Neuroniniai tinklai - Būsimų pardavimų prognozavimas naudojant Gilųjį mokymąsi

Įrodyta, kad Random Forest veikia gerai ir išvengia permokymo, nors šis metodas nėra efektyvus prognozuojant, kai duomenų rinkiniai tampa dideli ir sudėtingi. Taigi, sunku įgyvendinti praktinėse situacijose, išskyrus problemų pogrupį su labai ribotais duomenų rinkiniais.

LTSM įveikia ankstesnių metodų apribojimus mokydamas neuroninio tinklo variantą, sukurtą mokyti nuosekliai kiekvienam laiko žingsniui ir modeliuoti duomenis tiesiogiai. Tai pasiekiama naudojant seriją vartų: įvesties, išvesties ir užmiršimo vartus. Reikšmės yra įsimenamos kiekviename laiko žingsnyje, o vartai reguliuoja informacijos srautą tarp būsenų. Iš esmės tinklas mokosi pagal duomenų funkciją, leidžiančią AI užfiksuoti sudėtingus ryšius. Apsvarstykite žemiau pateiktą pavyzdį: žalia linija reiškia faktinius duomenis, o raudona linija reiškia prognozuojamus duomenis per LTSM; matyti, kad prognozė yra labai artima faktinių reikšmių prognozavimui.

Organizacinio iššūkio apžvalga

Sprendimų priėmimas yra nuolatinis organizacinis procesas, kuris paprastai reikalauja atsižvelgti į būsimas kryptis. Strateginiai sprendimų priėmėjai gali svarstyti, kur link juda rinka, o operatyviniai sprendimų priėmėjai gali svarstyti pasiūlos ir paklausą, kad užtikrintų paslaugų teikiamumą.

Organizacijos, ypač didėjant organizacijos dydžiui, turi daug duomenų parengimo iššūkių ir duomenų rinkimo tokioms analizėms, atsižvelgiant į didžiulius duomenų kiekius. Aptarėme tai išsamiai savo straipsnyje „Organizacinių duomenų parengimas naudoti su AI“ (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Nepaisant sprendimo tipo, aukštos kokybės duomenys padeda priimti geresnius sprendimus. Ateities įvertinimas visada yra svarbus priimant sprendimus. Dažnai lengviau nustatyti organizacijos dabartinę aplinką; žvilgsnis į ateitį tampa sudėtingesnis. Tipiniai metodai apima esamų tendencijų analizę ir retrospektyvų žvilgsnį į tą patį laikotarpį praėjusiais metais, siekiant nustatyti, kas nutiks, nustatyti, kokie inovacijos yra priešakyje, ir logiškai išvesti, kaip pasikeis kraštovaizdis. Atidūs šių duomenų taškų analizė gali būti labai tiksli.

Darant prielaidą, kad duomenys yra paruošti ir parengti analizei, prognozavimas yra sudėtinga sritis, reikalaujanti duomenų analizės funkcionalumo, integruoto į organizaciją, kad būtų pateiktos tikslios ir nuspėjamos ataskaitos, glaudžiai atitinkančios dabartinius etalonus. Vis daugiau sprendimų tampa prieinami, padedantys atlikti šią funkciją, nors daugelis vis dar reikalauja programavimo įgūdžių. Tokios priemonės kaip Microsoft Excel gali atlikti daugelį statistinių metodų per sąsają, pagrįstą rodyklės ir paspaudimo principu, nors būdai naudoti mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą paprastai nėra prieinami.

Kita organizacijų problema yra prognozių generavimo procedūrinimas ir gamybinis įgyvendinimas, kad jie taptų kasdieninės organizacijos veiklos dalimi. Didelė dalis šių prognozių, kuriamų esamoje pramonės būsenoje, yra atliekamos naudojant statinę ad hoc analizę. Nors pačios prognozės paprastai būna tikslios, jų gavimas labai priklauso nuo komandos asmenų, kuriems patikėta jų sudarymas. Dokumentacija ir žingsnis po žingsnio pateikiamos instrukcijos yra galimi metodai, kurie gali padėti ir užtikrinti tęstinumą, kai asmenys ir grupės pereina į kitas sritis. Tačiau tai visiškai neatsako į reikalingus įgūdžius, kurių reikia tokiems procesams vykdyti.

