Det er på tide at din virksomhet tar i bruk AI-drevne instrumenter for å forutse fremtiden.
Prediksjon av data er blitt en uunnværlig del av planleggingsprosessen for virksomhetsvekst og økonomisk sikkerhet. Sektorer som finans, forsyningskjede, innkjøp og drift bruker allerede dataprognoser, og stadig flere bransjer følger etter.
Ved å integrere kunstig intelligens (AI) kan du forsterke effekten av de historiske dataene som brukes til prognoser. I dag benytter mange applikasjoner AI og maskinlæring for å forutse fremtidige trender.
Før vi går i dybden på de fremste AI-baserte verktøyene for forretningsprognoser, vil vi definere begrepet, se på de forskjellige typene og utforske ulike bruksområder for dataprognoser.
Hva innebærer forretningsprognoser?
Forretningsprognoser innebærer å forutsi utviklingen innen ulike områder av virksomheten, som salg, kostnader og inntekter, ved hjelp av forskjellige metoder og verktøy. Disse prognosene er essensielle for å utvikle velinformerte strategier.
Gjennom prognoser kan bedrifter identifisere potensielle problemer i en organisasjonsanalyse. Prosessen innebærer bruk av kvantitative eller kvalitative modeller for å analysere samlede historiske data.
Etter analysen får selskaper spådommer som kan benyttes for behovsplanlegging, markedsføring, økonomisk ledelse og forbedring av brukeropplevelsen. Det vil alltid være et avvik mellom prognostiserte data og faktiske resultater. Dette avviket kan brukes til å forbedre nøyaktigheten av fremtidige spådommer.
De viktigste typene forretningsprognoser
Selv om det finnes mange former for dataprognoser, vil vi fokusere på to vanlige typer:
Etterspørselsprognose
Etterspørsel er en vital del av enhver virksomhet. Ved å forutse etterspørselen etter ressurser, som råvarer, lager og arbeidskraft, kan organisasjoner planlegge mer nøyaktig for å møte behov i tide. Dette hjelper bedrifter med å oppfylle både interne og eksterne krav.
Vekstprognoser
Å forutse en virksomhets vekst (salg/inntekter) er også avgjørende for planlegging og strategisk utvikling. Med innsikt i fremtidig vekst kan organisasjoner ta presise beslutninger angående budsjett, ressursfordeling, markedsføringsstrategier og forretningsmønstre, basert på beregninger som lagerbeholdning og kundeavgang.
AI i dataprognoser og forretningsprognoser: Anvendelsesområder
Her er noen eksempler på hvordan AI-prognoser brukes i ulike bransjer:
1. Finans
Finansinstitusjoner kan bruke AI-baserte prognoser for å oppdage og forebygge svindel. I tillegg kan AI-verktøy analysere beliggenhet og historiske data for å forutsi eiendomspriser.
2. Offentlig sektor
Offentlige etater kan bruke AI-prognoser til å modernisere og digitalisere sine prosesser, redusere risikoen for nettangrep mot nasjonale databaser, kontrollere kostnader, øke effektiviteten blant ansatte, vedlikeholde databaser og forbedre responsen fra lovgivere.
3. Produksjon
Produsenter benytter AI-prognoser for å redusere produksjonsstans, øke effektiviteten og forbedre kundetilfredsheten. Prognosene kan også brukes i prosessdesign, vedlikehold, optimalisering av forsyningskjeden osv.
4. Helsevesen
Helseorganisasjoner møter ofte utfordringer ved implementering av ny teknologi. AI-prognoser kan forenkle innføringen av ny teknologi og effektivisere eksisterende prosesser.
5. Forsikring
For forsikringsselskaper kan AI forutse oppgaver som risikostyring og kundetilfredshet. Andre områder der AI-prognoser kan benyttes inkluderer svindeldeteksjon, optimalisering av markedsføring, kundeutvidelse, forsikring og personlig prisstyring.
