8 лучших инструментов прогнозирования и предсказания данных на основе ИИ для бизнеса

Пришло время вашему бизнесу начать использовать инструменты на основе ИИ для бизнес-прогнозирования.

Прогнозирование данных стало неотъемлемой частью процесса планирования роста бизнеса и коммерческой стабильности. Финансы, цепочка поставок, закупки и операции являются общими секторами, которые используют прогнозирование данных, и все больше отраслей присоединяются к лиге.

Вы можете расширить возможности исторических данных, используемых для прогнозирования, с помощью технологии искусственного интеллекта (ИИ). В настоящее время многие приложения используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования данных.

Прежде чем углубиться в изучение лучших инструментов бизнес-прогнозирования на основе ИИ, мы рассмотрим определение, типы и варианты использования для прогнозирования данных.

Что такое бизнес-прогнозирование?

Бизнес-прогнозирование означает прогнозирование развития различных аспектов бизнеса, таких как продажи, затраты и прибыль, с использованием различных инструментов и методов. Эти прогнозы полезны, когда дело доходит до построения информированных стратегий.

Прогнозируя, компании могут выявить проблемы во время любого организационного расследования. В этом процессе используются различные количественные или качественные модели для анализа собранных исторических данных.

После анализа компании получают прогнозы, которые они могут использовать для планирования спроса, маркетинга, финансовых операций и даже пользовательского опыта. Существует разница между прогнозируемыми данными и фактическими показателями. Используя отклонение, вы можете повысить точность будущих прогнозов.

Основные виды бизнес-прогнозирования

Несмотря на то, что существуют различные типы прогнозирования данных или прогнозов, давайте обсудим два распространенных типа ниже:

Прогнозирование спроса

Спрос – неотъемлемая часть любого бизнеса. Составление прогнозов потребности в ресурсах, включая сырье, запасы и рабочую силу, помогает организациям точно планировать выполнение требований заблаговременно. Таким образом, компании могут выполнять внутренние и внешние требования.

Прогнозирование роста

Прогнозирование модели роста компании (продажи/выручка) также имеет решающее значение для планирования и разработки стратегии. Имея данные о будущем росте, организации могут принимать точные решения о бюджете, распределении ресурсов, маркетинговой стратегии и бизнес-модели в зависимости от таких показателей, как расположение запасов и отмена подписки клиента.

ИИ в прогнозировании данных и бизнес-прогнозировании: варианты использования

Вот несколько отраслевых вариантов использования прогнозирования ИИ:

1. Финансы

Финансовые компании могут прогнозировать мошеннические действия с помощью прогнозирования на основе ИИ и принимать меры против них. Они также могут прогнозировать цены на недвижимость с помощью инструментов ИИ, учитывая местоположение и исторические цены.

2. Правительство

Государственные учреждения могут использовать прогнозирование ИИ для модернизации и оцифровки своих процессов, снижения рисков кибератак на национальные базы данных, контроля затрат, повышения эффективности сотрудников, обслуживания баз данных и улучшения реагирования законодателей.

3. Производство

Производители используют прогнозы ИИ, чтобы сократить время простоя производства, повысить эффективность и повысить удовлетворенность клиентов. Прогнозы также можно использовать для проектирования процессов, технического обслуживания, оптимизации цепочки поставок и т. д.

4. Здравоохранение

Организации, предоставляющие медицинские услуги, часто сталкиваются с проблемами при внедрении новых технологий. Организации здравоохранения могут беспрепятственно внедрять новые технологии и оптимизировать существующие процессы с помощью бизнес-прогнозирования ИИ.

5. Страхование

Для страховых компаний с помощью ИИ можно прогнозировать такие задачи, как управление рисками и удовлетворенность клиентов. Обнаружение мошенничества, оптимизированный маркетинг, расширение клиентской базы, андеррайтинг, управление персональными ставками — это другие области, в которых страховые организации могут использовать прогнозирование.

