8 種適用於企業的最佳人工智能數據預測和預測工具
已發表: 2022-03-28現在是您的企業開始使用 AI 驅動的工具進行業務預測的時候了。
數據預測已成為業務增長和商業穩定性規劃過程中不可或缺的一部分。 金融、供應鏈、採購和運營是使用數據預測的常見行業，更多行業正在加入聯盟。
您可以使用人工智能 (AI) 技術為用於預測的歷史數據添加更多功能。 如今，許多應用程序使用人工智能和機器學習技術進行數據預測。
在深入了解基於 AI 的頂級業務預測工具之前，我們將了解數據預測的定義、類型和用例。
什麼是業務預測？
業務預測是指使用各種工具和技術來預測業務不同方面的發展，例如銷售、成本和利潤。 在製定明智的策略時，這些預測很有幫助。
通過預測，公司可以在任何組織調查中發現問題。 這個過程使用不同的定量或定性模型來分析收集的歷史數據。
分析後，公司得到預測，可用於需求規劃、營銷、財務運營，甚至用戶體驗。 預測數據與實際表現存在差異。 使用偏差，您可以提高未來預測的準確性。
業務預測的主要類型
雖然有不同類型的數據預測或預測，但讓我們討論以下兩種常見類型：
需求預測
需求是每個企業的重要組成部分。 對包括原材料、庫存和勞動力在內的資源需求進行預測，有助於組織準確地規劃以提前滿足需求。 因此，公司可以滿足內部和外部需求。
增長預測
預測公司的增長模式（銷售額/收入）對於規劃和製定戰略也至關重要。 借助有關未來增長的數據，組織可以根據庫存位置和客戶訂閱取消等指標，對預算、資源分配、營銷策略和業務模式做出準確的決策。
數據預測和業務預測中的人工智能：用例
以下是一些基於行業的人工智能預測用例：
1. 金融
金融公司可以使用基於人工智能的預測來預測欺詐行為並對其採取行動。 他們還可以通過考慮位置和歷史定價從人工智能工具預測房地產價格。
2. 政府
政府機構可以使用人工智能預測來實現流程現代化和數字化，降低國家數據庫受到網絡攻擊的風險，控製成本，提高員工效率，維護數據庫，並改善立法者的反應。
3. 製造
製造商使用 AI 預測來減少生產停機時間、提高效率並提高客戶滿意度。 預測還可用於流程設計、維護、供應鏈優化等。
4. 醫療保健
提供醫療保健服務的組織在實施新技術時經常面臨挑戰。 醫療保健組織可以通過 AI 業務預測順利實施新技術並簡化現有流程。
5. 保險
對於保險公司來說，風險管理和客戶滿意度等任務可以通過人工智能進行預測。 欺詐檢測、優化營銷、客戶擴展、承保、個人費率管理是保險組織可以使用預測的其他領域。
6. 銷售
人工智能數據預測會告知銷售公司最有可能發生轉化的潛在客戶。 它還通過提供諸如支付意願和取消會員資格的機會等數據來提供幫助。
7. 電信
電信公司使用 AI 工具進行業務預測，以建立客戶關係並提高用戶滿意度。 數據預測對於留住忠實客戶和消除欺詐也很有用。
8. 產品
人工智能對於確定產品價格、比較競爭對手數據也很有用。 它還可以預測產品採購和供應過程中發生事故的可能性，以便您為保險做好準備。
9. 運營
從事運營業務的公司可以獲得使用人工智能的個人的信用風險評分和保險費用。 此外，他們可以指出可能很快離開組織的員工。
既然您已經了解了 AI 驅動的業務預測的可能性，那麼是時候了解哪些工具可以為您提供幫助了。 查看以下您應該用於業務預測的 AI 預測工具列表：
H2O人工智能雲
H2O AI Cloud 是想要構建 AI 模型和應用程序的企業的首選。 這個端到端平台使在雲端和本地進行快速 AI 模型開發成為可能。
它具有全面的 autoML 功能，可確保快速準確和透明的數據預測。 該平台允許您提出新的商業想法，通過使用其預測結果來解決關鍵業務問題。
