Det är dags för ditt företag att börja dra nytta av AI-baserade verktyg för affärsprognoser.
Förutsägelse av data har blivit en central del av planeringen för affärstillväxt och ekonomisk stabilitet. Finans, logistik, inköp och operationer är de vanligaste sektorerna som använder sig av dataprediktioner, och fler branscher ansluter sig till denna trend.
Du kan förstärka den historiska data som används för prognoser genom att utnyttja tekniken bakom artificiell intelligens (AI). Idag använder många applikationer AI och maskininlärning för att förutsäga data.
Innan vi går djupare in på de bästa AI-baserade verktygen för affärsprognoser, ska vi titta på definitionen, typerna och användningsområdena för dataprediktion.
Vad innebär affärsprognoser?
Affärsprognoser innebär att förutsäga utvecklingen inom olika delar av ett företag, såsom försäljning, kostnader och intäkter. Detta görs med hjälp av diverse metoder och verktyg, och dessa prognoser är viktiga för att utforma strategier baserade på korrekt information.
Genom att göra prognoser kan företag identifiera potentiella problem i organisationen. Processen innefattar användning av kvantitativa eller kvalitativa modeller för att analysera insamlade historiska data.
Efter analysen får företagen prediktioner som de kan använda för efterfrågeplanering, marknadsföring, ekonomi och även för att förbättra användarupplevelsen. Det finns alltid en skillnad mellan prognosdata och den faktiska utfallet. Genom att utvärdera denna avvikelse kan du förbättra träffsäkerheten i framtida förutsägelser.
Huvudsakliga typer av affärsprognoser
Även om det finns många olika sorters dataprediktioner, ska vi granska två vanliga typer här nedan:
Efterfrågeprognoser
Efterfrågan är en nyckelfaktor för varje företag. Genom att prognostisera efterfrågan på resurser, som råmaterial, lager och personal, kan organisationer planera effektivt och i god tid för att möta kraven. Detta gör att företag kan uppfylla både interna och externa behov.
Tillväxtprognoser
Att förutse ett företags tillväxtmönster (försäljning/intäkter) är också avgörande för planering och strategi. Med data om den förväntade tillväxten kan organisationer fatta välgrundade beslut gällande budget, resursallokering, marknadsföringsstrategi och affärsmönster. Detta baseras på nyckeltal som lagerhållning och avslut av kundabonnemang.
AI i dataprediktioner och affärsprognoser: Användningsområden
Här är några branschspecifika exempel på hur AI-prognoser används:
1. Finans
Finansinstitut kan använda AI-baserade prognoser för att upptäcka bedrägerier och vidta åtgärder mot dem. De kan även förutse fastighetspriser med hjälp av AI-verktyg, baserat på läge och tidigare prissättning.
2. Offentlig sektor
Myndigheter kan använda AI-prognoser för att modernisera och digitalisera sina processer, minska risken för cyberattacker mot nationella databaser, kontrollera kostnader, öka personalens effektivitet, underhålla databaser och förbättra responsen från lagstiftare.
3. Tillverkning
Tillverkare använder AI-prognoser för att minimera produktionsavbrott, öka effektiviteten och förbättra kundnöjdheten. Prognoserna kan även användas för processdesign, underhåll, optimering av leverantörskedjan och mer.
4. Hälso- och sjukvård
Organisationer inom hälso- och sjukvården stöter ofta på utmaningar när de implementerar ny teknik. AI-baserade affärsprognoser kan underlätta implementeringen och effektivisera befintliga processer.
5. Försäkring
För försäkringsbolag kan riskhantering och kundnöjdhet förutsägas med AI. Bedrägeriupptäckt, optimerad marknadsföring, kundtillväxt, riskbedömning och personlig prissättning är andra områden där försäkringsbolag kan dra nytta av prognoser.
6. Försäljning
AI-baserade dataprediktioner ger säljföretag information om potentiella kunder som har störst chans att bli betalande kunder. Det ger även data om betalningsvilja och sannolikheten att kunder avslutar sitt medlemskap.
7. Telekommunikation
Telekommunikationsföretag använder affärsprognoser med AI-verktyg för att bygga kundrelationer och förbättra kundnöjdheten. Dataprediktioner är också användbara för att behålla lojala kunder och minska bedrägerier.
8. Produktutveckling
AI är också användbart för att fastställa produktpriser och jämföra data från konkurrenter. Den kan även förutsäga risken för problem under produktanskaffning och leverans, så att du kan förbereda dig med försäkring.
9. Verksamhet
Företag inom operationer kan få kreditvärdighetsbedömningar och försäkringskostnader för individer med hjälp av AI. De kan också identifiera anställda som kan tänkas sluta inom kort.
Nu när du vet potentialen med AI-drivna affärsprognoser, är det dags att lära sig vilka verktyg som finns tillgängliga för att hjälpa dig. Här följer en lista över AI-prognosverktyg som du bör överväga för affärsprognoser:
H2O AI Cloud
H2O AI Cloud är ett utmärkt alternativ för företag som vill bygga AI-modeller och applikationer. Denna omfattande plattform möjliggör snabb utveckling av AI-modeller i molnet eller lokalt.
