Прогноз спроса должен учитывать вероятности и риски, считают эксперты GoodsForecast

Возможности искусственного интеллекта в ритейле используются не в полной мере даже в тех областях применения, где индустрия накопила довольно большой опыт и очевидна экономическая эффективность внедряемых инструментов. К такому выводу пришли участники прошедшей на «Неделе российского ритейла» панельной дискуссии «О чем мечтают андроиды? Искусственный интеллект и машинное обучение на службе ритейла».

Исторически применение инструментов машинного обучения и ИИ в ритейле началось с задач бэк-офиса, как-то: прогнозирование спроса, управление запасами, оптимизация цепочек поставок и т.д. Участники дискуссии – как представители торговых сетей, так и поставщики программных решений – подтверждают, что большинство таких проектов быстро начинают приносить отдачу и были экономически успешными. Тем не менее, рынку еще далеко до ИИ в полном понимании термина, когда есть некая автономная от человека система, которая способна принимать и исполнять решения даже с учетом быстрого изменения ситуации и появления принципиально новых вводных. Причин тому несколько, включая этические вопросы и саму возможность научить алгоритмы лучше думать. Можно ли это сделать и, если можно, то как?

«Базой для решения многих задач ритейла, включая автозаказы, нормирование запасов, ценообразование, наполнение полок и другие, является прогноз спроса. Учитывая текущие реалии, важно рассчитывать не просто точечные прогнозы спроса, а строить оценки вероятностных распределений спроса. Такие оценки позволяют гибко и точно решать вышеупомянутые задачи и при этом учитывать потенциальные риски», – поделился опытом Евгений Голубятников, директор по Data Science компании GoodsForecast. Отвечая на вопрос модератора, он также рассказал, какие алгоритмы помогают в построении более точных моделей.

Компетенции команды GoodsForecast в области оценки вероятностных распределений спроса подтверждены общемировым конкурсом по прогнозированию в ритейле M5 Forecasting Competition, в котором команда заняла второе место из более тысячи участников.
Участники дискуссии также сошлись во мнении, что в ближайшие несколько лет ритейлеры продолжат разбираться, в каких процессах, для каких задач и каким образом еще можно использовать машинное обучение и ИИ. В этой связи важным вопросом стало тестирование ИИ-решений и оценка их экономической эффективности. В X5 Retail Group была реализована отдельная платформа для тестирования новых гипотез, связанных с использованием ИИ.

Дискуссия проходила в рамках «Недели российского ритейла» – ключевого отраслевого мероприятия, на котором обсуждаются тренды развития розничной торговли, определяются подходы государства к формированию «лица» современного рынка ритейла, поднимаются проблемы отрасли. Деловая программа форума занимает 4 дня и включает в себя пленарные заседания, экспертные сессии, деловые конференции, презентации, круглые столы и обширную демо-зону. Организаторами форума выступают Минпромторг России и Российская ассоциация экспертов рынка ритейла.

О компании GoodsForecast

GoodsForecast – российский вендор инновационных систем на базе машинного обучения и ИИ – входит в группу компаний «Форексис», основанную командой математиков из МГУ и вычислительного центра РАН. Компания была включена в топ-3 мирового рейтинга по точности прогнозирования М5 Forecasting Competition и является неоднократным победителем российских и международных конкурсов. Среди клиентов – крупнейшие российские компании из сектора FMCG, ритейла и промышленности (группа «Черкизово», корпорация «Технониколь», группа компаний «Русагро», международная группа КНАУФ, фармацевтическая компания «Пульс», ГК «О’КЕЙ», сети супермаркетов «Перекресток» и «Верный», магазины электроники «М.Видео» и другие крупные производственные и торговые предприятия). GoodsForecast является грантополучателем Фонда содействия инновациям и РФРИТ. Резидент Сколково с 2013 года.