В комментарии для RuNews24.ru эксперт по внедрению генеративного ИИ в работу и бизнес-процессы Марина Одинова отметила, что анализ больших данных стал стандартом управления в крупном бизнесе, однако в 2026–2027 годах его роль заметно меняется. Прогнозирование продаж и спроса всё чаще строится не на анализе прошлого, а на выявлении будущих трендов с помощью нейросетевых моделей. Это особенно важно для ритейла, финансового сектора и логистики, где точность прогноза напрямую влияет на выручку, оборачиваемость и устойчивость операционных процессов.
По её словам, традиционные аналитические инструменты, как правило, работают с ограниченным набором показателей - прошлыми продажами, сезонностью и базовыми экономическими факторами.
«Нейросетевые модели позволяют анализировать значительно более широкий спектр данных и выявлять нелинейные зависимости между поведением клиентов, ценовой динамикой, логистическими параметрами и внешними условиями. В аналитических материалах Oracle по AI-прогнозированию подчёркивается, что именно способность учитывать множество взаимосвязанных факторов позволяет таким моделям сохранять устойчивость прогнозов в условиях рыночной волатильности», — рассказала эксперт.
Одинова также пояснила, что в ритейле нейросети используются для прогнозирования продаж на уровне товарных категорий, магазинов и регионов. Анализ данных кассовых операций, программ лояльности, онлайн-активности и клиентской обратной связи позволяет фиксировать изменения в потребительских предпочтениях ещё до того, как они становятся очевидны в регулярной отчётности.
«Это даёт компаниям возможность заранее корректировать ассортимент, ценовую политику и маркетинговые активности, снижая риски дефицита и избыточных запасов. Подобные подходы сегодня применяются и в российском ритейле, прежде всего в крупных сетях с развитой аналитической инфраструктурой».
Финансовый сектор применяет нейросетевые модели для прогнозирования доходов, управления ликвидностью и оценки рисков. В аналитике учитываются транзакционные данные, макроэкономические индикаторы и поведенческие характеристики клиентов. Такой подход позволяет формировать более устойчивые прогнозы денежных потоков и быстрее реагировать на изменения платёжной активности.
«В России нейросетевая аналитика используется как в банковском секторе, так и в финтех-проектах, где прогнозирование спроса на финансовые продукты становится важной частью стратегии роста и управления рисками».
В логистике нейросети используются для прогнозирования объёмов перевозок и загрузки инфраструктуры. Анализ исторических данных о поставках, сезонных колебаний, погодных факторов и динамики спроса помогает заранее выявлять пиковые нагрузки и потенциальные узкие места в цепочках поставок. Это позволяет оптимизировать маршруты, управление запасами и графики работы, снижая операционные издержки и повышая надёжность доставки. В российских условиях такой подход приобретает особую актуальность на фоне роста электронной коммерции и усложнения логистических цепочек.
«Отдельного внимания заслуживает переход от статических прогнозов к динамическим моделям. Нейросети пересчитывают прогнозы по мере поступления новых данных, что позволяет компаниям оперативно корректировать планы и снижать риски, связанные с использованием устаревших сценариев. В условиях нестабильной экономической среды такая гибкость становится важным элементом управленческого контура».
Таким образом, в 2026–2027 годах анализ больших данных с использованием нейросетей выходит за рамки вспомогательной функции. Для ритейла, финансов и логистики он становится инструментом выявления трендов и опережающего управления спросом. Конкурентное преимущество получают компании, которые используют нейросетевую аналитику не как вспомогательный инструмент, а как часть управленческого контура, позволяющего принимать решения с опорой на прогноз, а не на инерцию прошлых данных.