Duomenų prognozavimo ir analizės procesų integravimas į IT sistemas yra svarbus žingsnis į priekį, leidžiantis organizacijoms tobulinti savo duomenų strategiją. Atsižvelgiant į dirbtinio intelekto, kaip srities, sudėtingumą ir atliekant užduotis, kurioms reikia taikyti dirbtinį intelektą, organizacijoms reikės prisitaikyti, kad galėtų įgyvendinti tokią galimybę. Prognozavimas yra sritis, kuri ilgainiui remsis AI, o organizacijos, besiremiančios tradiciniais metodais, pradės jausti nepranašumą. Telemus AI™ yra parengtas padėti organizacijoms migracijos prognozėse naudojant naujausias AI technikas.

Organizaciniai duomenys, prieinami kaip ML įvestis

Duomenų šaltiniai, tinkami naudoti AI prognozavimui, yra šie:

• Klientų metaduomenys iš CRM sistemų (t. y. Salesforce, Microsoft CRM).
• Operacijų laiko žymos ir sumos (t. y. PoS Sistemos, Stripe, PayPal).
• Atsargų valdymo sistemos.

Integracijos metodologija

Toliau pateikiama aukšto lygio proceso, kurį atliktume analizuodami tokius srautus organizacijoje, apžvalga:

• Ištraukti pardavimo duomenis iš šaltinio sistemų, tokių kaip „Salesforce“, „Stripe“ ar neapdorotų bankų operacijų.
• Vizualizuokite ir patikrinkite duomenis, kad užtikrintumėte jų teisingumą ir klaidų nebuvimą.
• Paleisti mokymo duomenis per LTSM AI, o tada įvertinti juos naudojant testinius duomenis, užtikrinti, kad prognozė atrodo tiksli naudojant vizualizavimo technikas, ir apskaičiuoti standartinę paklaidą.
• Tęskite prognozės atnaujinimą, kai laikas eina, kad atsižvelgtumėte į dabartinius, faktinius duomenų taškus.
• Sukurkite ataskaitą, demonstruojančią prognozę, ir pateikite ją visai organizacijai, ypač pagrindiniams sprendimų priėmėjams.

Kadangi Telemus AI™ turi pažangų, iškart paruoštą AI pagrįstą prognozavimą, jūsų organizacija gali sutelkti dėmesį į verslo logiką, o ne į techninį įgyvendinimą.

Organizaciniai taikymai

Toliau išvardytos potencialios programos jūsų organizacijai:

• Pardavimų prognozavimas bei modelių ir tendencijų nustatymas.
• Pardavimo strategijos koregavimas pagal prognozes rezultatams pagerinti.
• Tiekimo grandinės valdymas, siekiant užtikrinti efektyvų produktų valdymą.
• Darbuotojų kaitos prognozavimas.

Potencialūs ir realizuoti pranašumai

Prognozavimo gebėjimas suteikia organizacijoms didžiulį pranašumą planuojant ateitį, leisdamas operacijoms vykti efektyviau; taip pat tai suteikia pranašumą verslams, kurie konkuruoja dėl rinkos dalies. Didelė šių naudų dalis jau dabar pasiekiama naudojant esamas technikas, o prognozavimas jokiu būdu nėra naujovė.

Nors Dirbtiniu intelektu pagrįsti metodai, tokie kaip LTSM, iš prigimties yra sudėtingesni už statistinius metodus savo veikimo principu, jų taikymimas praktinių problemų sprendimui suteikia didžiulę naudą, nes jie gali tilpti prie daugelio duomenų rinkinių be sudėtingos analizės ir modeliavimo, kurio paprastai reikia naudojant tradicinius statistinius metodus, jie taip pat gerai prisitaiko, skirtingai nei anksčiau pateikti mašininio mokymo modeliai. Taigi, organizacijos gali prognozuoti ir numatyti daug daugiau scenarijų nei jos kitaip turėtų išteklių ankstesnėse sąlygose.

Telemus AI™ yra Australijoje įsikūrusi dirbtinio intelekto įmonė, teikianti pažangius sprendimus vyriausybėms ir įmonėms. Susisiekite su mumis šiandien dėl nemokamos konsultacijos, kaip Telemus AI™ gali būti integruota į jūsų organizaciją.

Nuorodos

[1] - Pardavimų prognozavimas - Barış Karaman