Как Искусственный интеллект может спрогнозировать выручку вашего бизнеса?
Традиционные статистические модели могут принимать, например, данные о доходах компании за последние десять лет, чтобы сгенерировать статический прогноз на предстоящий год, но в современном деловом мире это просто не обеспечивает требуемой точности.
Многие компании осознали, что объединение десятков или даже тысяч метрик для прогнозирования временных рядов имеет огромную ценность. Например, если вы прогнозируете доход, часто полезно включать в прогноз показатели качества обслуживания клиентов, такие как коэффициент конверсии, коэффициент оттока и т. д.
Как вы, возможно, знаете, при традиционном прогнозировании временных рядов нельзя использовать больше, чем несколько показателей для прогнозирования. Вместо этого, как мы обсудим в этом руководстве, многие компании обратились к ИИ и машинному обучению для бизнес-прогнозирования, поскольку они могут отслеживать, анализировать и адаптироваться к изменениям в больших данных, а также находить корреляции в тысячах, казалось бы, разрозненных показателей
Что такое бизнес-прогнозирование?
Прежде чем мы перейдем к применению ИИ и машинного обучения, давайте сначала определим бизнес-прогнозирование.
Бизнес-прогнозирование — это процесс использования данных временных рядов для оценки и прогнозирования будущих изменений в таких областях, как продажи, доходы и спрос на ресурсы и запасы. В частности, бизнес-прогнозирование обычно делится на две основные категории:
Прогнозирование спроса. Прогнозирование спроса на такие ресурсы, как инвентарь и персонал, имеет решающее значение для обеспечения удовлетворения спроса. Примером прогноза спроса для розничной компании может быть следующий вопрос: « Как мне спланировать запасы, необходимые для каждого места в следующем квартале, месяце или неделе?
Прогнозирование роста. Прогнозное моделирование роста является важной частью более точного корпоративного планирования. В частности, имея точный прогноз будущего роста, вы можете принимать более обоснованные бюджетные решения, более эффективно распределять ресурсы и делать точные выводы о том, что необходимо сделать для достижения ваших целей. Примером прогноза роста является вопрос: Какой будет выручка в конце этого квартала?
Давайте посмотрим, как можно использовать машинное обучение для повышения точности и эффективности прогнозов.
Бизнес-прогнозирование с помощью машинного обучения
Как уже упоминалось, одно из основных преимуществ машинного обучения для бизнес-прогнозирования заключается в том, что вы можете взять тысячи метрик, которые у вас есть в вашем распоряжении, и рассмотреть каждую из них для прогноза, чтобы планировать гораздо точнее, чем с помощью ручных методов.
Мало того, что прогнозирование на основе ИИ может обеспечить необходимую вам точность, принимая во внимание все эти факторы, но готовое решение также является полностью автономным, постоянно реконфигурируя прогнозы по мере изменения шаблонов, чтобы лучше информировать ваши решения.
Как уже упоминалось, ключевое различие между традиционным бизнес-прогнозированием и решением, основанным на машинном обучении, заключается в том, что ИИ может получать столько бизнес-показателей и ключевых показателей эффективности, сколько есть в вашем распоряжении. Неважно, есть ли у вас 100 или 100 000 факторов, которые могут повлиять на ваш прогноз, машинное обучение может найти закономерности и корреляции в данных, которые традиционная (или человеческая) система просто никогда не сможет найти.
Мало того, что прогнозирование на основе ИИ может обеспечить необходимую вам точность, принимая во внимание все эти факторы, но готовое решение также является полностью автономным, постоянно реконфигурируя прогнозы по мере изменения шаблонов, чтобы лучше информировать ваши решения.
А вы до этого слышали о такой возможности ИИ? Пишите в комментариях.