Redes Neuronais - Prever Vendas Futuras com Deep Learning

A previsão é uma área de interesse para as organizações. Retirar observações passadas e usar essas observações para prever resultados futuros tem muitas aplicações práticas, incluindo melhores decisões tomadas pelos decisores. As organizações costumam usar previsões de vendas para auxiliar no planeamento estratégico, usando projeções para planear melhor o futuro, aumentar a produtividade e mudar de direção quando necessário. Outro exemplo notável de uma previsão são as previsões meteorológicas que todos usamos diariamente.

A análise de séries temporais é um campo geral que visa fazer previsões a partir de dados de séries temporais utilizando uma série de pontos indexados no tempo. Tradicionalmente, as tarefas de previsão de vendas utilizavam modelos de regressão linear simples do campo da estatística e, mais recentemente, modelos de floresta aleatória desenvolvidos no campo da aprendizagem automática. As técnicas de inteligência artificial são mais precisas em certas situações, nomeadamente quando a função carece de linearidade.

Este estudo de caso explora o uso de uma abordagem de inteligência artificial de memória de longo e curto prazo (LTSM) para a previsão de vendas. Demonstramos como os valores previstos correspondem muito de perto aos valores reais. As LTSM também foram usadas com sucesso noutras áreas, como o processamento de linguagem natural.

Resolver o Problema via AI LTSM Deep Learning

Normalmente, ao visualizar uma série temporal, é frequentemente fácil ver um padrão e esse padrão continuar a repetir-se com ligeiras variações. O que é muitas vezes muito mais difícil é encontrar um modelo que se ajuste com precisão a tal padrão; o desafio agrava-se ainda mais ao considerar as circunstâncias em constante mudança que subjazem aos pontos de dados futuros. A LTSM provou funcionar bem nesta área, fornecendo uma solução mais próxima da genérica para o problema da previsão.

Métodos probabilísticos e estatísticos tentam usar distribuições de probabilidade, como a distribuição normal, ou funções matemáticas, como equações lineares ou parabólicas, para ajustar um conjunto de pontos de dados. Geralmente, estas abordagens podem funcionar bem se os dados se alinharem de perto com a função modelada. No entanto, estes métodos requerem análise especializada e são um processo bastante manual, sendo difíceis de alcançar na prática em larga escala, dado o grau necessário de especialização. Métodos de aprendizagem automática, como Floresta Aleatória (Random Forest), também foram propostos. Uma série de árvores de decisão é construída usando sequências pseudo-aleatórias; uma previsão é feita avaliando cada previsão subsequente de uma série de árvores.

O Random Forest provou funcionar bem e evita o sobreajuste, embora a abordagem não seja eficiente na escala ao fazer previsões à medida que os conjuntos de dados se tornam grandes e complexos. Assim, é difícil de implementar em ambientes práticos para todos, exceto para um subconjunto de problemas com conjuntos de dados muito limitados.

O LTSM supera as limitações das abordagens anteriores, treinando uma variante de uma rede neural projetada para treinar sequencialmente em cada passo de tempo e modelar os dados diretamente. Consegue isso através de uma série de portas: portas de entrada, saída e esquecimento. Os valores são memorizados em cada passo de tempo, e a porta regula o fluxo de informação entre estados. Essencialmente, a rede está a treinar na função dos dados, permitindo que a AI capture relações complexas. Considere o exemplo abaixo, a linha verde representa os dados reais e a linha vermelha representa os dados previstos via LTSM, pode-se ver que a previsão está muito próxima de prever os valores reais.

Relatório de Vendas

Visão Geral do Desafio Organizacional

A tomada de decisão é um processo organizacional contínuo que tipicamente requer consideração das direções futuras. Os tomadores de decisão estratégicos podem considerar para onde o mercado se direciona, enquanto os tomadores de decisão operacionais podem considerar a oferta e a procura para garantir a entregabilidade do serviço.

As organizações, particularmente à medida que o tamanho de uma organização aumenta, enfrentam inúmeros desafios de preparação de dados e recolha de dados para uso em tal análise, dadas as vastas quantidades de dados. Discutimos isto detalhadamente no nosso Artigo “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Independentemente do tipo de decisão, dados de alta qualidade ajudam a impulsionar melhores decisões. Levar em conta o futuro é sempre uma consideração na tomada de decisão. Muitas vezes é mais fácil determinar o ambiente atual de uma organização; olhar para o futuro torna-se mais complexo. Métodos típicos incluem a análise de tendências atuais e a retrospectiva do mesmo período num ano anterior para averiguar o que vai acontecer, determinar quais inovações estão no horizonte e deduzir logicamente como a paisagem vai mudar. Uma análise cuidadosa destes pontos de dados pode ser altamente precisa.

