Neironu tīkli - Nākotnes pārdošanas prognozēšana ar padziļināto mācīšanos

Random Forest ir pierādījis, ka darbojas labi un izvairās no pārmērīgas pielāgošanās, lai gan pieeja nepietiekami efektīvi mērogojas prognožu veikšanā, kad datu kopas kļūst lielas un sarežģītas. Tādēļ to ir grūti īstenot praktiskos apstākļos visiem, izņemot daļu problēmu ar ļoti ierobežotām datu kopām.

LTSM pārvar iepriekšējo pieeju ierobežojumus, apmācot neironu tīkla variantu, kas izstrādāts secīgai apmācībai katram laika solim un datu modelēšanai tieši. To tas sasniedz ar vārtu sēriju: ievades, izvades un aizmiršanas vārtiem. Vērtības tiek atcerētas katrā laika solī, un vārti regulē informācijas plūsmu starp stāvokļiem. Būtībā tīkls tiek apmācīts uz datu funkciju, ļaujot AI uztvert sarežģītas attiecības. Apsveriet tālāk redzamo piemēru: zaļā līnija attēlo faktiskos datus, bet sarkanā līnija attēlo ar LTSM prognozētos datus; var redzēt, ka prognoze ir ļoti tuvu faktisko vērtību paredzēšanai.

Organizācijas izaicinājuma pārskats

Lēmumu pieņemšana ir nepārtraukts organizatorisks process, kas parasti prasa nākotnes virzienu apsvēršanu. Stratēģiskie lēmumu pieņēmēji var apsvērt, uz kurieni tirgus virzās, savukārt operatīvie lēmumu pieņēmēji var apsvērt piedāvājumu un pieprasījumu, lai nodrošinātu pakalpojumu pieejamību.

Organizācijām, īpaši, palielinoties organizācijas lielumam, ir daudz datu sagatavošanas izaicinājumu, un datu apkopošana izmantošanai šādā analīzē, ņemot vērā lielos datu apjomus. Mēs esam to sīki apsprieduši savā rakstā "Organizācijas datu sagatavošana izmantošanai AI" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Neatkarīgi no lēmuma veida, augstas kvalitātes dati palīdz pieņemt labākus lēmumus. Ņemot vērā nākotni, tā vienmēr ir prāta darbība lēmumu pieņemšanā. Bieži vien ir vieglāk noteikt organizācijas pašreizējo vidi; skatīšanās nākotnē kļūst sarežģītāka. Tipiskas metodes ietver pašreizējo tendenču analīzi un atskatīšanos uz to pašu periodu iepriekšējā gadā, lai noskaidrotu, kas notiks, noteiktu, kādas inovācijas ir gaidāmas, un loģiski secinātu, kā mainīsies situācija. Rūpīga šo datu punktu analīze var būt ļoti precīza.

Pieņemot, ka dati ir sagatavoti un gatavi analīzei, prognozēšana ir sarežģīta joma, kas prasa organizācijā iebūvētu datu analīzes funkcionalitāti, lai radītu precīzus un prognozējamus pārskatus, kas cieši atbilst pašreizējiem etaloniem. Arvien vairāk risinājumu kļūst pieejami, lai palīdzētu veikt šo funkciju, lai gan daudzi joprojām prasa programmēšanas iemaņas. Tādi rīki kā Microsoft Excel var veikt daudzas statistikas metodes, izmantojot peles klikšķu saskarni, lai gan veidi, kā izmantot mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu, parasti nav pieejami.

Vēl viens jautājums, ar kuru saskaras organizācijas, ir prognožu ģenerēšanas proceduralizācija un ražošanas procesu integrācija, lai tās kļūtu par organizācijas ikdienas operāciju daļu. Liela daļa no pašlaik nozarē ražotajām prognozēm tiek veidota, izmantojot statisku ad hoc analīzi. Lai gan pašas prognozes parasti ir precīzas, to sasniegšana ir ļoti atkarīga no komandas, kurai ir uzticēta to sagatavošana. Dokumentācija un detalizētas norādījumu rokasgrāmatas ir iespējamas metodes, kas var palīdzēt un nodrošināt nepārtrauktību, kad indivīdi un grupas pāriet uz citām jomām. Tomēr tas ne pilnībā atrisina prasmes, kas nepieciešamas šādu procesu vadīšanai.