業務組織可以在任何環境中部署它，並享受對各種數據使用多種建模方法的好處。 使用 autoML，您可以開發有效的模型或在整個生命週期中執行許多其他任務。
H2O AI Cloud 提供開源和專有算法的獨特組合，幫助您實時執行數據漂移檢測。 在為您提供實時業務預測的同時，該工具還確保您獲得最佳的 CPU 和 GPU 性能。
借助其 ML Interpretability 工具包，您可以執行時間序列分析以進行業務預測。 此外，對於 PB，該工具使用分佈式機器學習。
海王星
Neptune 是一種實驗管理工具，可讓您跟踪機器學習結果。 ML 研究人員和工程師可以通過使用其單一儀表板減少上下文切換來提高工作效率。
公司無需安排不必要的會議來分享 AI 預測結果、日誌甚至儀表板，而是可以通過一個簡單的鏈接與同事分享。 由於儀表板是基於 ML 模型構建的，因此您可以輕鬆地從那裡找到任何數據。
同一平台可讓您比較模型並進行調試。 在模型構建和試驗期間，您可以控製過程。 公司可以了解源數據集和每個模型的參數。
此外，Neptune 將所有 ML 元數據（包括圖表和指標）保存在一個地方。 它提供與 30 多個流行的機器學習和 IDE 庫的集成。 因此，企業可以充分利用他們經常使用的應用程序。
數據機器人
DataRobot 使用增強智能技術為不同行業帶來智能革命。 它利用需要低代碼的機器學習模型來生成實時預測。
通過應用該工具的不同 AI 功能，企業可以促進數據驅動和有影響力的決策。 可以使 AI 與您的公司文化保持一致，以便您獲得可靠的數據預測。
該平台允許您為生產模型定義規則、策略和控制。 此外，使用其自動時間序列，您可以為您的公司生成、部署和維護有效的預測。 這種先進的業務預測模型可在大規模交付預測的同時建立彈性並減少不確定性。
顯然是人工智能
顯然，人工智能是一個無代碼平台，可以使用人工智能預測收入和業務成果。 公司可以使用業務預測數據修改其供應鏈並創建量身定制的營銷策略。
如果您的團隊使用顯然 AI，則他們無需學習編碼或花費數月時間構建 AI 模型。 您可以輕鬆將此工具與您喜歡的數據源集成，包括 Google Drive、Salesforce、Dropbox、Evernote、
當您選擇預測類別時，顯然人工智能將使用人工智能技術提出預測。 借助幾乎牢不可破的 AES-256 加密，您的數據仍然完全安全。 您還可以使用假設情景來獲得預測並了解影響因素。
在這個平台上，可以進行兩種類型的 AI 預測。 第一個是 AutoML，您可以在其中輕鬆地從歷史數據中構建 AI 模型以進行實時數據預測。 第二個是時間序列，它使用盡可能少的數據來預測特定日期的重要業務事件的時間限制。
即使您的數據與機器學習技術不兼容，您也可以使用數據對話框功能來修改數據並將其轉換為機器學習支持的格式。
製作出數據預測模型後，公司可以與公眾或整個團隊共享。 低代碼 API 也可用於您自己的應用程序的實時業務預測。
富特里
如果您想獲得有關業務趨勢、收入、銷售、稅收、運營和員工的快速業務預測，Futrli 在這里為您服務。 通過準確的預測，它可以幫助您制定增長計劃、未來現金流和運營政策。 該工具主要滿足全球會計師事務所和會計業務的需求。
Futrli Predict 分析貴公司的每筆業務交易，以做出明智的預測。 它支持三種類型的預測：自由式預測、單位預測和重複預測。 這個應用程序的預測助手可以解釋每個預測背後的原因。
此外，該工具還會生成場景，告訴您會發生什麼，不會發生什麼。 因此，您可以為業務中最好和最壞的情況做好準備。 每天都會使用更新的數據生成此基線預測。