6. Salg
AI-dataprognoser gir salgsbedrifter informasjon om potensielle kunder med høyest sannsynlighet for konvertering. Det gir også data om betalingsvillighet og risiko for avbestilling av medlemskap.
7. Telekommunikasjon
Telekomselskaper bruker forretningsprognoser med AI-verktøy for å bygge sterkere kunderelasjoner og øke brukertilfredsheten. Dataprognoser er også nyttig for å beholde lojale kunder og forhindre svindel.
8. Produktutvikling
AI er også verdifullt for å fastsette produktpriser og analysere konkurrentdata. Det kan også forutse risiko for ulykker under produktinnkjøp og -levering, slik at du kan forberede deg med forsikring.
9. Drift
Virksomheter innen drift kan bruke AI for å beregne kredittrisiko og forsikringskostnader for enkeltpersoner. AI kan også identifisere ansatte som kan være i ferd med å forlate organisasjonen.
Nå som du er kjent med mulighetene innen AI-drevet forretningsprognoser, er det på tide å se på tilgjengelige verktøy som kan hjelpe deg. Her er en oversikt over AI-prognoseverktøy du bør vurdere for dine forretningsprognoser:
H2O AI Cloud
H2O AI Cloud er et førsteklasses valg for virksomheter som ønsker å utvikle AI-modeller og applikasjoner. Denne komplette plattformen muliggjør rask utvikling av AI-modeller, både i skyen og lokalt.
Den har en omfattende autoML-funksjon som sikrer rask og nøyaktig dataprognose. Plattformen gir deg mulighet til å utvikle nye forretningsideer for å løse kritiske forretningsutfordringer ved hjelp av prediktive analyser.
Virksomheter kan distribuere den i alle miljøer og dra nytte av flere modelleringsmetoder for alle typer data. Med autoML kan du utvikle effektive modeller eller utføre en rekke andre oppgaver gjennom hele livssyklusen.
H2O AI Cloud tilbyr en unik kombinasjon av åpen kildekode og proprietære algoritmer, og hjelper deg med datadrevet avviksdeteksjon i sanntid. Verktøyet leverer sanntids forretningsprognoser og sørger for optimal CPU- og GPU-ytelse.
Ved hjelp av ML Interpretability-verktøysettet kan du utføre tidsserieanalyser for forretningsprognoser. For petabyte bruker verktøyet distribuert maskinlæring.
Neptun
Neptun er et verktøy for eksperimentstyring som lar deg overvåke resultater for maskinlæring. ML-forskere og -ingeniører kan øke produktiviteten ved å bruke det enkle dashbordet for redusert kontekstbytte.
I stedet for å holde unødvendige møter for å dele AI-prognoseresultater, logger eller dashbord, kan bedrifter dele dem med kolleger via en enkel lenke. Ettersom dashbordet er bygget på ML-modellen, finner du enkelt all data der.
Den samme plattformen lar deg sammenligne og feilsøke modellene dine. Du kan kontrollere prosessen under modellbygging og eksperimentering. Virksomheter kan lære om kildedatasettet og parametrene for hver modell.
Neptune samler all ML-metadata, inkludert diagrammer og beregninger, på ett sted. Den tilbyr integrasjon med over 30 populære biblioteker for maskinlæring og IDE. Dette gjør at bedrifter kan utnytte eksisterende apper maksimalt.
DataRobot
DataRobot bruker Augmented Intelligence-teknologi for å revolusjonere intelligens i ulike bransjer. Den benytter maskinlæringsmodeller med lav kode for å generere sanntidsprediksjoner.
Ved å benytte ulike AI-funksjoner i dette verktøyet kan virksomheter fremme datadrevet og effektiv beslutningstaking. AI kan tilpasses din bedriftskultur, slik at du får pålitelige dataprognoser.
