الشبكات العصبية - التنبؤ بالمبيعات المستقبلية باستخدام التعلم العميق

أثبتت الغابة العشوائية (Random Forest) فعاليتها الجيدة وتجنبها للإفراط في التخصيص، على الرغم من أن هذا النهج لا يتوسع بكفاءة في إجراء التنبؤات مع تضخم مجموعات البيانات وتعقيدها. وبالتالي، يصعب تطبيقه في البيئات العملية لجميع المشكلات باستثناء مجموعة فرعية من المشكلات ذات مجموعات البيانات المحدودة جدًا.

يتغلب LTSM على قيود النهج السابقة من خلال تدريب متغير لشبكة عصبية مصمم للتدريب بشكل تسلسلي عند كل خطوة زمنية ونمذجة البيانات مباشرة. يحقق ذلك عبر سلسلة من البوابات: بوابات الإدخال، والإخراج، والنسيان. يتم تذكر القيم عند كل خطوة زمنية، وتنظم البوابة تدفق المعلومات بين الحالات. في الأساس، تتدرب الشبكة على وظيفة البيانات مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتقاط العلاقات المعقدة. ضع في الاعتبار المثال أدناه، يمثل الخط الأخضر البيانات الفعلية ويمثل الخط الأحمر البيانات المتوقعة عبر LTSM، ويمكن ملاحظة أن التوقع قريب جداً من التنبؤ بالقيم الفعلية.

نظرة عامة على التحدي التنظيمي

اتخاذ القرار هو عملية تنظيمية مستمرة تتطلب عادةً النظر في الاتجاهات المستقبلية. قد يأخذ صناع القرار الاستراتيجيون في الاعتبار اتجاه حركة السوق، بينما قد يأخذ صناع القرار التشغيليون في الاعتبار العرض والطلب لضمان إمكانية تقديم الخدمة.

تواجه المؤسسات، خاصة مع زيادة حجم المؤسسة، العديد من تحديات إعداد البيانات وجمع البيانات لاستخدامها في مثل هذا التحليل، نظراً للكميات الهائلة من البيانات. ناقشنا هذا بالتفصيل في مقالنا "إعداد بيانات المؤسسة للاستخدام في الذكاء الاصطناعي" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) وبغض النظر عن نوع القرار، فإن البيانات عالية الجودة تساعد في دفع قرارات أفضل. يعد أخذ المستقبل في الاعتبار دائماً عاملاً في اتخاذ القرارات. غالباً ما يكون من الأسهل تحديد البيئة الحالية للمؤسسة؛ لكن النظر إلى المستقبل يصبح أكثر تعقيداً. تشمل الأساليب النموذجية تحليل الاتجاهات الحالية والنظر إلى نفس الفترة في عام سابق لتحديد ما سيحدث، وتحديد الابتكارات التي تلوح في الأفق، والاستنتاج المنطقي لكيفية تغير المشهد. يمكن أن يكون التحليل الدقيق لنقاط البيانات هذه دقيقاً للغاية.

بافتراض أن البيانات معدة وجاهزة للتحليل، فإن التنبؤ مجال معقد يتطلب وظائف تحليلات بيانات مدمجة داخل المؤسسة لإنتاج تقارير دقيقة وقابلة للتنبؤ تتوافق بشكل وثيق مع المعايير الحالية. أصبحت هناك بشكل متزايد حلول أكثر متاحة للمساعدة في أداء هذه الوظيفة، على الرغم من أن العديد منها لا يزال يتطلب مهارات برمجية. يمكن لأدوات مثل Microsoft Excel تنفيذ العديد من الأساليب الإحصائية عبر واجهة النقر والتأشير، على الرغم من أن طرق استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي غير متاحة بشكل عام.

مشكلة أخرى تواجه المنظمات هي توطين إجراءات وإنتاج التوقعات لتصبح جزءًا من العمليات اليومية للمنظمة. يتم إنتاج الكثير من هذه التوقعات في الحالة الحالية للصناعة عبر تحليلات ثابتة مخصصة. في حين أن التوقعات نفسها تميل إلى أن تكون دقيقة، فإن الوصول إليها يعتمد بشكل كبير على فريق الأفراد المكلفين بتجميعها. التوثيق والأدلة خطوة بخطوة هي طرق ممكنة يمكن أن تساعد وتسمح بالاستمرارية عندما ينتقل الأفراد والمجموعات إلى مجالات أخرى. ومع ذلك، فإنه لا يعالج بالكامل المهارات المطلوبة اللازمة لتشغيل مثل هذه العمليات.

