Перейти к содержимому
Predict Core
Смотреть демо
Predict Core ИНСТИТУТ ИИиЦН НИУ ВШЭ

Предиктивная аналитика
для ключевых
решений бизнеса.

Унифицированное алгоритмическое ядро для прогноза спроса, выручки, цен и аномалий в любой отрасли. Аналитики подключают данные, ядро строит прогнозы, менеджеры принимают решения по дашбордам и интерпретациям.

Смотреть демо Кейсы · HoReCa
02 / Как сейчас

Если откликается,
платформа для вас.

Многие компании принимают решения по тому, что уже произошло — реактивно. Сегодня этого недостаточно: рынок и спрос меняются быстро, неопределенность высокая.

Скорее всего, вы уже работаете с данными и аналитикой.
Но это исторические данные — сейчас их недостаточно.

  1. / 01 постфактум

    Узнаём о провале в спросе, выручке или загрузке, когда реагировать уже поздно.

  2. / 02 интуиция

    Принимаем решения «на интуиции» — эффект нельзя просчитать заранее.

  3. / 03 excel

    Прогнозы живут в таблицах, считаются вручную и редко воспроизводимы.

  4. / 04 без команды

    Чтобы строить ML-модели, нужны DS-специалисты — на рынке их мало и дорого.

  5. / 05 разрозненно

    Данные о спросе, ценах и операциях лежат в разных системах и не сводятся в целостную картину.

03 / ПОЧЕМУ НЕ РАБОТАЕТ

Аналитика у вас уже есть.
Но объяснимые прогнозы
ещё не привычка.

Кто-то ведёт отчёты в Excel. Кто-то готовит квартальную сводку. Кто-то использует BI. Это полезно — но решения всё равно принимаются по интуиции. Аналитике не хватает четырёх вещей, чтобы стать фундаментом управленческой работы.

  1. / 01

    Нет единой методологии

    Каждый аналитик считает по-своему. Цифры из двух отчётов могут различаться, и непонятно, какая правильная.

  2. / 02

    Нет объяснимости

    Откуда взялась цифра, какие данные использовали, что повлияло — знает только тот, кто считал. Для остальных это «чёрный ящик».

  3. / 03

    Нет взгляда вперёд

    Отчёты и BI показывают, что уже произошло. Прогноза, на который можно опереться при решении, нет.

  4. / 04

    Нет регулярности

    Аналитика появляется к отчёту, презентации или кризису. В еженедельных решениях её нет и просто негде взять.

Платформа переводит работу с данными из «отчётности постфактум» в управленческую привычку — с прогнозами вперёд, воспроизводимостью и понятным следом «как мы пришли к этой цифре».

04 / Решение

Прогнозы – на дашбордах.
Бизнес-правила – у аналитиков.
Решения – у вас.

Платформа подключается к вашим источникам данных. ИИ-модели обучаются на ваших данных и знаниях о среде, считают прогнозы по бизнес-правилам аналитика и показывают результат с интерпретацией в интерфейсе.

/ горизонт
7 · 14 · 30 · 90 дней
/ точность
92%
/ пользователи
аналитик · менеджер · C-level
прогноз · отель 02 в эфире
сегодня
/ интерпретация Прогноз растёт на +12% к концу горизонта Доверительный интервал сужается с 4-й недели Сезонный пик через 9 дней — поднять цену Спрос синхронизирован с погодой (r=0.76)
Рабочая область руководителя: прогноз ключевых показателей с интервалом неопределённости и живая интерпретация модели.
05 / Возможности

Что появляется
у вас в компании.

  1. / 01 прогноз

    Прогноз ключевых показателей

    Спрос, выручка, загрузка, отмены, цены на горизонте 7, 14, 30, 90 дней. По вашим объектам, в разрезе сегментов и каналов. Точность модели на дашборде, чтобы было видно, насколько прогнозу можно верить.

  2. / 02 аномалии

    Раннее предупреждение об аномалиях

    Платформа находит сбои и точки разладки в каналах продаж, операциях и спросе до того, как они станут потерями. Менеджер видит сигнал и причину. Руководитель — сводку за неделю.