Assumindo que os dados estão preparados e prontos para serem analisados, a previsão é uma área complexa que exige funcionalidade de análise de dados incorporada na organização para produzir relatórios precisos e previsíveis que se alinhem de perto com os benchmarks atuais. Cada vez mais, estão a surgir mais soluções para ajudar a desempenhar esta função, embora muitas ainda exijam competências de programação. Ferramentas como o Microsoft Excel podem executar muitos métodos estatísticos através de uma interface de apontar e clicar, embora formas de utilizar a aprendizagem automática e a inteligência artificial não estejam geralmente disponíveis.

Outro problema que as organizações enfrentam é a proceduralização e a passagem para produção da geração de previsões para se tornarem parte das operações diárias de uma organização. Grande parte destas previsões produzidas no estado atual da indústria são através de análises ad-hoc estáticas. Embora as previsões em si tendam a ser precisas, chegar a elas é altamente dependente da equipa de indivíduos encarregada de as compilar. A documentação e os guias passo a passo são métodos possíveis que podem ajudar e permitir a continuidade à medida que os indivíduos e grupos se movem para outras áreas. No entanto, isso não resolve inteiramente as competências necessárias para executar tais processos.

Incorporar os processos de previsão e análise de dados nos sistemas de TI é um passo fundamental para permitir que as organizações amadureçam a sua estratégia de dados. Dada a complexidade da inteligência artificial como campo e na execução de tarefas que exigem a sua utilização, as organizações terão de se adaptar para permitir tal capacidade. A previsão é uma área que, com o tempo, dependerá da AI, e as organizações que dependem de métodos tradicionais começarão a encontrar-se em desvantagem. A Telemus AI™ vem equipada para auxiliar as organizações em previsões de migração usando as mais recentes técnicas de AI.

Dados Organizacionais Disponíveis como Input de ML

As fontes de dados disponíveis para utilização em previsões de AI são as seguintes:

Metadados de clientes de sistemas CRM (ou seja, Salesforce, Microsoft CRM).
Carimbos de data/hora e montantes das transações (ou seja, Sistemas PoS, Stripe, PayPal).
Sistemas de gestão de inventário.

Metodologia de Integração

Segue-se uma visão geral do processo que realizaríamos a um nível elevado para analisar tais transmissões dentro de uma organização:

Extrair dados de vendas de sistemas de origem como Salesforce, Stripe ou transações bancárias em bruto.
Visualizar e validar os dados para garantir que estão corretos e isentos de erros.
Passar os dados de treino por uma AI LTSM e depois avaliá-los usando dados de teste, garantir que a previsão parece precisa através de técnicas de visualização e calcular o erro padrão.
Continuar a atualizar a previsão à medida que o tempo passa para considerar os pontos de dados reais e presentes.
Produzir um relatório que demonstre a previsão e comunicá-lo à organização mais ampla, particularmente aos principais decisores.

Dado que o Telemus AI™ tem previsão ativada por IA avançada pronta a usar, a sua organização pode focar-se na lógica de negócios em vez da implementação técnica.

Aplicações Organizacionais

A seguinte lista apresenta potenciais aplicações para a sua organização:

Previsão de vendas e identificação de padrões e tendências.
Ajustar a estratégia de vendas com base nas previsões para melhorar os resultados.
Gestão da cadeia de abastecimento para garantir uma gestão eficiente dos produtos.
Previsão da rotatividade de funcionários.

Benefícios Potenciais e Realizados

A capacidade de prever confere às organizações enormes vantagens no planeamento do futuro, permitindo que as operações decorram de forma mais eficiente; também proporciona uma vantagem às empresas que competem por quota de mercado. Grande parte destes benefícios já é concretizada hoje com as técnicas existentes, e a previsão não é de forma alguma nova.

Embora os métodos baseados em Inteligência Artificial, como LTSM, sejam inerentemente mais complexos do que os métodos estatísticos na forma como funcionam, a sua implementação para uso na resolução de problemas práticos é onde trazem enormes benefícios, pois podem ajustar-se a muitos conjuntos de dados sem a análise e modelação complexas que são tipicamente exigidas com os métodos tradicionais baseados em estatística, e também escalam bem ao contrário dos modelos de aprendizagem automática anteriormente fornecidos. Assim, as organizações podem prever e antecipar muitos mais cenários do que teriam recursos para o fazer em configurações anteriores.

A Telemus AI™ é uma empresa de inteligência artificial sediada na Austrália que fornece soluções avançadas ao governo e às empresas. Contacte-nos hoje para uma consulta gratuita sobre como a Telemus AI™ pode ser integrada na sua organização.

Referências

[1] - Previsão de Vendas - Barış Karaman

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