Det er på høy tid at bedriften din begynner å bruke AI-drevne verktøy for forretningsprognoser.
Dataprognoser har blitt en integrert del av planleggingsprosessen for forretningsvekst og kommersiell stabilitet. Finans, forsyningskjede, innkjøp og drift er de vanlige sektorene som bruker dataprediksjon, og flere bransjer slutter seg til ligaen.
Du kan legge til mer kraft til de historiske dataene som brukes til prognoser ved å bruke teknologi for kunstig intelligens (AI). I dag bruker mange applikasjoner AI og Machine Learning-teknologier for dataprediksjon.
Før vi dykker dypt for å lære om de beste AI-baserte forretningsprognoseverktøyene, vil vi se på definisjonen, typene og brukstilfellene for dataprediksjon.
Innholdsfortegnelse
Hva er forretningsprognoser?
Forretningsprognoser betyr å forutsi utviklingen i ulike aspekter av virksomheten, som salg, kostnader og fortjeneste, ved å bruke ulike verktøy og teknikker. Disse spådommene er nyttige når det gjelder å bygge informerte strategier.
Ved å prognosere kan bedrifter identifisere problemene under enhver organisasjonsundersøkelse. Denne prosessen bruker forskjellige kvantitative eller kvalitative modeller for å analysere de innsamlede historiske dataene.
Etter analysen får selskapene spådommer som de kan bruke til behovsplanlegging, markedsføring, finansiell drift og til og med brukeropplevelse. Det er en forskjell mellom prognosedata og faktisk ytelse. Ved å bruke avviket kan du forbedre nøyaktigheten til fremtidige spådommer.
Hovedtyper av forretningsprognoser
Selv om det finnes forskjellige typer dataprognoser eller spådommer, la oss diskutere to vanlige typer nedenfor:
Etterspørselsprognose
Etterspørsel er en viktig del av enhver virksomhet. Å lage prognoser for ressursetterspørsel, inkludert råvarer, inventar og arbeidsstyrke, hjelper organisasjoner med å planlegge nøyaktig for å møte kravene i god tid. Dermed kan bedrifter oppfylle interne og eksterne krav.
Vekstprognoser
Å forutsi en bedrifts vekstmodell (salg/inntekt) er også avgjørende for planlegging og strategisering. Med data om fremtidig vekst kan organisasjoner ta nøyaktige beslutninger om budsjett, ressursallokering, markedsføringsstrategi og forretningsmønstre, avhengig av beregninger som lagerplassering og kansellering av kundeabonnement.
AI i dataforutsigelser og forretningsprognoser: Brukssaker
Her er noen bransjebaserte brukstilfeller av AI-prognoser:
1. Økonomi
Finansselskaper kan forutsi uredelige handlinger ved å bruke AI-baserte prognoser og iverksette tiltak mot dem. De kan også forutsi eiendomspriser fra AI-verktøy ved å vurdere beliggenhet og historisk prissetting.
2. Regjeringen
Offentlige etater kan bruke AI-prognoser for å modernisere og digitalisere prosessene deres, redusere risikoen for nettangrep på nasjonale databaser, kostnadskontroll, øke ansattes effektivitet, databasevedlikehold og forbedre svarene fra lovgivere.
3. Produksjon
Produsenter bruker AI-prognose for å redusere produksjonsstans, øke effektiviteten og forbedre kundetilfredsheten. Spådommene kan også brukes til prosessdesign, vedlikehold, forsyningskjedeoptimalisering, etc.
4. Helsetjenester
Organisasjoner som leverer helsetjenester møter ofte utfordringer mens de implementerer ny teknologi. Helseorganisasjoner kan enkelt implementere nye teknologier og strømlinjeforme eksisterende prosesser med AI-forutsigelser.
5. Forsikring
For forsikringsselskaper kan oppgaver som risikostyring og kundetilfredshet forutses med AI. Svindeloppdagelse, optimalisert markedsføring, kundeutvidelse, forsikring, personlig prisstyring er andre sektorer der forsikringsorganisasjoner kan bruke prognoser.
6. Salg
AI-dataprognose informerer salgsselskaper om potensielle kunder med størst sjanse for en konvertering. Det hjelper også ved å gi data som betalingsvillighet og sjansen for å kansellere medlemskap.
7. Telekommunikasjon
Telekomselskaper bruker forretningsprognoser med AI-verktøy for å bygge kunderelasjoner og øke brukertilfredsheten. Dataprediksjon er også nyttig for å beholde lojale kunder og eliminere svindel.
8. Produkt
AI er også nyttig for å bestemme produktpriser, sammenligne konkurrentdata. Den forutsier også sjansen for ulykker under produktinnkjøp og -levering, slik at du kan holde deg forberedt med forsikring.
9. Drift
Selskaper som driver med operasjoner kan få kredittrisikoscore og forsikringskostnader for enkeltpersoner som bruker kunstig intelligens. De kan også peke ut ansatte som kan forlate organisasjonen snart.
