Mạng Nơ-ron - Dự đoán Doanh số Tương lai với Deep Learning

Dự báo là một lĩnh vực được các tổ chức quan tâm. Việc lấy các quan sát trong quá khứ và sử dụng các quan sát đó để dự đoán kết quả trong tương lai có nhiều ứng dụng thực tế, bao gồm việc giúp các nhà ra quyết định đưa ra quyết định tốt hơn. Các tổ chức thường sử dụng các dự báo doanh số để hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược, sử dụng các dự phóng để lập kế hoạch tốt hơn cho tương lai, tăng năng suất và thay đổi hướng đi khi cần thiết. Một ví dụ đáng chú ý khác về dự báo là Dự báo thời tiết mà tất cả chúng ta đều sử dụng hàng ngày.

Phân tích chuỗi thời gian là một lĩnh vực chung nhằm đưa ra các dự đoán từ dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách sử dụng một chuỗi các điểm được lập chỉ mục theo thời gian. Theo truyền thống, các tác vụ dự báo doanh số đã sử dụng các mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản từ lĩnh vực thống kê và gần đây hơn là các mô hình rừng ngẫu nhiên được phát triển trong lĩnh vực học máy. Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo chính xác hơn trong một số tình huống nhất định, đặc biệt là khi hàm thiếu tính tuyến tính.

Nghiên cứu tình huống này khám phá việc sử dụng cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo bộ nhớ dài hạn, ngắn hạn (LTSM) để dự báo doanh số. Chúng tôi chứng minh cách các giá trị dự đoán khớp rất sát với các giá trị thực tế. Các LTSM cũng đã được sử dụng thành công trong các lĩnh vực khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Giải quyết Vấn đề thông qua AI LTSM Học sâu

Thông thường khi trực quan hóa một chuỗi thời gian, người ta thường dễ dàng nhìn thấy một mô hình và mô hình đó tiếp tục lặp lại với những biến thể nhỏ. Điều thường khó hơn nhiều là tìm một mô hình phù hợp chính xác với một mô hình như vậy; thách thức trở nên phức tạp hơn khi xem xét các tình huống luôn thay đổi làm nền tảng cho các điểm dữ liệu trong tương lai. LTSM đã được chứng minh là hoạt động tốt trong lĩnh vực này bằng cách cung cấp một giải pháp gần như tổng quát cho vấn đề dự báo.

Các phương pháp xác suất và thống kê cố gắng sử dụng các phân phối xác suất như phân phối chuẩn hoặc các hàm toán học như phương trình tuyến tính hoặc parabol để khớp với một tập hợp các điểm dữ liệu. Nhìn chung, những cách tiếp cận này có thể hoạt động tốt nếu dữ liệu khớp chặt chẽ với hàm được mô hình hóa. Tuy nhiên, các phương pháp này đòi hỏi phân tích chuyên gia và là một quá trình khá thủ công, khó đạt được trong thực tế trên quy mô rộng do mức độ chuyên môn cần thiết. Các phương pháp học máy như Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) cũng đã được đề xuất. Một chuỗi các cây quyết định được xây dựng bằng cách sử dụng các chuỗi giả ngẫu nhiên; một dự đoán được đưa ra bằng cách đánh giá từng dự đoán tiếp theo từ một chuỗi các cây.

Random Forest đã được chứng minh là hoạt động tốt và tránh được hiện tượng quá khớp, mặc dù cách tiếp cận này không mở rộng quy mô một cách hiệu quả trong việc đưa ra dự đoán khi các tập dữ liệu trở nên lớn và phức tạp. Do đó, khó có thể triển khai trong các môi trường thực tế đối với tất cả trừ một tập hợp con của các vấn đề có các tập dữ liệu rất hạn chế.

