Reti Neurali - Prevedere le vendite future con il Deep Learning

La previsione è un'area di interesse per le organizzazioni. Prendere osservazioni passate e utilizzare tali osservazioni per prevedere risultati futuri ha molte applicazioni pratiche, tra cui decisioni migliori prese dai decisori. Le organizzazioni spesso utilizzano previsioni di vendita per assistere nella pianificazione strategica, usando proiezioni per pianificare meglio il futuro, aumentare la produttività e cambiare rotta quando necessario. Un altro esempio notevole di previsione sono le previsioni meteorologiche che tutti usiamo quotidianamente.

L'analisi delle serie temporali è un campo generale che mira a fare previsioni dai dati di serie temporali utilizzando una serie di punti indicizzati nel tempo. Tradizionalmente, le attività di previsione delle vendite hanno utilizzato semplici modelli di regressione lineare dal campo della statistica e, più recentemente, modelli random forest sviluppati nel campo del machine learning. Le tecniche di intelligenza artificiale sono più accurate in determinate situazioni, in particolare quando la funzione manca di linearità.

Questo caso di studio esplora l'utilizzo di un approccio di intelligenza artificiale con memoria a lungo e breve termine (LTSM) per la previsione delle vendite. Dimostriamo come i valori previsti corrispondano molto da vicino ai valori effettivi. Gli LTSM sono stati inoltre utilizzati con successo in altri ambiti come l'elaborazione del linguaggio naturale.

Risolvere il Problema tramite AI LTSM Deep Learning

In genere, quando si visualizza una serie temporale, è spesso facile individuare un pattern e tale pattern che continua a ripetersi con leggere variazioni. Ciò che è spesso molto più difficile è trovare un modello che si adatti accuratamente a tale pattern; la sfida si complica ulteriormente considerando le circostanze in continua evoluzione che sottendono i futuri punti dati. LTSM si è dimostrato efficace in quest'area, fornendo una soluzione più vicina a una soluzione generica al problema della previsione.

I metodi probabilistici e statistici tentano di utilizzare distribuzioni di probabilità come la distribuzione normale o funzioni matematiche come equazioni lineari o paraboliche per adattare un insieme di punti dati. Generalmente, questi approcci possono funzionare bene se i dati si allineano strettamente alla funzione modellata. Tuttavia, questi metodi richiedono un'analisi esperta e sono un processo piuttosto manuale e difficili da realizzare in pratica su larga scala dato il necessario grado di specializzazione. Sono stati proposti anche metodi di apprendimento automatico come il Random Forest. Una serie di alberi decisionali viene costruita utilizzando sequenze pseudo-casuali; una previsione viene effettuata valutando ogni previsione successiva da una serie di alberi.

Il Random Forest ha dimostrato di funzionare bene ed evita l'overfitting, sebbene l'approccio non scalare in modo efficiente nelle previsioni man mano che i dataset diventano grandi e complessi. Pertanto, risulta difficile da implementare in contesti pratici per tutti tranne che per un sottoinsieme di problemi con dataset molto limitati.

LTSM supera le limitazioni degli approcci precedenti addestrando una variante di una rete neurale progettata per addestrarsi in modo sequenziale per ogni passo temporale e modellare i dati direttamente. Ciò avviene tramite una serie di porte: porte di input, di output e di forget. I valori vengono ricordati a ogni passo temporale e la porta regola il flusso di informazioni tra gli stati. Essenzialmente, la rete si addestra sulla funzione dei dati consentendo all'AI di catturare relazioni complesse. Si consideri l'esempio seguente: la linea verde rappresenta i dati effettivi e la linea rossa rappresenta i dati previsti tramite LTSM; si può osservare che la previsione è molto vicina alla predizione dei valori effettivi.

Report di vendita

Panoramica della sfida organizzativa

Il processo decisionale è un processo organizzativo continuo che richiede tipicamente la considerazione delle direzioni future. I decisori strategici possono considerare verso dove si sta muovendo il mercato, mentre i decisori operativi possono considerare domanda e offerta per garantire la recapabilità del servizio.

Le organizzazioni, in particolare all'aumentare delle loro dimensioni, affrontano numerose sfide nella preparazione dei dati e nella raccolta dei dati per l'uso in tali analisi, data l'enorme quantità di dati. Abbiamo discusso questo argomento in modo approfondito nel nostro Articolo “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Indipendentemente dal tipo di decisione, dati di alta qualità aiutano a prendere decisioni migliori. Tenere conto del futuro è sempre una considerazione nel processo decisionale. Spesso è più facile determinare l'ambiente attuale di un'organizzazione; guardare al futuro diventa più complesso. I metodi tipici includono l'analisi delle tendenze attuali e il confronto con lo stesso periodo di un anno precedente per accertare cosa accadrà, determinare quali innovazioni sono all'orizzonte e dedurre logicamente come cambierà il panorama. Un'attenta analisi di questi punti dati può essere altamente accurata.

