МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕМ В ОРГАНИЗАЦИЯХ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА

METHODOLOGICAL FOUNDATIONS FOR IMPLEMENTING INTELLIGENT PRICING MANAGEMENT SYSTEMS IN ROAD FREIGHT TRANSPORT ORGANIZATIONS

Bokarev Dmitry Vyacheslavovich

Postgraduate student, Department of System and Software Engineering, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration,

 Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена методическим основам внедрения интеллектуальных систем управления ценообразованием в организациях автомобильного транспорта. Предложена архитектура системы, включающей модули извлечения данных (NLP), гибридного прогнозирования (SARIMA+XGBoost), адаптивной корректировки и управленческих рекомендаций. Описана поэтапная стратегия внедрения и показатели оценки эффекта.

ABSTRACT

The article presents methodological foundations for implementing intelligent pricing management systems in road freight transport organizations. A system architecture is proposed, comprising data extraction (NLP), hybrid forecasting (SARIMA+XGBoost), adaptive correction, and management recommendation modules. A phased implementation strategy and performance evaluation metrics are described.

Ключевые слова: интеллектуальная система; ценообразование; автомобильный транспорт; грузоперевозки; SARIMA; XGBoost; прогнозирование тарифов.

Keywords: intelligent system; pricing; road transport; freight transportation; SARIMA; XGBoost; rate forecasting.

Ценообразование на рынке автомобильных грузоперевозок определяется совокупностью факторов, значительная часть которых носит стохастический характер: колебания стоимости топлива, сезонные сдвиги в объёмах грузопотоков, кадровый дефицит водителей, изменчивость тарифных условий на отдельных маршрутах. В условиях, когда перевозчик формирует ставку, опираясь преимущественно на собственный опыт и ретроспективу затрат, возникает информационная асимметрия: заказчик располагает агрегированными данными с цифровых площадок, тогда как транспортная организация оперирует локальными оценками. Лиаховичюс, Шабанович и Скрицкий, анализируя европейский рынок автоперевозок, зафиксировали высокую корреляцию (0,86) между спотовыми и контрактными ставками при лаговом сдвиге до шести месяцев – факт, указывающий на принципиальную прогнозируемость тарифной динамики при условии доступа к оперативным данным [6]. Российский рынок испытывает сопоставимое давление, усиленное переориентацией грузопотоков на восточное и южное направления, удлинением плеча доставки и ростом операционных расходов [2]. Отсюда возникает закономерный вопрос о том, каким образом транспортная организация может встроить в процесс тарифного регулирования инструменты, способные снизить ошибку ценообразования и повысить маржинальность. Это определяет цель работы – представить методические основы внедрения интеллектуальной системы управления ценообразованием в организациях автомобильного транспорта, описать её архитектуру и предложить алгоритм поэтапного развёртывания.

В нашем представлении, перспективным вариантом является модульная интеллектуальная система, сочетающая технологии обработки естественного языка для извлечения рыночных сигналов из коммуникаций с контрагентами и гибридные методы прогнозирования временных рядов, – именно такая архитектура рассматривается далее.

Отправной точкой построения такой системы служит понимание структуры данных, которыми оперирует перевозчик. Помимо стандартных учётных записей – путевых листов, актов выполненных работ, реестров заявок – существует обширный массив коммуникативного материала: переписка менеджеров с заказчиками и исполнителями в мессенджерах, электронная почта, записи телефонных переговоров с контрагентами, голосовые сообщения диспетчеров. Именно в этих неструктурированных каналах содержатся сигналы, прямо влияющие на тарифные решения: намерение заказчика сменить перевозчика, готовность к повышению ставки при срочной доставке, жалобы на качество, упоминание конкурентных предложений. NLP-модуль интеллектуальной системы осуществляет обработку этого потока: распознаёт именованные сущности (наименования маршрутов, типы транспортных средств, временные маркеры), классифицирует тональность обращений, извлекает числовые индикаторы – запрашиваемые сроки, объёмы, пороговые цены [3]. На выходе формируется структурированный датасет, пригодный для передачи в прогнозный контур.

Прогнозирование тарифных ставок базируется на гибридной модели, совмещающей сезонную авторегрессию со скользящим средним (SARIMA) и алгоритм градиентного бустинга (XGBoost). Логика такого сочетания состоит в том, что SARIMA хорошо аппроксимирует линейную и сезонную компоненту временного ряда, тогда как XGBoost улавливает нелинейные зависимости от экзогенных признаков – цены дизельного топлива, индекса загрузки автопарка, макроэкономических индикаторов. Лиаховичюс и др., работая с данными по направлению Нидерланды – Италия за 2015–2022 годы, установили, что эконометрические модели ARIMA/SARIMA дают хорошие результаты при прогнозировании спроса (RMSE модели SARIMA (4,0,3)(4,0,0)₁₂ составил 0,017), однако при прогнозировании ставок уступают нейросетевым подходам, что обусловливает необходимость гибридизации [6]. Адебийи и др. в рамках сопоставления ARIMA, SARIMA и XGBoost на массиве данных о продажах показали, что XGBoost снижает ошибку прогноза на 17 % по сравнению с классическими эконометрическими моделями за счёт способности учитывать многомерные взаимосвязи признаков [5]. Архитектура прогнозного модуля предполагает двухступенчатую схему: SARIMA-компонента формирует базовый прогноз с учётом сезонности, а XGBoost-компонента корректирует остатки, принимая во внимание экзогенные факторы. Общая схема взаимодействия модулей представлена на рисунке (рис. 1).

