В статье рассматривается проблема прогнозирования посещаемости в образовательных организациях и связанные с ней экономические риски. В качестве основного инструмента для решения поставленной задачи предлагается внедрение цифровизации в управленческий слой, в частности систем поддержки принятия решений. Проведен анализ уже существующих систем, в том числе зарубежных и отечественных, а также методов машинного обучения, используемых при прогнозировании. По результатам сравнения эффективности алгоритма универсального решения выявлено не было, в связи с чем при разработке прототипа системы использовался ансамбль моделей, подкрепленный механизмом голосования. Разработанный прототип системы позволяет обучать модели на конкретных данных, получать прогноз посещения и наглядно демонстрирует перевод результатов прогноза в конкретные метрики, в том числе и экономические показатели. Результаты исследования могут послужить основной для разработки более комплексных систем прогнозирования и принятия решений на основе алгоритмов машинного обучения.