  3. / 03 сценарии

    Сценарии «что если» и оптимизация

    Оценка эффекта решения до его принятия: «что будет, если поднять тариф на 8%?», «какой эффект даст промо в эти даты?», «когда нужно делать закупку зерна?». Платформа отвечает цифрой, интервалом неопределённости и рекомендацией оптимального значения.

  4. / 04 объяснимость

    Объяснимость и сводки для отчётов

    По каждому прогнозу видно, какие факторы на него повлияли. Текстовая интерпретация графиков — автоматически, с понятным текстовым пояснением.

Все прогнозы воспроизводимы: снимок данных и параметров фиксируется при каждом запуске. Любой результат можно восстановить и пересчитать.

06 / Архитектура

Поток данных
от источников до решений.

Источники операций и среды, ИИ-ядро на ваших данных, выходы для дашбордов и интерпретаций. Аналитик настраивает, менеджер пользуется.

/ ИСТОЧНИКИ / ИИ-ЯДРО · НА ВАШИХ ДАННЫХ / ВЫХОДЫ PMS · ERP · CRM Каналы продаж Погода · события Макро · индексы Прошлые прогоны PREDICT CORE настройка · модели · расписание прогноз аномалии сценарии ценообразование сводка аналитик настраивает · менеджер видит результат · руководитель управляет
07 / Для кого

Одни данные — три ракурса.

Аналитик настраивает прогон, менеджер работает с прогнозом, руководитель видит сводку. Платформа подстраивает интерфейс под роль — данные одни и те же.

  1. / 01 аналитик

    Настройка прогона

    погода события история · 2 года
    сохранить запустить
  2. / 02 менеджер

    Дневной дашборд

    • загрузка через 3 недели84%
    • аномалии за неделю2
    • точность прогноза92%
  3. / 03 руководитель

    Сводка недели

    выручка прогноз ₽ 4.2 М ↑ 12%
    загрузка 78% ↑ 4 п.п.
    отклонение факт/прогноз 3.1% ≈

    сводка для C-level в одном экране

08 / Как работает у вас

Без перестройки команды.
За 2 недели до первого прогноза.

Аналитики и менеджеры остаются на своих местах. У них появляется новый инструмент — и в нём прогнозы.

  1. / 01 данные

    Подключаем ваши данные

    PMS, ERP, кассы, CRM, OTA, веб-аналитика. Плюс универсальные внешние источники — погода, события, праздники, макро. Слой коннекторов открытый.

  2. / 02 вычисления

    Платформа считает прогнозы

    Аналитик настраивает первый прогон через интерфейс: источник, целевая переменная, горизонт, частота. Модели обучаются на ваших данных и отдают прогнозы в дашборды.

  3. / 03 решения

    Команда работает с прогнозами

    Менеджеры работают с прогнозами и интерпретациями на дашборде, принимают оперативные решения. Руководитель получает еженедельную сводку. Дальше расширение на новые объекты и показатели.

Первый прогноз на ваших данных — примерно за 2 недели с момента старта пилота.

09 / Кейс · HoReCa

−19% отмен бронирований,
+6% выручки.
6 объектов в продакшене.

Платорма в эксплуатации в портфеле управляющей компании в сфере гостеприимства в Карелии и Ленинградской области

в прессе 25 ноября 2025 Ведомости «Туризму нужны кадры и данные» — ВШЭ представила аналитическую платформу для отрасли
/ метрика 01 · бронирования
−19%

отмен бронирований · в среднем по объектам пилота

/ метрика 02 · выручка
+6%

прирост доходности · измеряемый эффект

  • / объем данных 135 тыс. броней
  • / объекты в работе 6 отелей · 2 региона
  • / точность предсказаний 92% качество предсказаний бронирований
    за последнее полугодие

/ Что прогнозировали

  • 01 Загрузка номерного фонда на 7 / 14 / 30 / 90 дней
  • 02 Вероятность отмены брони на момент создания
  • 03 Чувствительность спроса к изменению тарифа
  • 04 Оптимальная цена при заданной цели по RevPAR
  • 05 Аномалии и точки разладки в каналах продаж

Эти цифры — результат работы на 6 объектах. На ваших объектах эффект будет зависеть от исходного состояния процессов и качества данных, но направление — то же.

10 / Кому подходит

Есть данные операций?
Это для вас.

Одно ядро, разные отраслевые конфигурации. HoReCa — первый проверенный кейс. Под другие отрасли платформа настраивается по тому же сценарию.

