Предиктивна аналітика: як ШІ прогнозує успіх бізнесу
Прогнозування — важлива частина будь-якого бізнесу, що допомагає моделювати зміни цін на товари, поведінку клієнтів, доходи та витрати компанії. Ця інформація покращує процес планування стратегій, виявлення потенційних проблем та способів їх усунення.
Раніше методи прогнозування ґрунтувалися на припущеннях, до уваги брався досвід компанії. Грубо кажучи, дані збиралися по пам'яті та оброблялися інтуїтивно. Потім з'явився паперовий облік: дані фіксувалися та зберігалися в журналах, проте на їхнє оброблення витрачалися сотні годин.
Поворотним моментом у галузі прогнозування стало масове використання комп'ютерів у 1970-х. Тепер інформацію можна зберігати в електронному вигляді, робити нотатки, фільтрувати та сортувати за певними параметрами.
Найсучаснішим інструментом прогнозування є штучний інтелект. Він може обробляти більше даних, будувати складніші моделі та знаходити приховані закономірності.
Також штучний інтелект здатний виявляти приховані закономірності, які не може помітити людина. Наприклад, серед тих самих 1000 факторів люди побачать 10 закономірностей, а ШІ — 15.
Вибір точок даних. Визначення факторів, які є визначальними і впливають на продажі, витрати, прибуток тощо. Можуть включати ринкові тенденції, демографічні показники, а також активність у соціальних мережах, відвідуваність вебсайту та успішні угоди.
Вибір змінних. Визначення змінних відбувається відповідно до вибраних точок даних. Якщо компанія аналізує ефективність категорії “чоловічий одяг” на вебсайті, то точками даних будуть завершені та незавершені угоди, а змінними — демографія користувача (вік, регіон, стать тощо).
Далі компанія визначає спосіб збирання інформації. У нашому прикладі дані будуть збирати зі сторінки категорії "чоловічий одяг", а зберігати — в електронній таблиці або на адмін-панелі вебсайту.
Вибір моделі прогнозування. Фактично модель — це представлення гіпотези, що відповідає обраним точкам даних та змінним. Популярними є такі моделі: регресійні, авторегресійні, експоненційного згладжування тощо. ШІ самостійно обирає відповідну модель, залежно від бізнесу та гіпотези.
Для пояснення гіпотези штучний інтелект використовує візуалізацію. Наприклад, щоб презентувати ефективність категорії “чоловічий одяг”, він може показати кількість демографічних груп, які купували та не купували товари.
Перевірка початкової гіпотези та її вирішення. ШІ зауважив, що певна демографічна група виявила цікавість до товарів. Причина — відносно невелика вартість доставки у їхній регіон. Він пропонує зменшити ціну доставки для решти покупців, щоб збільшити загальний обсяг продажів.
Прогнозування прибутку та продажів. Роблячи точні прогнози майбутніх продажів, ШІ допомагає компаніям оптимізувати діяльність і задовольнити попит. Це зумовлює збільшення прибутку та ефективне використання ресурсів.
Прогнозування відтоку клієнтів. ШІ збирає та обробляє дані набагато швидше, ніж людина. Він може виявити поточні ринкові тенденції та визначити, чи відповідає їм компанія. Він відстежує активність користувачів, тож може вказати момент спаду та запропонувати вихід із ситуації.
Прогнозування ціни на товари. За допомогою ШІ компанія може заздалегідь визначити зміну ціни на певний товар. Наприклад, якщо підприємство продає техніку, ШІ буде відстежувати кількість релевантних запитів у Google, згадки в соцмережах, дії великих дистриб'юторів тощо.
Штучний інтелект може бути використаний і в галузі охорони здоров'я. Наприклад, для прогнозування майбутнього стану пацієнта, призначення курсу лікування чи визначення сезонності захворювань. Розуміння таких тенденцій дасть уявлення про необхідну кількість карет швидкої допомоги, лікарів, препаратів, диспетчерів тощо.
Amazon Forecast. Використовує алгоритми машинного навчання для прогнозування показників підприємства, включно з потребами у ресурсах, попитом на продукцію та фінансовими зобов'язання.
DataRobot. Використовує машинне навчання для прогнозування в умовах реального часу. Рішення дозволяє визначити правила та елементи керування для різних моделей. Годиться як для аналізу невеликої кількості даних, так і для масштабних проєктів.
Тому ШІ навряд чи є панацеєю у сфері прогнозування. Швидше, він може стати додатковим інструментом, який допомагає виконувати завдання, а не перебирає на себе функцію їх виконання.
Поворотним моментом у галузі прогнозування стало масове використання комп'ютерів у 1970-х. Тепер інформацію можна зберігати в електронному вигляді, робити нотатки, фільтрувати та сортувати за певними параметрами.
Найсучаснішим інструментом прогнозування є штучний інтелект. Він може обробляти більше даних, будувати складніші моделі та знаходити приховані закономірності.
Переваги бізнес-прогнозування за допомогою ШІ
Головною перевагою ШІ моделей перед традиційним бізнес-прогнозуванням є те, що вони не обмежені людським ресурсом. Тобто, щоб обробити 1000 факторів, людина має витратити сотні годин, а ШІ — вдесятеро менше.
Інші переваги бізнес-прогнозування за допомогою ШІ:
- Точність. Штучний інтелект збільшує точність прогнозів завдяки використанню складних алгоритмів та машинного навчання. Через відсутність людського фактора ймовірність похибки є мінімальною.
- Ефективність. Крім економії часу, компанії зосереджуються на стратегічних завданнях, делегуючи штучному інтелекту рутинне збирання даних та їх оброблення.
