У сучасному швидкозмінному діловому середовищі, прогнозування даних є ключовим елементом для планування зростання та забезпечення стабільності компанії. Від фінансів до ланцюгів постачання, від закупівель до операцій – прогнозування даних використовується в різних галузях, і їхня кількість постійно зростає.
Використання штучного інтелекту (ШІ) дозволяє значно підвищити ефективність прогнозування на основі історичних даних. Сучасні технології ШІ та машинного навчання знаходять широке застосування в різних програмах для прогнозування даних, надаючи більш точні та надійні результати.
Перш ніж ми заглибимося в огляд найкращих інструментів бізнес-прогнозування на базі ШІ, давайте розглянемо основні визначення, види та приклади використання прогнозування даних.
Що таке бізнес-прогнозування?
Бізнес-прогнозування – це процес передбачення майбутніх тенденцій у різних аспектах бізнесу, таких як обсяги продажів, витрати та прибутки. Для цього використовуються різноманітні методи та інструменти, що дозволяє розробляти обґрунтовані стратегії розвитку.
Завдяки прогнозуванню, компанії можуть ідентифікувати потенційні проблеми та виклики на ранніх етапах. Процес аналізу ґрунтується на кількісних та якісних моделях, які обробляють зібрані історичні дані.
Результати аналізу дозволяють компаніям планувати попит, розробляти маркетингові стратегії, управляти фінансовими операціями та покращувати взаємодію з клієнтами. Важливо пам’ятати про відмінності між прогнозованими та фактичними показниками. Аналізуючи ці відхилення, можна підвищити точність майбутніх прогнозів.
Основні типи бізнес-прогнозування
Хоча існує багато типів прогнозування, ми розглянемо два найпоширеніші:
Прогнозування попиту
Попит є критично важливим фактором для будь-якого бізнесу. Прогнозування попиту на ресурси, такі як сировина, запаси та робоча сила, дозволяє організаціям точно планувати свою діяльність та задовольняти потреби заздалегідь. Це допомагає компаніям ефективно задовольняти як внутрішні, так і зовнішні потреби.
Прогнозування зростання
Прогнозування зростання компанії, зокрема обсягів продажів і прибутку, також є важливим для планування та розробки стратегії. Наявність даних про майбутнє зростання дозволяє організаціям приймати обґрунтовані рішення щодо бюджету, розподілу ресурсів, маркетингових стратегій та бізнес-моделей, а також ефективно управляти такими показниками, як розміщення запасів і відтік клієнтів.
ШІ в прогнозуванні даних: приклади використання
Нижче наведено декілька галузевих прикладів застосування ШІ для прогнозування:
1. Фінанси
Фінансові установи використовують ШІ для прогнозування шахрайських дій і вжиття відповідних заходів. Інструменти ШІ також допомагають передбачати ціни на нерухомість з урахуванням розташування та історичних даних.
2. Уряд
Державні органи можуть використовувати ШІ для модернізації процесів, зменшення ризиків кібератак на бази даних, контролю витрат, підвищення ефективності роботи співробітників, підтримки баз даних і поліпшення реагування законодавців.
3. Виробництво
Виробничі компанії застосовують ШІ для зменшення простоїв виробництва, підвищення ефективності та задоволення клієнтів. Прогнозування також використовується для проектування процесів, обслуговування, оптимізації ланцюга поставок та інших цілей.
4. Охорона здоров’я
Медичні заклади часто стикаються з викликами при впровадженні нових технологій. ШІ допомагає плавно впроваджувати нові рішення та оптимізувати наявні процеси.
5. Страхування
Страхові компанії використовують ШІ для управління ризиками та підвищення задоволеності клієнтів. Інші сфери застосування включають виявлення шахрайства, оптимізацію маркетингу, залучення нових клієнтів, андеррайтинг та персональне управління тарифами.
6. Продажі
ШІ надає торговим компаніям інформацію про потенційних клієнтів з високою ймовірністю конверсії, а також допомагає оцінити платоспроможність та ймовірність скасування підписки.
7. Телекомунікації
Телекомунікаційні компанії використовують ШІ для налагодження відносин з клієнтами та підвищення рівня задоволеності користувачів. Прогнозування даних допомагає утримувати клієнтів та боротися з шахрайством.
8. Продукт
ШІ допомагає у визначенні цін на продукти та порівнянні даних з конкурентами. Він також прогнозує ймовірність нещасних випадків під час закупівель та постачання продукції, дозволяючи компаніям бути готовими до непередбачених ситуацій.
9. Операції
Компанії, що займаються операційною діяльністю, можуть використовувати ШІ для оцінки кредитного ризику та витрат на страхування для фізичних осіб, а також для визначення співробітників, які можуть покинути компанію.
Тепер, коли ви ознайомилися з можливостями бізнес-прогнозування на основі ШІ, розглянемо деякі інструменти, які можуть вам допомогти.