Denne plattformen lar deg definere regler, retningslinjer og kontroller for produksjonsmodeller. Med dens automatiserte tidsserieanalyser kan du generere, distribuere og vedlikeholde effektive prognoser for din virksomhet. Denne avanserte forretningsprognosemodellen bygger robusthet og reduserer usikkerhet samtidig som den leverer storskala prognoser.
Tydeligvis AI
Tydeligvis AI er en kodefri plattform som benytter kunstig intelligens til å forutse inntekter og forretningsresultater. Virksomheter kan transformere sine forsyningskjeder og utvikle skreddersydde markedsføringsstrategier ved hjelp av data fra forretningsprognoser.
Teamet ditt trenger ikke å lære seg koding eller bruke måneder på å utvikle AI-modeller hvis de bruker Obviously AI. Verktøyet kan enkelt integreres med dine foretrukne datakilder, inkludert Google Drive, Salesforce, Dropbox, Evernote, Hubspot og CSV-filer.
Etter å ha valgt prediksjonskategori, vil Obviously AI generere prognoser ved hjelp av AI-teknologi. Dataene dine er fullstendig sikret med praktisk talt uknuselig AES-256-kryptering. Du kan også benytte deg av «hva-hvis»-scenarier for å få spådommer og forstå påvirkningsfaktorene.
Det finnes to typer AI-prognoser på denne plattformen. Den første er AutoML, hvor du enkelt kan bygge AI-modeller av historiske data for sanntidsdataprognoser. Den andre er Time Series, som bruker minimalt med data for tidsbestemte spådommer om viktige forretningshendelser til en bestemt dato.
Selv om dataene dine ikke er kompatible med maskinlæringsteknologi, kan du benytte datadialogfunksjonen for å endre og konvertere dataene til et maskinlæringsstøttet format.
Når dataprognosemodellen er klar, kan selskaper dele den med publikum eller hele teamet. Et lavkode-API er også tilgjengelig for sanntids forretningsprognoser fra din egen app.
Futrli
Hvis du ønsker raske forretningsprognoser angående forretningstrender, inntekter, salg, skatt, drift og ansatte, er Futrli et godt alternativ. Med nøyaktige spådommer hjelper det deg med vekstplanlegging, fremtidig kontantstrøm og driftspolicy. Verktøyet imøtekommer hovedsakelig behovene til globale regnskapsfirmaer og regnskapsvirksomheter.
Futrli Predict analyserer hver forretningstransaksjon for å skape en informert prognose. Det støtter tre typer spådommer: freestyle-prognoser, enhetsprognoser og repeterende prognoser. Prediksjonsassistenten i denne applikasjonen kan forklare årsaken bak hver prediksjon.
I tillegg genererer verktøyet scenarioer som viser hva som kan og ikke kan skje. Dette forbereder deg på både det beste og verste. Grunnprognosen vil oppdateres daglig med de nyeste dataene.
Futrli støtter også hot-linking av Google Sheets-maler med Futrli Predict for kompliserte spådommer som lønnslister. Du kan også slå av verktøyprediksjonen når som helst og legge til egne data.
Verktøyet støtter også direkte integrasjon med Xero og Quickbooks. Etter integrasjonen vil Futrli importere data fra disse appene hver 24. time.
Pecan
Pecan genererer prediktive analysedata for drifts- og salgsteam. Dette gir virksomheter muligheten til å løse sine forretningsutfordringer. Ved hjelp av deres BI-vennlige data kan virksomheter øke salget og inntektene samtidig som de tilbyr en optimalisert brukeropplevelse til sine kunder.
Fra ressurs- og produksjonsplanlegging til distribusjon og pakking, fra kundeanskaffelse til lojalitet – denne plattformen hjelper deg med å utvikle fremtidsrettede strategier for de viktigste beregningene i din bransje.
