---
md_version: 2
title: "Матмоделирование и машинное обучение | Tess Technology"
description: "Точные прогнозы и решения на основе глубокого анализа данных. Передовые технологии для создания моделей, которые прогнозируют поведение рынка, выявляют скрытые закономерности и оптимизируют бизнес-процессы."
canonical: "https://tesstech.ru/services/mathematical-modeling-ml/"
markdown: "https://tesstech.ru/services/mathematical-modeling-ml/index.md"
author: "Tess Technology"
organization: "ООО ТЕСС ТЕХНОЛОДЖИ"
language: "ru-RU"
---

# Матмоделирование и машинное обучение

Точные прогнозы и решения на основе глубокого анализа данных

Передовые технологии для создания моделей, которые прогнозируют поведение рынка, выявляют скрытые закономерности и оптимизируют бизнес-процессы.

Обсудить модель

5–10

сценариев в каждой модели

Монте-Карло и стресс-тесты

100%

моделей верифицируются

на отложенной выборке до передачи

≥80%

точность базового прогноза

медиана по завершенным проектам

## Решения принимаются на основе ощущений?

1

Прогнозы строятся в Excel по истории без учета взаимосвязей между переменными.

2

Сценарный анализ – это «оптимистичный» и «пессимистичный» без расчета вероятностей.

3

Данных много, но непонятно, как превратить их в обоснованное решение.

4

Инвестиционные решения принимаются без финансовой модели или на основе модели «на коленке».

Данные без модели не работают. Нужна структура, которая превращает их в аргументы для решений.

Обсудить модель

30 минут с экспертом: обсудим ваши задачи и наметим варианты решения

## Что вы получаете

01

#### Модель под вашу задачу

Вместо шаблона – решение под конкретный вопрос: прогноз, оптимизация, оценка сценариев или классификация.

02

#### Верифицированные расчеты

Точность проверяется на отложенной выборке до передачи, а значит, вы получаете модель, которой можно доверять.

03

#### Матрица сценариев

Оптимистичный, базовый и стрессовый – с диапазонами показателей и оценкой вероятностей через Монте-Карло.

04

#### Готово к защите

Все допущения задокументированы, модель можно объяснить инвестору или совету директоров.

05

#### Модель остается у вас

Документируем и обучаем команду пользоваться самостоятельно без дополнительных расходов на поддержку.

## От данных – к решению

Модель строится под конкретный бизнес-вопрос, а не выбирается из шаблона. Каждый этап верифицируется до перехода к следующему.

01

#### Аудит данных

Оцениваем качество, полноту и доступность данных. Выявляем пробелы и строим план их устранения до начала моделирования, чтобы не переделывать модель на финише.

Data-паспорт + перечень источников и допущений

02

#### Постановка модельной задачи

Переводим бизнес-вопрос в математическую задачу: прогноз, оптимизация, классификация или имитация. Выбираем метод и обосновываем его перед командой клиента.

Техническое задание на модель + согласованные метрики качества

03

#### Разработка и калибровка модели

Строим финансовую или ML-модель, калибруем на исторических данных, проверяем точность на отложенной выборке. И в результате получаем модель, которой доверяют.

Верифицированная модель с метриками точности

04

#### Сценарный анализ

Прогоняем оптимистичный, базовый и стрессовый сценарии. Монте-Карло, анализ чувствительности – выводы подкреплены расчетами, а не предположениями.

Матрица сценариев + диапазоны ключевых показателей

05

#### Передача и интеграция

Модель документируется и передается команде клиента. При необходимости производится интеграция в BI-систему или Excel-инструмент для самостоятельного использования.

Работающая модель + инструкция + обучение команды

Следующий шаг

### Проверьте гипотезу расчетом

Оставьте заявку, и мы проведем бесплатную 30-минутную встречу и разберем, какую модель можно построить на ваших данных.

Связаться

## Обсудим ваш проект

Оставьте заявку, наш эксперт свяжется с вами в течение часа

Первичный разговор 20–30 минут•Без обязательств•NDA по запросу

Задача

2

Контакты

### Оставьте контакты

Задача: Другая задача

Имя \*

Компания (необязательно)

Телефон

Email

Описание задачи (необязательно)

Я согласен на обработку персональных данных в соответствии с [Политикой обработки персональных данных](/privacy/)

Обсудить проект