Neurale netwerken - Toekomstige verkopen voorspellen met Deep Learning

Random Forest heeft bewezen goed te werken en vermijdt overfitting, hoewel de aanpak niet efficiënt schaalt bij het doen van voorspellingen naarmate datasets groter en complexer worden. Daardoor is het moeilijk in praktische omstandigheden te implementeren voor alle problemen behalve een subset van problemen met zeer beperkte datasets.

LTSM overwint de beperkingen van eerdere benaderingen door een variant van een neuraal netwerk te trainen dat is ontworpen om opeenvolgend te trainen voor elke tijdstap en de gegevens direct te modelleren. Dit wordt bereikt via een reeks poorten: invoer-, uitvoer- en vergeetpoorten. Waarden worden op elke tijdstap onthouden en de poort regelt de informatiestroom tussen toestanden. In wezen traint het netwerk op de functie van de gegevens, waardoor de AI complexe relaties kan vastleggen. Bekijk het onderstaande voorbeeld: de groene lijn vertegenwoordigt de werkelijke gegevens en de rode lijn vertegenwoordigt de voorspelde gegevens via LTSM. Hier is te zien dat de voorspelling zeer dicht bij de werkelijke waarden ligt.

Overzicht van de Organisatorische Uitdaging

Besluitvorming is een doorlopend organisatorisch proces dat doorgaans afweging vereist met betrekking tot toekomstige richtingen. Strategische besluitvormers kunnen overwegen waar de markt naartoe gaat, terwijl operationele besluitvormers vraag en aanbod kunnen overwegen om de leverbaarheid van de dienst te waarborgen.

Organisaties, naarmate de omvang van een organisatie toeneemt, hebben met name talloze uitdagingen op het gebied van gegevensvoorbereiding en het samenstellen van gegevens voor gebruik in dergelijke analyses, gezien de enorme hoeveelheden gegevens. We hebben dit uitgebreid besproken in ons Artikel “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Ongeacht het type beslissing, hoogwaardige gegevens helpen bij het nemen van betere beslissingen. Rekening houden met de toekomst is altijd een overweging bij besluitvorming. Het is vaak gemakkelijker om de huidige omgeving van een organisatie te bepalen; vooruitkijken naar de toekomst wordt complexer. Typische methoden omvatten het analyseren van huidige trends en het terugkijken naar dezelfde periode in een vorig jaar om vast te stellen wat er zal gebeuren, bepalen welke innovaties in het verschiet liggen, en logisch afleiden hoe het landschap zal veranderen. Een zorgvuldige analyse van deze gegevenspunten kan zeer nauwkeurig zijn.

Ervan uitgaande dat gegevens zijn voorbereid en klaar zijn om te worden geanalyseerd, is forecasting een complex gebied dat functionaliteit voor data-analyse vereist die in de organisatie is ingebed om nauwkeurige en voorspelbare rapporten te produceren die nauw aansluiten bij huidige benchmarks. Er komen steeds meer oplossingen beschikbaar om te helpen bij het uitvoeren van deze functie, hoewel veel hiervan nog steeds programmeervaardigheden vereisen. Hulpmiddelen zoals Microsoft Excel kunnen veel statistische methoden uitvoeren via een point-and-click interface, hoewel manieren om machine learning en kunstmatige intelligentie te gebruiken over het algemeen niet beschikbaar zijn.

Een ander probleem waar organisaties voor staan, is het proceduraliseren en op productieniveau brengen van het genereren van prognoses, zodat dit onderdeel wordt van de dagelijkse activiteiten van een organisatie. Veel van deze prognoses die in de huidige staat van de industrie worden geproduceerd, vinden plaats via statische ad-hocanalyses. Hoewel de prognoses zelf meestal accuraat zijn, is het bereiken ervan sterk afhankelijk van het team personen dat belast is met het samenstellen ervan. Documentatie en stapsgewijze handleidingen zijn mogelijke methoden die kunnen helpen en continuïteit mogelijk maken wanneer individuen en groepen naar andere gebieden verhuizen. Het lost echter niet volledig de vereiste vaardigheden op die nodig zijn om dergelijke processen uit te voeren.