Datu prognozēšanas un analītikas procesu iekļaušana IT sistēmās ir svarīgs solis uz priekšu, ļaujot organizācijām nobriest savā datu stratēģijā. Ņemot vērā mākslīgā intelekta sarežģītību kā jomu un uzdevumu veikšanā, kuru izpildei ir nepieciešams izmantot mākslīgo intelektu, organizācijām būs jāpielāgojas, lai nodrošinātu šādu iespēju. Prognozēšana ir joma, kas laika gaitā paļausies uz AI, un organizācijas, kas paļaujas uz tradicionālajām metodēm, sāks justies neizdevīgā situācijā. Telemus AI™ ir aprīkots, lai palīdzētu organizācijām migrācijas prognozēs, izmantojot jaunākās AI tehnikas.

Organizācijas dati, kas pieejami kā ML ievade

AI prognozēšanā izmantojamo datu avoti ir šādi:

• Klientu metadati no CRM sistēmām (t.i., Salesforce, Microsoft CRM).
• Transakciju laikspiedoli un summas (t.i., PoS sistēmas, Stripe, PayPal).
• Krājumu vadības sistēmas.

Integrācijas metodoloģija

Tālāk ir sniegts augsta līmeņa pārskats par procesu, ko mēs veiktu, lai analizētu šādas plūsmas organizācijā:

• Izvilkt pārdošanas datus no avotsistēmām, piemēram, Salesforce, Stripe vai neapstrādātām bankas transakcijām.
• Vizualizējiet un validējiet datus, lai nodrošinātu, ka tie ir pareizi un bez kļūdām.
• Ievadiet apmācības datus caur LTSM AI un pēc tam novērtējiet tos, izmantojot testa datus, pārliecinieties, ka prognoze šķiet precīza, izmantojot vizualizācijas tehnikas, un aprēķiniet standarta kļūdu.
• Turpiniet atjaunināt prognozi, paietot laikam, lai ņemtu vērā pašreizējos, faktiskos datu punktus.
• Izveidot pārskatu, kas demonstrē prognozi, un nodot to plašākai organizācijai, īpaši galvenajiem lēmumu pieņēmējiem.

Ņemot vērā, ka Telemus AI™ ir uzlabota AI iespējota prognozēšana, kas gatava lietošanai uzreiz, jūsu organizācija var koncentrēties uz biznesa loģiku, nevis uz tehnisko ieviešanu.

Organizatoriskie lietojumi

Tālāk ir uzskaitītas potenciālās lietojumprogrammas jūsu organizācijai:

• Pārdošanas prognozēšana un modeļu un tendenču identificēšana.
• Pārdošanas stratēģijas pielāgošana, balstoties uz prognozēm, lai uzlabotu rezultātus.
• Piegādes ķēdes pārvaldība, lai nodrošinātu efektīvu produktu pārvaldību.
• Darbinieku aplūšanas prognozēšana.

Potenciālie un realizētie ieguvumi

Spēja paredzēt dod organizācijām milzīgas priekšrocības nākotnes plānošanā, ļaujot operācijām darboties efektīvāk; tā arī sniedz priekšrocības uzņēmumiem, kas konkurē par tirgus daļu. Lielākā daļa no šīm priekšrocībām jau šobrīd ir realizētas ar esošajām metodēm, un prognozēšana nekādā gadījumā nav jauna.

Lai gan mākslīgajā intelektā balstītas metodes, piemēram, LTSM, pēc savas darbības principa ir sarežģītākas nekā statistiskās metodes, to ieviešana praktisku problēmu risināšanai ir vieta, kur tās sniedz milzīgus ieguvumus, jo tās var pielāgot daudzām datu kopām bez sarežģītas analīzes un modelēšanas, kas parasti ir nepieciešama ar tradicionālajām uz statistiku balstītām metodēm; tās arī labi mērogojas, atšķirībā no iepriekš piedāvātajiem mašīnmācīšanās modeļiem. Tādējādi organizācijas var prognozēt un paredzēt daudz vairāk scenāriju nekā tiem citādi būtu resursu iepriekšējos apstākļos.

Telemus AI™ ir Austrālijā bāzēts mākslīgā intelekta uzņēmums, kas nodrošina progresīvus risinājumus valdībām un uzņēmumiem. Sazinieties ar mums jau šodien, lai saņemtu bezmaksas konsultāciju par to, kā Telemus AI™ var integrēt jūsu organizācijā.

Atsauces

[1] - Pārdošanas prognozēšana - Barış Karaman