Νευρωνικά Δίκτυα - Πρόβλεψη Μελλοντικών Πωλήσεων με Βαθιά Μάθηση

Η Τυχαία Δάσος (Random Forest) έχει αποδειχθεί ότι λειτουργεί καλά και αποφεύγει την υπερπροσαρμογή, αν και η προσέγγιση αυτή δεν κλιμακώνεται αποδοτικά στην πραγματοποίηση προβλέψεων καθώς τα σύνολα δεδομένων γίνονται μεγάλα και πολύπλοκα. Επομένως, είναι δύσκολο να εφαρμοστεί σε πρακτικές συνθήκες για όλα εκτός από ένα υποσύνολο προβλημάτων με πολύ περιορισμένα σύνολα δεδομένων.

Το LTSM υπερβαίνει τους περιορισμούς προηγούμενων προσεγγίσεων εκπαιδεύοντας μια παραλλαγή ενός νευρωνικού δικτύου που έχει σχεδιαστεί για να εκπαιδεύεται διαδοχικά για κάθε χρονικό βήμα και να μοντελοποιεί τα δεδομένα απευθείας. Το επιτυγχάνει αυτό μέσω μιας σειράς πυλών: πύλες εισόδου, εξόδου και λήθης. Οι τιμές απομνημονεύονται σε κάθε χρονικό βήμα και η πύλη ρυθμίζει τη ροή πληροφοριών μεταξύ των καταστάσεων. Ουσιαστικά, το δίκτυο εκπαιδεύεται στη συνάρτηση των δεδομένων, επιτρέποντας στην AI να καταγράψει πολύπλοκες σχέσεις. Εξετάστε το παρακάτω παράδειγμα, η πράσινη γραμμή αντιπροσωπεύει τα πραγματικά δεδομένα και η κόκκινη γραμμή αντιπροσωπεύει τα προβλεπόμενα δεδομένα μέσω LTSM, μπορεί να φανεί ότι η πρόβλεψη είναι πολύ κοντά στην πρόβλεψη των πραγματικών τιμών.

Επισκόπηση της Οργανωτικής Πρόκλησης

Η λήψη αποφάσεων είναι μια συνεχής οργανωτική διαδικασία που απαιτεί συνήθως εξέταση των μελλοντικών κατευθύνσεων. Οι στρατηγικοί υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων ενδέχεται να εξετάσουν προς πού κατευθύνεται η αγορά, ενώ οι επιχειρησιακοί υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων ενδέχεται να εξετάσουν την προσφορά και τη ζήτηση για τη διασφάλιση της δυνατότητας παράδοσης υπηρεσιών.

Οι οργανισμοί, ιδιαίτερα καθώς αυξάνεται το μέγεθος ενός οργανισμού, αντιμετωπίζουν πολυάριθμες προκλήσεις στην προετοιμασία δεδομένων και στη συγκέντρωση δεδομένων για χρήση σε τέτοιες αναλύσεις, δεδομένων των τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. Έχουμε συζητήσει εκτενώς αυτό το θέμα στο Άρθρο μας «Προετοιμασία Οργανωτικών Δεδομένων για Χρήση σε AI» (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Ανεξάρτητα από τον τύπο της απόφασης, τα δεδομένα υψηλής ποιότητας βοηθούν στην λήψη καλύτερων αποφάσεων. Η συνεκτίμηση του μέλλοντος είναι πάντα μια παράμετρος στη λήψη αποφάσεων. Συχνά είναι πιο εύκολο να προσδιοριστεί το τρέχον περιβάλλον ενός οργανισμού· η ματιά στο μέλλον γίνεται πιο περίπλοκη. Οι τυπικές μέθοδοι περιλαμβάνουν την ανάλυση των τρεχουσών τάσεων και την αναδρομή στην ίδια περίοδο ενός προηγούμενου έτους για να διαπιστωθεί τι θα συμβεί, να προσδιοριστούν ποιες καινοτομίες βρίσκονται στον ορίζοντα και να εξαχθεί λογικά πώς θα αλλάξει το τοπίο. Η προσεκτική ανάλυση αυτών των σημείων δεδομένων μπορεί να είναι εξαιρετικά ακριβής.