Futrli 還支持將 Google Sheets 模板與 Futrli Predict 熱鏈接，以進行複雜的預測，如工資單。 您還可以隨時關閉工具預測並添加數據。
該工具還支持與 Xero 和 Quickbooks 的直接集成。 集成後，Futrli 將每 24 小時從這些應用程序導入數據。
胡桃
Pecan 為運營和銷售團隊生成預測分析數據。 因此，公司可以為他們的業務問題提出解決方案。 使用其對 BI 友好的數據，公司可以獲得更好的銷售和收入，同時為客戶提供優化的用戶體驗。
從資源和生產規劃到分銷和包裝，從客戶獲取到保留——該平台可幫助您針對對您的行業至關重要的指標設計面向未來的戰略。
使用 Pecan，您無需僱傭額外的數據科學家進行業務預測。 您現有的分析師團隊可以充分利用該平台的自動化流程來開發人工智能驅動的複雜預測模型。 該工具還可以幫助您從一開始就降低數據科學家構建代碼模型的成本。
無論是發現不可預見的機會，還是克服環境變化帶來的挑戰，Pecan 都以正確的方式利用數據。 因此，由於準確的 AI 預測，您會在兩週內註意到您的 KPI 顯著提升。
Qlik 感覺
Qlik Sense 為企業提供主動分析，因此任何技能或專業水平的人都可以做出明智的決定。 它為您提供更廣泛的一流數據分析體驗。
這個業務預測平台超越了通用儀表板和基於查詢的分析，具有超快的計算、上下文預測和交互式用戶界面。
Qlik 提供人工智能驅動的增強分析，人們可以利用它來改進以人為中心的分析。 現在，它的 AI 生成洞察、自然語言交互和 AutoML 預測等功能可幫助您在專注於業務的同時做出更好的業務決策。
此外，該工具擴大了數據模型的範圍並提供了易於訪問的交互式預測。 其 Insight Advisor 功能會自動生成高級見解，並在準備數據和創建分析的過程中幫助您。
AutoML 自動生成模型並測試假設情景，以通過無代碼流程得出預測。 您還可以在不同的雲平台上發布數據，包括 Qlik Sense。
達泰庫
無論您屬於代碼驅動的技術社區還是低代碼/無代碼業務，Dataiku 都可以幫助您做出數據驅動和人工智能驅動的決策。 無需手動執行數據清理，因為此工具可以更快速、更有效地分析數據以提出關鍵轉換建議。
它促進了 109 種類型的數據轉換，包括聚合時間序列、地理空間數據轉換、跨各種源的聚合等。在 SQL 中構建數據管道後，您可以對其進行調度計算。 其交互式 GUI 讓您只需單擊幾下即可訪問必要的數據。
使用 Dataiku AutoML，團隊可以創建具有眾多算法和參數的高級數據模型。 除了擁有 32 種核心算法，Dataiku 還支持流行的 ML 引擎——Python、H2O、Spark 和 TensorFlow。
業務預測平台可讓您探索可視模型並了解關鍵指標，例如統計數據、錯誤和洞察力。 因此，您將了解每個預測背後的基本原理並相應地制定您的策略。
在 Dataiku，公司可以開發和可視化不同類型的分析。 這些包括主成分分析、單變量分析、雙變量分析、相關分析和統計檢驗。
結論
商業世界的競爭日益激烈，每家公司都需要盡最大努力保持競爭優勢。
業務預測是一種幫助企業獲得優勢的方法。 人工智能預測使整個過程變得複雜並減少了人工。
我們在本文中討論了一些最好的人工智能數據預測工具，各種規模的企業都可以使用這些工具進行預測。
使用這些解決方案，您可以更好地了解相關歷史數據生成的未來場景。
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