онлайн-платформа по автоматизации прогнозного моделирования на основе искусственного интеллекта
математическое моделирование эконометрика cтатистика статистический анализ предиктивное моделирование прогнозное моделирование
Прототип SAAS платформы по автоматизации прогнозного моделирования на основе искусственного интеллекта относится к классу программного обеспечения для предиктивной аналитики. На сегодняшний день наиболее популярными программами подобного класса являются MATLAB, SPSS Statistic, SAS, российская разработка - Deductor Studio, а также среды программирования R и Python. 

Несмотря на то, что уже много лет тратятся огромные деньги на разработку программного обеспечения для предиктивной аналитики такими уважаемыми компаниями и командами, как IBM, SAS, разработчиками Python и R, большинство людей, занимающихся эконометрикой все еще сталкиваются с одними и теми же проблемами:

1. В основном программы предиктивной аналитики необходимо устанавливать на ПК или сервер. Работать удаленно достаточно сложно и все мощности компьютера занимает программа в процессе расчета, даже если расчеты ведутся в фоновом режиме.

2. Расчет большого объема данных (файлы более 5 Гб) очень осложнен, происходит остановка программ из-за нагрузки или очень долгая обработка, порой до нескольких суток.

3. Повторение одного и того же набора действий по настройке программы, подготовке данных и ожидании расчета, до достижения необходимого результата. Практически, на это тратится 80% рабочего времени.

4. Нет возможности многопоточного моделирования, т.е. моделирования по нескольким искомым переменным (таргетам) или построения нескольких моделей одновременно.

Целью и задачей НИОКР было разработать платформу, которая позволяет автоматизировать процесс прогнозного моделирования для сокращения рутинной работы и ускорения процесса моделирования в несколько раз.

Область применения разрабатываемой платформы:
- построение кредитного скоринга, кредитование физических лиц и юридических лиц;
- предсказание отклика на рекламные кампании, предсказание действия покупки товара, маркетинг, ретейл;
- предсказания наступления события, любая сфера человеческой деятельности, как страхование, медицина, энергетика.

Мы разделили процесс моделирования на 6 этапов и создали для каждого модуль автоматизации:
1.	Сборщик – собирает выборку для каждого таргета
2.	Делитель – разделяет выборку на обучающую и тестовую
3.	Биннинг – производит группировку значений переменных с целью максимизации IV
4.	Корреляция – рассчитывает корреляцию V-Крамер и удаляет коррелируемые переменные
5.	Модельер – строит скоринговую карту.

Далее мы разработали модуль по управлению многопоточными расчетами, далее шина, который соединил все 5 модулей в единую цепь для запуска расчетов.

После чего, мы создали пользовательский интерфейс по управлению расчетами.

В результате мы получили прототип SAAS платформы автоматизации прогнозного моделирования на основе искусственного интеллекта решает следующие научно-технические проблемы:
1. Отсутствие возможности работать удаленно без установки ПО – моделирование производиться на сервере платформы, установки ПО не требуется
2. Трудности обработки большого объема данных (файлы более 5 Гб) – производиться работа с файлами до 20 Гб.
3. Большое количество монотонной и повторяющейся ручной работы – сокращает рутинную работу на 80%.
4. Отсутствие многопоточного моделирования, т.е. возможность моделирования по нескольким искомым переменным (таргетам) или построения нескольких моделей одновременно – производиться одновременное моделирование до 100 таргетов.
5. Необходимость специалисту иметь достаточный опыт для получения хорошего результата – не требует опыта для получения результата, только базовые статистические знания.

При использовании платформы пользователю не нужно производить манипуляции с выборкой и настройками программного обеспечения. Достаточно загрузить в рабочую область 2 файла, содержащих выборку с переменными и выборку с искомыми переменными, задать настройки и через некоторое время получить результат расчета. Причем результаты расчетов по каждому этапу также доступны для работы. Можно запускать одновременно столько расчетов сколько нужно.
В общей сложности расчет прогнозной модели на выборке 100 000 наблюдений с использованием 15 000 переменных производиться за 18 часов.
Область применения решение задач классификации для любой сферы жизнедеятельности:
- построение кредитного скоринга, кредитование физических лиц и юридических лиц;
- предсказание отклика на рекламные кампании, предсказание действия покупки товара, маркетинг, ретейл;
- предсказания наступления события, любая сфера человеческой деятельности, как страхование, медицина, энергетика.
Мария
Вейхман
Вадимовна
генеральный директор
Отсутствует
Отсутствует
-
-
-
https://antavira.ru/
РОССИЯ
Мария
Вейхман
Вадимовна
генеральный директор
РОССИЯ
83.03.02
Статистическая методология
83.03.05
Статистический анализ
02.02.ES
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
Артемий
Манасян
Михайлович
разработчик программных модулей моделирования
РОССИЯ
Михаил
Есютин
Юрьевич
разработчик серверной программой части и пользовательских интерфейсов
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "АНТАВИРА"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "АНТАВИРА"
1207700059753
МАРИЯ
ВЕЙХМАН
ВАДИМОВНА
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью