Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ВШЭ представил платформу предиктивной аналитики для бизнеса
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал Predict Core — унифицированное алгоритмическое ядро предиктивной аналитики. Платформа переводит работу с данными из режима отчетности постфактум в управленческую привычку с прогнозами, интерпретацией и понятным следом, показывающим, как была получена эта цифра.
Во многих компаниях решения принимают постфактум, то есть реагируют уже на свершившееся событие. Другая распространенная проблема — опора на предыдущий управленческий опыт без его корректировки с учетом текущего контекста. В условиях быстрого изменения рынка и высокой неопределенности таких подходов недостаточно. У аналитики есть несколько типичных проблем. Первая: нет единой методологии, поскольку каждый аналитик считает по-своему и цифры в отчетах расходятся. Вторая: расчеты необъяснимы и остаются для большинства сотрудников черным ящиком. Третья: отчеты показывают только то, что уже случилось. Четвертая: аналитика нерегулярна.
Разработанная в НИУ ВШЭ платформа Predict Core направлена на решение этих проблем. Решение доступно как в облачном формате, так и для установки в локальном формате (on-premise). Платформа подключается как к внутренним данным заказчика, так и к внешним релевантным источникам, обучаясь на этих данных и знаниях о среде. Система позволяет на ранних стадиях идентифицировать аномалии: она может обнаружить сбои и разладку в продажах, спросе и других процессах до того, как они превратятся в крупные потери. Все прогнозы воспроизводимы: при каждом запуске фиксируется снимок данных и параметров.
«Ключевая инженерная идея решения — вся аналитика описывается конфигурацией: источники данных, расчет признаков и выбор моделей задаются декларативно. Именно поэтому платформа является адаптируемой под нового заказчика без переписывания кода ядра. Это гибко и быстро. — отмечает Данил Швецов, разработчик платформы, руководитель проекта в отделе прикладных технологических решений Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ. — Кроме того, мы изначально проектировали ее открытой для ИИ-агентов — ядро умеет возвращать как прогнозы, так и метаданные модели, важность признаков и историю расчетов через API, превращая аналитику из черного ящика в прозрачный и интерпретируемый инструмент».
В основе Predict Core лежит унифицированное алгоритмическое ядро, которое подключается к источникам операций и среды: PMS, ERP, кассы, CRM, OTA, веб-аналитика, а также внешние данные о погоде, событиях, праздниках и макропоказателях. На платформе предусмотрена возможность настройки профилей в части интерфейса, функционала, уровня доступа в зависимости от роли. Аналитик настраивает прогон, выбирая источник, целевую переменную, горизонт и частоту. Менеджер работает с дневным дашбордом, где видит загрузку, аномалии и точность прогноза. Руководитель может получать сводную информацию с необходимой периодичностью и требуемым уровнем детализации/агрегации.
Андрей Даркшевич
«Predict Core — это не просто очередная BI-надстройка, — говорит Андрей Даркшевич, заместитель директора Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ. — Это управленческий инструмент, который позволяет менеджеру увидеть не то, что уже случилось, а то, что произойдет через заданный промежуток времени, и, главное, понять, почему прогноз именно такой, и проверить, что будет, если изменить условия. Мы выводим прогнозирование из разряда интуиции в регулярную управленческую практику».
Predict Core подходит для компаний, у которых есть база данных или система учета с историей операций. На данный момент платформа уже работает в отрасли гостеприимства. Все компоненты платформы являются российской разработкой. Никаких зарубежных облаков и санкционных лицензий не используется.
Проект реализуется в рамках программы стратегического технологического лидерства НИУ ВШЭ («Приоритет-2030»).