Во многих больницах, работающих по ДМС и просто оказывающих платные услуги населению напрямую, существует своеобразный «план продаж» на каждого практикующего врача. Выполнение этого плана зачастую достигается недобросовестными путями за счёт застрахованных по ДМС. К примеру:

1. Комплексные услуги разбиваются на составляющие врачебные манипуляции так, чтобы чек был больше.
2. Назначаются избыточные процедуры и исследования при лечении диагнозов — особенно, если в больнице совсем недавно закупили новое оборудование.

Такие злоупотребления — огромная статья убытков для страховых компаний в секторе добровольного медицинского страхования (ДМС), которые и так находятся в условиях жёсткой конкуренции и вынуждены всё больше расширять программу страхования для привлечения клиентов. Поэтому с их стороны есть врачи-эксперты, занимающиеся регулярной проверкой счетов. А в случае выявления нарушений — проведением так называемой «профилактики» в лечебно-профилактических учреждениях.

Все это — долгая и рутинная работа, требующая от эксперта предельной концентрации. Ведь на правомерность оказания услуги влияет целый ряд факторов, связанных как с историей лечения пациента и его программой страхования, так и с особенностями прайс-листа в больнице. Естественно, везде, где вы видите слово «рутина» можно применить автоматизацию. Что мы и сделали. Не без сложностей.

Оказалось, что аптечный бизнес достаточно прост в плане старта (аптека крупной франшизы открывается чуть ли не по механике «далее-далее-ок»), но достаточно сложный в управлении. При этом таким он не кажется. Сложная часть в управлении запасами, то есть в поставке лекарств, медсредств и прочего в конечную розничную точку. В реальности делают это люди руками и часто жёстко лажают.

Очень часты ситуации недозаказа товара (когда нужного ходового лекарства просто нет в аптеке), перезаказа (товар поставляется на пару ближайших лет) или неправильного распределения по сети аптек (в одной нет, а в другой — на шесть месяцев запаса). Таблетки компактные, выкладка в аптеках — хорошо, если 5 % от товарного запаса, поэтому восемь–десять миллионов рублей можно запросто спрятать даже на 15 квадратных метрах в ящиках. А потом у этих лекарств внезапно уже через год закончатся сроки годности.

Проблема — в ручном управлении запасами и в неправильном прогнозировании спроса: рынок таков, что часто в начале года подписываются обязательства на год вперёд, и производитель впихивает тонны неходового товара аптечным сетям.

Конечно же, в этой ситуации очень не хватает математической модели. Ну мы с ней и пришли. В процессе сделали ещё несколько чудесных открытий про рынок.

Было-стало после кластеризации и оптимизации культур

Колхозы и агрохолдинги в России почти не автоматизированы. А там на почти ровном месте с минимальными затратами можно получить до 10 % прироста доходности за счёт выбора оптимального портфеля выращиваемых культур, точного распределения техники по работам и вообще нормального планирования. Мы пришли на несколько объектов и провели расчёты для них, о чём сейчас я и расскажу.

Сформулировали три фундаментальных вопроса:

1. В каких пропорциях что нужно вырастить и где, чтобы больше заработать?
2. Когда какая техника и где будет работать?
3. Что должно быть в парке техники, чтобы не возникало рисков срывов сроков проведения агроопераций или больших затрат на найм?

Мы решали все эти задачи, и там море интересных особенностей. Обсуждать мы будем абстрактный колхоз «Путь коммунизма», расположенный в случайном месте (нам просто понравились поля на спутниковой карте), потому что настоящих заказчиков я называть пока не могу.

В таких местах, конечно, действуют рациональные агенты. Но иногда встречается пьющий агроном, иногда попадается косячник-механизатор и другие узнаваемые персонажи из реальной жизни. Нас ждут град, сломанный комбайн и другие приключения. И вот мы пойдём в это всё со своей автоматизацией.

Привет! Я Анна Добрыченко, преподаватель учебного центра SAS в России: провожу тренинги по программированию на SAS Base, использованию SAS Enterprise Guide и SAS Visual Analytics, участвую в подготовке стажеров. Вся техническая документация и статьи продуктов и решений SAS изложены на английском языке, а локализованного материала в Рунете недостаточно.

Поэтому в нашем блоге на Хабрахабре я расскажу об основах программирования на SAS Base в цикле статей.

   В сети можно найти огромное количество разнообразных статей о методах использования алгоритмов математической статистики, о нейронных сетях и в целом о пользе машинного обучения. Данные направления способствуют существенному улучшению жизни человека и светлому будущему роботов. Например, заводы нового поколения, способные работать полностью или частично без вмешательства человека или машины с автопилотом.

  Разработчики объединяют комбинации этих подходов и методов машинного обучения в различные направления. Эти направления впоследствии получают названия, оригинальные и не очень, например: IOT (Internet Of Things), WOT (Web Of Things), Индустрия 4.0 (Industry 4.0), Artificial Intelligence (AI) и другие. Данные концепции объединяет то, что их описание является верхнеуровневым, то есть не рассматриваются ни конкретные инструменты и технологии, ни уже готовые к внедрению системы, а основной целью является визуализация желаемого результата. Но технологии уже существуют, хотя часто не имеют единой платформы.

В предыдущей статье на тему государственного риск-менеджмента мы прошлись по основам: зачем государственным органам управлять рисками, где их искать и какие существуют подходы к оценке. Сегодня поговорим о процессе анализа рисков: как выявить причины их возникновения и обнаружить нарушителей.

Данная статья открывает цикл, посвященный розничной торговле. Идею использования аналитики в ритейле можно изобразить в виде вот такого маркетингового круга:

Основная идея, на первый взгляд, бесполезной картинки – показать, что аналитика позволяет предсказать последствия принятия тех или иных бизнес решений, основываясь на последующем изменении покупательского спроса. И чем лучше мы понимаем спрос, агрегируя информацию из разных каналов, тем лучше мы будем предсказывать результат. Короче говоря, картинка идеального мира, и каждый идет к этому миру своим путем.

Сегодня речь пойдет об аналитике ценообразования в офлайн ритейле.

В предыдущей статье мы познакомились с понятием библиотеки SAS, научились назначать библиотеку для файла Excel, а также познакомились с процедурой, которая создает детализированные отчеты.

Напомню, что скачать ПО вы можете на сайте SAS, ссылка на документацию по установке SAS UE указана в статье №1.

В данной статье вы познакомитесь с несколькими способами чтения текстовых файлов.

В предыдущей статье мы познакомились с интерфейсом SAS UE, терминологией SAS Base, типами данных, основными требованиях к синтаксису SAS Base, а также рассмотрели распространенные синтаксические ошибки.

Сегодня я расскажу, как можно получить доступ к данным различных форматов. Обратите внимание, что в данной статье имеются ссылки на документацию, которая поможет вам подробнее ознакомиться с рассматриваемыми примерами.