Υποθέτοντας ότι τα δεδομένα είναι προετοιμασμένα και έτοιμα για ανάλυση, η πρόβλεψη είναι μια πολύπλοκη περιοχή που απαιτεί λειτουργικότητα ανάλυσης δεδομένων ενσωματωμένη μέσα στον οργανισμό για την παραγωγή ακριβών και προβλέψιμων αναφορών που ευθυγραμμίζονται στενά με τα παρόντα σημεία αναφοράς. Όλο και περισσότερες λύσεις γίνονται διαθέσιμες για να βοηθήσουν στην εκτέλεση αυτής της λειτουργίας, αν και πολλές εξακολουθούν να απαιτούν δεξιότητες προγραμματισμού. Εργαλεία όπως το Microsoft Excel μπορούν να εκτελέσουν πολλές στατιστικές μεθόδους μέσω μιας διεπαφής σημείου και κλικ, αν και τρόποι χρήσης μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι γενικά διαθέσιμοι.

Ένα άλλο ζήτημα που αντιμετωπίζουν οι οργανισμοί είναι η διαδικαστικοποίηση και η παραγωγοποίηση της δημιουργίας προβλέψεων ώστε να αποτελέσουν μέρος των καθημερινών λειτουργιών ενός οργανισμού. Μεγάλο μέρος αυτών των προβλέψεων που παράγονται στην τρέχουσα κατάσταση του κλάδι γίνεται μέσω στατικής ad-hoc ανάλυσης. Ενώ οι ίδιες οι προβλέψεις τείνουν να είναι ακριβείς, η επίτευξή τους εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ομάδα ατόμων που έχει αναλάβει τη σύνταξή τους. Η τεκμηρίωση και οι οδηγοί βήμα προς βήμα είναι πιθανές μέθοδοι που μπορούν να βοηθήσουν και να επιτρέψουν τη συνέχεια καθώς τα άτομα και οι ομάδες μετακινούνται σε άλλους τομείς. Ωστόσο, δεν αντιμετωπίζει πλήρως τις απαιτούμενες δεξιότητες που χρειάζονται για την εκτέλεση τέτοιων διαδικασιών.

Η ενσωμάτωση των διαδικασιών πρόβλεψης και αναλυτικής επεξεργασίας δεδομένων στα συστήματα πληροφορικής αποτελεί ένα βασικό βήμα προς τα εμπρός για την ωρίμανση των οργανισμών όσον αφορά τη στρατηγική δεδομένων τους. Δεδομένης της πολυπλοκότητας της τεχνητής νοημοσύνης ως πεδίο και στην εκτέλεση εργασιών που απαιτούν τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης, οι οργανισμοί θα πρέπει να προσαρμοστούν για να επιτρέψουν μια τέτοια δυνατότητα. Η πρόβλεψη είναι ένας τομέας που, με τον καιρό, θα βασίζεται στην AI και οι οργανισμοί που βασίζονται σε παραδοσιακές μεθόδους θα αρχίσουν να βρίσκονται σε μειονεκτική θέση. Το Telemus AI™ έρχεται εξοπλισμένο για να βοηθήσει τους οργανισμούς στις προβλέψεις μετάβασης χρησιμοποιώντας τις πιο σύγχρονες τεχνικές AI.

Οργανωτικά Δεδομένα Διαθέσιμα ως Είσοδος ML

Οι διαθέσιμες πηγές δεδομένων για χρήση στην πρόβλεψη AI είναι οι εξής:

• Μεταδεδομένα πελατών από συστήματα CRM (δηλ. Salesforce, Microsoft CRM).
• Χρονικές σημάνσεις και ποσά συναλλαγών (δηλ. Συστήματα PoS, Stripe, PayPal).
• Συστήματα διαχείρισης αποθεμάτων.

