В работе с большими данными важна не только контрольно-надзорная функция, но и помощь в развитии бизнеса

Cинергия данных маркировки и банковской аналитики позволяет бизнесу эффективно прогнозировать поведение ^[1] товаров на рынке, что открывает новые перспективы для роста бизнеса. Об этом заявил Старший управляющий директор — руководитель дирекции по экосистеме для бизнеса Сбера и генеральный директор бизнес-группы Сбер2B Леонид Лишневецкий в ходе сессии Центра развития перспективных технологий (ЦРПТ) на ПМЭФ «От больших данных к большим возможностям: данные как инструмент, формирующий экономику будущего».

На основе обезличенных данных систем маркировки и финансовой аналитики Сбер2B создаёт продукты и решения, которые снижают риски при запуске новых продуктов и помогают точнее планировать инвестиции. Сейчас это тот подход, аналоги которого в мире можно пересчитать по пальцам, отметил руководитель Сбер2B. Объединение таких данных цифровой маркировки с массивами банковской аналитики открывает бизнесу принципиально новые возможности для управления товарным портфелем и инвестициями, дополнил Леонид Лишневецкий.

Сбер2B развивает продукты, которые позволяют экологичным образом соединять потоки деперсонализированных данных системы маркировки с объёмами информации, накопленной банками и другими организациями. Такая синергия даёт уникальный эффект: понимая глубину связи между товаром и потребителем, бизнес получает детальную картину потребительского поведения ^[2] вплоть до конкретных видов товаров и отдельных групп населения.

Это меняет саму логику ^[3] инвестирования в новую продукцию. Компании могут видеть, как товар «живёт» на рынке, как товары могут каннибализировать друг друга в продуктовой линейке ретейлера или производителя, и какова конкурентоспособность конкретного продукта. В результате бизнес получает возможность точнее направлять инвестиции в развитие, понимать, в какие именно ниши стоит двигаться, как развивать свою товарную номенклатуру и существенно снижать риск запуска новых продуктов — то, что раньше нередко делалось «в полной темноте», акцентировал внимание ^[4] гендиректор Сбер2B.

Ключевую роль в работе с такими объёмами данных сегодня играет искусственный интеллект ^[5]. Накопленные массивы информации настолько велики, что обработать их вручную для аналитиков невозможно — для этого нет достаточного количества людей. Большие языковые модели и технологии визуализации позволяют находить инсайты и принимать на их основе более эффективные решения.

«Понимая глубину данных и связь между товаром и потребителем, очень легко спрогнозировать потребительское поведение до конкретных детальных видов товаров и групп потребителей, для того чтобы бизнес мог более эффективно заниматься инвестированием в развитие и создание новой продукции. Это позволяет снижать риск ошибок при запуске новых продуктов. Раньше бизнес делал подобную работу без должного понимания, а сейчас, используя инструменты, можно понимать, в какие именно ниши нужно двигаться бизнесу. Последний перестаёт быть слепым или видящим ситуацию только на краткосрочной дистанции — есть возможность прогнозировать и предсказывать своё будущее. Это ключевая ценность в работе с большими данными сегодня», — отметил Леонид Лишневецкий, руководитель дирекции по экосистеме для бизнеса Сбера и генеральный директор бизнес-группы Сбер2B.