利用 AI 提高预测能力,从而使传统企业领先于竞争对手

阅读数:4028 2019 年 5 月 17 日 12:58

利用AI提高预测能力,从而使传统企业领先于竞争对手

导读:企业很早就知晓预测分析的价值,但到现在,人工智能才开始对预测工具产生影响,人工智能带来的好处才有望显现出来。

通过机器学习模型,零售、保险、能源、气象、营销、医疗保健和其他行业都目睹了预测额分析工具带来的好处。借助这些工具,公司可以预测客户行为、预测设备故障、改进预测、识别和选择最合适客户的产品,以及改善数据匹配等。

大大小小的企业现在都发现,预测分析和人工智能的结合可以帮助他们保持领先于竞争对手。

人工智能可以提高预测能力

零售品牌通过密切关注最新的流行趋势,来不断寻求保持眼球经济。在每个季度之前,设计师都在努力设计出他们认为会大受欢迎的新款式和设计。然而,基于许多因素,比如客户购买模式的变化、特定颜色或样式的品味改变以及难以预测的其他因素,这些预测有可能是错误的。

据 Business of Fashion 报道,基于人工智能的需求预测方法可以将预测误差减少 50%。这一改进意味着可以为零售品牌节省大笔成本,对库存敏感的组织将获得积极的投资回报率。

另一个取得巨大进步的行业是气象学和天气预报。传统上,天气预报很容易出错。然而,随着近年来 5 天预报和飓风跟踪预报的准确性的大幅提高,这种情况正在发生变化。

从气象频道的数据可见,飓风路径预报现在比 1992 年的两天预报提前五天更准确了。这些额外的几天,可以给飓风路径上的人们更多的时间来准备和疏散,从而可能挽救生命。

公用事业也在使用预测分析来帮助发现能源使用趋势。智能电表监控活动,并在一天中的某些时间通知客户用电高峰,帮助他们减少用电量。公用事业还帮助客户根据各种数据点预测他们何时会收到高额账单,并可以发出警报,警告客户当月账单额度将会很高。

减少停机时间和干扰

对于严重依赖设备的行业,如制造业、农业、能源或采矿业,意外停机带来的代价可能高昂。公司越来越多地使用预测分析和人工智能系统来帮助检测和预防故障。

支持人工智能的预测维修系统可以实时自我监控和报告设备问题。连接到关键设备的物联网传感器可以收集实时数据,发现问题或潜在问题,并通知团队,让他们能够立即响应。系统还可以对即将出现的问题进行预测,从而减少代价高昂的计划外停机时间。

需要不间断地监测发电厂,以确保它们正常、安全地运行,并确保它们为许多依赖它们的许多客户提供能源。预测分析用于帮助运行可识别异常的早期预警系统,并将问题提前数周乃至数月来通知管理人员。这可以改进维护计划,并更有效地确定维护活动的优先级。

此外,人工智能还可以帮助预测某个组件或设备何时可能发生故障,从而减少意外的设备故障和计划外停机时间,同时还可以降低维护成本。

在采矿业等严重依赖位置数据的行业中,最重要的是确保在正确的区域内进行操作。Goldcorp 是全球最大的黄金开采公司之一,与 IBM Watson 进行合作,以提高新金矿的定位水平。

通过分析以前收集的数据,IBM Watson 能够提高地质学家发现新金矿的准确性。使用预测分析,该公司能够从现有数据中收集新信息,更好地确定下一步要探索的特定区域,更快地实现高价值勘探目标。

提高情境意识

预测分析和人工智能也非常擅长通过从环境中收集数据并根据这些数据作出决策来预测情境事件。例如,这与对象识别不同,因为系统有助于预测未来事件而不是对当前数据做出反应。

品牌需要时刻关注自己的在线形象,以及在社交媒体上的口碑如何。跟踪社交媒体来获取客户的实时反馈非常重要,尤其是对于零售品牌和餐厅来说尤为如此。不良评论和负面评论可能有害,尤其是对较小的品牌而言很明显。

有了这种意识,并通过近乎实时的跟踪社交媒体上的评论,公司可以立即收集反馈并快速做出响应。情境意识也有助于进行竞争跟踪、市场感知、市场趋势预测和预期的地缘政治问题。

在每个行业中,各种规模的公司都在试图保持领先于竞争对手并预测市场趋势,事实证明,这种前瞻性的预测分析方法很有价值。预测分析是人工智能应用程序开发的核心部分,它是人工智能市场研究和分析公司 Cognilytica 确定的人工智能核心七种模式之一。

利用机器学习来帮助人们获得更多数据,从而作出更好的决策,这一观点很有说服力,而且这也是机器学习技术更有益的用途之一。


原文链接:

https://searchenterpriseai.techtarget.com/feature/Better-together-Predictive-analytics-and-AI-boost-each-other

收藏

评论

微博

用户头像
发表评论

注册/登录 InfoQ 发表评论