  1. / 01 в продакшене

    Гостеприимство (HoReCa отели)

    Отели, курорты, базы отдыха. Уже работает.

  2. / 02 на горизонте

    АПК

    Прогноз урожайности, оптимизация закупок и хранения, биржевые цены.

  3. / 03 на горизонте

    Строительство

    Прогноз сроков и расходов, контроль отклонений план/факт, индексы материалов.

  4. / 04 на горизонте

    ЖКХ

    Прогноз потребления ресурсов, аномалии в сетях, планирование загрузки служб.

  5. / 05 на горизонте

    Ритейл

    Прогноз спроса по SKU, оптимизация запасов, динамическое ценообразование.

Есть БД или система учёта с историей операций (брони, продажи, заказы) и процессы, в которые можно встроить прогноз — платформа подходит.

11 / Поставка

Куда ставим,
как покупаете.

Платформа разворачивается под ваш контур безопасности. Покупаете по подписке или лицензии. Старт всегда через пилот.

/ Куда ставим

  1. / 01 on-premise

    On-premise

    Полное развертывание в вашем контуре. Данные не выходят за периметр. Соответствие 152-ФЗ (закон о персональных данных). Документация и регламент внедрения в комплекте.

  2. / 02 saas

    SaaS

    Платформа в сертифицированном российском облаке. Защищённый канал, быстрый старт.

  3. / 03 гибрид

    Гибрид

    Часть данных и вычислений — на вашей стороне, часть — на нашей. Конфигурация под требования вашей службы безопасности.

/ Как покупаете

  1. / 01 пилот

    Пилот

    Формат старта работы, 2–3 месяца. По итогам вы выбираете постоянный формат — подписка SaaS или лицензия on-premise.

  2. / 02 подписка

    Подписка SaaS

    Помесячная или квартальная оплата. Тариф — по объектам, номерному фонду или иным согласованным параметрам.

  3. / 03 лицензия

    Годовая лицензия on-premise

    Для закрытых контуров. Поддержка по SLA. Веса моделей, обученных на ваших данных, остаются у вас.

Никаких зарубежных облаков. Никаких санкционных лицензий. Обезличенные сводные данные только по вашему явному согласию.

12 / Кто за этим стоит

Сделано в НИУ ВШЭ.
Уже работает у партнёра.

  1. / 01

    НИУ ВШЭ

    Институт искусственного интеллекта и цифровых наук — ведущий российский центр прикладного ML.

  2. / 02

    Приоритет 2030

    Федеральная программа поддержки ведущих университетов. Проект реализуется в рамках программы стратегического технологического лидерства НИУ ВШЭ.

  3. / 03

    Партнер в HoReCa —

    управляющая компания в сфере гостеприимства в Карелии и Ленинградской области.

Все компоненты платформы — российская разработка. Не построено поверх зарубежных облачных провайдеров или ML-сервисов.

13 / Частые вопросы

Что обычно
спрашивают.

  • Нет. Платформа разработана так, чтобы обычный аналитик или менеджер настраивал прогоны через интерфейс. Отраслевая конфигурация под вашу отрасль либо уже готова, либо разрабатывается совместно с нашей командой в рамках пилота.

  • Около 2 недель. Готовые интеграции под HoReCa и стандартные внешние источники позволяют стартовать быстро. Для других отраслей — может быть дольше, точный срок согласуем после первой встречи.

  • В SaaS-варианте — в сертифицированном российском облаке. В on-premise — внутри вашего периметра, без выхода за него. Выбор за вами.

  • Слой источников данных открытый. Если коннектора пока нет — реализуем интеграцию с ним в рамках онбординга.

  • Обучаем модели на ваших данных — для вас. Веса моделей остаются у вас. Обезличенные сводные данные — только по вашему явному согласию. В on-premise сырые данные не покидают ваш периметр.

  • Пилот — фиксированная сумма за 2–3 месяца. После пилота — подписка SaaS или годовая лицензия on-premise. Тариф — по объектам, номерному фонду или иным согласованным параметрам.

    Напишите нам

  • Нет. Все компоненты платформы — наша разработка. Зависимости от Сбер AI, Yandex AI и зарубежных ML-сервисов нет.