6. Продажи

Прогнозирование данных ИИ информирует сбытовые компании о лидах с максимальным шансом на конверсию. Это также помогает, предоставляя такие данные, как готовность платить и вероятность отмены членства.

7. Телекоммуникации

Телекоммуникационные компании используют бизнес-прогнозирование с инструментами ИИ для построения отношений с клиентами и повышения удовлетворенности пользователей. Прогнозирование данных также полезно для удержания лояльных клиентов и предотвращения мошенничества.

8. Продукт

ИИ также полезен для определения цен на товары, сравнения данных конкурентов. Он также прогнозирует вероятность несчастных случаев во время закупки и поставки продукции, поэтому вы можете быть готовы к ней со страховкой.

9. Операции

Компании, занимающиеся операциями, могут получить оценку кредитного риска и расходы на страхование для физических лиц, использующих ИИ. Кроме того, они могут указать на сотрудников, которые могут вскоре покинуть организацию.

Теперь, когда вы знаете о возможностях бизнес-прогнозирования на основе ИИ, пришло время узнать, какие инструменты вам помогут. Ознакомьтесь со следующим списком инструментов прогнозирования ИИ, которые вы должны использовать для бизнес-прогнозирования:

Облако искусственного интеллекта H2O

H2O AI Cloud — лучший выбор для компаний, которые хотят создавать модели и приложения ИИ. Эта комплексная платформа позволяет быстро разрабатывать модели ИИ в облаке и локально.

Он поставляется с комплексной функцией autoML, которая обеспечивает быстрое точное и прозрачное прогнозирование данных. Эта платформа позволяет вам придумывать новые бизнес-идеи для решения критических бизнес-задач, используя ее результаты прогнозирования.

Бизнес-организации могут развернуть его в любой среде и воспользоваться преимуществами использования нескольких методов моделирования для всех видов данных. Используя autoML, вы можете разрабатывать эффективные модели или выполнять множество других задач на протяжении всего жизненного цикла.

H2O AI Cloud предлагает уникальную комбинацию алгоритмов с открытым исходным кодом и проприетарных алгоритмов и помогает обнаруживать дрейф данных в режиме реального времени. Предоставляя вам бизнес-прогнозирование в режиме реального времени, этот инструмент также гарантирует, что вы получите оптимальную производительность процессора и графического процессора.

С помощью набора инструментов ML Interpretability вы можете выполнять анализ временных рядов для бизнес-прогнозирования. Более того, для петабайт инструмент использует распределенное машинное обучение.

Нептун

Neptune — это инструмент управления экспериментами, который позволяет отслеживать результаты машинного обучения. Исследователи и инженеры машинного обучения могут повысить свою продуктивность, используя единую панель инструментов для уменьшения переключения контекста.

Вместо того, чтобы организовывать ненужные встречи для обмена результатами прогнозирования ИИ, журналами или даже информационными панелями, компании могут поделиться ими с коллегами по простой ссылке. Так как дашборд построен по модели машинного обучения, оттуда легко можно найти любые данные.

Та же платформа позволяет сравнивать ваши модели и отлаживать их. Во время построения моделей и экспериментов с ними вы можете контролировать процесс. Компании могут узнать об исходном наборе данных и параметрах каждой модели.

Более того, Neptune хранит все метаданные машинного обучения, включая диаграммы и метрики, в одном месте. Он предлагает интеграцию с более чем 30 популярными библиотеками машинного обучения и IDE. Следовательно, предприятия получают максимальную отдачу от приложений, которые они регулярно используют.

Датаробот

DataRobot использует технологию расширенного интеллекта, чтобы совершить революцию в области интеллектуальных технологий в различных отраслях. Он использует модели машинного обучения, которым требуется минимум кода для создания прогнозов в реальном времени.

Применяя различные функции искусственного интеллекта этого инструмента, предприятия могут облегчить принятие эффективных решений на основе данных. Можно согласовать ИИ с культурой вашей компании, чтобы получать надежные прогнозы данных.