Рисунок 1. Состав интеллектуальной системы прогнозирования

Третий модуль обеспечивает адаптивную корректировку параметров. Его функция – сопоставление прогнозных значений с фактическими ставками по мере накопления данных и автоматическая перенастройка гиперпараметров модели. Механизм обратной связи включает расчёт скользящей ошибки (MAE, MAPE) за окно в 30 и 90 дней и пороговую логику переобучения: если ошибка превышает заданную границу, модель переобучается на актуализированных данных. Четвёртый модуль трансформирует числовой прогноз в набор управленческих рекомендаций: предлагает диапазон ставки для конкретного маршрута, сигнализирует о целесообразности пересмотра тарифной политики, формирует ранжированный перечень маршрутов по прогнозируемой марже.

Внедрение подобной системы целесообразно выстраивать поэтапно, с приоритизацией маршрутов по частотности и объёму выручки. Рогулин, обобщая опыт интеграции методов машинного обучения в управление цепями поставок, указывает на необходимость последовательного наращивания аналитической глубины – от одномерного прогноза к мультифакторному, от пилотного сегмента к охвату всей системы [4]. В практическом плане рекомендуется следующая последовательность:

Этап 1. Пилотный запуск. Отбираются 3–5 высокочастотных маршрутов (городская и пригородная доставка), на которых система обучается на историческом массиве не менее 24 месяцев. Цель – калибровка модели, определение порога переобучения, накопление статистики ошибок.

Этап 2. Расширение на междугородние перевозки. Включаются маршруты с выраженной сезонностью и длинным плечом. На этом этапе подключается NLP-модуль, обрабатывающий коммуникации с заказчиками и контрагентами.

Этап 3. Полное развёртывание и интеграция. Система охватывает всю маршрутную сеть, интегрируется с TMS (Transport Management System) и ERP-контуром организации. Модуль рекомендаций получает доступ к оперативным данным о загрузке автопарка и плановым заявкам.

Стратегии ценообразования при этом дифференцируются по сегментам рынка. Для наглядности основные параметры сведены в таблицу (табл. 1).

Таблица 1.

Дифференциация параметров прогнозной модели по сегментам рынка

Отдельного внимания заслуживает количественная оценка управленческого эффекта от внедрения системы. Применительно к точности ценообразования наиболее важным индикатором выступает средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) прогноза ставки относительно фактической цены заключённого договора; дополнительно учитывается доля котировок, принятых заказчиком без торга, – показатель, косвенно отражающий адекватность прогнозной модели рыночным ожиданиям. В плоскости финансового результата отслеживается динамика средней маржинальности по маршрутам, охваченным системой, доля убыточных рейсов и прирост выручки на единицу подвижного состава. С точки зрения операционной эффективности оценивается сокращение времени формирования коммерческого предложения и снижение трудозатрат менеджеров на ручной расчёт тарифов.

Вместе с тем для корректной интерпретации эффекта необходимо проводить сравнение в формате контрольной и экспериментальной групп маршрутов. Первые 2–3 месяца работа системы носит калибровочный характер и не должна оцениваться по финансовым метрикам. Арифджанова, рассматривая практику внедрения ИИ в транспортную логистику, также обращает внимание на высокие начальные затраты и потребность в квалифицированных специалистах – обстоятельства, которые необходимо закладывать в бюджет внедрения [1].

Резюмируя вышеизложенное, отметим, что предложенная архитектура интеллектуальной системы ценообразования – от NLP-модуля извлечения данных из коммуникаций с контрагентами до блока управленческих рекомендаций – представляет собой технически реализуемый инструмент повышения качества тарифных решений в организациях автомобильного транспорта. Поэтапная стратегия внедрения, начинающаяся с пилотных высокочастотных маршрутов, позволяет минимизировать риски и обеспечить постепенное накопление обучающих данных. Оценка эффекта по совокупности показателей – от точности прогноза до маржинальности рейсов – даёт руководству транспортной организации обоснование для масштабирования системы.

Список литературы:

1. Арифджанова, Н. З. Применение искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов транспорта / Н. З. Арифджанова // Universum: технические науки. – 2023. – № 5 (110). – URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/15404 (дата обращения: 14.03.2026).
2. Маликова, Ю. А. Цифровая трансформация транспортно-логистических систем поставок / Ю. А. Маликова // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). – 2024. – Т. 31, № 1. – С. 37–44. – DOI 10.54220/v.rsue.1991-0533.2024.1.85.005.
3. Рогулин, Р. С. Использование методов анализа данных и машинного обучения для прогнозирования и планирования спроса при управлении цепочками поставок / Р. С. Рогулин // Теоретическая экономика. – 2023. – № 8 (104). – С. 35–54.
4. Рогулин, Р. С. Обзор прикладных основ использования аналитики данных и машинного обучения в прогнозировании спроса / Р. С. Рогулин // Экономические и социально-гуманитарные исследования. – 2023. – № 3 (39). – С. 115–126. – DOI 10.24151/2409-1073-2023-3-115-126.
5. Adebiyi, M. O. Intelligent Sales Forecasting System Using ARIMA, SARIMA, and XGBoost Models / M. O. Adebiyi [et al.] // 2024 International Conference on Science, Engineering and Business for Driving Sustainable Development Goals (SEB4SDG). – IEEE, 2024. – P. 1–8. – DOI 10.1109/SEB4SDG60871.2024.10629780.
6. Liachovičius, E. Freight rate and demand forecasting in road freight transportation using econometric and artificial intelligence methods / E. Liachovičius, E. Šabanovič, V. Skrickij // Transport. – 2023. – Vol. 38, No. 4. – P. 231–242. – DOI 10.3846/transport.2023.20932.