LTSM vượt qua những hạn chế của các phương pháp tiếp cận trước đây bằng cách huấn luyện một biến thể của mạng nơ-ron được thiết kế để huấn luyện tuần tự cho mỗi bước thời gian và lập mô hình dữ liệu trực tiếp. Nó đạt được điều này thông qua một chuỗi các cổng: cổng đầu vào, cổng đầu ra và cổng quên. Các giá trị được ghi nhớ tại mỗi bước thời gian và cổng điều chỉnh luồng thông tin giữa các trạng thái. Về cơ bản, mạng nơ-ron đang được huấn luyện dựa trên hàm của dữ liệu, cho phép AI nắm bắt các mối quan hệ phức tạp. Xem xét ví dụ dưới đây, đường màu xanh lá đại diện cho dữ liệu thực tế và đường màu đỏ đại diện cho dữ liệu dự báo qua LTSM, có thể thấy rằng dự báo rất gần với việc dự đoán các giá trị thực tế.

Báo cáo Doanh số

Tổng quan về Thách thức của Tổ chức

Ra quyết định là một quá trình tổ chức liên tục thường đòi hỏi phải xem xét các định hướng trong tương lai. Những người ra quyết định chiến lược có thể xem xét thị trường đang di chuyển về đâu, trong khi những người ra quyết định vận hành có thể xem xét cung và cầu để đảm bảo khả năng cung cấp dịch vụ.

Các tổ chức, đặc biệt là khi quy mô của một tổ chức tăng lên, có rất nhiều thách thức về chuẩn bị dữ liệu và sưu tầm dữ liệu để sử dụng trong các phân tích như vậy, xét đến lượng dữ liệu khổng lồ. Chúng tôi đã thảo luận chi tiết về vấn đề này trong Bài viết của mình “Chuẩn bị Dữ liệu Tổ chức để Sử dụng trong AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Bất kể loại quyết định là gì, dữ liệu chất lượng cao giúp thúc đẩy các quyết định tốt hơn. Tính đến tương lai luôn là một sự cân nhắc trong việc ra quyết định. Thường dễ dàng hơn để xác định môi trường hiện tại của một tổ chức; nhìn vào tương lai trở nên phức tạp hơn. Các phương pháp điển hình bao gồm phân tích các xu hướng hiện tại và nhìn lại cùng khoảng thời gian trong năm trước để xác định điều gì sẽ xảy ra, xác định những đổi mới sắp xuất hiện và suy luận logic về cách bối cảnh sẽ thay đổi. Việc phân tích cẩn thận các điểm dữ liệu này có thể mang lại độ chính xác cao.

Giả sử dữ liệu đã được chuẩn bị và sẵn sàng để phân tích, dự báo là một lĩnh vực phức tạp đòi hỏi chức năng phân tích dữ liệu được nhúng trong tổ chức để tạo ra các báo cáo chính xác và có thể dự đoán được, đồng nhất chặt chẽ với các tiêu chuẩn hiện tại. Ngày càng có nhiều giải pháp khả dụng để giúp thực hiện chức năng này, mặc dù nhiều giải pháp vẫn yêu cầu kỹ năng lập trình. Các công cụ như Microsoft Excel có thể thực hiện nhiều phương pháp thống kê thông qua giao diện trỏ và nhấp, mặc dù các cách sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo nhìn chung không có sẵn.

Một vấn đề khác mà các tổ chức phải đối mặt là việc quy trình hóa và sản xuất hóa việc tạo ra các dự báo để trở thành một phần của hoạt động hàng ngày của một tổ chức. Phần lớn các dự báo này được tạo ra trong trạng thái hiện tại của ngành là thông qua phân tích tĩnh đặc biệt. Mặc dù bản thân các dự báo có xu hướng chính xác, nhưng việc đạt được chúng phụ thuộc rất lớn vào nhóm cá nhân được giao nhiệm vụ tổng hợp chúng. Tài liệu và hướng dẫn từng bước là những phương pháp có thể giúp ích và cho phép tính liên tục khi các cá nhân và nhóm chuyển sang các lĩnh vực khác. Tuy nhiên, nó không giải quyết hoàn toàn các kỹ năng cần thiết để chạy các quy trình như vậy.

