Neurala nätverk - Förutsäga framtida försäljning med djupinlärning

Random Forest har visat sig fungera väl och undviker överanpassning, även om metoden inte skalas effektivt vid förutsägelser i takt med att datamängder blir stora och komplexa. Därmed är det svårt att implementera i praktiska miljöer för annat än en delmängd av problem med mycket begränsade datamängder.

LTSM övervinner begränsningarna i tidigare metoder genom att träna en variant av ett neuralt nätverk som är designat för att tränas sekventiellt för varje tidssteg och modellera data direkt. Detta uppnås via en serie portar: ingångs-, utgångs- och glömningsportar. Värden memoreras vid varje tidssteg, och porten reglerar informationsflödet mellan tillstånd. I huvudsak tränas nätverket på funktionen i datan, vilket gör det möjligt för AI att fånga komplexa relationer. Betrakta exemplet nedan, den gröna linjen representerar den faktiska datan och den röda linjen representerar den prognostiserade datan via LTSM, det kan ses att prognosen är mycket nära att förutsäga de faktiska värdena.

Översikt över den organisatoriska utmaningen

Beslutsfattande är en pågående organisatorisk process som typiskt kräver överväganden för framtida inriktningar. Strategiska beslutsfattare kan överväga vart marknaden rör sig, medan operativa beslutsfattare kan överväga utbud och efterfrågan för att säkerställa leverans av tjänster.

Organisationer, i synnerhet i takt med att en organisations storlek ökar, har många utmaningar med dataförberedelser och sammanställning av data för användning i sådan analys, med tanke på de stora mängderna data. Vi har diskuterat detta i detalj i vår artikel “Förbereda organisatorisk data för användning med AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Oavsett typ av beslut hjälper högkvalitativ data till att driva bättre beslut. Att ta hänsyn till framtiden är alltid en övervägning vid beslutsfattande. Det är ofta lättare att fastställa en organisations nuvarande miljö; att se in i framtiden blir mer komplext. Typiska metoder inkluderar att analysera aktuella trender och att se tillbaka på samma period i ett tidigare år för att avgöra vad som kommer att hända, fastställa vilka innovationer som är på väg och logiskt dra slutsatser om hur landskapet kommer att förändras. En noggrann analys av dessa datapunkter kan vara mycket korrekt.

Förutsatt att data är förberedd och redo att analyseras, är prognostisering ett komplext område som kräver dataanalysfunktioner inbäddade inom organisationen för att producera korrekta och förutsägbara rapporter som ligger nära nuvarande riktmärken. I allt högre grad blir fler lösningar tillgängliga för att hjälpa till att utföra denna funktion, även om många fortfarande kräver programmeringskunskaper. Verktyg som Microsoft Excel kan utföra många statistiska metoder via ett peka-och-klicka-gränssnitt, även om sätt att använda maskininlärning och artificiell intelligens i allmänhet inte är tillgängliga.

Ett annat problem som organisationer står inför är att procedurera och produktionsanpassa genereringen av prognoser så att de blir en del av en organisations dagliga verksamhet. Mycket av dessa prognoser som produceras i branschens nuvarande tillstånd görs via statisk ad hoc-analys. Även om prognoserna i sig tenderar att vara korrekta, är vägen dit mycket beroende av gruppen individer som har i uppgift att sätta ihop dem. Dokumentation och steg-för-steg-guider är möjliga metoder som kan hjälpa till och möjliggöra kontinuitet när individer och grupper går vidare till andra områden. Det löser dock inte helt de nödvändiga färdigheter som krävs för att köra sådana processer.

Att integrera processerna för data prognostisering och analys i IT-systemen är ett viktigt steg framåt för att möjliggöra för organisationer att mogna i sin datastrategi. Med tanke på komplexiteten i artificiell intelligens som ett fält och i utförandet av uppgifter som kräver att artificiell intelligens används, kommer organisationer att behöva anpassa sig för att möjliggöra en sådan förmåga. Prognostisering är ett område som i tid kommer att förlita sig på AI, och organisationer som förlitar sig på traditionella metoder kommer att börja finna sig själva i en underlägsen position. Telemus AI™ är utrustad för att assistera organisationer med migrationsprognoser med hjälp av de senaste AI-teknikerna.

Organisatorisk data tillgänglig som ML-indata

Datakällor tillgängliga för användning i AI-prognoser är följande:

• Kundmetadata från CRM-system (t.ex. Salesforce, Microsoft CRM).
• Transaktionstidsstämplar och belopp (dvs. PoS-system, Stripe, PayPal).
• Lagerhanteringssystem.

Integrationsmetodik

Följande är en översikt över den process vi skulle utföra på en hög nivå för att analysera sådana flöden inom en organisation:

• Extrahera försäljningsdata för källsystem som Salesforce, Stripe eller råa banktransaktioner.
• Visualisera och validera data för att säkerställa att den är korrekt och fri från fel.
• Kör träningsdatan genom en LTSM AI och utvärdera den sedan med testdata, säkerställ att prognosen framstår korrekt via visualiseringstekniker och beräkna standardfelet.
• Fortsätt att uppdatera prognosen i takt med att tiden går för att beakta nuvarande, faktiska datapunkter.
• Producera en rapport som demonstrerar prognosen och kommunicera den till den bredare organisationen, särskilt nyckelbeslutsfattare.

Med tanke på att Telemus AI™ har avancerad AI-aktiverad prognostisering redo direkt ur lådan, kan din organisation fokusera på affärslogiken snarare än den tekniska implementeringen.

Organisatoriska tillämpningar

Följande listar potentiella applikationer för din organisation:

• Prognostisera försäljning och identifiera mönster och trender.
• Justera försäljningsstrategin baserat på prognoser för att förbättra resultaten.
• Leveranskedjehantering för att säkerställa effektiv hantering av produkter.
• Förutsäga personalomsättning.

Potentiella och realiserade fördelar

Förmågan att förutse ger organisationer enorma fördelar när det gäller att planera för framtiden, vilket gör att verksamheter kan drivas mer effektivt; det ger också ett övertag för företag som konkurrerar om marknadsandelar. Mycket av dessa fördelar realiseras redan idag med befintliga tekniker, och prognostisering är inte på något sätt nytt.

Även om AI-baserade metoder som LTSM i sig är mer komplexa än statistiska metoder i hur de fungerar, är deras implementering för användning vid lösning av praktiska problem där de medför enorma fördelar, eftersom de kan anpassas till många dataset utan den komplexa analys och modellering som normalt krävs med traditionella statistikbaserade metoder, de skalar också bra till skillnad från tidigare tillhandahållna maskininlärningsmodeller. Således kan organisationer prognostisera och förutsäga många fler scenarier än de annars skulle ha resurser till i tidigare inställningar.

Telemus AI™ är ett australiensiskt-baserat företag för artificiell intelligens som tillhandahåller avancerade lösningar till regering och företag. Kontakta oss idag för ett gratis samtal om hur Telemus AI™ kan integreras i din organisation.

Referenser

[1] - Förutsäga försäljning - Barış Karaman