Med Pecan trenger du ikke å ansette flere dataforskere for forretningsprognoser. Ditt eksisterende team av analytikere kan dra nytte av de automatiserte prosessene for å utvikle sofistikerte, AI-drevne prediktive modeller. Dette verktøyet hjelper deg også med å redusere kostnadene ved å bygge kodemodeller fra bunnen av.
Uansett om det dreier seg om å oppdage uforutsette muligheter eller overvinne utfordringer i forbindelse med å transformere relasjoner, benytter Pecan data på en effektiv måte. Som et resultat vil du se en betydelig forbedring i KPI-ene dine i løpet av bare to uker, takket være nøyaktige AI-prognoser.
Qlik Sense
Qlik Sense tilbyr virksomheter aktiv analyse, slik at alle ansatte, uavhengig av ferdighetsnivå, kan ta informerte beslutninger. Det gir deg den beste dataanalyseopplevelsen i stor skala.
Denne forretningsprognoseplattformen går utover generiske dashbord og spørringsbaserte analyser med superraske beregninger, kontekstuelle spådommer og et interaktivt brukergrensesnitt.
Qlik tilbyr AI-drevet utvidet analyse som ansatte kan benytte seg av for å forbedre sin analysekapasitet. Funksjoner som AI-generert innsikt, naturlig språkinteraksjon og AutoML-spådommer hjelper deg med å ta bedre forretningsbeslutninger mens du fokuserer på din virksomhet.
I tillegg utvider dette verktøyet datamodellens rekkevidde og gir lett tilgjengelige interaktive prognoser. Insight Advisor-funksjonen genererer automatisk avansert innsikt og hjelper deg i prosessene med å forberede data og lage analyser.
AutoML genererer automatisk modeller og tester «hva-hvis»-scenarier for å komme med prognoser gjennom en kodefri prosess. Du kan også publisere dataene på ulike skyplattformer, inkludert Qlik Sense.
Dataiku
Uansett om du tilhører et teknisk fellesskap med koding eller en virksomhet med lav/ingen kode, er Dataiku her for å hjelpe deg med å ta datadrevne og AI-drevne beslutninger. Det er ikke nødvendig å rense data manuelt, da dette verktøyet analyserer data raskere og mer effektivt for å foreslå viktige transformasjoner.
Det forenkler 109 typer datatransformasjon, inkludert aggregering av tidsserier, geospatial datatransformasjon og aggregering på tvers av ulike kilder osv. Etter å ha utviklet en datapipeline i SQL, kan du planlegge den for beregninger. Det interaktive GUI lar deg få tilgang til ønsket data med noen få klikk.
Ved hjelp av Dataiku AutoML kan team utvikle avanserte datamodeller med en rekke algoritmer og parametere. I tillegg til å ha 32 kjernealgoritmer, støtter Dataiku populære ML-motorer – Python, H2O, Spark og TensorFlow.
Forretningsprognoseplattformen lar deg utforske de visuelle modellene og forstå nøkkelberegninger som statistikk, feil og innsikt. Dette gjør at du forstår logikken bak hver spådom og kan utvikle din strategi deretter.
Med Dataiku kan virksomheter utvikle og visualisere ulike typer analyser, som hovedkomponentanalyse, univariat analyse, bivariat analyse, korrelasjonsanalyse og statistiske tester.
Konklusjon 👩🏫
Konkurransen i næringslivet øker for hver dag, og hvert selskap må gjøre sitt beste for å holde tritt.
Forretningsprognoser gir virksomheter et konkurransefortrinn. AI-prognoser gjør hele prosessen mer sofistikert og reduserer behovet for manuell innsats.
Vi har gjennomgått noen av de fremste AI-drevne verktøyene for dataprognoser som bedrifter i alle størrelser kan benytte.
Ved å ta i bruk disse løsningene kan du få en bedre forståelse av fremtidige scenarier, basert på relevante historiske data.
Hvis du er interessert i utviklingen og mener at AI kan være et godt alternativ, kan du lese mer om AI-drevne verktøy for kodefullføring.