БИТ.VBM

Основные статьи: Business Intelligence (BI) Большие данные (Big Data) Data mining Интеллектуальный анализ данных

БИТ.VBM — это интеллектуальная система сценарного моделирования финансово-экономических показателей, предназначенная для построения прогнозных моделей и проведения многофакторного анализа данных. В ее основе лежат алгоритмы машинного обучения, которые автоматически выявляют сложные зависимости в данных и строят высокоточные прогнозы с возможностью непрерывной адаптации моделей к изменяющимся условиям.

2025: Включение в реестр российского программного обеспечения

Инструмент финансового моделирования с применением искусственного интеллекта БИТ.VBM, разработанный компанией «Первый Бит», офис NFP, внесен в Единый реестр российского программного обеспечения под номером № 28848. Об этом разработчик сообщил 25 августа 2025 года.

Включение в реестр — это не только подтверждение надежности и востребованности нашего продукта, но и важный шаг для его масштабирования. Теперь БИТ.VBM доступен для самого широкого круга компаний, включая госкомпании и организации с госучастием. Наша команда продолжает развивать решение, усиливая его алгоритмы и расширяя функционал для комплексного закрытия задач финансового анализа, — отметил руководитель департамента корпоративных проектов офиса NFP компании «Первый Бит» Виктор Алексеев.

Машинное обучение в БИТ.VBM сокращает время сценарного моделирования с часов до минут для определения оптимальных параметров бюджета.Как построить цифровой фундамент для мебельного ритейла будущего 8 т

БИТ.VBM предоставляет комплексный инструментарий для прогнозной аналитики, включая автоматизированное создание и дообучение моделей с встроенной валидацией качества. Система поддерживает различные источники данных и позволяет настраивать модели без программирования через интуитивный интерфейс. Гибкие механизмы разграничения прав и преднастроенные сценарии с настраиваемыми параметрами обеспечивают удобство работы.

Решение включает аналитические инструменты: сценарное моделирование, обратное прогнозирование, анализ чувствительности и факторный анализ. Результаты визуализируются в различных форматах, а оптимизированные алгоритмы гарантируют высокую производительность даже с большими данными. ПО интегрируется с внешними системами и масштабируется под специфические бизнес-задачи.