Μεθοδολογία Ενσωμάτωσης

Ακολουθεί μια επισκόπηση της διαδικασίας που θα εκτελέσουμε σε υψηλό επίπεδο για την ανάλυση τέτοιων ροών εντός ενός οργανισμού:

• Εξάγετε δεδομένα πωλήσεων από συστήματα πηγής όπως Salesforce, Stripe ή ακατέργαστες τραπεζικές συναλλαγές.
• Οπτικοποιήστε και επικυρώστε τα δεδομένα για να βεβαιωθείτε ότι είναι σωστά και χωρίς σφάλματα.
• Δρομολογήστε τα δεδομένα εκπαίδευσης μέσω ενός LTSM AI και στη συνέχεια αξιολογήστε τα χρησιμοποιώντας δεδομένα δοκιμής, βεβαιωθείτε ότι η πρόβλεψη φαίνεται ακριβής μέσω τεχνικών οπτικοποίησης και υπολογίστε το τυπικό σφάλμα.
• Συνεχίστε να ενημερώνετε την πρόβλεψη καθώς περνάει ο χρόνος, για να ληφθούν υπόψη οι τρέχουσες, πραγματικά σημεία δεδομένων.
• Δημιουργήστε μια αναφορά που παρουσιάζει την πρόβλεψη και επικοινωνήστε την στον ευρύτερο οργανισμό, ιδιαίτερα στους βασικούς υπευθύνους λήψης αποφάσεων.

Δεδομένου ότι το Telemus AI™ διαθέτει προηγμένη πρόβλεψη με ενεργοποιημένο AI έτοιμη εκτός του κουτιού, ο οργανισμός σας μπορεί να επικεντρωθεί στη επιχειρηματική λογική αντί για την τεχνική υλοποίηση.

Οργανωτικές Εφαρμογές

Ακολουθεί μια λίστα με πιθανές εφαρμογές για τον οργανισμό σας:

• Πρόβλεψη πωλήσεων και αναγνώριση μοτίβων και τάσεων.
• Προσαρμογή της στρατηγικής πωλήσεων με βάση τις προβλέψεις για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων.
• Διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας για τη διασφάλιση αποδοτικής διαχείρισης προϊόντων.
• Πρόβλεψη της διαρροής εργαζομένων.

Δυνητικά και Πραγματοποιημένα Οφέλη

Η ικανότητα πρόβλεψης παρέχει στους οργανισμούς τεράστια πλεονεκτήματα στον σχεδιασμό για το μέλλον, επιτρέποντας στις λειτουργίες να εκτελούνται πιο αποδοτικά· παρέχει επίσης ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα σε επιχειρήσεις που ανταγωνίζονται για μερίδιο αγοράς. Μεγάλο μέρος αυτών των οφελών υλοποιείται ήδη σήμερα με τις υπάρχουσες τεχνικές, και η πρόβλεψη δεν είναι σε καμία περίπτωση νέα.

Ενώ οι μέθοδοι που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως τα LTSM, είναι εγγενώς πιο περίπλοκες από τις στατιστικές μεθόδους στον τρόπο λειτουργίας τους, η υλοποίησή τους για χρήση στην επίλυση πρακτικών προβλημάτων είναι εκεί όπου φέρνουν τεράστια οφέλη, καθώς μπορούν να προσαρμοστούν σε πολλά σύνολα δεδομένων χωρίς την περίπλοκη ανάλυση και μοντελοποίηση που απαιτείται συνήθως με τις παραδοσιακές στατιστικές μεθόδους, ενώ επίσης κλιμακώνονται καλά σε αντίθεση με τα προηγουμένως παρεχόμενα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Έτσι, οι οργανισμοί μπορούν να προβλέψουν και να προβλέψουν πολλά περισσότερα σενάρια από όσα θα είχαν τους πόρους να κάνουν σε προηγούμενες ρυθμίσεις.

Η Telemus AI™ είναι μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης με έδρα την Αυστραλία που παρέχει προηγμένες λύσεις σε κυβερνήσεις και επιχειρήσεις. Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για μια δωρεάν συμβουλευτική σχετικά με το πώς η Telemus AI™ μπορεί να ενσωματωθεί στον οργανισμό σας.

Αναφορές

[1] - Πρόβλεψη Πωλήσεων - Barış Karaman