Інструменти для бізнес-прогнозування на базі ШІ
H2O AI Cloud
H2O AI Cloud є чудовим рішенням для компаній, які бажають створювати моделі та програми ШІ. Ця комплексна платформа забезпечує швидку розробку моделей ШІ в хмарі та локально.
Платформа пропонує комплексну функцію autoML, що дозволяє швидко створювати точні та прозорі прогнози. H2O AI Cloud допомагає генерувати нові бізнес-ідеї та вирішувати критичні проблеми за допомогою аналізу прогнозів.
Компанії можуть розгортати H2O AI Cloud у будь-якому середовищі та використовувати різні методи моделювання для всіх типів даних. Завдяки autoML ви можете розробляти ефективні моделі та виконувати інші завдання протягом життєвого циклу.
H2O AI Cloud поєднує відкриті та власні алгоритми та допомагає виявляти дрейф даних у реальному часі. Інструмент забезпечує бізнес-прогнозування в реальному часі та гарантує оптимальну продуктивність ЦП і ГП.
Набір інструментів ML Interpretability дозволяє аналізувати часові ряди для бізнес-прогнозування. Крім того, інструмент використовує розподілене машинне навчання для петабайтів даних.
Нептун
Нептун – це інструмент керування експериментами, який дозволяє відстежувати результати машинного навчання. Дослідники та інженери ML можуть підвищити продуктивність, використовуючи єдину панель інструментів.
Замість того, щоб проводити зайві зустрічі для обговорення результатів прогнозування ШІ, журналів або панелей інструментів, компанії можуть ділитися ними з колегами за допомогою простого посилання. Інформаційна панель, створена на основі моделі ML, дозволяє легко знаходити будь-які дані.
Платформа дозволяє порівнювати та налагоджувати ваші моделі. Під час створення моделей та експериментів з ними ви можете контролювати процес. Компанії можуть отримувати інформацію про вихідний набір даних і параметри кожної моделі.
Крім того, Neptune зберігає всі метадані машинного навчання, включаючи діаграми та показники, в одному місці. Платформа інтегрується з 30+ популярними бібліотеками машинного навчання та IDE, дозволяючи компаніям отримувати максимальну віддачу від звичних інструментів.
DataRobot
DataRobot використовує технологію розширеного інтелекту для революціонізації різних галузей. Платформа використовує моделі машинного навчання, які потребують мінімального кодування для створення прогнозів у реальному часі.
Застосовуючи різні функції ШІ цього інструменту, компанії можуть приймати ефективні рішення на основі даних. ШІ можна адаптувати до культури вашої компанії, щоб отримувати надійні прогнози даних.
DataRobot дозволяє визначати правила, політики та елементи керування для виробничих моделей. Крім того, за допомогою автоматизованих часових рядів ви можете створювати, розгортати та підтримувати ефективні прогнози для вашої компанії. Ця передова модель бізнес-прогнозування забезпечує стійкість та зменшує невизначеність, надаючи прогнози у великому масштабі.
Очевидно, ШІ
Очевидно, ШІ – це платформа без коду, яка дозволяє передбачати доходи та бізнес-результати за допомогою ШІ. Компанії можуть змінювати ланцюжок поставок і створювати індивідуальні маркетингові стратегії на основі даних бізнес-прогнозування.
Команді не потрібно вивчати кодування або витрачати місяці на створення моделей ШІ, якщо вони використовують Очевидно ШІ. Платформу можна легко інтегрувати з джерелами даних, такими як Google Drive, Salesforce, Dropbox, Evernote, Hubspot і файли CSV.
Після вибору категорії прогнозу, Очевидно, ШІ створює прогнози на основі технології ШІ. Ваші дані захищені завдяки надійному шифруванню AES-256. Також можна використовувати сценарії “що-якщо” для аналізу прогнозів та розуміння факторів впливу.
Платформа підтримує два типи прогнозування ШІ. Перший – це AutoML, де можна створювати моделі ШІ на основі історичних даних для прогнозування даних у реальному часі. Другий – часовий ряд, який використовує мінімальну кількість даних для часових прогнозів щодо важливих ділових подій.
Навіть якщо ваші дані несумісні з технологією машинного навчання, ви можете скористатися функцією діалогового вікна даних, щоб змінити дані та перетворити їх у формат, який підтримує машинне навчання.
Після створення моделі прогнозування даних, компанії можуть поділитися нею з командою або громадськістю. API з низьким кодом також доступний для бізнес-прогнозування в реальному часі з вашого власного додатку.
Футрлі
Якщо вам потрібні швидкі бізнес-прогнози щодо тенденцій, доходів, продажів, податків, операцій та персоналу, Футрлі стане вам у пригоді. Інструмент допоможе вам у плануванні зростання, майбутніх грошових потоків та операційної політики. Він в основному орієнтований на бухгалтерські фірми та бухгалтерський бізнес.
Futrli Predict аналізує кожну бізнес-операцію вашої компанії, щоб зробити обґрунтований прогноз. Інструмент підтримує три типи прогнозування: прогнози вільного стилю, прогнози одиниць та повторювані прогнози. Помічник прогнозування може пояснити причину кожного передбачення.
