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.
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»).
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ создали базу данных по производственным цепочкам мирового ВПК
Институт мировой военной экономики и стратегии (ИМВЭС) НИУ ВШЭ разработал новый аналитический инструмент для изучения оборонной промышленности зарубежных стран. База данных «Производственные цепочки мирового ВПК» показывает взаимосвязи между производителями на разных уровнях — от конечных систем до комплектующих.
Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
«Дни компьютерных наук год от года становятся масштабнее, и это отражает развитие ФКН»
Прошедший недавно в корпусе НИУ ВШЭ на Покровке фестиваль «Дни компьютерных наук» (ДКН) стал главной точкой притяжения для всех, кто интересуется технологиями. Событие, организованное факультетом компьютерных наук (ФКН) Вышки совместно с партнерами, собрало около трех тысяч участников: студентов, абитуриентов, выпускников, преподавателей и экспертов индустрии.
МИЭМ ВШЭ и АО «Нанотроника» запускают совместную мастерскую электронного машиностроения
Под руководством экспертов компании студенты будут решать задачи, связанные с улучшением характеристик устройств для электронного машиностроения. Среди них — моделирование физических и технологических процессов, расчет, конструирование и автоматизация систем, подсистем и элементов технологического и контрольно-измерительного оборудования, сбор данных, метрологические задачи.
Технодень МИЭМ ВШЭ: праздник технологий и старт новых партнерств
В атриуме на Покровке прошел масштабный фестиваль технологических решений инженерных проектных команд Московского института электроники и математики ВШЭ, где были представлены лучшие студенческие разработки и совместные мастерские МИЭМ и партнеров. Кроме того, в рамках события прошел круглый стол, посвященный вопросам инженерного образования, и были подписаны новые соглашения о сотрудничестве с компаниями – технологическими лидерами в своих отраслях деятельности.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
НИУ ВШЭ второй год подряд на первом месте рейтинга вузов Альянса в сфере ИИ
Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал рейтинг российских высших учебных заведений по качеству подготовки кадров для работы с ИИ. Высшая школа экономики второй год занимает первую строчку рейтинга, оставаясь единственным университетом в категории A++.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Студенты ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-решения для прогнозирования и маркетинга
24 мая в Вышке состоялись защиты и церемония награждения хакатона по машинному обучению для ретейла, организованного MAGNIT TECH и факультетом компьютерных наук НИУ ВШЭ. В течение четырех дней команды работали над индустриальными кейсами технологичного драйвера крупнейшего ретейлера страны — компании «Магнит». Участники анализировали данные, обучали модели, проверяли гипотезы и защищали свои решения перед экспертами компании, чтобы в итоге не только добиться высокого качества моделей, но и предложить подходы для использования в реальном бизнесе.