Het inbedden van de processen voor gegevensprognoses en analyses in de IT-systemen is een belangrijke stap voorwaarts om organisaties te laten volwassen worden in hun gegevensstrategie. Gezien de complexiteit van kunstmatige intelligentie als vakgebied en bij het uitvoeren van taken waarvoor kunstmatige intelligentie moet worden ingezet, zullen organisaties zich moeten aanpassen om ruimte te maken voor een dergelijke mogelijkheid. Prognoses zijn een gebied dat in de loop der tijd op AI zal gaan leunen, en organisaties die vertrouwen op traditionele methoden zullen zich steeds vaker in een nadelige positie bevinden. Telemus AI™ is uitgerust om organisaties te assisteren bij migratieprognoses met behulp van de nieuwste AI-technieken.

Organisatorische Gegevens Beschikbaar als ML-invoer

Beschikbare databronnen voor gebruik in AI-voorspellingen zijn als volgt:

• Klant-metadata van CRM-systemen (bijv. Salesforce, Microsoft CRM).
• Transactietijdstempels en bedragen (d.w.z. PoS-Systemen, Stripe, PayPal).
• Voorraadbeheersystemen.

Integratiemethodologie

Hieronder volgt een overzicht op hoog niveau van het proces dat wij zouden uitvoeren om dergelijke feeds binnen een organisatie te analyseren:

• Verkoopgegevens extraheren voor bronsystemen zoals Salesforce, Stripe, of onbewerkte banktransacties.
• Visualiseer en valideer de gegevens om ervoor te zorgen dat ze correct en vrij van fouten zijn.
• Voer de trainingsdata door een LTSM AI en evalueer deze vervolgens met behulp van testdata, zorg ervoor dat de voorspelling accuraat lijkt via visualisatietechnieken en bereken de standaardfout.
• Blijf de prognose in de loop van de tijd bijwerken om rekening te houden met actuele, werkelijke datapunten.
• Produceer een rapport dat de prognose demonstreert en communiceer dit naar de bredere organisatie, in het bijzonder belangrijke besluitvormers.

Aangezien Telemus AI™ geavanceerde AI-ondersteunde voorspellingen direct uit de doos aanbiedt, kan uw organisatie zich richten op de bedrijfslogica in plaats van op de technische implementatie.

Organisatorische Toepassingen

Hieronder volgen potentiële toepassingen voor uw organisatie:

• Verkoop voorspellen en patronen en trends identificeren.
• Verkoopstrategie aanpassen op basis van prognoses om de resultaten te verbeteren.
• Toeleveringsketenbeheer om een efficiënt beheer van producten te waarborgen.
• Het voorspellen van werknemerverloop.

Potentiële en gerealiseerde voordelen

Het vermogen om te voorspellen geeft organisaties enorme voordelen bij het plannen van de toekomst, waardoor operaties efficiënter kunnen verlopen; het biedt ook een voorsprong aan bedrijven die concurreren om marktaandeel. Veel van deze voordelen worden vandaag de dag al gerealiseerd met bestaande technieken, en voorspelling is allesbehalve nieuw.

Hoewel op Artificial Intelligence gebaseerde methoden zoals LTSM van nature complexer zijn in hun werking dan statistische methoden, is hun implementatie voor gebruik bij het oplossen van praktische problemen waar ze enorme voordelen bieden, aangezien ze op veel datasets kunnen worden toegepast zonder de complexe analyse en modellering die doorgaans vereist is bij traditionele op statistiek gebaseerde methoden, ze schalen ook goed in tegenstelling tot eerder geleverde machine learning-modellen. Zo kunnen organisaties veel meer scenario's voorspellen en projecteren dan ze in eerdere situaties middelen voor zouden hebben.

Telemus AI™ is een in Australië gevestigd bedrijf voor kunstmatige intelligentie dat geavanceerde oplossingen levert aan de overheid en het bedrijfsleven. Neem vandaag nog contact met ons op voor een gratis adviesgesprek over hoe de Telemus AI™ in uw organisatie kan worden geïntegreerd.

Referenties

[1] - Verkoop voorspellen - Barış Karaman