Аналитика спрос в сетях
417
Попался мне на глаза кейс о том, как ERP от 1С помогла повысить точность прогноза продаж товаров с высокой сезонностью.
Это напомнило мне мой же пост о том, как в 2016 году Яндекс и Пятерочка совместно тестировали предсказания спроса на товары со скидками с помощью технологии машинного обучения. Была еще информация о тестировании Магнитом собственной системы предсказания спроса, основанной на нейронных сетях. Я про это тоже пост писал, но больше никакой информации публично вроде не было. Так что не понятно, на какой стадии этот проект сейчас.
С тех пор прошло почти 7 лет. И вот я читаю очередной кейс о том, как теперь 1С помогает повысить точность прогноза.
Что меня смущает в этом кейсе. Приведу прямую речь заказчика: «Ранее мы пробовали использовать искусственный интеллект на тестовых позициях. К сожалению, ни один из вариантов не показал такой высокой точности. Точность прогнозирования в «1С:ERP» была заметно выше ручного метода. Кроме того, аналитик это делает три дня, «1С:ERP» – несколько минут. Скорость планирования в системе – два часа против трех дней ручного труда».
На мой взгляд, проблема в том, что чем сложнее модель, тем труднее в нее вносить какие-то изменения, т.к. многие параметры взаимосвязаны. Причем для разных товаров и разных категорий будут свои алгоритмы. Именно поэтому, например, у торговых сетей есть определенные проблемы с прогнозированием остатков. И, естественно, аналогичные проблемы есть и у поставщиков.
В случае 1С все равно алгоритм прогноза настраивали вручную. Возможно, он хорош на текущий момент (оценка точности 70% - это хорошо или плохо?). Но со временем его надо обязательно корректировать, причем тоже вручную, иначе данные «поплывут».
В этом плане, ИИ и нейронные сети предпочтительнее – они сами учатся и для сложных систем это глобальный плюс. Так что, это мое мнение, будущее именно за ИИ и нейросетями. Да, их тоже надо настраивать и обучать, и это на первом этапе сложнее, чем просто перенести и адаптировать алгоритм из Экселя в 1С. Зато потом будет проще. А пока будем ждать, когда технологии ИИ и нейросетей «дозреют» до эффективного использования в ритейле.