Эта платформа позволяет вам определять правила, политики и элементы управления для производственных моделей. Более того, используя его автоматические временные ряды, вы можете создавать, развертывать и поддерживать эффективные прогнозы для своей компании. Эта передовая модель бизнес-прогнозирования повышает устойчивость и снижает неопределенность, предоставляя масштабные прогнозы.

Очевидно, ИИ

Очевидно, что ИИ — это платформа без кода, которая может прогнозировать доходы и результаты бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Компании могут модифицировать свою цепочку поставок и создавать индивидуальные маркетинговые стратегии, используя данные бизнес-прогнозирования.

Вашей команде не нужно учиться кодировать или тратить месяцы на создание моделей ИИ, если они используют Очевидно ИИ. Вы можете легко интегрировать этот инструмент с вашими любимыми источниками данных, включая Google Диск, Salesforce, Dropbox, Evernote, Хабспот и файлы CSV.

Когда вы выбираете категорию прогнозов, очевидно, что ИИ будет составлять прогнозы с использованием технологии ИИ. Благодаря практически неуязвимому шифрованию AES-256 ваши данные остаются в полной безопасности. Вы также можете использовать сценарии «что, если», чтобы получить прогнозы и понять влияющие факторы.

На этой платформе возможны два типа прогнозирования ИИ. Первый — это AutoML, где вы можете легко создавать модели ИИ на основе исторических данных для прогнозирования данных в реальном времени. Второй — это временные ряды, которые используют наименьшее количество возможных данных для привязанных ко времени прогнозов важных бизнес-событий до определенной даты.

Даже если ваши данные несовместимы с технологией машинного обучения, вы можете использовать функцию диалогового окна данных, чтобы изменить данные и преобразовать их в формат, поддерживаемый машинным обучением.

После создания модели прогнозирования данных компании могут поделиться ею с общественностью или всей командой. API с низким кодом также доступен для бизнес-прогнозирования в реальном времени из вашего собственного приложения.

Футрли

Если вы хотите получить быстрый бизнес-прогноз по бизнес-тенденциям, доходам, продажам, налогам, операциям и персоналу, Futrli здесь для вас. Благодаря точным прогнозам он поможет вам в планировании роста, будущих денежных потоках и операционной политике. Инструмент в основном удовлетворяет потребности глобальных бухгалтерских фирм и бухгалтерских компаний.

Futrli Predict анализирует каждую бизнес-транзакцию вашей компании, чтобы сделать обоснованный прогноз. Он поддерживает три типа прогнозов: прогнозы произвольного стиля, прогнозы единиц и повторяющиеся прогнозы. Помощник прогнозирования этого приложения может объяснить причину каждого прогноза.

Кроме того, инструмент также генерирует сценарии, которые сообщают вам, что произойдет, а что нет. Таким образом, вы можете оставаться готовыми к лучшему и худшему в вашем бизнесе. Этот базовый прогноз будет генерироваться каждый день с обновленными данными.

Futrli также поддерживает горячее связывание шаблонов Google Sheets с Futrli Predict для сложных прогнозов, таких как платежные ведомости. Вы также можете отключить предсказание инструмента в любое время и добавить свои данные.

Инструмент также поддерживает прямую интеграцию с Xero и Quickbooks. После интеграции Futrli будет импортировать данные из этих приложений каждые 24 часа.

Пекан

Pecan генерирует данные прогнозной аналитики для операционных и отделов продаж. Таким образом, компании могут найти решения своих бизнес-проблем. Используя его данные, удобные для BI, компании могут увеличить продажи и прибыль, предлагая своим клиентам оптимизированный пользовательский интерфейс.

От планирования ресурсов и производства до распределения и упаковки, от привлечения клиентов до удержания — эта платформа поможет вам разработать стратегии будущего на основе показателей, которые имеют решающее значение в вашей отрасли.

