430\u043d\u043a","\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c","\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438"], "comments": 35, "likes": 42, "favorites": 45, "is_advertisement": false, "subsite_label": "finance", "id": 75373, "is_wide": false, "is_ugc": false, "date": "Mon, 15 Jul 2019 16:44:20 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru
0
35 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
47

Я раньше намного составил такую модель. Выручку за 3 мес умножаем на 4 с корректировкой на сезонность по отрасли. Только не передавайте это сберу а то они свою методу апгрейдят до моей. ;))

Ответить
8

Сейчас загрустил один аналитик, который разрабатывал эти 1000 признаков

Ответить
0

Еще добавить коэффициент роста/падения рынка )

Ответить
0

осталось тебе так вручную для 8 млн российских ИП и юрлиц. выручку и сезонность просчитать)))

Ответить
17

Вспоминая классическую поговорку «есть ложь, есть большая ложь, а есть - статистика», куда на этой шкале будем относить прогнозные ML-модели?)

Ответить
4

Комментарий удален по просьбе пользователя

Ответить
0

Зашакаливает?)

Ответить
0

И зашкваливает

Ответить
1

Шквал диджитал аджайла!

Ответить
0

Сразу в корзину. С зеленым логотипом.

Ответить
14

А кто пользователи то, налоговая? Привентивное налогообложение.
- Так так так, смотрю вы через 9 месяцев нормально денег поднимите. Давай те ка заплатите сейчас, а то мало ли что там потом будет...
- А если не заработаю?
- Штраф в размере уже уплоченного, видите как удобно, машин лёнинг.

Ответить
1

Налоговая вас уже опередила - ндс на аванс и авансовые платежи по налогу на прибыль

Ответить
0

Презумпция ухода от налогов)

Ответить
7

И не слова про качество прогноза

Ответить
0

Да как так-то... Выше "ихнего", тут "не слова". Ребята, вы серьезно?

Ответить
6

"масштабное исследование более 1000 признаков"
Я не специалист в машинном обучении. Но в прошлой компании где я работала ребята пришли к успеху когда сократили количество признаков и выявили только основные. Меньше признаков проще калибровать. вот что я тогда поняла.

Ответить
1

Все верно. Шум надо ж как то отсекать! Выборки ж данных для обучения не такие большие. Не миллионы компаний в сходных условиях

Ответить
2

Интересно, когда прогнозирование очередей появится?

Ответить
9

Так уже. В талончике электронной очереди пишут сколько человек перед тобой. Обычно 0 или 1.

Ответить
0

а потом сразу 10, 11, 100...

Ответить
0

Ох, Сергей! Ох, шутник!

Там потом 101 и 111 будут? Я вся в предвкушении

Ответить
4

А нормальные аналитики в сбере закончились? Это очень очень смешная статья.

Ответить
3

Модель использует данные Сбера по обороту компании ро расчетному счету сбера и платежам с него в бюдже, вот и весь секрет, остальное бла бла бла бла

Ответить
2

Приходишь в банк, а тебе кредит не дают. Почему? Ну модель подсчитала так. Потом бах и в бизнес поступает долгосрончый гос.контракт. Ой, модель этого не учла. А кто виноват. Да никто.

Сотрудники Сбербанк явно не врубаются что они делают, поэтому выкатывают ущербные решения. Ничего предсказывать не нужно. Нужно разрабатывать механики не допускающие риски.

Ответить
2

И всё равно любая обезьяна даст более точный прогноз

Ответить
1

Вероятно на фоне ихнего ноу хау в виде кредитных бизнес карт для ип и ооо эта штука им весьма помогает)) Если раньше только по физикам робот принимал решение о выдаче кредита, то теперь и по юрикам так будет.

Ответить

Комментарий удален

0

псс, скажу вам по секрету, уже давно робот принимает решения)

Ответить
0

Представился Кибермедведев и прогнозы типа

"Ожидаем рост целевых показателей к концу года"
"Бизнес преодолел пропасть, прогнозируем позитивное движение на рынке к концу года"
"Показатели бизнеса в стране ожидаются на уровне прогнозных"

итд

Ответить

Комментарий удален

0

Все просто: просадка по прибыли у вас по сравнению с аналогами в отрасли, значит выводите, значит блокировка

Ответить
0

Вот как почитаешь аналитиков - прям все складно , а как 1998, 2008, 2014 годы так опять сюрприз как с погодой.

Ответить
–1

не знаю как с 98 и 08, но в 14, будучи начинающим аналитиком, прекрасно понимал что будет и молчал. Деньги тишину любят. Да, я тогда неплохо заработал.

Ответить
0

создавали, видимо, для внутреннего использования. так что если работает как хотели и помогает в работе, то не зря старались.

Ответить
0

Теперь фирмы будет отжимать на девять месяцев раньше , не дожидаясь отчётности.)

Ответить
–1

Классика, ML и регрессионный анализ

Ответить

Комментарии

null