Neurális Hálózatok - Jövőbeli eladások előrejelzése mélytanulással

A Random Forest bebizonyosodott, hogy jól működik és elkerüli a túltanulást, bár a megközelítés nem skálázódik hatékonyan az előrejelzések készítése során, ahogy az adathalmazok nagyokká és összetettekké válnak. Így a gyakorlati környezetben való megvalósítása nehézkes, az adathalmazok nagyon korlátozott részhalmazával rendelkező problémák kivételével.

Az LTSM leküzdi a korábbi megközelítések korlátait egy olyan neurális hálózati variáns betanításával, amelyet úgy terveztek, hogy minden időlépésre szekvenciálisan betanuljon, és közvetlenül modellezze az adatokat. Ezt egy sor kapun keresztül éri el: bemeneti, kimeneti és felejtő kapukon. Az értékeket minden időlépésben megőrzik, és a kapu szabályozza az információáramlást az állapotok között. Lényegében a hálózat az adatok függvényén tanul, lehetővé téve az AI számára, hogy összetett összefüggéseket rögzítsen. Fontolja meg az alábbi példát: a zöld vonal a tényleges adatokat, a piros vonal pedig az LTSM által előrejelzett adatokat jelöli; látható, hogy az előrejelzés nagyon közel van a tényleges értékek megjósolásához.

A szervezeti kihívás áttekintése

A döntéshozatal egy folyamatos szervezeti folyamat, amely általában a jövőbeli irányok figyelembevételét igényli. A stratégiai döntéshozók figyelembe vehetik, hogy merre halad a piac, míg az operatív döntéshozók figyelembe vehetik a kínálatot és a keresletet a szolgáltatás teljesíthetőségének biztosítása érdekében.

A szervezeteknek, különösen ahogy a szervezet mérete nő, számos adatelőkészítési kihívással kell szembenézniük, és adatokat kell összeállítaniuk az ilyen elemzésekben való felhasználáshoz, tekintettel az adatok hatalmas mennyiségére. Ezt részletesen tárgyaltuk „A szervezeti adatok előkészítése AI-ban történő felhasználásra” című cikkünkben (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) A döntés típusától függetlenül a kiváló minőségű adatok segítenek jobb döntéseket hozni. A jövő figyelembevétele mindig megfontolandó a döntéshozatalban. Gyakran könnyebb meghatározni egy szervezet jelenlegi környezetét; a jövőbe tekintés összetettebbé válik. A tipikus módszerek közé tartozik az aktuális trendek elemzése, valamint egy előző év azonos időszakára való visszatekintés annak megállapítására, hogy mi fog történni, annak meghatározása, hogy milyen innovációk vannak készülőben, és logikusan levezetni, hogyan fog változni a környezet. Ezen adatpontok gondos elemzése rendkívül pontos lehet.

Feltételezve, hogy az adatok előkészítve és készen állnak az elemzésre, az előrejelzés egy összetett terület, amely megköveteli a szervezeten belül beágyazott adatelemző funkciókat a pontos és kiszámítható jelentések előállításához, amelyek szorosan illeszkednek a jelenlegi teljesítménymutatókhoz. Egyre több megoldás válik elérhetővé ezen funkció végrehajtásának segítésére, bár sok még mindig programozási készségeket igényel. Az olyan eszközök, mint a Microsoft Excel, sok statisztikai módszert végrehajthatnak egy kattintós felületen keresztül, bár a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia használatának módjai általában nem állnak rendelkezésre.

A szervezetek előtt álló másik probléma az előrejelzések generálásának procedizálása és termelésbe állítása (productionising), hogy a szervezet mindennapi működésének részévé váljanak. Az iparág jelenlegi állapota szerint az előállított előrejelzések nagy része statikus eseti (ad-hoc) elemzéseken keresztül történik. Míg maguk az előrejelzések általában pontosak, az elkészítésük nagyban függ az összeállításukkal megbízott egyénekből álló csapattól. A dokumentáció és a lépésről lépésre szóló útmutatók olyan módszerek lehetnek, amelyek segíthetnek és lehetővé teszik a folytonosságot, ahogy az egyének és a csoportok más területekre kerülnek. Ez azonban nem teljesen kezeli az ilyen folyamatok futtatásához szükséges készségeket.

