Tauganet - Að spá fyrir framtíðarsölu með djúpnámi

Spá er svið sem vekur áhuga stofnana. Að taka fortíðarathuganir og nota þær til að spá fyrir um framtíðarútkomu hefur margar hagnýtar beitingar, þar á meðal betri ákvarðanir teknar af ákvörðunartökum. Stofnanir nota oft söluspár til að aðstoða við stefnumótun, nota spár til að skipuleggja betur fyrir framtíðina, auka afköst og breyta stefnu þegar þörf krefur. Annað athyglisvert dæmi um spá er veðurspá sem við notum öll daglega.

Tímaröðgreining er almennt svið sem miðar að því að gera spár úr tímaröðgögnum með því að nota röð punkta með tímaauðkennum. Hefðbundið hafa spágerðir um sölu notað einföld línuleg aðhvarfslíkön úr tölfræðisviðinu og, nýlega, slembiskógalíkön þróað í vélanáminu. Aðferðir tengdar gervigreind eru nákvæmari í ákveðnum tilfellum, einkum þegar fallið skortir línuleika.

Þetta tilvik rannsóknar kannar notkun langtíma, skammtíma minnis (LTSM) nálgunar tilbúinnar greindar við sölu spá. Við sýnum hvernig spáð gildi passa mjög náið við raunveruleg gildi. LTSM hafa einnig verið notuð með góðum árangri á öðrum sviðum svo sem náttúrulegri máltækni.

Leyst vandamálið með AI LTSM djúpnámi

Venjulega, þegar tímaröð er myndrænt framsett, er oft auðvelt að sjá mynstur og að slíkt mynstur endurtekur sig með smávægilegum breytingum. Það sem er oft mun erfiðara er að finna líkan sem passar nákvæmlega við slíkt mynstur; vandinn verður enn meiri þegar tekið er tillit til síbreytilegra aðstæðna sem liggja til grundrar framtíðargagnapunktum. LTSM hefur reynst vel á þessu sviði með því að veita nær alhæfða lausn á spá vandamálinu.

Líkinda- og tölfræðiaðferðir reyna að nota líkindadreifingar svo sem normaldreifingu eða stærðfræðiföll svo sem línulegar eða breiðboga jöfnur til að passa við safn gagnapunkta. Almennt geta þessar nálganar virkað vel ef gögnin eru í nánum samræmi við módeluðu fallið. Hins vegar krefjast þessar aðferðir sérfræðigreiningar og eru fremur handvirk ferli og er erfitt að framkvæma í framkvæmd í miklum mæli miðað við nauðsynlega sérhæfingarstig. Vélanámsaðferðir svo sem Random Forest hafa einnig verið lagðar til. Röð ákvörðunartrjáa er byggð með þvílíkum raðgreinum; spá er gerð með því að meta hverja næstu spá úr röð trjáa.

Sýnt hefur verið fram á að Random Forest virkar vel og kemur í veg fyrir ofnám, þótt aðferðin skali ekki á áhrifaríkan hátt við gerð spáa þegar gagnasöfn verða stór og flókin. Því er erfitt að innleiða í hversdagslegum aðstæðum nema fyrir hlutmengi verkefna með mjög takmörkuð gagnasöfn.

LTSM yvinnur takmarkanir fyrri nálgana með því að þjálfa afbrigði af tauganeti sem hannað er til að þjálfa raðbundið fyrir hvern tímaþátt og móta gögnin beint. Það nálgar þetta með röð hliða: inntaks-, úttaks- og gleymishliðum. Gildi eru mörkuð við hvern tímaþátt og hliðin stýrir flæði upplýsinga milli ástanda. Í kjarna sínum þjálfað netið á falli gagnanna sem gerir AI kleift að grípa flókin tengsl. Skoðaðu dæmið hér að neðan, græna línan táknar raunveruleg gögn og rauða línan táknar spáð gögn með LTSM, sjá má að spáin er mjög nálækt því að spá raunverulegum gildum.

Söluskýrsla

Yfirlit yfir skipulagslegt áskorun

Ákvörðunataka er áframhaldandi skipulagsferli sem krefst yfirleitt tillits til framtíðarstefna. Stjórnunarleiðtogar gætu íhugað hvert markaðurinn er að fara, á meðan rekstrarleiðtogar gætu íhugað framboð og eftirspurn til að tryggja afhendingu þjónustu.

Stofnanir, sérstaklega þegar stærð stofnunar eykst, standa frammi fjölmörgum áskorunum varðandi gagnavinnslu og söfnun gagna til notkunar í slíkri greiningu, vegna mikils magns gagna. Við höfum rætt þetta ítarlega í greininni okkar „Undirbúningur gagna stofnana fyrir notkun í AI“ (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Hvers konar ákvörðun sem er, hjálpa hágæða gögn til við að taka betri ákvarðanir. Framtíðin er alltaf þáttur sem ber að hafa í huga við ákvörðunartöku. Það er oft auðveldara að meta núverandi umhverfi stofnunar; að líta til framtíðarinnar er flóknara. Dæmigerðar aðferðir fela í sér að greina núverandi þróun og líta aftur á sama tímabil í fyrra til að komast að því hvað mun gerast, ákvarða hvaða nýjungar eru í vændum, og draga röklega ályktanir um hvernig landslagið mun breytast. Vandleg greining þessara gagnapunkta getur reynst mjög nákvæm.

