Nevrale nettverk - Predikere fremtidige salg med dyp læring

Random Forest har vist seg å fungere godt og unngår overtilpasning, selv om tilnærmingen ikke skalerer effektivt ved prediksjoner etter hvert som datasett blir store og komplekse. Dermed er det vanskelig å implementere i praktiske omgivelser for alle unntatt en delmengde av problemer med svært begrensede datasett.

LTSM overvinner begrensningene til tidligere tilnærminger ved å trene en variant av et nevralt nettverk designet for å trene sekvensielt for hvert tidssteg og modellere dataene direkte. Dette oppnås via en serie porter: inngangs-, utgangs- og glemmeporter. Verdier huskes ved hvert tidssteg, og porten regulerer informasjonsflyten mellom tilstander. I hovedsak trener nettverket på funksjonen til dataene, noe som gjør at AI kan fange opp komplekse relasjoner. Vurder eksempelet nedenfor, den grønne linjen representerer de faktiske dataene og den røde linjen representerer de prognostiserte dataene via LTSM, det kan sees at prognosen er veldig nær å forutsi de faktiske verdiene.

Oversikt over den organisatoriske utfordringen

Beslutningstaking er en pågående organisatorisk prosess som typisk krever hensyn til fremtidige retninger. Strategiske beslutningstakere kan vurdere hvor markedet beveger seg, mens operasjonelle beslutningstakere kan vurdere tilbud og etterspørsel for å sikre tjenesteleveranse.

Organisasjoner, spesielt etter hvert som størrelsen på en organisasjon øker, har tallrike utfordringer med datapreparering og samling av data for bruk i slik analyse, gitt de store mengdene data. Vi har diskutert dette i detalj i vår artikkel “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Uavhengig av typen beslutning, hjelper data av høy kvalitet med å drive bedre beslutninger. Å ta hensyn til fremtiden er alltid en betraktning ved beslutningstaking. Det er ofte lettere å bestemme en organisasjons nåværende miljø; å se inn i fremtiden blir mer komplekst. Typiske metoder inkluderer å analysere nåværende trender og se tilbake til samme periode i et tidligere år for å fastslå hva som vil skje, bestemme hvilke innovasjoner som er i horisonten, og logisk utlede hvordan landskapet vil endre seg. Grundig analyse av disse datapunktene kan være svært nøyaktig.

Forutsatt at data er klargjort og klare til å analyseres, er prognoser et komplekst område som krever dataanalysefunksjonalitet innebygd i organisasjonen for å produsere nøyaktige og forutsigbare rapporter som ligger tett opp mot nåværende referanseverdier. I økende grad blir flere løsninger tilgjengelige for å bidra til å utføre denne funksjonen, selv om mange fortsatt krever programmeringsferdigheter. Verktøy som Microsoft Excel kan utføre mange statistiske metoder via et pek-og-klikk-grensesnitt, selv om måter å bruke maskinlæring og kunstig intelligens på generelt ikke er tilgjengelige.

Et annet problem organisasjoner står overfor er å prosedyrisere og produksjonsklargjøre genereringen av prognoser for å bli en del av den daglige driften i en organisasjon. Mye av disse prognosene som produseres i bransjens nåværende tilstand er via statisk ad-hoc-analyse. Selv om prognosene i seg selv pleier å være nøyaktige, er det å komme frem til dem svært avhengig av teamet med individer som har i oppgave å sette dem sammen. Dokumentasjon og trinnvise veiledninger er mulige metoder som kan hjelpe og tillate kontinuitet etter hvert som individer og grupper går over til andre områder. Det adresserer imidlertid ikke fullt ut de nødvendige ferdighetene som kreves for å kjøre slike prosesser.

Å integrere prosessene for data prognoser og analyse i IT-systemene er et viktig skritt fremover for å la organisasjoner modnes i sin datastrategi. Gitt kompleksiteten til kunstig intelligens som fagfelt og i utførelsen av oppgaver som krever bruk av kunstig intelligens, må organisasjoner tilpasse seg for å muliggjøre en slik funksjon. Prognoser er et område som med tiden vil forlate seg på AI, og organisasjoner som forlater seg på tradisjonelle metoder vil begynne å finne seg i en ugunstig posisjon. Telemus AI™ er utstyrt for å bistå organisasjoner med migrasjonsprognoser ved bruk av de nyeste AI-teknikkene.

Organisatoriske data tilgjengelig som ML-inndata

Datakilder tilgjengelige for bruk i AI-prognoser er som følger:

• Kundemetadata fra CRM-systemer (dvs. Salesforce, Microsoft CRM).
• Transaksjonstidsstempler og beløp (dvs. PoS-systemer, Stripe, PayPal).
• Lagerstyringssystemer.

Integrasjonsmetodikk

Følgende er en oversikt over prosessen vi ville utført på et overordnet nivå for å analysere slike strømmer innen en organisasjon:

• Trekk ut salgsdata for kildesystemer som Salesforce, Stripe eller rå banktransaksjoner.
• Visualiser og valider dataene for å sikre at de er korrekte og fri for feil.
• Kjør treningsdataene gjennom en LTSM AI og evaluer dem deretter ved hjelp av testdata, sørg for at prognosen fremstår nøyaktig via visualiseringsteknikker og beregn standardfeilen.
• Fortsett å oppdatere prognosen etter hvert som tiden går for å ta hensyn til nåværende, faktiske datapunkter.
• Produser en rapport som demonstrerer prognosen og kommuniser den til den bredere organisasjonen, spesielt til nøkkelbeslutningstakere.

Siden Telemus AI™ har avansert AI-aktivert prognoser klart rett ut av boksen, kan din organisasjon fokusere på forretningslogikken i stedet for den tekniske implementeringen.

Organisatoriske applikasjoner

Følgende viser potensielle applikasjoner for din organisasjon:

• Prognoser av salg og identifisering av mønstre og trender.
• Justere salgsstrategien basert på prognoser for å forbedre resultatene.
• Forsyningskjedeadministrasjon for å sikre effektiv styring av produkter.
• Forutsi ansatt-turnover.

Potensielle og realiserte fordeler

Evnen til å forutsi gir organisasjoner enorme fordeler når det gjelder planlegging for fremtiden, og gjør at driften kan foregå mer effektivt; det gir også et forsprang for bedrifter som konkurrerer om markedsandeler. Mye av disse fordelene realiseres allerede i dag med eksisterende teknikker, og prognoser er på ingen måte nytt.

Mens metoder basert på kunstig intelligens som LTSM i sin virkemåte er iboende mer komplekse enn statistiske metoder, er det implementeringen av dem for bruk til å løse praktiske problemer som gir enorm nytte, da de kan tilpasses mange datasett uten den komplekse analysen og modelleringen som typisk kreves med tradisjonelle statistikkbaserte metoder, de skalerer også godt i motsetning til tidligere tilbudte maskinlæringsmodeller. Dermed kan organisasjoner prognostisere og forutsi mange flere scenarioer enn de ellers ville hatt ressurser til i tidligere oppsett.

Telemus AI™ er et Australia-basert selskap for kunstig intelligens som tilbyr avanserte løsninger til regjering og næringsliv. Kontakt oss i dag for en gratis konsultasjon om hvordan Telemus AI™ kan integreres i din organisasjon.

Referanser

[1] - Forutsigelse av salg - Barış Karaman