8 个人工智能驱动的商业数据预测和预测工具

是时候开始使用人工智能驱动的工具进行业务预测了。

数据预测已成为业务增长和商业稳定性规划过程的重要组成部分。财务、供应链、采购和运营是使用数据预测的常见领域，并且越来越多的行业正在加入这个联盟。

人工智能（AI）技术可以进一步增强用于预测的历史数据。现在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。

在我们详细了解领先的基于人工智能的业务预测工具之前，让我们先看一下数据预测的定义、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各个方面的发展，例如销售额、成本和利润。这些预测可以帮助您制定明智的策略。

预测使公司能够在组织调查期间发现问题。此过程使用各种定量或定性模型来分析收集的历史数据。

经过分析，公司获得可用于需求规划、营销、财务运营甚至用户体验的预测。预测数据与实际结果存在差异。偏差可用于提高未来预测的准确性。

业绩预测的主要类型

数据预测有许多不同类型，但我们将在下面讨论两种常见类型。

需求预测

需求是任何企业的重要组成部分。预测原材料、库存和劳动力等资源需求有助于组织提前准确规划以满足需求。因此，企业可以满足内部和外部的需求。

增长预测

预测公司的增长模式（销售额/收入）对于规划和战略也很重要。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，就预算、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. 财务

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采取行动。人工智能工具还可以考虑位置和过去的价格来预测房地产价格。

2. 政府

政府机构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，并改善对立法者的响应。

3. 制造

制造商使用人工智能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

医疗保健服务组织在实施新技术时经常面临挑战。医疗保健组织可以使用人工智能业务预测来顺利实施新技术并简化现有流程。

5. 保险

对于保险公司来说，人工智能可以预测风险管理和客户满意度等任务。保险组织可以使用预测的其他领域包括欺诈检测、优化营销、客户增长、承保和个人费率管理。

6、销售

人工智能数据预测可以告知销售公司哪些销售线索最有可能转化。它还通过提供诸如支付意愿和取消会员资格的可能性等数据来提供帮助。

7. 电信

电信公司利用人工智能工具进行业务预测来建立客户关系并提高用户满意度。数据预测还可以帮助您留住忠实客户并消除欺诈。

八、产品

人工智能还可以帮助确定产品价格并比较竞争对手的数据。它还可以预测产品采购和供应过程中发生事故的可能性，以便您有保险并做好准备。

9. 管理

商业公司可以使用人工智能来获取个人的信用风险评分和保险费用。您还可以指出可能很快离开您组织的员工。

既然您了解了人工智能驱动的业务预测的潜力，那么是时候了解您可以使用哪些工具了。查看以下应用于业务预测的人工智能预测工具列表。

H2O人工智能云

H2O AI Cloud是寻求构建 AI 模型和应用程序的公司的最佳选择。该端到端平台支持在云端和本地快速开发人工智能模型。

配备全面的 autoML 功能，可实现快速、准确和透明的数据预测。借助这个平台，您可以利用预测结果提出新的业务想法来解决重要的业务问题。

业务组织可以将其部署在任何环境中，并受益于对任何类型的数据使用多种建模技术的能力。 autoML 允许您开发有效的模型并在其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，帮助实时执行数据漂移检测。该工具提供实时业务预测，同时确保最佳的 CPU 和 GPU 性能。

机器学习解释工具包使您能够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

Neptune是一种实验管理工具，可让您跟踪机器学习结果。机器学习研究人员和工程师可以通过使用单个仪表板并减少上下文切换来提高工作效率。

企业无需召开不必要的会议来共享人工智能预测结果、日志甚至仪表板，而是可以通过一个简单的链接与同事共享。仪表板基于机器学习模型构建，因此您可以轻松地从中找到任何数据。

您可以使用同一平台比较和调试模型。您可以在构建和试验模型时控制流程。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）存储在一处。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

DataRobot利用增强智能技术为各行业带来一场智能革命。利用需要少量代码的机器学习模型来生成实时预测。

通过应用该工具的各种人工智能功能，企业可以推动更具影响力的数据驱动决策。通过将人工智能与您的公司文化结合起来，您可以获得值得信赖的数据预测。

该平台允许您为生产模型定义规则、策略和控制。此外，您可以使用自动化时间序列为您的公司生成、部署和维护有效的预测。这种先进的业务预测模型可以增强弹性并减少不确定性，同时大规模提供预测。

