التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تحويل بيانات الأعمال إلى ميزة تنافسية

لماذا يفشل BI التقليدي

تعد لوحات معلومات ذكاء الأعمال ذات قيمة كبيرة لفهم ما حدث: إيرادات الربع الأخير، ومعدل التباطؤ لهذا الشهر، وإنتاج الأمس. لكنهم يجيبون على السؤال الخطأ في سوق سريع التغير. بحلول الوقت الذي قمت فيه بتحليل الاتجاه، ربما تكون الفرصة قد فاتت أو أن المشكلة قد أصبحت أسوأ.

التحليلات التنبؤية تقلب المعادلة رأساً على عقب. بدلاً من السؤال "ماذا حدث؟" ويتساءل "ما الذي يمكن أن يحدث؟" و"ماذا يجب أن نفعل حيال ذلك؟" وفي هذا التحول - من رد الفعل إلى الاستباقي - يخلق الذكاء الاصطناعي الفصل التنافسي.

حيث تخلق التحليلات التنبؤية قيمة الأعمال

التنبؤ بالطلب وتحسين المخزون – يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التي تحلل تاريخ المبيعات، والموسمية، والعروض الترويجية، والطقس، والمؤشرات الاقتصادية، وحتى معنويات وسائل التواصل الاجتماعي، التنبؤ بالطلب بدقة أكبر بكثير من الأساليب الإحصائية التقليدية. هم . وهذا يقلل من نفاد المخزون، ويقلل من المخزون الزائد ويحسن كفاءة رأس المال العامل. بالنسبة لتجار التجزئة والمصنعين، يتم قياس التأثير بالملايين.

التنبؤ بتقلبات العملاء والاحتفاظ بهم - إن خسارة العميل تكلف من خمس إلى سبع مرات أكثر من الاحتفاظ بواحد. يمكن للنماذج التنبؤية تحديد العملاء المعرضين للخطر قبل أسابيع أو أشهر من مغادرتهم، بناءً على الإشارات السلوكية مثل رفض المشاركة وأنماط تذاكر الدعم واتجاهات الاستخدام. وهذا يمنح فرق الولاء الوقت للتدخل في العروض المستهدفة أو التواصل الاستباقي أو استرداد الخدمة.

الصيانة التنبؤية - بالنسبة للمؤسسات التي لديها أصول مادية (مصانع، أساطيل، بنية تحتية)، يعد التوقف غير المخطط له مكلفًا للغاية. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على بيانات الاستشعار وسجلات الصيانة والظروف البيئية التنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها، مما يتيح الصيانة المخططة التي تتجنب الأعطال والصيانة غير الضرورية.

كشف المخاطر المالية والاحتيال - يمكن للنماذج التنبؤية في الخدمات المالية تقييم مخاطر الائتمان، والكشف عن المعاملات غير الطبيعية في الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط التي تشير إلى الاحتيال، وبالتالي تقليل الخسائر مع تقليل النتائج الإيجابية الكاذبة التي تحبط العملاء. العملاء الشرعيين.

تخطيط القوى العاملة - يمكن لفرق الموارد البشرية استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالاستنزاف، وتحديد الموظفين المعرضين لخطر الهروب، والتخطيط لخطوط التوظيف، وتحسين تخصيص القوى العاملة بناءً على الطلب المتوقع.

إنشاء نماذج تنبؤية قابلة للتطوير

يعتمد الفرق بين النموذج التنبؤي المخزن في الكمبيوتر المحمول والنموذج الذي يوجه قرارات العمل على التخصص الهندسي.

يجب أن تكون خطوط أنابيب البيانات قوية. لا يمكن الاعتماد على النماذج إلا بقدر البيانات التي تستهلكها. وهذا يعني استيعاب البيانات تلقائيًا، والتحقق من الجودة، وهندسة الميزات، والخلاصات في الوقت الفعلي أو شبه الوقت الفعلي من الأنظمة المصدر.

يجب أن تكون النماذج قابلة للتفسير. في الصناعات المنظمة والقرارات عالية المخاطر، لا تكون توقعات الصندوق الأسود مقبولة. نحن نعطي الأولوية للنماذج القابلة للتفسير وطبقات التفسير (SHAP، LIME) التي تساعد أصحاب المصلحة على فهم سبب إجراء التنبؤ.

يجب أن يتم تفعيل النشر. النموذج الموجود في دفتر ملاحظات Jupyter هو قطعة أثرية للبحث. نموذج خلف واجهة برمجة التطبيقات (API)، مدمج في سير عمل الأعمال، ويتم مراقبته بحثًا عن الانحرافات وإعادة تدويره تلقائيًا: هذه هي قدرة المؤسسة. تقوم Trufe ببناء خطوط أنابيب MLOps شاملة تضمن تشغيل النماذج بشكل موثوق في الإنتاج.

يجب قياس النتائج. نحن نتتبع أداء النموذج ليس فقط من حيث الدقة الإحصائية، ولكن أيضًا استنادًا إلى تأثيرها على الأعمال: الإيرادات المتأثرة، والتكاليف المتجنبة، وتحسين الاحتفاظ.

نهج Trufe للتحليلات التنبؤية

نحن نتبع نهجًا قائمًا على حالة الاستخدام. نبدأ بتحديد أهم مشكلات التنبؤ في عملك، وتقييم جاهزية البيانات، وبناء النماذج والتحقق من صحتها بشكل متكرر، ونشرها في سير عمل الإنتاج، ومراقبة الأداء وتحسينه باستمرار.

لا تتمثل التزاماتنا في إنشاء نماذج من أجل علم البيانات، ولكن في إنشاء قدرات اتخاذ القرار التي تزيد من القيمة بمرور الوقت.

تقوم Trufe بإنشاء حلول تحليلية تنبؤية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل على تحويل بيانات الأعمال إلى ميزة تنافسية. حدد موعدًا لاستشارة لاستكشاف فرص التنبؤ الأعلى قيمة في عملك.

--- ---