Neurale netværk - Forudsigelse af fremtidige salg med Deep Learning

Random Forest har vist sig at fungere godt og undgår overtilpasning, selvom tilgangen ikke skalerer effektivt i forbindelse med forudsigelser, efterhånden som datasæt bliver store og komplekse. Dermed er det vanskeligt at implementere i praktiske sammenhænge for alle undtagen en delmængde af problemer med meget begrænsede datasæt.

LTSM overvinder begrænsningerne ved tidligere tilgange ved at træne en variant af et neuralt netværk, der er designet til at træne sekventielt for hvert tidsskridt og modellere dataene direkte. Dette opnås via en række porte: input-, output- og glemmeporte. Værdier huskes ved hvert tidsskridt, og porten regulerer informationsstrømmen mellem tilstande. I det væsentlige træner netværket på funktionen af dataene, hvilket gør det muligt for AI'en at indfange komplekse relationer. Overvej eksemplet nedenfor, den grønne linje repræsenterer de faktiske data, og den røde linje repræsenterer de prognosticerede data via LTSM, det kan ses, at prognosen er meget tæt på at forudsige de faktiske værdier.

Overblik over den organisatoriske udfordring

Beslutningstagning er en igangværende organisatorisk proces, der typisk kræver overvejelse af fremtidige retninger. Strategiske beslutningstagere kan overveje, hvor markedet bevæger sig hen, mens operationelle beslutningstagere kan overveje udbud og efterspørgsel for at sikre servicelevering.

Organisationer, især i takt med at en organisations størrelse øges, har adskillige udfordringer med dataforberedelse og samling af data til brug i sådanne analyser, givet de store mængder data. Vi har diskuteret dette indgående i vores artikel “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Uanset typen af beslutning, hjælper data af høj kvalitet med at drive bedre beslutninger. At tage højde for fremtiden er altid en overvejelse i beslutningstagning. Det er ofte nemmere at bestemme en organisations nuværende miljø; at se ind i fremtiden bliver mere komplekst. Typiske metoder omfatter analyse af aktuelle tendenser og at se tilbage til samme periode i et tidligere år for at fastslå, hvad der vil ske, bestemme hvilke innovationer der er i horisonten, og logisk udlede, hvordan landskabet vil ændre sig. En omhyggelig analyse af disse datapunkter kan være meget præcis.

Forudsat at data er forberedt og klar til at blive analyseret, er prognoser et komplekst område, der kræver dataanalysefunktionalitet integreret i organisationen for at producere nøjagtige og forudsigelige rapporter, der ligger tæt op ad nuværende benchmarks. I stigende grad bliver der flere løsninger tilgængelige til at hjælpe med at udføre denne funktion, selvom mange stadig kræver programmeringsevner. Værktøjer som Microsoft Excel kan udføre mange statistiske metoder via en point-and-click-grænseflade, selvom måder at bruge maskinlæring og kunstig intelligens på generelt ikke er tilgængelige.

Et andet problem, som organisationer står over for, er at proceduregøre og produktionssætte genereringen af prognoser, så de bliver en del af en organisations daglige drift. Meget af disse prognoser, der produceres i industriens nuværende tilstand, er via statisk ad hoc-analyse. Mens prognoserne i sig selv har tendens til at være præcise, er det at nå frem til dem meget afhængigt af teamet af individer, der har til opgave at sammensætte dem. Dokumentation og trin-for-trin guider er mulige metoder, der kan hjælpe og muliggøre kontinuitet, efterhånden som individer og grupper bevæger sig ind i andre områder. Det løser dog ikke fuldt ud de nødvendige færdigheder, der kræves for at køre sådanne processer.

At have dataforecasting- og analyseprocesser integreret i IT-systemerne er et vigtigt skridt fremad for at lade organisationer modnes med deres datastrategi. Givet kompleksiteten af kunstig intelligens som felt og i udførelsen af opgaver, der kræver anvendelse af kunstig intelligens, vil organisationer skulle tilpasse sig for at muliggøre en sådan evne. Forecasting er et område, der med tiden vil være afhængigt af AI, og organisationer, der er afhængige af traditionelle metoder, vil begynde at befinde sig i en ufordelagtig position. Telemus AI™ er udstyret til at assistere organisationer med migrationsforecast ved hjælp af de nyeste AI-teknikker.

Organisatoriske Data Tilgængelige som ML-input

Datakilder til rådighed for brug i AI-prognoser er som følger:

• Kundemetadata fra CRM-systemer (dvs. Salesforce, Microsoft CRM).
• Transaktionstidsstempler og beløb (dvs. PoS-systemer, Stripe, PayPal).
• Lagerstyringssystemer.

Integrationsmetodologi

Følgende er en overordnet oversigt over den proces, vi ville udføre på et overordnet niveau for at analysere sådanne feeds inden for en organisation:

• Udtræk salgsdata fra kildesystemer som Salesforce, Stripe eller rå banktransaktioner.
• Visualiser og valider dataene for at sikre, at de er korrekte og fri for fejl.
• Kør træningsdataene gennem en LTSM AI og evaluer dem derefter ved hjælp af testdata, sørg for, at prognosen fremstår præcis via visualiseringsteknikker, og beregn standardfejlen.
• Fortsæt med at opdatere prognosen, efterhånden som tiden går, for at tage højde for nuværende, faktiske datapunkter.
• Udarbejd en rapport, der demonstrerer prognosen, og kommuniker den til den bredere organisation, især nøglebeslutningstagere.

Da Telemus AI™ har avanceret AI-aktiveret forudsigelse klar out of the box, kan din organisation fokusere på forretningslogikken frem for den tekniske implementering.

Organisatoriske Anvendelser

Følgende opregner potentielle applikationer til din organisation:

• Forudsigelse af salg og identifikation af mønstre og tendenser.
• Justering af salgsstrategi baseret på prognoser for at forbedre resultater.
• Supply chain management til at sikre effektiv styring af produkter.
• Forudsigelse af medarbejderafgang.

Potentielle og realiserede fordele

Evnen til at forudsige giver organisationer enorme fordele i planlægningen af fremtiden, hvilket gør det muligt for driften at forløbe mere effektivt; det giver også et forspring for virksomheder, der konkurrerer om markedsandele. Mange af disse fordele realiseres allerede i dag med eksisterende teknikker, og prognosticering er på ingen måde nyt.

Mens metoder baseret på Artificial Intelligence som LTSM i deres virkemåde er iboende mere komplekse end statistiske metoder, er deres implementering til brug i løsningen af praktiske problemer der, hvor de bringer enorme fordele, da de kan tilpasses mange datasæt uden den komplekse analyse og modellering, der typisk kræves med traditionelle statistikbaserede metoder, og de skalerer også godt i modsætning til tidligere leverede machine learning-modeller. Således kan organisationer forecaste og forudsige mange flere scenarier, end de ellers ville have ressourcerne til i tidligere opsætninger.

Telemus AI™ er et australsk-baseret selskab for kunstig intelligens, der leverer avancerede løsninger til regering og erhvervsliv. Kontakt os i dag for en gratis konsultation om, hvordan Telemus AI™ kan integreres i din organisation.

Referencer

[1] - Forudsigelse af salg - Barış Karaman