Nå som du kjenner mulighetene for AI-drevet forretningsprognoser, er det på tide å lære hvilke verktøy som er tilgjengelige for å hjelpe deg. Sjekk ut følgende liste over AI-prognoseverktøy du bør bruke for forretningsprediksjon:
H2O AI Cloud
H2O AI Cloud er et toppvalg for bedrifter som ønsker å bygge AI-modeller og -applikasjoner. Denne ende-til-ende-plattformen gjør rask utvikling av AI-modeller mulig i skyen og på stedet.
Den kommer med en omfattende autoML-funksjon som sikrer nøyaktig og gjennomsiktig dataprediksjon raskt. Denne plattformen lar deg komme opp med nye forretningsideer for å løse kritiske forretningsproblemer ved å bruke prediktive resultater.
Forretningsorganisasjoner kan distribuere det i alle miljøer og nyte fordelen av å bruke flere modelleringsmetoder for alle typer data. Ved å bruke autoML kan du utvikle effektive modeller eller utføre mange andre oppgaver gjennom hele livssyklusen.
H2O AI Cloud tilbyr en unik kombinasjon av åpen kildekode og proprietære algoritmer og hjelper deg å utføre datadriftdeteksjon i sanntid. Samtidig som det gir deg sanntids forretningsprognoser, sørger verktøyet også for at du får den optimale CPU- og GPU-ytelsen.
Ved hjelp av ML Interpretability-verktøysettet kan du utføre tidsserieanalyse for forretningsprognoser. Dessuten, for petabyte, bruker verktøyet distribuert maskinlæring.
Neptun
Neptun er et eksperimentstyringsverktøy som lar deg spore resultater for maskinlæring. ML-forskere og ingeniører kan bli mer produktive ved å bruke det enkle dashbordet for redusert kontekstbytte.
I stedet for å arrangere unødvendige møter for å dele AI-prognoseresultatene, logger eller til og med dashboards, kan bedrifter dele dem med kolleger via en enkel lenke. Siden dashbordet er bygget på ML-modellen, kan du enkelt finne all data derfra.
Den samme plattformen lar deg sammenligne modellene dine og feilsøke dem. Under modellbygging og eksperimentering med dem kan du kontrollere prosessen. Bedrifter kan lære om kildedatasettet og parameterne til hver modell.
Dessuten holder Neptune alle ML-metadata, inkludert diagrammer og beregninger, på ett sted. Den tilbyr integrasjon med 30+ populære biblioteker for maskinlæring og IDE. Derfor får bedrifter mest mulig ut av appene de bruker regelmessig.
DataRobot
DataRobot bruker Augmented Intelligence-teknologi for å bringe intelligensrevolusjon til forskjellige bransjer. Den bruker maskinlæringsmodeller som trenger lav kode for å generere sanntidsprediksjoner.
Ved å bruke forskjellige AI-funksjoner i dette verktøyet, kan bedrifter legge til rette for datadrevet og effektfull beslutningstaking. Det er mulig å justere AI med bedriftskulturen din slik at du mottar pålitelige dataforutsigelser.
Denne plattformen lar deg definere regler, policyer og kontroller for produksjonsmodeller. Ved å bruke dens automatiserte tidsserier kan du dessuten generere, distribuere og vedlikeholde effektive prognoser for bedriften din. Denne avanserte forretningsprognosemodellen bygger robusthet og reduserer usikkerhet samtidig som den leverer spådommer i stor skala.
Tydeligvis AI
Tydeligvis AI er en kodefri plattform som kan forutsi inntekter og forretningsresultater ved hjelp av kunstig intelligens. Bedrifter kan endre sin forsyningskjede og lage skreddersydde markedsføringsstrategier ved å bruke forretningsprognosedata.
Teamet ditt trenger ikke å lære å kode eller bruke måneder på å bygge AI-modeller hvis de bruker åpenbart AI. Du kan enkelt integrere dette verktøyet med dine favorittdatakilder, inkludert Google Drive, Salesforce, Dropbox, Evernote, Hubspot og CSV-filer.
Når du velger prediksjonskategorien, vil åpenbart AI komme med prognosene ved å bruke AI-teknologi. Med praktisk talt uknuselig AES-256-kryptering forblir dataene dine fullstendig sikre. Du kan også bruke hva-hvis-scenarier for å få spådommer og forstå påvirkningsfaktorene.
På denne plattformen er to typer AI-prognoser mulig. Den første er AutoML, hvor du enkelt kan bygge AI-modeller av historiske data for sanntidsdataforutsigelser. Den andre er Time Series som bruker minst mulig data for tidsbestemte spådommer om viktige forretningshendelser til en bestemt dato.
Selv om dataene dine ikke er kompatible med maskinlæringsteknologi, kan du bruke datadialogfunksjonen til å endre dataene og konvertere dem i maskinlæringsstøttet format.
Etter å ha slått ut dataprognosemodellen, kan selskaper dele den med publikum eller hele teamet. Low-code API er også tilgjengelig for sanntids forretningsprognoser fra din egen app.