Having the data forecasting and analytics processes embedded within the IT systems is a key step forward in allowing organisations to mature with their data strategy. Given the complexity of artificial intelligence as a field and in performing tasks that require artificial intelligence to be employed, organisations will need to adapt to allow for such a capability. Forecasting is an area that will, in time, rely on AI, and organisations that rely on traditional methods will begin to find themselves at a disadvantage. Telemus AI™ comes equipped to assist organisations in migration forecasts using the latest AI techniques.

Dữ liệu Tổ chức Có sẵn làm Đầu vào ML

Các nguồn dữ liệu có sẵn để sử dụng trong dự báo AI như sau:

Siêu dữ liệu khách hàng từ các hệ thống CRM (ví dụ: Salesforce, Microsoft CRM).
Dấu thời gian và số tiền giao dịch (tức là Hệ thống PoS, Stripe, PayPal).
Hệ thống quản lý hàng tồn kho.

Phương pháp Tích hợp

Sau đây là tổng quan về quy trình mà chúng tôi sẽ thực hiện ở cấp độ cao để phân tích các luồng dữ liệu như vậy trong một tổ chức:

Trích xuất dữ liệu bán hàng cho các hệ thống nguồn như Salesforce, Stripe hoặc các giao dịch ngân hàng thô.
Trực quan hóa và xác thực dữ liệu để đảm bảo dữ liệu chính xác và không có lỗi.
Chạy dữ liệu huấn luyện qua một AI LTSM và sau đó đánh giá nó bằng dữ liệu kiểm tra, đảm bảo rằng dự báo có vẻ chính xác thông qua các kỹ thuật trực quan hóa và tính toán sai số chuẩn.
Tiếp tục cập nhật dự báo khi thời gian trôi qua để xem xét các điểm dữ liệu thực tế hiện tại.
Tạo một báo cáo thể hiện dự báo và truyền đạt nó đến toàn bộ tổ chức, đặc biệt là các nhà ra quyết định chủ chốt.

Với khả năng dự báo hỗ trợ AI tiên tiến sẵn sàng sử dụng ngay từ hộp của Telemus AI™, tổ chức của bạn có thể tập trung vào logic kinh doanh thay vì vào việc triển khai kỹ thuật.

Ứng dụng Tổ chức

Danh sách sau đây các ứng dụng tiềm năng cho tổ chức của bạn:

Dự báo doanh số và nhận diện các mô hình và xu hướng.
Điều chỉnh chiến lược bán hàng dựa trên dự báo để cải thiện kết quả.
Quản lý chuỗi cung ứng để đảm bảo quản lý hiệu quả các sản phẩm.
Dự đoán tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên.

Lợi ích tiềm năng và đã thực hiện

Khả năng dự đoán mang lại cho các tổ chức những lợi thế to lớn trong việc lập kế hoạch cho tương lai, cho phép các hoạt động diễn ra hiệu quả hơn; nó cũng mang lại lợi thế cho các doanh nghiệp đang cạnh tranh để giành thị phần. Phần lớn những lợi ích này đã được hiện thực hóa ngày nay với các kỹ thuật hiện có, và việc dự báo không hề mới.

Mặc dù các phương pháp dựa trên Trí tuệ Nhân tạo như LTSM vốn phức tạp hơn các phương pháp thống kê về cách thức hoạt động, việc triển khai chúng để sử dụng trong giải quyết các vấn đề thực tế là nơi chúng mang lại những lợi ích to lớn vì chúng có thể phù hợp với nhiều tập dữ liệu mà không cần phân tích và lập mô hình phức tạp thường được yêu cầu với các phương pháp dựa trên thống kê truyền thống, chúng cũng có khả năng mở rộng tốt không giống như các mô hình học máy được cung cấp trước đây. Do đó, các tổ chức có thể dự báo và dự đoán được nhiều kịch bản hơn so với những gì họ có nguồn lực để làm trong các thiết lập trước đây.

Telemus AI™ là một công ty trí tuệ nhân tạo có trụ sở tại Úc cung cấp các giải pháp tiên tiến cho chính phủ và doanh nghiệp. Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí về cách Telemus AI™ có thể được tích hợp vào tổ chức của bạn.

Tài liệu tham khảo

[1] - Dự đoán Doanh số - Barış Karaman

Thẻ