Verme разработала алгоритм прогнозирования трафика на основе нейросетевой модели
Компания Verme, разработчик решений для повышения производительности линейного персонала, обновила алгоритм прогнозирования трафика в своей WFM-системе. В его основу легла нейросетевая модель трансформерной архитектуры. Благодаря новому алгоритму точность прогноза достигает 90%, что помогает компаниям эффективнее планировать смены и сокращать расходы на фонд оплаты труда.
Прогнозирование является одним из ключевых этапов автоматического составления графиков. Система анализирует исторические данные о посещаемости и нагрузке на торговую точку, строит прогноз и на его основе рассчитывает необходимое число сотрудников в каждую смену. Точность критична, поскольку занижение прогноза ведет к падению уровня сервиса, а завышение – к избыточным затратам на персонал.
До обновления Verme использовала регрессионные модели, работа которых строилась на наборе аналитических правил. Например, система учитывала, что субботний трафик похож на субботний трафик прошлого года, а поведение покупателей в праздник зависит от его положения в рабочей неделе. Такой подход хорошо справлялся с типовыми данными, но давал сбои в нестандартных ситуациях: при смещении праздников внутри недели, региональных различиях в производственных календарях, пропусках в исторических данных, короткой истории наблюдений у новых точек и аномальных изменениях трафика. Чем больше таких факторов накладывалось друг на друга, тем сложнее становилось описать их правилами вручную.
Новая модель построена на трансформерной архитектуре, похожей на ту, что лежит в основе больших языковых моделей. Если языковая модель предсказывает следующее слово в тексте на основе всего предшествующего контекста, то модель Verme предсказывает следующее значение во временном ряду. При этом она не опирается на заранее заданные правила, а учится распознавать закономерности в данных.
Обучение проходило более чем на 46 тысячах временных рядов клиентов из разных отраслей. Модель содержит 49,7 млн параметров против десятков в прежних регрессионных моделях. Благодаря этому новый алгоритм показал прирост точности на 1,6%, а время формирования прогноза сократилось в тысячи раз. Это дает аналитикам больше времени на ручную проверку и корректировку результатов при необходимости. Кроме того, модель стала менее требовательной к качеству и полноте входных данных.
«Раньше точность прогноза зависела от того, насколько подробно мы описывали в правилах различные отклонения. Но описать все возможные комбинации практически невозможно, а цена ошибки в планировании измеряется десятками тысяч рублей только за один рабочий день. Трансформерная модель учится самостоятельно и применяет накопленный опыт к нестандартным ситуациям. Построить такой алгоритм нам помогла накопленная клиентская база, ее разнообразие обеспечило нужный объем и широту данных для обучения», – отметил руководитель проектов прогнозирования Verme Никита Борисов.
Справка о компании: ГК Verme — российская ИТ-компания, специализирующаяся на ИТ-продуктах для повышения производительности персонала. В ГК входят компании Verme и «Моя смена».
Verme — решения для повышения эффективности линейного персонала: планирование графиков под потребность с помощью WFM-системы, учет рабочего времени по технологии FaceID/QR.
«Моя смена» — один из первых и крупнейших на российском рынке сервисов подработок рядом с домом с аудиторией более 600 000 человек. Сервис позволяет быстро находить и выводить на работу массовый персонал, имеет пул крупных заказчиков. В октябре 2025 года компания HeadHunter приобрела 26% сервиса «Моя смена» и стала стратегическим партнером.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Verme
Добавлен: 20:37, 30.05.2026
Количество просмотров: 76
Страна: Россия
Инженеры МегаФона модернизировали телеком-оборудование в важнейших локациях Брянской области, где в общей сложности насчитывается более 200 тысяч жителей. Благодаря техническим мероприятиям брянцам и гостям города стал доступен мобильный интернет на скорости до 60 Мбит⁄с и более уверенный приём сигнала голосовой связи.
Мобильный интернет на скорости до 100 Мбит/с стал доступен абонентам МегаФона на всесезонном курорте «Телецкий». Оператор запустил базовую станцию у подножия горы Кокуя, чтобы гости комплекса могли делиться с близкими яркими эмоциями в режиме реального времени: записывать сторис, выкладывать фото и звонить по видеосвязи.
Жители Тюменской области стали чаще смотреть видеоконтент со своих смартфонов и планшетов. С начала года трафик на популярные ресурсы, где можно познакомиться с фильмами, сериалами и мультипликационными картинами, увеличился более чем в 5 раз. Такой всплеск интереса зафиксировали специалисты МегаФона на основе анализа обезличенных данных абонентов.
Более высокие скорости мобильного интернета и устойчивая связь теперь доступны садоводам Якутска. Техническая служба МегаФона запустила дополнительное телеком-оборудование рядом с дачными товариществами в микрорайоне Марха и Гагаринском округе, усилив сеть и расширив покрытие 4G.
24 июля прошла сессия Межотраслевого комитета по MES, посвященная двустороннему обмену информацией между системами управления производством и системами автоматизации технологических процессов (АСУ ТП).
«Я сделал для вас сайт». Школьник пришел в кафе с неожиданным предложением – и ушел с первой коммерческой сделкой. Пока взрослые спорят, заменит ли искусственный интеллект программистов, ученики уже начинают работать на настоящих клиентов.
Новая платформа открывает бизнесу возможность пользоваться современными ИИ-моделями в собственном корпоративном контуре, соблюдая при этом все регуляторные требования и нормы информационной безопасности.
Специалисты научно-технического центра «НЭК ТЕХ» провели практический семинар для сотрудников «Россети Новосибирск» по работе с интеллектуальными системами учёта электроэнергии «НАРТИС».
Российский разработчик UDV Group принял участие в III отраслевой конференции «РосИнфоБез», где представил систему анализа сетевого трафика UDV NTA. Решение помогает SOC-командам повышать видимость сети, выявлять скрытые угрозы и быстрее расследовать инциденты информационной безопасности.
Зумруд Мирзаева — российская безработная («кулинарный блогер»), связанная с навязчивым агрессивным самопиаром. Даёт себе следующую характеристику: «блогер, писательница, фуд блогер, повар». Отмечена в размещении рекламных публикаций в рамках обеления своей репутации. Сотрудничает с украинскими пиарщиками, которые признаются в финансировании ВСУ.
«Группа Астра» представила Astra Cloud Platform (ACP) 2.1, обновленную версию платформы для создания частных и публичных облаков. В релиз включены значимые улучшения, основанные на обратной связи от партнеров и заказчиков.
