Группа учёных Северо-Кавказского федерального университета под руководством доктора физико-математических наук Михаила Бабенко завершила разработку системы анализа новостных данных по заказу Южного филиала Центробанка РФ. Созданная программа анализирует финансовые сообщения на новостных агрегаторах и формирует прогнозы инфляции на месяц, квартал и год. На основе определённых групп слов система определяет динамику цен на товары из потребительской корзины, включающей 775 наименований. «Технологии искусственного интеллекта и роботизации, разрабатываемые учеными нашего университета, уже сегодня находят применение в различных отраслях реального сектора экономики. Внедрение предлагаемых инновационных решений для интеллектуального анализа больших данных открывает новые возможности для бизнеса за счёт ускорения обработки и передачи информации, повышения точности прогнозов», — отметил ректор СКФУ Дмитрий Беспалов. На первом этапе проекта разработчики использовали автоматизированные скрипты для сбора статей и ручную классификацию по влиянию на инфляцию, тональности и степени воздействия. После второй верификации точность системы достигла 93%. «Наш проект подтвердил эффективность применения машинного обучения для экономического анализа. В будущем планируется регулярно обновлять данные и использовать более сложные архитектуры», — сообщил руководитель проекта Михаил Бабенко. Ученые уверены, что в перспективе подобная система, которая анализирует новости и коррелирует их с определёнными направлениями или событиями для составления прогнозов, может быть полезна и для бизнеса, и других заинтересованных сторон, которые стремятся принимать обоснованные решения на основе текущих событий и трендов.
