Статьи
Современные LLM — мощные инструменты анализа текста, генерации идей и объяснения сложных процессов. Но могут ли они решить задачу прогнозирования спроса, одну из самых чувствительных и критичных задач в ритейле, производстве и логистике?
Алгоритмы машинного обучения давно используются в задачах, где на целевой показатель влияет множество факторов. Бустинговые модели на основе решающих деревьев, рекуррентные нейронные сети и другие методы позволяют учитывать сложные зависимости между признаками и адаптируются под широкий спектр бизнес‑сценариев.
Модели машинного обучения стали ключевым инструментом для прогнозирования спроса, цен и динамики рынка. Но в периоды нестабильности и резких изменений даже самые продвинутые алгоритмы сталкиваются с ограничениями. Важно понимать, где именно проходит граница между возможностями модели и реальностью, чтобы использовать их максимально эффективно.
Множество статей посвящено проблеме прогнозирования продаж и методам её решения. Однако при интеграции прогноза в систему автозаказа возникают практические сложности. Ниже перечислены некоторые из них и обозначены возможные пути решения
Проблема ввода нового ассортимента в продажи известна как производителям, так и ритейлу. Ритейл, обладая большим объемом данных, может строить оценки продаж новых товаров по их характеристикам. В этой статье мы предложим метод, который позволит автоматизировать этот процесс получения оценки будущих продаж ранее не продаваемого товара.
12 ноября прошёл наш вебинар о системах автозаказа и применении больших языковых моделей в ритейле и FMCG. Для тех, кто пропустил, мы собрали самое интересное: как ИИ помогает решать проблему холодного старта, повышает точность прогнозов, учитывает погоду и акции, а также оптимизирует ассортимент между магазинами
Почти год назад сеть магазинов «Хорошее дело» внедрила сервис ИИ‑автозаказа от Datanomics. Мы встретились с Марией Лаушкиной, старшим менеджером, и Никитой Ганченковым, менеджером IT‑проектов, чтобы поговорить о том, как изменились процессы, что оказалось самым сложным и какие результаты они видят сегодня
Как искусственный интеллект помогает создавать коммерческие предложения, адаптированные под каждого клиента, автоматизировать продажи и повышать конверсию
У компаний, внедряющих машинное обучение для оптимизации процессов и повышения эффективности, возникает стратегический вопрос: где разместить такой сервис — в облаке, на локальных серверах или в гибридной среде? Универсального ответа здесь нет: выбор зависит от задач, допустимого уровня риска и требований к доступности. Подробнее расскажем в статье
Производители и ритейлеры всё чаще сталкиваются с необходимостью учитывать внешние факторы при прогнозировании спроса. В статье расскажем о том как учитывать погодные факторы в процессы прогнозирования спроса
Эффективное планирование производства играет ключевую роль в обеспечении стабильности поставок, оптимизации затрат и удовлетворении потребностей рынка
Современные языковые модели Искусственного Интеллекта поражают своими возможностями, обучаясь на огромных массивах текстов