神經網路 - 使用深度學習預測未來銷售

隨機森林已被證明效果良好且能避免過度擬合，儘管隨著資料集變得龐大且複雜，該方法在進行預測時無法有效率地擴展。因此，除了資料集極為有限的少部分問題外，在實際環境中難以實施。

LTSM 透過訓練一種專為每個時間步進行序列訓練並直接對資料建模的神經網路變體，克服了先前方法的限制。它透過一系列閘門來實現此目標：輸入閘門、輸出閘門與遺忘閘門。數值會在每個時間步被記住，而閘門則調節狀態之間的資訊流。本質上，該網路是針對資料的函數進行訓練，使 AI 能夠捕捉複雜的關係。請參考下方範例，綠線代表實際資料，紅線代表透過 LTSM 預測的資料，可以看出預測值非常接近實際值。

組織挑戰概述

決策制定是一個持續的組織過程，通常需要考量未來的方向。策略性決策者可能會考慮市場的走向，而營運決策者可能會考慮供需以確保服務的可交付性。

組織，尤其是隨著組織規模的擴大，鑑於數據量龐大，在數據準備方面面臨諸多挑戰，且難以整理數據以供此類分析使用。我們在文章《為 AI 使用準備組織數據》（https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html）中已對此進行了詳細討論。無論決策類型如何，高質量的數據都有助於推動更好的決策。在決策過程中，考量未來始終是一項重要因素。確定組織當前的環境通常較為容易；而展望未來則變得更加複雜。典型的方法包括分析當前趨勢、回顧上一年度同一時期的情況以推斷將會發生什麼、確定即將出現的創新，以及合乎邏輯地推斷格局將如何變化。對這些數據點的仔細分析可以達到極高的準確性。

假設資料已準備就緒可供分析，預測是一個複雜的領域，需要在組織內嵌入資料分析功能，才能產出準確且可預測、並與現有基準密切吻合的報告。越來越多的解決方案可用來協助執行此功能，儘管許多方案仍需要程式設計技能。諸如 Microsoft Excel 等工具可透過點選介面執行多種統計方法，儘管使用機器學習與人工智慧的方式尚未普及。

組織面臨的另一個問題是將預測的產生程序化和生產化，使其成為組織日常營運的一部分。目前業界產生的預測大多是透過靜態的臨時分析。雖然預測本身往往是準確的，但要得出這些預測，高度依賴於負責彙整預測的團隊成員。文件和逐步指南是可以提供幫助並在人員和團隊轉移到其他領域時保持連續性的可能方法。然而，這並不能完全解決執行此類流程所需的技能問題。

將數據預測與分析流程嵌入 IT 系統中，是讓組織在數據策略上邁向成熟的關鍵一步。鑑於人工智能作為一個領域的複雜性，以及在執行需要運用人工智能的任務時的難度，組織將需要進行調整以具備此類能力。預測是一個終將依賴 AI 的領域，而依賴傳統方法的組織將開始發現自己處於劣勢。Telemus AI™ 具備協助組織進行遷移預測的能力，並採用最新的 AI 技術。

可作為 ML 輸入的組織資料

可用於 AI 預測的資料來源如下：

• 來自 CRM 系統的客戶元資料（即 Salesforce、Microsoft CRM）。
• 交易時間戳記與金額（即PoS系統、Stripe、PayPal）。
• 庫存管理系統。

整合方法論

以下是我們在組織內分析此類資料來源時，在高層級執行的流程概覽：

• 從來源系統（如 Salesforce、Stripe 或原始銀行交易）提取銷售資料。
• 將資料視覺化並進行驗證，以確保其正確且無誤。
• 透過 LTSM AI 執行訓練資料，然後使用測試資料進行評估，透過視覺化技術確保預測看起來準確，並計算標準誤差。
• 隨著時間推移持續更新預測，以考量目前實際的數據點。
• 製作一份展示預測結果的報告，並向更廣泛的組織傳達，特別是關鍵決策者。

由於 Telemus AI™ 具備開箱即用的先進 AI 預測功能，您的機構可以專注於業務邏輯，而非技術實作。

組織應用

以下列出貴機構的潛在應用：

• 預測銷售並識別模式與趨勢。
• 根據預測調整銷售策略以改善結果。
• 供應鏈管理，以確保產品的有效管理。
• 預測員工流失。

潛在與已實現的效益

預測能力為組織在規劃未來時提供了巨大的優勢，使營運能更高效地運行；它也為爭奪市場份額的企業提供了競爭優勢。這些好處中的大部分已透過現有技術實現，而預測也絕非新鮮事。

雖然 LTSM 等基於人工智能的方法在其運作方式上本質上比統計方法更為複雜，但它們在解決實際問題中的應用卻能帶來巨大的效益，因為它們能夠擬合許多數據集，而無需傳統基於統計的方法通常所需的複雜分析和建模，而且與先前提供的機器學習模型不同，它們具有良好的擴展性。因此，與在先前的環境中相比，組織能夠預測和推斷更多的情境。

Telemus AI™ 是一家總部位於澳洲的人工智能公司，為政府及企業提供先進的解決方案。立即聯絡我們，免費諮詢 Telemus AI™ 如何整合至您的機構。

參考資料

[1] - 預測銷售 - Barış Karaman