إن دمج عمليات التنبؤ بالبيانات والتحليلات داخل أنظمة تكنولوجيا المعلومات هو خطوة رئيسية إلى الأمام في السماح للمؤسسات بالنضج في استراتيجية البيانات الخاصة بها. نظرًا لتعقيد الذكاء الاصطناعي كمجال وفي أداء المهام التي تتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي، ستحتاج المؤسسات إلى التكيف للسماح بوجود مثل هذه القدرة. التنبؤ هو مجال سيعتمد بمرور الوقت على الذكاء الاصطناعي، والمؤسسات التي تعتمد على الطرق التقليدية ستبدأ في إيجاد نفسها في موقف ضعيف. تأتي Telemus AI™ مجهزة لمساعدة المؤسسات في تنبؤات الهجرة باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.

البيانات التنظيمية المتاحة كمدخلات لـ ML

مصادر البيانات المتاحة للاستخدام في التنبؤ بـ AI هي كما يلي:

• البيانات الوصفية للعملاء من أنظمة CRM (مثل Salesforce، Microsoft CRM).
• الطوابع الزمنية للمعاملات والمبالغ (أي أنظمة PoS، Stripe، PayPal).
• أنظمة إدارة المخزون.

منهجية التكامل

فيما يلي نظرة عامة على العملية التي سنقوم بها على مستوى عالٍ لتحليل مثل هذه التغذيات داخل مؤسسة:

• استخرج بيانات المبيعات لأنظمة المصدر مثل Salesforce أو Stripe أو معاملات البنك الأولية.
• تصور البيانات والتحقق منها للتأكد من صحتها وخلوها من الأخطاء.
• قم بتمرير بيانات التدريب عبر LTSM AI ثم قم بتقييمها باستخدام بيانات الاختبار، وتأكد من أن التنبوء يبدو دقيقاً عبر تقنيات التصور، واحسب الخطأ المعياري.
• استمر في تحديث التوقعات مع مرور الوقت لمراعاة نقاط البيانات الفعلية الحالية.
• إعداد تقرير يوضح التوقعات وتوصيلها إلى المنظمة الأوسع، وخاصة صناع القرار الرئيسيين.

نظرًا لأن Telemus AI™ يتمتع بقدرات التنبؤ المدعومة بالـ AI جاهزة فور التشغيل، يمكن لمؤسستك التركيز على منطق العمل بدلاً من التنفيذ التقني.

التطبيقات التنظيمية

القائمة التالية للتطبيقات المحتملة لمؤسستك:

• التنبؤ بالمبيعات وتحديد الأنماط والاتجاهات.
• تعديل استراتيجية المبيعات بناءً على التوقعات لتحسين النتائج.
• إدارة سلسلة التوريد لضمان الإدارة الفعالة للمنتجات.
• التنبؤ بمعدل مغادرة الموظفين.

الفوائد المحتملة والمتحققة

تمنح القدرة على التنبؤ المؤسسات مزايا هائلة في التخطيط للمستقبل، مما يتيح تشغيل العمليات بكفاءة أكبر؛ كما توفر ميزة تنافسية للشركات التي تتنافس على حصة السوق. يتحقق الكثير من هذه الفوائد اليوم بالفعل باستخدام التقنيات الحالية، والتنبؤ ليس جديدًا بأي حال من الأحوال.

في حين أن الطرق القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل LTSM أكثر تعقيداً بطبيعتها من الطرق الإحصائية في طريقة عملها، إلا أن تنفيذها لاستخدامها في حل المشكلات العملية هو المكان الذي تجلب فيه فوائد هائلة حيث يمكنها ملاءمة العديد من مجموعات البيانات دون التحليل والنمذجة المعقدين المطلوبين عادةً مع الطرق التقليدية القائمة على الإحصاء، كما أنها تتوسع بشكل جيد على عكس نماذج تعلم الآلة المقدمة سابقاً. وبالتالي، يمكن للمؤسسات التنبؤ بالعديد من السيناريوهات أكثر مما كانت ستملك الموارد للقيام به في البيئات السابقة.

Telemus AI™ هي شركة ذكاء اصطناعي مقرها في أستراليا تقدم حلولاً متقدمة للقطاعين الحكومي والمؤسسي. تواصل معنا اليوم للحصول على استشارة مجانية حول كيفية دمج Telemus AI™ في مؤسستك.

المراجع

[1] - التنبؤ بالمبيعات - Barış Karaman