Предиктивный ИИ — это раздел искусственного интеллекта, использующий статистический анализ и машинное обучение для анализа текущих и исторических данных с целью выявления закономерностей и прогнозирования будущих событий. Основная цель предиктивного ИИ — предоставлять информацию, помогающую организациям прогнозировать тенденции, риски и возможности, тем самым обеспечивая более обоснованное принятие решений. Используя большие объемы данных, предиктивный ИИ может выявлять корреляции, которые аналитики-люди могут не сразу заметить, тем самым повышая точность прогнозов. В отличие от описательной аналитики, которая фокусируется на том, что произошло в прошлом, или предписывающей аналитики, которая предлагает действия, предиктивный ИИ занимается только прогнозированием будущих результатов на основе анализа данных. Эта возможность становится все более важной во многих областях, включая финансы, здравоохранение, маркетинг и управление цепочками поставок, поскольку компании стремятся оставаться конкурентоспособными в мире, управляемом данными.
Чтобы проиллюстрировать возможности предиктивного ИИ, рассмотрим его применение Список контактов уровня C в розничной торговле. Крупная розничная сеть использует предиктивные алгоритмы ИИ для анализа покупательского поведения клиентов и уровня запасов. Анализируя исторические данные о продажах , а также внешние факторы, такие как сезонные тенденции и экономические показатели, система может прогнозировать, какие товары, вероятно, будут пользоваться высоким спросом во время предстоящих распродаж. Например, если данные указывают на то, что определенные виды одежды хорошо продаются в зимние праздники, ритейлер может соответствующим образом скорректировать свои запасы, чтобы обеспечить их достаточный запас. Такой проактивный подход максимизирует возможности продаж и минимизирует затраты на избыточные запасы. Таким образом, предиктивный ИИ позволяет ритейлерам оптимизировать свои цепочки поставок и повышать удовлетворенность клиентов, гарантируя, что популярные товары будут доступны именно тогда, когда они нужны потребителям.
Как работает прогностический ИИ?
Прогностический ИИ работает посредством ряда систематических шагов, которые позволяют ему анализировать данные и делать прогнозы.
Ключевые возможности предиктивного ИИ
Аналитика данных: предиктивный ИИ начинается с сбора больших объёмов исторических данных, относящихся к решаемой задаче. Эти данные собираются из множества различных источников внутри организации.
Статистическое моделирование: использование различных методов статистики и машинного обучения для обучения прогностических моделей на подготовленных наборах данных.