Futrli
Hvis du ønsker å få raske forretningsprognoser på forretningstrender, inntekter, salg, skatt, drift og ansatte, Futrli er her for deg. Med nøyaktige spådommer hjelper den deg med vekstplanlegging, fremtidig kontantstrøm og driftspolitikk. Verktøyet imøtekommer hovedsakelig behovene til globale regnskapsfirmaer og regnskapsvirksomheter.
Futrli Predict analyserer hver forretningstransaksjon i bedriften din for å lage en informert prognose. Den støtter tre typer spådommer: freestyle-prognoser, enhetsprognoser og repeterende prognoser. Prediksjonsassistenten til denne applikasjonen kan forklare årsaken bak hver prediksjon.
I tillegg genererer verktøyet også scenarier som forteller deg hva som vil og ikke vil skje. Derfor kan du være forberedt på det beste og verste i din virksomhet. Denne grunnprognosen vil bli generert hver dag med de oppdaterte 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 dataene dine.
Verktøyet støtter også direkte integrasjon med Xero og Quickbooks. Etter integrasjon vil Futrli importere data fra disse appene hver 24. time.
Pecan
Pecan genererer prediktiv analysedata for drift og salgsteam. Dermed kan bedrifter komme opp med løsninger på sine forretningsproblemer. Ved å bruke sine BI-vennlige data kan bedrifter få bedre salg og inntekter samtidig som de tilbyr en optimalisert brukeropplevelse til sine kunder.
Fra ressurs- og produksjonsplanlegging til distribusjon og pakking, fra kundeanskaffelse til oppbevaring – denne plattformen hjelper deg med å designe fremtidsklare strategier for beregninger som er avgjørende i din bransje.
Bruk Pecan, og du trenger ikke å ansette flere dataforskere for forretningsprognoser. Ditt eksisterende team av analytikere kan få mest mulig ut av de automatiserte prosessene til denne plattformen for å utvikle AI-drevne sofistikerte prediktive modeller. Dette verktøyet hjelper deg også med å kutte kostnadene ved å bygge kodemodeller av dataforskerne fra begynnelsen.
Enten det er for å oppdage uforutsette muligheter eller overvinne utfordringer med å transformere forhold, bruker Pecan dataene på riktig måte. Som et resultat vil du merke et betydelig løft i KPI-ene dine bare innen to uker på grunn av nøyaktig AI-prognose.
Qlik Sense
Qlik Sense gir virksomheter aktiv analyse, slik at folk på alle ferdighets- eller ekspertisenivåer kan ta informerte beslutninger. Det gir deg den beste dataanalyseopplevelsen i en bredere 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 folk kan utnytte for å forbedre menneskesentrisk analyse. Nå hjelper funksjonene som AI-generert innsikt, naturlig språkinteraksjon og AutoML-spådommer deg med å ta bedre forretningsbeslutninger mens du fokuserer på virksomheten din.
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 forskjellige skyplattformer, inkludert Qlik Sense.
Dataiku
Enten du tilhører et kodedrevet teknisk fellesskap eller en virksomhet med lav/ingen kode, Dataiku er her for å hjelpe deg med å ta datadrevne og AI-drevne beslutninger. Det er ikke nødvendig å utføre datarensing manuelt, da dette verktøyet kan analysere dataene raskere og mer effektivt for å foreslå viktige transformasjoner.
Den forenkler 109 typer datatransformasjon, inkludert aggregering av tidsserier, geospatial datatransformasjon, aggregering på tvers av ulike kilder osv. Etter å ha bygget en datapipeline i SQL, kan du planlegge den for beregninger. Den interaktive GUI lar deg få tilgang til de nødvendige dataene med noen få klikk.
Ved å bruke Dataiku AutoML kan team lage datamodeller av høy klasse med en rekke algoritmer og parametere. Foruten 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. Dermed vil du innse begrunnelsen bak hver spådom og lage din strategi deretter.
På Dataiku kan bedrifter utvikle og visualisere ulike typer analyser. Disse inkluderer hovedkomponentanalyse, univariat analyse, bivariat analyse, korrelasjonsanalyse og statistiske tester.
Konklusjon 👩🏫
Næringslivet blir mer konkurransedyktig for hver dag, og hvert selskap må gjøre sitt beste for å holde seg i løpet.
Forretningsprognoser er en tilnærming som hjelper bedrifter med å få en fordel fremfor andre. AI-prognoser gjør hele prosessen sofistikert og reduserer manuell innsats.
Vi diskuterte noen av de beste AI-drevne dataprediksjonsverktøyene i denne artikkelen som bedrifter i alle størrelser kan bruke til prognoser.
Ved å bruke disse løsningene kan du få en bedre forståelse av fremtidige scenarier generert fra relevante historiske data.
Hvis du er interessert i utviklingen og tror AI kan være et godt alternativ, les om AI-drevne kodefullføringsverktøy.