Репортаж от Wedoany，8 июня японская компания Toshiba объявила о разработке технологии ИИ для прогнозирования продаж на основе больших данных о покупках из сервиса электронных чеков «Smart Receipt®». Эта технология может использоваться для прогнозирования объёмов продаж при запуске новых товаров. Ориентируясь на сферу потребительских товаров, таких как продукты питания и товары повседневного спроса, Toshiba планирует продолжить расширение масштабов тестирования и стремится к внедрению технологии в виде сервиса к 2027 финансовому году.
Суть этой технологии заключается в преобразовании реальных данных о потреблении из электронных чеков в способность прогнозировать продажи товаров. Toshiba отмечает, что традиционные методы прогнозирования продаж часто сталкиваются с отклонениями при учёте разнообразия потребительских предпочтений, ускорения рыночных изменений и отсутствия исторических данных о продажах новых товаров; если же моделировать каждого потребителя по отдельности, вычислительная нагрузка резко возрастает с увеличением числа пользователей. Новый ИИ для прогнозирования продаж использует комбинацию двух типов ИИ: один — это кластеризующий ИИ, разработанный для больших данных о покупках, который автоматически группирует потребителей со схожим поведением при покупках; другой — генеративный ИИ, который на основе характеристик групп вычисляет «коэффициент реакции» на новый товар, а затем, объединяя данные о численности каждой группы, оценивает общий объём продаж на рынке. Благодаря предварительной группировке и последующему прогнозированию система может снизить вычислительную нагрузку, одновременно учитывая различия в предпочтениях разных потребительских групп.
Toshiba сообщила, что сервис «Smart Receipt®» насчитывает более 3 миллионов участников. Оценочные эксперименты, проведённые на основе больших данных о покупках из этого сервиса, показали, что в прогнозировании продаж товаров определённых категорий новая технология позволяет снизить расхождение между прогнозируемым и фактическим объёмом продаж примерно на 23% по сравнению с традиционными методами.
Для предприятий розничной торговли и производителей потребительских товаров прогнозирование продаж напрямую связано с разработкой новых продуктов, планированием производства, распределением по каналам сбыта, управлением запасами и ритмичностью продвижения. В прошлом малые и средние бренды, а также местные предприятия часто не имели достаточного объёма данных и команд алгоритмистов, чтобы, подобно крупным компаниям-производителям потребительских товаров, создавать детализированные системы прогнозирования спроса. Преимущество данных электронных чеков заключается в том, что они охватывают реальное покупательское поведение и могут постоянно обновляться по мере изменения потребления; модели ИИ, в свою очередь, способны выявлять изменения предпочтений, замещение категорий, сезонные факторы и различия между потребительскими группами на основе большого объёма исторических записей о покупках. Используя эту возможность для прогнозирования продаж новых товаров, Toshiba может помочь предприятиям ещё до выхода продукта на рынок точнее оценить потенциальный спрос, снизить риски перепроизводства, дефицита и затоваривания, а также предоставить более соответствующие рыночным изменениям основания для разработки товаров, ценообразования и управления запасами.
Эта технология также отражает, что ценность сервисов электронных чеков переходит от «безбумажного подтверждения» к интеллектуальному анализу данных. Бумажные чеки выполняют лишь функцию подтверждения транзакции, в то время как электронные чеки, при условии авторизации пользователя и соблюдения нормативных требований, могут накапливать непрерывные и структурированные данные о покупках, формируя новые области применения, такие как анализ потребительских трендов, прогнозирование товаров, розничные медиа и оптимизация цепочек поставок. Если впоследствии Toshiba интегрирует эту технологию в свой сервис анализа данных о покупках и откроет доступ к ней для производителей и предприятий розничной торговли, это поможет соединить потребительские данные, прогнозирование на основе ИИ и управление цепочками поставок. Подробности этой технологии будут представлены на национальной конференции Общества искусственного интеллекта JSAI2026, которая пройдёт с 8 по 12 июня 2026 года. Сможет ли эта технология в дальнейшем превратиться в масштабный сервис, будет зависеть от расширения прогнозируемых категорий, механизмов авторизации данных, интеграции с системами клиентов и доступности для малых и средних предприятий.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