显然是人工智能

显然，人工智能是一个无代码平台，可以使用人工智能来预测收入和业务成果。企业可以使用预测业务数据来修改其供应链并创建定制的营销策略。

显然，有了人工智能，团队就不必学习代码或花费数月时间构建人工智能模型。该工具可轻松与您喜爱的数据源集成，例如 Google Drive、Salesforce、Dropbox、Evernote、Hubspot 和 CSV 文件。

一旦你选择了一个预测类别，它显然会使用人工智能技术为你创建一个预测。几乎牢不可破的 AES-256 加密可确保您的数据完全安全。您还可以使用假设场景来进行预测并了解影响因素。

该平台允许两种类型的人工智能预测。第一个是 AutoML，它可以轻松地根据历史数据构建 AI 模型以进行实时数据预测。第二个是按时间顺序排列的。它使用最少的数据来对重要业务事件的特定日期之前的有时限的预测进行预测。

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。

批量创建数据预测模型后，公司可以与公众或整个团队共享它们。低代码 API 还可以用于通过您自己的应用程序进行实时业务预测。

富特鲁利

如果您想快速获得有关业务趋势、收入、销售、税收、运营和员工的业务预测， Futrli适合您。准确的预测有助于制定增长规划、未来现金流和运营方向。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 分析您公司的所有业务交易，以做出明智的预测。支持三种类型的预测：自由式预测、单元预测和重复预测。该应用程序的预测助手可以解释每个预测背后的推理。

此外，该工具还生成场景来显示将会发生和不会发生的情况。因此，您可以为业务中最好和最坏的情况做好准备。该基线预测是每天使用更新的数据生成的。

Futrli 还支持将 Google Sheets 模板与 Futrli Predict 热链接，以进行工资单等复杂预测。您还可以随时关闭工具预测并添加更多数据。

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

山核桃

Pecan为运营和销售团队生成预测分析数据。因此，公司可以针对业务问题提出解决方案。借助商业智能友好的数据，企业可以增加销售额和利润，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，该平台可帮助您围绕行业中重要的指标设计面向未来的战略。

有了 Pecan，您无需聘请额外的数据科学家来进行业务预测。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复杂的人工智能驱动的预测模型。该工具还可以帮助数据科学家从一开始就降低构建代码模型的成本。

无论是发现意想不到的机会还是克服不断变化的环境带来的挑战，Pecan 都会以正确的方式利用数据。因此，通过准确的 AI 预测，您将在短短两周内注意到 KPI 的显着改善。

Qlik 感知

Qlik Sense为您的业务提供主动分析，使各种技能和专业水平的人员能够做出明智的决策。在更广泛的范围内提供一流的数据分析体验。

该业务预测平台超越了典型的仪表板和基于查询的分析，具有闪电般的计算、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，可用于改进以人为中心的分析。 AI 生成的见解、自然语言交互和 AutoML 预测等功能可帮助您做出更好的业务决策，同时专注于您的业务。

此外，该工具还扩展了数据模型的范围，并提供易于访问的交互式预测。 Insight Advisor 功能自动生成高级见解，并协助数据准备和分析创建过程。

AutoML 自动生成模型、测试假设场景并通过无代码流程得出预测。您还可以将数据发布到各种云平台，例如 Qlik Sense。

数据信息

无论您是在代码驱动的技术社区还是低代码/无代码企业， Dataiku都可以帮助您做出数据驱动、人工智能驱动的决策。该工具可以更快速、更高效地分析您的数据并提出关键转换建议，从而无需手动执行数据清理。

支持 109 种类型的数据转换，包括时间序列聚合、地理空间数据转换以及跨不同来源的聚合。在 SQL 中构建数据管道后，您可以安排计算。交互式 GUI 让您只需点击几下即可访问所需的数据。

Dataiku AutoML 允许团队使用大量算法和参数创建复杂的数据模型。除了具有 32 个核心算法外，Dataiku 还支持 Python、H2O、Spark 和 TensorFlow 等流行的 ML 引擎。

业务预测平台允许您探索可视化模型并了解统计数据、错误和见解等关键指标。因此，您可以了解任何预测背后的基本原理并制定相应的策略。

Dataiku 允许企业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，每个公司都必须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于其他企业的优势的方法。人工智能预测完善了整个过程并减少了手工工作。

在本文中，我们讨论了一些最好的人工智能驱动的数据预测工具，各种规模的企业都可以使用它们来进行预测。

这些解决方案可以更深入地了解相关历史数据生成的未来场景。

如果您对开发感兴趣并认为人工智能可能是一个不错的选择，请阅读有关人工智能驱动的代码完成工具的信息。