- Інформація в режимі реального часу. Компаніям легше адаптуватися до обставин, які постійно змінюються, маючи актуальні дані про той чи інший параметр.
- Економічність. Крім очевидної економії людських ресурсів, точні прогнози ШІ допомагають уникнути надлишку товарів на складах, скоротити витрати на логістику та обслуговування інструментів.
Також штучний інтелект здатний виявляти приховані закономірності, які не може помітити людина. Наприклад, серед тих самих 1000 факторів люди побачать 10 закономірностей, а ШІ — 15.
Як прогнозує штучний інтелект?
Головна відмінність бізнес-прогнозування за участю штучного інтелекту і без нього полягає в тому, хто збирає та обробляє дані. У першому випадку це робить алгоритм, у другому — людина. Інші етапи схожі, давайте розглянемо кожен із них.
Вибір точок даних. Визначення факторів, які є визначальними і впливають на продажі, витрати, прибуток тощо. Можуть включати ринкові тенденції, демографічні показники, а також активність у соціальних мережах, відвідуваність вебсайту та успішні угоди.
Вибір змінних. Визначення змінних відбувається відповідно до вибраних точок даних. Якщо компанія аналізує ефективність категорії “чоловічий одяг” на вебсайті, то точками даних будуть завершені та незавершені угоди, а змінними — демографія користувача (вік, регіон, стать тощо).
Далі компанія визначає спосіб збирання інформації. У нашому прикладі дані будуть збирати зі сторінки категорії "чоловічий одяг", а зберігати — в електронній таблиці або на адмін-панелі вебсайту.
Візуалізація точок даних і змінних на прикладі аналізу ігрової активності у різні дні тижня. Джерело: onlinestatbook.com
Формування гіпотези. Після збирання даних та визначення змінних створюється гіпотеза. Штучний інтелект зіставляє інформацію, щоб знайти закономірності. Наприклад, якщо результат аналізу продемонстрував, що кількість завершених і незавершених угод з купівлі футболок є приблизно однаковою, то висувається гіпотеза: «рішення щодо покупки залежить від демографічного фактора».
Вибір моделі прогнозування. Фактично модель — це представлення гіпотези, що відповідає обраним точкам даних та змінним. Популярними є такі моделі: регресійні, авторегресійні, експоненційного згладжування тощо. ШІ самостійно обирає відповідну модель, залежно від бізнесу та гіпотези.
Для пояснення гіпотези штучний інтелект використовує візуалізацію. Наприклад, щоб презентувати ефективність категорії “чоловічий одяг”, він може показати кількість демографічних груп, які купували та не купували товари.
Перевірка початкової гіпотези та її вирішення. ШІ зауважив, що певна демографічна група виявила цікавість до товарів. Причина — відносно невелика вартість доставки у їхній регіон. Він пропонує зменшити ціну доставки для решти покупців, щоб збільшити загальний обсяг продажів.
Способи застосування ШІ-прогнозування
Штучний інтелект — універсальний інструмент, оскільки він може знаходити закономірності та робити прогнози для різних напрямів. Наприклад, він може виявляти патерни поведінки клієнтів, що постійно повторюються, закономірності ринкових тенденцій та активності співробітників тощо.
Розглянемо інші способи застосування ШІ-прогнозування.
Прогнозування прибутку та продажів. Роблячи точні прогнози майбутніх продажів, ШІ допомагає компаніям оптимізувати діяльність і задовольнити попит. Це зумовлює збільшення прибутку та ефективне використання ресурсів.
Прогнозування відтоку клієнтів. ШІ збирає та обробляє дані набагато швидше, ніж людина. Він може виявити поточні ринкові тенденції та визначити, чи відповідає їм компанія. Він відстежує активність користувачів, тож може вказати момент спаду та запропонувати вихід із ситуації.
Прогнозування ціни на товари. За допомогою ШІ компанія може заздалегідь визначити зміну ціни на певний товар. Наприклад, якщо підприємство продає техніку, ШІ буде відстежувати кількість релевантних запитів у Google, згадки в соцмережах, дії великих дистриб'юторів тощо.
Штучний інтелект може бути використаний і в галузі охорони здоров'я. Наприклад, для прогнозування майбутнього стану пацієнта, призначення курсу лікування чи визначення сезонності захворювань. Розуміння таких тенденцій дасть уявлення про необхідну кількість карет швидкої допомоги, лікарів, препаратів, диспетчерів тощо.
Інструменти прогнозування на базі ШІ
Microsoft Azure Machine Learning. Хмарна платформа на базі штучного інтелекту, яка надає рішення для створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання. Інструменти прогнозування: прогнозування часових рядів (відстежування показників певного параметра в конкретний момент часу), попиту та виявлення аномалій.
Amazon Forecast. Використовує алгоритми машинного навчання для прогнозування показників підприємства, включно з потребами у ресурсах, попитом на продукцію та фінансовими зобов'язання.
DataRobot. Використовує машинне навчання для прогнозування в умовах реального часу. Рішення дозволяє визначити правила та елементи керування для різних моделей. Годиться як для аналізу невеликої кількості даних, так і для масштабних проєктів.
Висновок
Будь-яке ШІ-рішення створене людиною. Щоб такі інструменти забезпечували успіх бізнесу, необхідно встановлювати правильні початкові налаштування, вказувати потрібні змінні та підключати їх до джерела інформації.
Тому ШІ навряд чи є панацеєю у сфері прогнозування. Швидше, він може стати додатковим інструментом, який допомагає виконувати завдання, а не перебирає на себе функцію їх виконання.
