Проект технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, который собирает и обрабатывает объемные массивы данных из множества отраслевых источников (открытых и закрытых), обрабатывает их и выдает готовое решение или прогноз под поставленную пользователем задачу. Технология автоматизирует и заменяет рутинную работу рыночных аналитиков в части сбора, обработки информации и выдачи отчета. Проект использует технологии машинного обучения в контексте исторических и актуальных рыночных данных, и поиска наиболее вероятного решения запроса пользователей, что значительно ускоряет работу промышленных, сырьевых и трейдинговых компаний по поиску оптимального решения коммерческих задач и прогнозирования дальнейшей ситуации на рынке.

Для промышленных и сырьевых компаний остро встает вопрос относительно точного определения текущей рыночной конъюнктуры, возможного разрыва цепочки поставок, а также определения дальнейшего движения цен на сырье и конечную продукцию. Многие компании, стремясь охватить как можно больший объем рыночной информации для более точного прогнозирования, существенно расширяют штат аналитиков, чем сильно увеличивают фонд оплаты труда, при этом эффективность такого решения не пропорциональна увеличению затрат.

Использование предиктивно-аналитической платформы вместо целого штата аналитиков существенно сократит фонд оплаты труда заинтересованных в этом предприятий. При этом значительно увеличится эффективность результатов аналитики и точность прогнозирования, поскольку исключается фактор человеческой ошибки, а все модели и решения построены на анализе такого объема данных, который человеческим ресурсом обработать невозможно.

На страницу проекта