Að því gefnu að gögn séu tilbúin og þau séu tilbúin til greiningar, er spá flókið svið sem krefst þess að gagnagreiningarvirkni sé innleidd í stofnunina til að framleiða nákvæmar og spáanlegar skýrslur sem samræmast núverandi viðmiðunum. Sífellt fleiri lausnir verða til tiltækar til að aðstoða við að framkvæma þessa virkni, þótt margar krefjist enn forritunarkunnáttu. Verkfæri á borð við Microsoft Excel geta framkvæmt margar tölfræðiaðferðir með bendi-og-smell viðmóti, þótt leiðir til að nýta vélanám og tilbúna greind séu almennt ekki til staðar.

Annað mál sem stofnanir standa frammi fyrir er að gera framleiðslu spáa að stöðluðu ferli og innleiða hana sem hluta af daglegum rekstri stofnunar. Stór hluti þeirra spáa sem framleiddar eru í núverandi ástandi atvinnugreinarinnar eru unnar með kyrrstæðri greiningu til bráðabirgða. Þótt spárnar sjálfar séu yfirleitt nákvæmar, er ferlið að komast að þeim mjög háð því teymi einstaklinga sem falið er að setja þær saman. Skjölun og skref-fyrir-skref leiðbeiningar eru mögulegar aðferðir sem geta hjálpað og gert samfellu mögulega þegar einstaklingar og hópar fara yfir í önnur svið. Hins vegar leysir það ekki algjörlega þá hæfni sem þörf er á til að keyra slík ferli.

Að hafa spá- og greiningarferla gagnanna innbyggða í IT kerfin er lykilskref áfram til að gera stofnunum kleift að þroskast með gagnastefni sinni. Þar sem tilbúin greind sem svið er flókin og við framkvæmd verka sem krefjast tilbúinnar greindar, þurfa stofnanir að aðlagast til að rúma slíka getu. Spáfræði er svið sem mun með tímanum reiða sig á AI, og stofnanir sem reiða sig á hefðbundnar aðferðir munu byrja að finna til ókosti. Telemus AI™ er búinn til að aðstoða stofnanir við flutningsspár með því að nota nýjustu AI aðferðirnar.

Fyrirtækjagögn aðgengileg sem ML inntak

Gagnauppsprettur tiltækar til notkunar í AI-spágerð eru sem hér segir:

Lýsigögn viðskiptavina úr CRM kerfum (þ.e. Salesforce, Microsoft CRM).
Tímastimpillar og upphæðir færsla (t.d. PoS Systems, Stripe, PayPal).
Birgðastjórnunarkerfi.

Samþættingaraðferðafræði

Eftirfarandi er yfirlit yfir það ferli sem við myndum framkvæma á háu stigi til að greina slíka strauma innan stofnunar:

Ná í sölugögn úr upprunakerfjum eins og Salesforce, Stripe, eða hráum bankafærslum.
Sjálfsýna og villuleita gögnin til að tryggja að þau séu rétt oglaus við villur.
Keyrðu þjálfunargögnin í gegnum LTSM AI og metið þau síðan með prófunargögnum, tryggið að spáin virðist nákvæm með sjónrænum aðferðum og reiknið út staðalfrávikið.
Halda áfram að uppfæra spána þegar líður á tíma til að taka tillit til núverandi raunverulegra gagnapunkta.
Búið til skýrslu sem sýnir spána og miðlið henni til breiðari stofnunar, sérstaklega lykil ákvörðunartakenda.

Miðað við að Telemus AI™ er með háþróaða AI-virkjaða spá tilbúna úr kassanum, getur stofnunin þín einbeitt sér að viðskiptagrunnreglum frekar en tæknilegri innleiðingu.

Stofnanaleg forrit

Eftirfarandi telur upp mögulegar notkunarleiðir fyrir stofnunina þína:

Spá sölu og greina mynstur og tilhneiging.
Aðlaga sölustefnu byggt á spám til að bæta niðurstöður.
Stjórnun birgðakeðju til að tryggja skilvirka stjórnun afurða.
Að spá fyrir um starfsfólksflótta.

Möguleg og raunveruleg ávinningur

Hæfileikinn til að spá gefur stofnunum gríðarlegan yfirburði við að skipuleggja framtíðina, sem gerir rekstri kleift að ganga hagkvæmara; hann veitir einnig forskot fyrirtækjum sem keppa um markaðshlutdeild. Mikill hluti þessara ávinninga er þegar raunveruleiki í dag með fyrirliggjandi aðferðum, og spágerð er alls ekki ný af nálinni.

Þótt aðferðir byggðar á gervigreind eins og LTSM séu að eðlisfari flóknari en tölfræðiaðferðir í virkni sinni, er beiting þeirra við lausn hversdagslegra vandamála þar sem þær veita gríðarlega ávinning, þar sem þær geta aðlagað mörg gagnasöfn án þess að krefjast flóknar greiningar og módelunar sem venjulega er nauðsynleg með hefðbundnum tölfræðilegum aðferðum, og þau skala vel ólíkt fyrri vélanámsmódelum. Þannig geta stofnanan spáð fyrir um og gert ráð fyrir mun fleiri atvikum en þær hefðu annars fjármagn til í fyrri uppsetningum.

Telemus AI™ er ástralskt gervigreindarfyritæki sem veitir háþróaðar lausnir fyrir stjórnvöld og fyrirtæki. Hafðu samband í dag til að fá ókeypis ráðgjöf um hvernig Telemus AI™ getur verið samþætt í stofnun þína.

Tilvísanir

[1] - Að spá fyrir um sölu - Barış Karaman

Merki