Az adatelőrejelzési és elemzési folyamatok IT-rendszerekbe történő beépítése kulcsfontosságú lépés a szervezetek adatstratégiájukkal kapcsolatos érettségének elősegítésében. A mesterséges intelligencia mint terület, valamint a mesterséges intelligencia alkalmazását igénylő feladatok végrehajtásának összetettsége miatt a szervezeteknek alkalmazkodniuk kell egy ilyen képesség biztosítása érdekében. Az előrejelzés egy olyan terület, amely idővel az AI-ra fog támaszkodni, és a hagyományos módszerekre támaszkodó szervezetek hátrányba kerülnek. A Telemus AI™ fel van szerelve arra, hogy segítse a szervezeteket a migrációs előrejelzésekben a legújabb AI technikák használatával.

ML bemenetként elérhető szervezeti adatok

Az AI előrejelzésben felhasználható adatforrások a következők:

• Ügyfél metaadatok a CRM rendszerekből (pl. Salesforce, Microsoft CRM).
• Tranzakciók időbélyegei és összegei (azaz PoS Rendszerek, Stripe, PayPal).
• Készletgazdálkodási rendszerek.

Integrációs módszertan

Az alábbiakban áttekintjük azt a magas szintű folyamatot, amelyet egy szervezeten belüli ilyen típusú streamek elemzésére hajtanánk végre:

• Értékesítési adatok kinyerése forrásrendszerekből, például Salesforce, Stripe vagy nyers banki tranzakciók.
• Az adatok megjelenítése és érvényesítése annak biztosítására, hogy helyesek és mentesek legyenek a hibáktól.
• Tanítási adatok futtatása egy LTSM AI-n keresztül, majd tesztadatokkal történő értékelése; a előrejelzés pontosságának biztosítása vizualizációs technikákkal és a standard hiba kiszámítása.
• Folytassa az előrejelzés frissítését az idő múlásával a jelenlegi, tényleges adatpontok figyelembevételéhez.
• Készítsen egy jelentést, amely bemutatja az előrejelzést, és kommunikálja azt a tágabb szervezet felé, különösen a kulcsfontosságú döntéshozók felé.

Mivel a Telemus AI™ dobozból kivéve kész, fejlett AI-alapú előrejelzéssel rendelkezik, a szervezet az üzleti logikára koncentrálhat, nem pedig a technikai megvalósításra.

Szervezeti alkalmazások

Az alábbiakban a szervezete potenciális alkalmazásainak listája látható:

• Értékesítés előrejelzése, valamint minták és trendek azonosítása.
• Az értékesítési stratégia kiigazítása az előrejelzések alapján az eredmények javítása érdekében.
• Ellátási lánc menedzsment a termékek hatékony kezelésének biztosítása érdekében.
• Alkalmazotti fluktuáció előrejelzése.

Potenciális és megvalósult előnyök

A predikció képessége hatalmas előnyöket biztosít a szervezeteknek a jövő tervezésében, lehetővé téve a műveletek hatékonyabb futtatását; emellett előnyt biztosít azoknak a vállalkozásoknak is, amelyek a piaci részesedésért versenyeznek. Ezen előnyök nagy része már ma is megvalósul a meglévő technikákkal, és az előrejelzés egyáltalán nem új keletű.

Bár a Mesterséges Intelligencián alapuló módszerek, mint például az LTSM, működésükben eleve összetettebbek, mint a statisztikai módszerek, a gyakorlati problémák megoldására történő alkalmazásuk hatalmas előnyökkel jár, mivel sok adathalmazhoz illeszkedhetnek a hagyományos statisztikai alapú módszerekkel jellemzően szükséges összetett elemzés és modellezés nélkül, és jól skálázhatók a korábban biztosított gépi tanulási modellekkel ellentétben. Így a szervezetek sokkal több forgatókönyvet képesek előrejelezni, mint amennyihez korábbi beállításaikban erőforrásaik lettek volna.

A Telemus AI™ egy ausztrál székhelyű mesterséges intelligencia vállalat, amely fejlett megoldásokat nyújt a kormányzat és a vállalatok számára. Lépjen kapcsolatba velünk még ma egy ingyenes konzultációért arról, hogyan integrálható a Telemus AI™ a szervezetébe.

Hivatkozások

[1] - Értékesítés előrejelzése - Barış Karaman