Supponendo che i dati siano preparati e pronti per essere analizzati, le previsioni sono un'area complessa che richiede funzionalità di analisi dei dati integrate nell'organizzazione per produrre report accurati e prevedibili che si allineino strettamente agli attuali benchmark. Sempre più soluzioni stanno diventando disponibili per aiutare a svolgere questa funzione, sebbene molte richiedano ancora competenze di programmazione. Strumenti come Microsoft Excel possono eseguire molti metodi statistici tramite un'interfaccia point-and-click, sebbene i modi per utilizzare il machine learning e l'intelligenza artificiale non siano generalmente disponibili.

Un altro problema che affronta le organizzazioni è la proceduralizzazione e la messa in produzione della generazione di previsioni per diventare parte delle operazioni quotidiane di un'organizzazione. Gran parte di queste previsioni prodotte nell'attuale stato dell'industria avviene tramite analisi statiche ad hoc. Sebbene le previsioni stesse tendano a essere accurate, pervenire ad esse dipende fortemente dal team di individui incaricati di elaborarle. La documentazione e le guide passo-passo sono metodi possibili che possono aiutare e consentire continuità quando individui e gruppi passano ad altre aree. Tuttavia, ciò non affronta completamente le competenze necessarie per eseguire tali processi.

Avere i processi di previsione e analisi dei dati integrati nei sistemi IT è un passo avanti chiave per consentire alle organizzazioni di maturare nella propria strategia dei dati. Data la complessità dell'intelligenza artificiale come campo e nello svolgere compiti che richiedono l'impiego di intelligenza artificiale, le organizzazioni dovranno adattarsi per consentire tale capacità. La previsione è un'area che, nel tempo, si affiderà all'AI, e le organizzazioni che si affidano a metodi tradizionali inizieranno a trovarsi in svantaggio. Telemus AI™ è dotato per assistere le organizzazioni nelle previsioni di migrazione utilizzando le più recenti tecniche di AI.

Dati Organizzativi Disponibili come Input per l'ML

Le fonti di dati disponibili per l'uso nelle previsioni AI sono le seguenti:

Metadati dei clienti dai sistemi CRM (ad es. Salesforce, Microsoft CRM).
Timestamp e importi delle transazioni (ad es. sistemi PoS, Stripe, PayPal).
Sistemi di gestione dell'inventario.

Metodologia di Integrazione

Di seguito una panoramica del processo che eseguiremmo ad alto livello per analizzare tali flussi all'interno di un'organizzazione:

Estrai i dati di vendita per sistemi di origine come Salesforce, Stripe o transazioni bancarie grezze.
Visualizzare e convalidare i dati per garantire che siano corretti e privi di errori.
Elabora i dati di addestramento attraverso un AI LTSM e poi valutali utilizzando dati di test, assicurati che la previsione appaia accurata tramite tecniche di visualizzazione e calcola l'errore standard.
Continua ad aggiornare la previsione col passare del tempo per considerare i punti dati attuali e reali.
Produrre un report che dimostri la previsione e comunicarlo all'organizzazione più ampia, in particolare ai decisori chiave.

Poiché Telemus AI™ dispone di previsioni avanzate basate sull'AI pronte all'uso, la vostra organizzazione può concentrarsi sulla logica di business anziché sull'implementazione tecnica.

Applicazioni Organizzative

Di seguito sono elencate le potenziali applicazioni per la tua organizzazione:

Prevedere le vendite e identificare modelli e tendenze.
Adattare la strategia di vendita in base alle previsioni per migliorare i risultati.
Gestione della catena di approvvigionamento per garantire una gestione efficiente dei prodotti.
Prevedere il turnover dei dipendenti.

Benefici potenziali e realizzati

La capacità di previsione conferisce alle organizzazioni enormi vantaggi nella pianificazione del futuro, consentendo alle operazioni di svolgersi in modo più efficiente; offre inoltre un vantaggio alle aziende che competono per le quote di mercato. Gran parte di questi benefici è già realizzata oggi con le tecniche esistenti, e le previsioni non sono affatto una novità.

Sebbene i metodi basati sull'Intelligenza Artificiale come LTSM siano intrinsecamente più complessi dei metodi statistici nel loro funzionamento, è nella loro implementazione per la risoluzione di problemi pratici che portano enormi benefici, poiché possono adattarsi a molti set di dati senza l'analisi e la modellazione complesse tipicamente richieste dai tradizionali metodi basati sulla statistica; inoltre, scalano bene a differenza dei modelli di machine learning forniti in precedenza. Pertanto, le organizzazioni possono prevedere e predire molti più scenari di quanto avrebbero le risorse per fare in contesti precedenti.

Telemus AI™ è un'azienda di intelligenza artificiale con sede in Australia che fornisce soluzioni avanzate a enti governativi e aziende. Contattaci oggi per una consulenza gratuita su come Telemus AI™ può essere integrato nella tua organizzazione.

Riferimenti

[1] - Prevedere le vendite - Barış Karaman

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