ИИ-решение Сбера и Napoleon IT поможет ретейлерам прогнозировать спрос

• Продукт создан на базе отечественной платформы «ГигаЧат Бизнес» (GigaChat Enterprise) и аналитической системы Napoleon IT. Разработка на основе искусственного интеллекта предназначена для более точного прогнозирования потребительского спроса в розничной торговле.

Ожидается, что внедрение решения позволит торговым сетям, производителям товаров повседневного спроса и дистрибьюторам оптимизировать запасы, снизить потери, повысить оборачиваемость капитала и улучшить планирование поставок.

Прогнозирование спроса остаётся одной из ключевых задач для сегмента FMCG (от англ. fast-moving consumer goods — «высокооборачиваемые товары») и ретейла, говорится в сообщении. Даже незначительные отклонения в расчетёх могут приводить либо к дефициту продукции на полках и потере выручки, либо к избыточным запасам, замораживанию оборотных средств и последующим списаниям. По отраслевым оценкам, увеличение точности прогноза всего на один процентный пункт способно сократить потери на 3–5% от объёма товарных запасов, что для крупных компаний означает экономию в сотни миллионов рублей.

Практическая эффективность решения уже подтверждена: его протестировал российский производитель напитков Lapochka, в результате точность прогнозирования увеличилась более чем на 30%.

Директор центра ИИ-решений для B2B (business-to-business — «бизнес для бизнеса») Сбера Александр Вибе отметил, что в Сбере накоплен большой опыт внедрения генеративных ИИ-технологий в финансовом секторе, и теперь организация фокусируется на формировании партнёрской сети с глубокой отраслевой экспертизой. По его словам, совместное решение с Napoleon IT демонстрирует один из первых примеров такой кооперации, а в дальнейшем планируется интеграция платформы генеративного ИИ в качестве нативного слоя в корпоративные системы и бизнес-процессы различных отраслей.

Коммерческий директор Napoleon IT Константин Прайс, в свою очередь, подчеркнул, что использование платформы «ГигаЧат Бизнес» способствует более точной настройке и ускорению работы моделей прогнозной платформы ADF (разработка Napoleon IT). Это позволяет повысить качество прогнозов до уровня ведущих мировых решений и даёт российским компаниям возможность эффективнее управлять запасами, снижать издержки и направлять высвобожденные ресурсы на развитие бизнеса.

О том, как получить эффект от внедрения генеративного ИИ в производственном секторе, читайте в материале СберПро.

Источник: Cnews