Den har en automatisk maskininlärningsfunktion som säkerställer snabb och korrekt dataprediktion med transparens. Plattformen ger dig möjligheten att utveckla nya affärsidéer för att hantera kritiska affärsproblem genom att utnyttja de prediktiva resultaten.
Större organisationer kan implementera den i valfri miljö och dra nytta av olika modelleringsmetoder för alla typer av data. Med automatisk maskininlärning kan du skapa effektiva modeller eller utföra andra uppgifter under hela livscykeln.
H2O AI Cloud erbjuder en unik kombination av öppen källkod och patenterade algoritmer och hjälper dig att upptäcka datadriv i realtid. Samtidigt som du får affärsprognoser i realtid ser verktyget även till att du får optimal CPU- och GPU-prestanda.
Med hjälp av dess ML-tolkningsverktyg kan du genomföra tidsserieanalys för affärsprognoser. Dessutom använder verktyget distribuerad maskininlärning för stora datamängder (petabyte).
Neptune
Neptune är ett verktyg för experimenthantering som hjälper dig att spåra resultat från maskininlärning. ML-forskare och ingenjörer kan öka sin produktivitet genom att använda plattformens instrumentpanel.
Istället för att anordna möten för att dela AI-prognosresultat, loggar eller instrumentpaneler kan företag dela dem med kollegor via en länk. Instrumentpanelen är baserad på ML-modellen, så du hittar all data där.
Samma plattform gör det möjligt att jämföra och felsöka dina modeller. Under modellbyggandet och experimenterandet kan du styra processen. Företag kan lära sig om datakällan och parametrarna för varje modell.
Dessutom lagrar Neptune all ML-metadata, inklusive diagram och nyckeltal, på en plats. Det erbjuder integration med över 30 populära maskininlärningsbibliotek och IDE. Därför kan företag få ut det mesta av de applikationer de använder dagligen.
DataRobot
DataRobot använder Augmented Intelligence-teknik för att införa en intelligensrevolution i olika branscher. Den använder maskininlärningsmodeller som kräver lite kod för att skapa realtidsprognoser.
Med hjälp av olika AI-funktioner i det här verktyget kan företag underlätta datadrivna och effektfulla beslut. Det är möjligt att anpassa AI till din företagskultur så att du får tillförlitliga dataprediktioner.
Den här plattformen ger dig möjlighet att definiera regler, policies och kontroller för produktionsmodeller. Med hjälp av dess automatiserade tidsserier kan du skapa, distribuera och underhålla effektiva prognoser för ditt företag. Denna avancerade affärsprognosmodell stärker motståndskraften och minskar osäkerheten samtidigt som den levererar storskaliga prediktioner.
Obviously AI
Obviously AI är en plattform utan kod som kan förutsäga intäkter och affärsresultat med hjälp av artificiell intelligens. Företag kan justera sin logistik och skapa anpassade marknadsföringsstrategier med hjälp av data från affärsprognoser.
Ditt team behöver inte lära sig programmering eller lägga månader på att bygga AI-modeller om de använder Obviously AI. Du kan enkelt integrera detta verktyg med dina datakällor, inklusive Google Drive, Salesforce, Dropbox, Evernote, Hubspot och CSV-filer.
När du väljer en prognoskategori kommer Obviously AI att generera prognoser med hjälp av AI-teknik. Med nästan ogenomtränglig AES-256-kryptering förblir din data helt säker. Du kan också använda ”vad-om”-scenarier för att få förutsägelser och identifiera de faktorer som påverkar dem.
Två typer av AI-prognoser är möjliga på denna plattform. Den första är AutoML, där du enkelt kan bygga AI-modeller av historiska data för dataprediktioner i realtid. Den andra är Time Series, som använder minimal data för att ge tidsbaserade prognoser om viktiga affärshändelser till ett specifikt datum.
Även om dina data inte är kompatibla med maskininlärningsteknik kan du använda funktionen Datadialog för att ändra datan och konvertera den till ett format som stöds av maskininlärning.
När dataprognosmodellen är färdig kan företag dela den med allmänheten eller hela teamet. Ett API med lite kod är också tillgängligt för affärsprognoser i realtid från din egen app.
Futrli
Om du vill få snabba affärsprognoser om affärstrender, intäkter, försäljning, skatt, drift och personal, är Futrli ett bra alternativ. Med exakta prognoser hjälper det dig med tillväxtplanering, framtida kassaflöde och verksamhetspolicy. Verktyget är främst avsett för redovisningsbyråer och redovisningsföretag globalt.
Futrli Predict analyserar varje affärstransaktion i ditt företag för att skapa en välgrundad prognos. Det stöder tre typer av prognoser: fria prognoser, enhetsprognoser och återkommande prognoser. Prediktionsassistenten i applikationen kan förklara orsaken bakom varje prognos.