Используйте Pecan, и вам не придется нанимать дополнительных специалистов по данным для бизнес-прогнозирования. Ваша существующая команда аналитиков может максимально использовать автоматизированные процессы этой платформы для разработки сложных прогностических моделей на базе ИИ. Этот инструмент также поможет вам с самого начала сократить затраты на создание модели кода специалистами по обработке и анализу данных.

Будь то открытие непредвиденных возможностей или преодоление трудностей, связанных с изменением условий, Pecan правильно использует данные. В результате вы заметите значительный прирост ваших KPI только через две недели благодаря точному прогнозированию ИИ.

QlikSense

Qlik Sense расширяет возможности компаний с помощью активной аналитики, чтобы люди с любым уровнем навыков и опыта могли принимать обоснованные решения. Он предлагает вам лучший в своем классе опыт анализа данных в более широком масштабе.

Эта платформа бизнес-прогнозирования выходит за рамки обычных информационных панелей и аналитики на основе запросов благодаря сверхбыстрым вычислениям, контекстным прогнозам и интерактивному пользовательскому интерфейсу.

Qlik предлагает расширенную аналитику на основе ИИ, которую люди могут использовать для улучшения анализа, ориентированного на человека. Теперь его функции, такие как аналитика, созданная искусственным интеллектом, взаимодействие с естественным языком и прогнозы AutoML, помогают вам принимать более эффективные бизнес-решения, сосредоточив внимание на своем бизнесе.

Кроме того, этот инструмент расширяет охват модели данных и предоставляет легкодоступные интерактивные прогнозы. Его функция Insight Advisor автоматически генерирует расширенную информацию и помогает вам в процессах подготовки данных и создания аналитики.

AutoML автоматически создает модели и тестирует сценарии «что, если» для получения прогнозов с помощью процесса без кода. Вы также можете публиковать данные на различных облачных платформах, включая Qlik Sense.

Датаику

Независимо от того, принадлежите ли вы к техническому сообществу, ориентированному на код, или к бизнесу с низким/отсутствием кода, Dataiku здесь, чтобы помочь вам принимать решения на основе данных и искусственного интеллекта. Нет необходимости выполнять очистку данных вручную, так как этот инструмент может анализировать данные быстрее и эффективнее, чтобы предлагать ключевые преобразования.

Он поддерживает 109 типов преобразования данных, включая агрегирование временных рядов, преобразование геопространственных данных, агрегирование различных источников и т. д. После создания конвейера данных в SQL вы можете запланировать его для вычислений. Его интерактивный графический интерфейс позволяет получить доступ к необходимым данным несколькими щелчками мыши.

Используя Dataiku AutoML, команды могут создавать высококлассные модели данных с многочисленными алгоритмами и параметрами. Помимо 32 основных алгоритмов, Dataiku поддерживает популярные механизмы машинного обучения — Python, H2O, Spark и TensorFlow.

Платформа бизнес-прогнозирования позволяет изучить визуальные модели и понять ключевые показатели, такие как статистика, ошибки и выводы. Таким образом, вы поймете обоснование каждого прогноза и соответственно создадите свою стратегию.

На Dataiku компании могут разрабатывать и визуализировать различные виды анализа. К ним относятся анализ основных компонентов, одномерный анализ, двумерный анализ, анализ корреляций и статистические тесты.

Вывод

Деловой мир становится все более конкурентным с каждым днем, и каждая компания должна приложить все усилия, чтобы оставаться в гонке.

Бизнес-прогнозирование — это подход, который помогает компаниям получить преимущество перед другими. Прогнозирование ИИ усложняет весь процесс и сокращает ручной труд.

В этой статье мы обсудили некоторые из лучших инструментов прогнозирования данных на основе ИИ, которые предприятия любого размера могут использовать для прогнозирования.

Используя эти решения, вы можете лучше понять будущие сценарии, созданные на основе соответствующих исторических данных.

Если вы заинтересованы в разработке и считаете, что ИИ может быть хорошим вариантом, прочитайте об инструментах завершения кода на базе ИИ.