Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта. Теория и практика - страница 2
Финансы
На основе согласованного плана продаж, разработанного совместно всеми отделами предприятия, возможно реалистичным образом формировать финансовый план: приобретать новое оборудование, открывать новые точки продаж, прекращать работу нерентабельных производств и добиваться уменьшения издержек.
Маркетинг и продажи
Когда предприятие владеет информацией о планируемом объеме продукции, поступающей в продажу, оказывается легче произвести разработку рекламного расписания и осуществить подготовку к увеличению потребительского интереса.
1.3 По какой причине отличающееся точностью прогнозирование спроса имеет решающее значение? Преимущества прогнозирования спроса на основе AI
По какой причине отличающееся точностью прогнозирование спроса имеет решающее значение?
Это имеет решающее значение, потому что:
Позволяет сократить потери и оптимизировать применение имеющихся средств. Улучшает лояльность покупателей, обеспечивая наличие товаров как раз в самое нужное время. Способствует разработке обоснованных стратегий, давая бизнесу шанс быстрого адаптирования к колебаниям рынка.
Исследования показывают, что компании, использующие качественное прогнозирование, способны снизить расходы на хранение на целых двадцать процентов.
Преимущества прогнозирования спроса на основе AI
Преимущества прогнозирования спроса на основе AI:
Повышение точности прогнозов, что приводит к лучшему управлению запасами. Повышение гибкости реагирования на колебания рынка и потребительские тенденции. Сокращение ошибок прогнозирования, что способно привести к довольно существенной экономии средств.
AI для прогнозирования спроса и прогнозирование спроса на основе AI имеют решающее значение для достижения данных преимуществ. Компании, использующие AI для прогнозирования спроса, могут добиться повышения точности прогнозов до пятидесяти процентов.
AI меняет ландшафт DF, внедряя передовые алгоритмы и методы машинного обучения, которые повышают точность и эффективность. Это включает использование программного обеспечения для прогнозирования продаж на базе AI.
Примечание:
Машинное обучение (Machine learning, ML) – направление в искусственном интеллекте, которое сосредоточено на создании и анализе статистических алгоритмов. Эти алгоритмы способны извлекать знания из имеющихся данных и использовать их для решения новых задач, не требуя предварительного программирования. Благодаря развитию глубокого обучения, подраздела ML, нейронные сети – особый тип статистических алгоритмов – демонстрируют результаты, превосходящие многие традиционные методы. Сфера применения ML охватывает широкий спектр областей, таких как обработка текста, анализ изображений, распознавание голоса, борьба со спамом, а также сельское хозяйство и здравоохранение. Использование ML для анализа бизнес-данных обычно называют