Dessutom genererar verktyget scenarier som visar vad som kan hända och inte. Därför kan du förbereda dig på både det bästa och sämsta som kan hända i verksamheten. Denna basprognos genereras varje dag med uppdaterad data.
Futrli har också stöd för koppling av Google Sheets-mallar med Futrli Predict för mer komplexa prognoser som lönehantering. Du kan även stänga av verktygets prognoser när som helst och lägga till din egen data.
Verktyget stöder direkt integration med Xero och Quickbooks. Efter integrationen importerar Futrli data från dessa applikationer var 24:e timme.
Pecan
Pecan genererar prediktiva analysdata för drift- och säljteam. På så sätt kan företag hitta lösningar på sina affärsproblem. Med hjälp av dess BI-vänliga data kan företag öka försäljning och intäkter samtidigt som de erbjuder en optimerad användarupplevelse till sina kunder.
Från resurs- och produktionsplanering till distribution och förpackning, från kundanskaffning till retention – denna plattform hjälper dig att designa framtidssäkrade strategier för viktiga nyckeltal inom din bransch.
Med Pecan behöver du inte anställa ytterligare dataforskare för affärsprognoser. Ditt befintliga team av analytiker kan dra nytta av de automatiserade processerna på plattformen för att utveckla sofistikerade, AI-baserade prediktiva modeller. Detta verktyg minskar även kostnaderna för att bygga kodmodeller från grunden.
Oavsett om det handlar om att upptäcka oväntade möjligheter eller hantera utmaningar i förändrade förhållanden, använder Pecan data på ett effektivt sätt. Du kommer att märka en betydande ökning av dina KPI:er inom bara två veckor tack vare korrekta AI-prognoser.
Qlik Sense
Qlik Sense ger företag aktiva analyser så att personer oavsett kompetensnivå kan fatta välgrundade beslut. Det ger dig den bästa dataanalysupplevelsen i större skala.
Denna affärsprognosplattform går längre än vanliga instrumentpaneler och frågebaserad analys med snabba beräkningar, kontextuella prediktioner och ett interaktivt användargränssnitt.
Qlik erbjuder AI-baserad utökad analys som är till hjälp för att förbättra människocentrerad analys. Verktygets funktioner som AI-genererade insikter, interaktion med naturligt språk och AutoML-prediktioner hjälper dig att fatta bättre affärsbeslut och fokusera på verksamheten.
Dessutom breddar verktyget räckvidden för datamodeller och ger tillgängliga interaktiva prognoser. Dess Insight Advisor-funktion genererar automatiskt avancerade insikter och hjälper dig med förberedelser av data och skapande av analyser.
AutoML skapar automatiskt modeller och testar ”vad-om”-scenarier för att skapa prognoser utan att kräva kodning. Du kan även publicera data på olika molnplattformar, inklusive Qlik Sense.
Dataiku
Oavsett om du arbetar i en kodfokuserad teknisk miljö eller ett företag med lite eller ingen kodning, kan Dataiku hjälpa dig att fatta datadrivna och AI-baserade beslut. Det finns inget behov av att manuellt rensa data eftersom detta verktyg kan analysera data snabbare och mer effektivt för att föreslå viktiga transformationer.
Det underlättar 109 typer av datatransformationer, inklusive aggregering av tidsserier, geospatial datatransformation, aggregering från olika källor osv. Efter att ha skapat en datapipline i SQL kan du schemalägga den för beräkningar. Det interaktiva GUI:t ger dig tillgång till nödvändig data med bara några klick.
Med hjälp av Dataiku AutoML kan team skapa högkvalitativa datamodeller med många algoritmer och parametrar. Förutom 32 grundläggande algoritmer stöder Dataiku populära ML-motorer som Python, H2O, Spark och TensorFlow.
Med affärsprognosplattformen kan du utforska de visuella modellerna och se viktiga mätvärden som statistik, fel och insikter. På så sätt kan du förstå logiken bakom varje prognos och skapa din strategi utifrån den.
I Dataiku kan företag utveckla och visualisera olika typer av analyser. Det inkluderar huvudkomponentanalys, univariat analys, bivariat analys, korrelationsanalys och statistiska tester.
Sammanfattning 👩🏫
Affärsvärlden blir allt mer konkurrenskraftig, och alla företag måste göra sitt bästa för att hänga med.
Affärsprognoser är en metod som hjälper företag att få ett försprång. AI-prognoser gör hela processen mer sofistikerad och minskar manuell ansträngning.
Vi har diskuterat några av de bästa AI-baserade verktygen för dataprediktion i den här artikeln, som företag av alla storlekar kan använda för prognoser.
Genom att använda dessa lösningar kan du få en bättre förståelse för framtida scenarier, baserade på relevant historisk data.
Om du är intresserad av utvecklingen och tror att AI kan vara ett bra alternativ, kan du läsa om AI-drivna kodkompletteringsverktyg.