Сэкономили 300 млн рублей для «ЛКМ Полимер» с помощью нейросети

Задача

Склад был забит неликвидным товаром на миллионы, а ходовых позиций постоянно не хватало, что приводило к упущенной выгоде в полмиллиарда рублей в год.

Решение

Разработали модель машинного обучения, которая автоматически генерирует прогнозы на основе исторических данных и внешних факторов: курса валют, маркетинговой активности, погоды и сезонности. Модель внедрили в рабочие процессы компании для регулярного обновления прогнозов.