Крім того, інструмент створює сценарії, що допомагають зрозуміти, що може статися, а що ні. Таким чином, ви будете готові до найкращого та гіршого сценарію. Базовий прогноз генерується щодня на основі оновлених даних.
Futrli підтримує гарячі посилання на шаблони Google Sheets з Futrli Predict для складних прогнозів, наприклад, для нарахування заробітної плати. Ви можете будь-коли вимкнути прогнози інструмента та додати свої дані.
Інструмент підтримує пряму інтеграцію з Xero та Quickbooks. Після інтеграції Futrli імпортуватиме дані з цих програм кожні 24 години.
Pecan
Pecan генерує дані прогнозної аналітики для операційних відділів та відділів продажів. Це допомагає компаніям знаходити рішення для своїх бізнес-проблем. Використовуючи зручні для BI дані, компанії можуть збільшувати продажі та доходи, пропонуючи клієнтам оптимізовану взаємодію.
Від планування ресурсів та виробництва до дистрибуції та упаковки, від залучення клієнтів до їх утримання – Pecan допомагає розробляти перспективні стратегії на основі ключових показників вашої галузі.
З Pecan вам не потрібно наймати додаткових фахівців з обробки даних для бізнес-прогнозування. Ваша команда аналітиків може максимально використовувати автоматизовані процеси платформи для розробки складних прогнозних моделей на основі ШІ. Інструмент також допомагає зменшити витрати на створення моделі коду дослідниками даних.
Незалежно від того, чи йдеться про виявлення несподіваних можливостей чи подолання викликів змінних умов, Pecan правильно використовує дані. У результаті ви помітите значне підвищення своїх KPI протягом двох тижнів завдяки точному прогнозуванню ШІ.
Qlik Sense
Qlik Sense надає компаніям активну аналітику, що дозволяє людям з будь-яким рівнем знань приймати обґрунтовані рішення. Платформа пропонує найкращий у своєму класі досвід аналізу даних у великому масштабі.
Qlik Sense виходить за рамки звичайних інформаційних панелей та аналітики на основі запитів, пропонуючи надшвидкі обчислення, контекстні прогнози та інтерактивний інтерфейс користувача.
Qlik пропонує розширену аналітику на основі ШІ, що дозволяє покращити аналіз, орієнтований на користувача. Функції аналізу, створені ШІ, взаємодія природною мовою та передбачення AutoML допоможуть вам приймати кращі бізнес-рішення.
Інструмент розширює охоплення моделі даних та надає легкодоступні інтерактивні прогнози. Функція Insight Advisor автоматично створює розширену інформацію та допомагає у підготовці даних та аналітики.
AutoML автоматично створює моделі та перевіряє сценарії “що-якщо” для отримання прогнозів без кодування. Ви також можете публікувати дані на різних хмарних платформах, зокрема Qlik Sense.
Dataiku
Незалежно від того, чи є ви технічною командою, що використовує код, чи бізнес-користувачем з низьким або відсутнім кодом, Dataiku допоможе вам приймати рішення на основі даних та ШІ. Немає необхідності виконувати очищення даних вручну, оскільки інструмент може аналізувати дані швидше та ефективніше, пропонуючи ключові перетворення.
Платформа пропонує 109 типів перетворення даних, включаючи агрегацію часових рядів, перетворення геопросторових даних, агрегацію з різних джерел та інші. Після створення конвеєра даних у SQL ви можете запланувати його обчислення. Інтерактивний графічний інтерфейс дозволяє отримувати доступ до необхідних даних кількома кліками.
За допомогою Dataiku AutoML команди можуть створювати моделі даних високого класу з численними алгоритмами та параметрами. Dataiku підтримує популярні механізми ML, такі як Python, H2O, Spark і TensorFlow, крім 32 основних алгоритмів.
Платформа дозволяє досліджувати візуальні моделі та розуміти ключові показники, такі як статистика, помилки та аналітика. Це допоможе вам зрозуміти обґрунтування кожного прогнозу та розробити відповідну стратегію.
Dataiku дозволяє розробляти та візуалізувати різні види аналізу, включаючи аналіз головних компонентів, одновимірний аналіз, двовимірний аналіз, кореляційний аналіз та статистичні тести.
Висновок
Конкуренція в бізнес-середовищі зростає з кожним днем, і кожна компанія повинна робити все можливе, щоб залишатися на плаву.
Бізнес-прогнозування – це стратегія, яка допомагає компаніям отримати конкурентну перевагу. Прогнозування на основі ШІ робить цей процес більш ефективним та зменшує необхідність ручної роботи.
У цій статті ми розглянули деякі з найкращих інструментів прогнозування даних на основі ШІ, які можуть використовувати компанії будь-якого розміру.
За допомогою цих рішень ви можете краще розуміти майбутні сценарії на основі відповідних історичних даних.
Якщо ви зацікавлені в розробці та вважаєте, що штучний інтелект є перспективним варіантом, рекомендуємо ознайомитися з інструментами завершення коду на основі ШІ.