«Сибур» внедрил более 60 моделей машинного обучения для динамического прогнозирования котировок

0
15

«Сибур» внедрил более 60 моделей машинного обучения для динамического прогнозирования котировок. Созданные ИИ прогнозы используются при определении цен на продукцию холдинга. Динамическое ценообразование может ежемесячно приносить до 45 млн руб. за счёт оперативной реакции на рыночные изменения.

«Сибур» использует динамическое прогнозирование котировок при формировании плана производства и реализации продукции. Инструмент позволяет с высокой точностью определить стоимость продукции в любой момент времени.

Раньше маркетологи собирали информацию вручную, а подготовка прогнозов занимала от нескольких дней до недели. Сейчас модели машинного обучения позволяют повысить точность прогнозов и скорость их подготовки, а также, при необходимости, быстро корректировать цены на продукцию и планы её реализации.

«Система ценообразования, основанного на динамическом прогнозировании котировок, особенно помогла нам в 2020 г. В период пандемии события развивались непредсказуемо, и нам было важно учесть каждое изменение – снижение цен на УВС в Европе, рост спроса цен на полимеры в Китае, и др. Система позволяет нам точечно корректировать планы реализации продукции и точнее прогнозировать эффективность продаж», — сказал Андрей Зотов, руководитель службы операционного маркетинга «Сибура».

Прогнозы отображаются в удобном интерфейсе, и при необходимости маркетологи могут вносить в нём дополнительные факторы, которые позже используются в дообучении моделей.

ЧИТАТЬ ТАКЖЕ:  В R-Vision TIP расширены возможности автоматизации и редактирования индикаторов компрометации

«Котировки прогнозируются на основе данных о продукте, сырье, субститутах, показателях баланса рынка, биржевых ценах и др. Также ИИ учитывает остановки производства у крупных производителей на мировом рынке, макроэкономические показатели различных стран и динамику отраслей. Общий массив данных мы обрабатываем и анализируем в онлайн-режиме, а большинство данных обновляется вместе с непрерывным самообучением ИИ», — сказал Александр Крот, руководитель по аналитическим продуктам и сервисам компании «Сибур диджитал».

Кроме того, в интерфейс системы включены текстовые данные, которые также помогают принимать решения. Среди них новости, аналитические отчёты, обзоры и прогнозы в СМИ и на сайтах. Часть из них оцифровывается и попадает в модели машинного обучения, другие демонстрируются в виде дополнительных подсказок для пользователей.

«Сибур» запустил платформу для динамического прогнозирования котировок в 2019 г. На сегодняшний день платформа включает более 60 моделей машинного обучения и покрывает 39 ключевых комбинаций из различных продуктов и рынков, на которых они реализуются. Ожидаемый экономический эффект от её масштабирования – более 540 млн руб. в год.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь