Прогнозированием занимаются не только оракулы и дикторы. При разработке плана создания нового продукта для определения его жизнеспособности необходимо, помимо прочих важных данных, спрогнозировать потенциальную рентабельность инвестиций (ROI) и объем выручки, который он должен принести за определенный период времени.
В прошлом владельцы продуктов полагались на исторические данные о продажах и рыночные тенденции, чтобы сделать обоснованные предположения. Однако при таком подходе невозможно было учесть все факторы, которые могут повлиять на успех или неудачу продукта.
Теперь вы можете использовать искусственный интеллект (ИИ) для использования результатов исследований продаж, клиентов и рынка и принятия решений на основе данных. Прогнозирование продаж, прогнозирование спроса или планирование доступности цепочки поставок – искусственный интеллект может сделать прогнозирование более эффективным и поддержать рабочий процесс разработки продукта.
Что такое ИИ-прогнозирование?
ИИ-прогнозирование – это передовой метод анализа данных, использующий такие инструменты, как алгоритмы машинного обучения (ML) и статистическое моделирование для предсказания результатов. Прогнозирование осуществляется на основе временных рядов или регрессии:
- Прогнозирование временных рядов – этот метод предсказывает будущие значения на основе исторических данных. Специалисты, работающие с показателями, собранными за регулярные интервалы времени (финансы, экономика, метеорология), обычно используют этот тип прогнозирования.
- Регрессионное прогнозирование – этот метод предсказывает взаимосвязь между определенными факторами. Регрессионные модели анализируют данные с целью выявления корреляций между переменными и прогнозируемыми будущими значениями. Маркетологи часто используют этот метод, поскольку компании хотят прогнозировать продажи на основе многочисленных переменных, таких как расходы на рекламу и демографические характеристики клиентов.
С помощью временных рядов или регрессии модели прогнозирования ИИ позволяют предсказать и понять тенденции рынка, структуру спроса и поведение потребителей. Вы можете использовать эту информацию для принятия обоснованных бизнес-решений и планирования будущего.
3 Системы искусственного интеллекта, используемые в прогнозировании
Системы искусственного интеллекта – это компьютерные программы или программное обеспечение, созданное для имитации человеческого интеллекта. Типы систем ИИ включают программы обработки естественного языка (NLP), такие как Siri, разговорные ИИ, такие как чат-боты, и алгоритмы компьютерного зрения для самоуправляемых автомобилей.
Системы прогнозирования на основе ИИ используют методы ML и статистики для обработки данных и формирования выводов о будущих тенденциях. Ниже приведены три наиболее часто используемые системы прогнозирования на основе ИИ.
1. Нейронные сети
Нейронные сети ИИ напоминают человеческий мозг и состоят из слоев взаимосвязанных узлов, обученных на наборах данных. С помощью таких нейронных сетей можно анализировать данные, выявлять закономерности и делать прогнозы.
Иллюстрация цепочки
Нейронные сети выявляют сложные взаимосвязи между переменными и адаптируются к изменяющимся закономерностям. Поэтому они полезны как для прогнозирования временных рядов, так и для регрессионного прогнозирования, особенно при работе с большими массивами данных.
2. Экспертные системы
Экспертные системы имитируют процесс принятия решений специалистом, используя правила и эвристику для анализа данных и составления прогнозов на основе своей базы знаний.
Такие системы полезны в ситуациях, когда имеется большое количество специфической для данной области информации, которая может быть использована для прогнозирования, например, для прогнозирования вероятности оттока клиентов на основе их конкретной истории покупок и поведения.
3. Сети доверия
Сети убеждений используют вероятностные графические модели для построения прогнозов. Они отлично подходят при наличии неопределенных или неполных данных, поскольку сети убеждений учитывают множество источников и корректируют вероятности на основе новой информации. Сети убеждений используются для оценки рисков, направленной на выявление и снижение потенциальных рисков до их наступления.
Как искусственный интеллект может быть применен к прогнозированию
ИИ-прогнозирование можно использовать в различных отраслях – от производства до здравоохранения. Вот три распространенных варианта использования.\
1. Оценить спрос
ИИ помогает прогнозировать спрос со стороны клиентов, анализируя данные из различных источников, включая заказы клиентов, графики производства и показатели отгрузки. На основе этих прогнозов можно предвидеть спрос и оптимизировать цепочку поставок для сокращения потерь и повышения эффективности.
2. Прогнозирование продаж
Анализируя исторические данные о поведении клиентов, рыночные тенденции и данные о конкурентах, инструменты искусственного интеллекта помогают прогнозировать продажи для оптимизации стратегий и бюджетов.
3. Прогнозировать проблемы здравоохранения
Прогнозирование с помощью ИИ помогает специалистам в области здравоохранения реагировать на проблемы как глобального, так и индивидуального масштаба. Например, ИИ может предсказывать пандемии, а также предвидеть потенциальные риски для здоровья пациента. Для этого они анализируют большие массивы данных из электронных медицинских карт и национальных баз данных здравоохранения.
Как прогнозирование с помощью искусственного интеллекта может улучшить ваш бизнес
Более точное прогнозирование означает возможность принимать более взвешенные решения, которые способствуют росту и делают вас авторитетом в своей отрасли.
А поскольку системы искусственного интеллекта обрабатывают огромные объемы данных гораздо быстрее, чем это может сделать человек, они также могут выявлять закономерности и устанавливать взаимосвязи, которые человеку было бы сложно обнаружить, что позволяет выявлять такие проблемы, как финансовые препятствия, еще до их возникновения.
Вот еще несколько преимуществ прогнозирования бизнеса с помощью искусственного интеллекта:
- Учет различных факторов – ИИ-прогнозирование позволяет учитывать такие факторы, как тенденции рынка, поведение потребителей, деятельность конкурентов, и определять, как каждый из них связан с другими или влияет на них. Человеку сложно вычислить и точно определить взаимосвязь при работе с таким объемом информации.
- Повышение точности – традиционные методы прогнозирования в значительной степени зависят от мнения людей, которые склонны к ошибкам и часто вносят предвзятость в свои выводы. ИИ минимизирует эти риски, предоставляя точные и непредвзятые прогнозы в режиме реального времени.
- Автоматизация повторяющихся задач – с помощью инструментов ИИ можно автоматизировать повторяющиеся задачи, связанные с прогнозированием, такие как обработка и анализ данных. Это высвобождает время сотрудников, позволяя им сосредоточиться на разработке стратегических инициатив на основе моделей прогнозирования.
Дополнительная поддержка с помощью Notion AI
Данные – это новое золото, а инструменты прогнозирования на основе искусственного интеллекта позволяют использовать все показатели вашей компании и получать более точные сведения, способствующие принятию решений.
Чтобы узнать, как искусственный интеллект может улучшить вашу деловую практику, попробуйте использовать Notion AI. Мы интегрировали эту новую технологию в наше подключенное рабочее пространство для поддержки ваших повседневных задач. Если вам нужно спрогнозировать продажи, создать рекламную копию или сценарий видеоролика, Notion AI поможет вам на каждом шагу.