8 种适用于企业的最佳人工智能数据预测和预测工具

现在是您的企业开始使用 AI 驱动的工具进行业务预测的时候了。

数据预测已成为业务增长和商业稳定性规划过程中不可或缺的一部分。 金融、供应链、采购和运营是使用数据预测的常见行业,更多行业正在加入联盟。

您可以使用人工智能 (AI) 技术为用于预测的历史数据添加更多功能。 如今,许多应用程序使用人工智能和机器学习技术进行数据预测。

在深入了解基于 AI 的顶级业务预测工具之前,我们将了解数据预测的定义、类型和用例。

什么是业务预测?

业务预测是指使用各种工具和技术来预测业务不同方面的发展,例如销售、成本和利润。 在制定明智的策略时,这些预测很有帮助。

通过预测,公司可以在任何组织调查中发现问题。 这个过程使用不同的定量或定性模型来分析收集的历史数据。

分析后,公司得到预测,可用于需求规划、营销、财务运营,甚至用户体验。 预测数据与实际表现存在差异。 使用偏差,您可以提高未来预测的准确性。

业务预测的主要类型

虽然有不同类型的数据预测或预测,但让我们讨论以下两种常见类型:

需求预测

需求是每个企业的重要组成部分。 对包括原材料、库存和劳动力在内的资源需求进行预测,有助于组织准确地规划以提前满足需求。 因此,公司可以满足内部和外部需求。

增长预测

预测公司的增长模式(销售额/收入)对于规划和制定战略也至关重要。 借助有关未来增长的数据,组织可以根据库存位置和客户订阅取消等指标,对预算、资源分配、营销策略和业务模式做出准确的决策。

数据预测和业务预测中的人工智能:用例

以下是一些基于行业的人工智能预测用例:

1. 金融

金融公司可以使用基于人工智能的预测来预测欺诈行为并对其采取行动。 他们还可以通过考虑位置和历史定价从人工智能工具预测房地产价格。

2. 政府

政府机构可以使用人工智能预测来实现流程现代化和数字化,降低国家数据库遭受网络攻击的风险,控制成本,提高员工效率,维护数据库,并改善立法者的反应。

3. 制造

制造商使用 AI 预测来减少生产停机时间、提高效率并提高客户满意度。 预测还可用于流程设计、维护、供应链优化等。

4. 医疗保健

提供医疗保健服务的组织在实施新技术时经常面临挑战。 医疗保健组织可以通过 AI 业务预测顺利实施新技术并简化现有流程。

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5. 保险

对于保险公司来说,风险管理和客户满意度等任务可以通过人工智能进行预测。 欺诈检测、优化营销、客户扩展、承保、个人费率管理是保险组织可以使用预测的其他领域。

6. 销售

人工智能数据预测会告知销售公司最有可能发生转化的潜在客户。 它还通过提供诸如支付意愿和取消会员资格的机会等数据来提供帮助。

7. 电信

电信公司使用 AI 工具进行业务预测,以建立客户关系并提高用户满意度。 数据预测对于留住忠实客户和消除欺诈也很有用。

8. 产品

人工智能对于确定产品价格、比较竞争对手数据也很有用。 它还可以预测产品采购和供应过程中发生事故的可能性,以便您为保险做好准备。

9. 运营

从事运营业务的公司可以获得使用人工智能的个人的信用风险评分和保险费用。 此外,他们可以指出可能很快离开组织的员工。

既然您已经了解了 AI 驱动的业务预测的可能性,那么是时候了解哪些工具可以为您提供帮助了。 查看以下您应该用于业务预测的 AI 预测工具列表:

H2O人工智能云

H2O人工智能云 是想要构建 AI 模型和应用程序的企业的首选。 这个端到端平台使在云端和本地进行快速 AI 模型开发成为可能。

它具有全面的 autoML 功能,可确保快速准确和透明的数据预测。 该平台允许您提出新的商业想法,通过使用其预测结果来解决关键业务问题。

业务组织可以在任何环境中部署它,并享受对各种数据使用多种建模方法的好处。 使用 autoML,您可以开发有效的模型或在整个生命周期中执行许多其他任务。

H2O AI Cloud 提供开源和专有算法的独特组合,帮助您实时执行数据漂移检测。 在为您提供实时业务预测的同时,该工具还确保您获得最佳的 CPU 和 GPU 性能。

借助其 ML Interpretability 工具包,您可以执行时间序列分析以进行业务预测。 此外,对于 PB,该工具使用分布式机器学习。

海王星

海王星 是一种实验管理工具,可让您跟踪机器学习结果。 ML 研究人员和工程师可以通过使用其单一仪表板减少上下文切换来提高工作效率。

公司无需安排不必要的会议来分享 AI 预测结果、日志甚至仪表板,而是可以通过一个简单的链接与同事分享。 由于仪表板是基于 ML 模型构建的,因此您可以轻松地从那里找到任何数据。

同一平台可让您比较模型并进行调试。 在模型构建和试验期间,您可以控制过程。 公司可以了解源数据集和每个模型的参数。

此外,Neptune 将所有 ML 元数据(包括图表和指标)保存在一个地方。 它提供与 30 多个流行的机器学习和 IDE 库的集成。 因此,企业可以充分利用他们经常使用的应用程序。

数据机器人

数据机器人 使用增强智能技术为不同行业带来智能革命。 它利用需要低代码的机器学习模型来生成实时预测。

通过应用该工具的不同 AI 功能,企业可以促进数据驱动和有影响力的决策。 可以使 AI 与您的公司文化保持一致,以便您获得可靠的数据预测。

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该平台允许您为生产模型定义规则、策略和控制。 此外,使用其自动时间序列,您可以为您的公司生成、部署和维护有效的预测。 这种先进的业务预测模型可在大规模交付预测的同时建立弹性并减少不确定性。

