Как вы, возможно, знаете, фирма 1С предоставляет для решения бизнес-задач ряд облачных сервисов, использующих технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. К ним относится, в частности, сервис 1С:Универсальное прогнозирование, предназначенный для предиктивного и прескриптивного анализа развития ситуации исходя из обучения на основе анализа данных предыдущих периодов.
Спектр применений этого сервиса весьма широк, например:
Прогнозирование продаж
Прогноз числа звонков в call-центр для оптимизации графика работы персонала
Прогноз числа покупателей в супермаркете для оптимизации числа работающих касс
Прогноз нагрузки на оборудование в дата-центрах и облачных центрах; своевременное получение сигналов о необходимости подключения дополнительных мощностей поможет сделать работу центра более стабильной.
Прогноз числа пассажиров на транспортном узле.
Прогноз расхода банкнот в банкомате.
Прогнозирование потребления электроэнергии.
Задача, решаемая сервисом – прогнозирование временных рядов на основе известной истории ряда и дополнительных факторов.
Вызовы сервиса (через REST API) можно встраивать в прикладные решения, улучшая их функциональность. В конфигурации ERP (версия 2.5.19 и более поздние) реализована интеграция с сервисом для построения прогноза продаж. Этот пример можно использовать для встраивания в другие приложения.
Сервис работает на мощностях 1С, что избавляет пользователей от необходимости закупать или арендовать специализированное дорогое оборудование.
В ближайшее время в сервисе по просьбам пользователей появится режим быстрого прогнозирования.
Наши пользователи высказывают пожелания быстрого получения прогноза при изменении исходных данных, использующихся для «обучения» модели прогнозирования. Для некоторых сценариев даже 5-минутное ожидание прогноза неприемлемо; например, пользователь выбрал в интерфейсе диапазон значений и просит построить прогноз. В классических моделях прогнозирования это приводит к полному пересчету прогноза, что может занять существенное время (от нескольких минут).
Чтобы ускорить прогнозирование мы использовали модели LLM (Large Language Model, большие языковые модели). По сути LLM-модели обрабатывают последовательность слов и прогнозируют вероятное продолжение этой последовательности. То же самое можно сделать и с временны́ми рядами, только здесь используется последовательность чисел, а не слов. Можно обучить модель, похожую на LLM, на большом наборе временны́х рядов, чтобы могла продолжать (т.е. прогнозировать) произвольный временно́й ряд.
Это мы и сделали, и добавили в API метод быстрого прогнозирования, использующий новый подход.
В ближайшее время опция быстрого прогнозирования появится в решении 1С:ERP Управление Холдингом:
Мы заинтересованы в пилотных проектах, использующих наш сервис прогнозирования для произвольных показателей (не продаж) или прогнозирования продаж в конфигурациях, отличных от 1С:ERP / 1С:ERP Управление Холдингом. Возможно подключение к сервису в пилотном режиме, просьба обращаться по адресу ailab@1c.ru.