显然是人工智能

显然是人工智能 是一个无代码平台,可以使用人工智能预测收入和业务成果。 公司可以使用业务预测数据修改其供应链并创建量身定制的营销策略。

如果您的团队使用显然 AI,则他们无需学习编码或花费数月时间构建 AI 模型。 您可以轻松将此工具与您喜欢的数据源集成,包括 Google Drive、Salesforce、Dropbox、Evernote、Hubspot 和 CSV 文件。

当您选择预测类别时,显然人工智能将使用人工智能技术提出预测。 借助几乎牢不可破的 AES-256 加密,您的数据仍然完全安全。 您还可以使用假设情景来获得预测并了解影响因素。

在这个平台上,可以进行两种类型的 AI 预测。 第一个是 AutoML,您可以在其中轻松地从历史数据中构建 AI 模型以进行实时数据预测。 第二个是时间序列,它使用尽可能少的数据来预测特定日期的重要业务事件的时间限制。

即使您的数据与机器学习技术不兼容,您也可以使用数据对话框功能来修改数据并将其转换为机器学习支持的格式。

制作出数据预测模型后,公司可以与公众或整个团队共享。 低代码 API 也可用于您自己的应用程序的实时业务预测。

富特里

如果您想获得有关业务趋势、收入、销售额、税收、运营和员工的快速业务预测, 富特里 在这里为您服务。 通过准确的预测,它可以帮助您制定增长计划、未来现金流和运营政策。 该工具主要满足全球会计师事务所和会计业务的需求。

Futrli Predict 分析贵公司的每笔业务交易,以做出明智的预测。 它支持三种类型的预测:自由式预测、单位预测和重复预测。 这个应用程序的预测助手可以解释每个预测背后的原因。

此外,该工具还会生成场景,告诉您会发生什么,不会发生什么。 因此,您可以为业务中最好和最坏的情况做好准备。 每天都会使用更新的数据生成此基线预测。

Futrli 还支持将 Google Sheets 模板与 Futrli Predict 热链接,以进行复杂的预测,如工资单。 您还可以随时关闭工具预测并添加数据。

该工具还支持与 Xero 和 Quickbooks 的直接集成。 集成后,Futrli 将每 24 小时从这些应用程序导入数据。

胡桃

胡桃 为运营和销售团队生成预测分析数据。 因此,公司可以为他们的业务问题提出解决方案。 使用其对 BI 友好的数据,公司可以获得更好的销售和收入,同时为客户提供优化的用户体验。

从资源和生产规划到分销和包装,从客户获取到保留——该平台可帮助您针对对您的行业至关重要的指标设计面向未来的战略。

使用 Pecan,您无需雇佣额外的数据科学家进行业务预测。 您现有的分析师团队可以充分利用该平台的自动化流程来开发人工智能驱动的复杂预测模型。 该工具还可以帮助您从一开始就降低数据科学家构建代码模型的成本。

无论是发现不可预见的机会,还是克服环境变化带来的挑战,Pecan 都以正确的方式利用数据。 因此,由于准确的 AI 预测,您会在两周内注意到您的 KPI 显着提升。

Qlik 感觉

Qlik 感觉 通过主动分析为企业赋能,因此任何技能或专业水平的人都可以做出明智的决定。 它为您提供更广泛的一流数据分析体验。

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这个业务预测平台超越了通用仪表板和基于查询的分析,具有超快的计算、上下文预测和交互式用户界面。

Qlik 提供人工智能驱动的增强分析,人们可以利用它来改进以人为中心的分析。 现在,它的 AI 生成洞察、自然语言交互和 AutoML 预测等功能可帮助您在专注于业务的同时做出更好的业务决策。

此外,该工具扩大了数据模型的范围并提供了易于访问的交互式预测。 其 Insight Advisor 功能会自动生成高级见解,并在准备数据和创建分析的过程中帮助您。

AutoML 自动生成模型并测试假设情景,以通过无代码流程得出预测。 您还可以在不同的云平台上发布数据,包括 Qlik Sense。

达泰库

无论您属于代码驱动的技术社区还是低/无代码业务, 达泰库 在这里帮助您做出数据驱动和人工智能驱动的决策。 无需手动执行数据清理,因为此工具可以更快速、更有效地分析数据以提出关键转换建议。

它促进了 109 种类型的数据转换,包括聚合时间序列、地理空间数据转换、跨各种源的聚合等。在 SQL 中构建数据管道后,您可以对其进行调度计算。 其交互式 GUI 让您只需单击几下即可访问必要的数据。

使用 Dataiku AutoML,团队可以创建具有众多算法和参数的高级数据模型。 除了拥有 32 种核心算法,Dataiku 还支持流行的 ML 引擎——Python、H2O、Spark 和 TensorFlow。

业务预测平台可让您探索可视模型并了解关键指标,例如统计数据、错误和洞察力。 因此,您将了解每个预测背后的基本原理并相应地制定您的策略。

在 Dataiku,公司可以开发和可视化不同类型的分析。 这些包括主成分分析、单变量分析、双变量分析、相关分析和统计检验。

结论👩‍🏫

商业世界的竞争日益激烈,每家公司都需要尽最大努力保持竞争优势。

业务预测是一种帮助企业获得优势的方法。 人工智能预测使整个过程变得复杂并减少了人工。

我们在本文中讨论了一些最好的人工智能数据预测工具,各种规模的企业都可以使用这些工具进行预测。

使用这些解决方案,您可以更好地了解相关历史数据生成的未来场景。

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