A vállalkozás döntéshozatalát átalakítja az előrehaladó prediktív elemzés és gépi tanulás
Az újabb piaci környezetek gyors és pontatlan döntéshozatalra követelnek, amely a második értelem és az általános elemző eszközök által forradalmazva hogyan kezelik a vállalatok a piaci lehetőségek felismerését és hasznosítását. Köszönhetően annak, hogy nagy mennyiségű adatot valós időben feldolgozhatnak és összetett mintákat és kapcsolódást identifikálhatnak, a vállalatok most a piaci tendenciákat korábban a versenysorozattól elmaradva megjósolhatják és reagálhatnak rá.
Az AI alapú prediktív elemzés több adatforrást, beleértve a történelmi piaci adatokat, a közösségi média, az gazdasági mutatókat és más releváns információt, kombiniál. Ezek a rendszerek az általános tanításos halmazokon alapuló gépi tanulási algoritmusokat használnak, hogy rejtett mintákat és tendenciákat azonosítsanak, amelyeket emberi elemzők könnyen felismernének. A eredmény egy átfogó nézet a piaci dinamika és a jövőbeli fejlemények előrejelzésére nagy mértékű biztonsággal.
Az AI elemző rendszer megvalósítása, amely a piaci lehetőségek megjósolását jelenti, jelentősen növeli a versenysorozatot. Köszönhetően ezeknek az eszközöknek, a vállalatok optimalizálhatják üzleti stratégiájukat, a forráshelyeket hatékonyabban kihasználhatják és a piaci bizonytlanosság kapcsán szállított kockázatot minimalizálhatnak. A rendszerek segítségével automatikus felülvizsgálatot végeznek a fontos mérikciók monitorozására és időben figyelmeztetéseket küldenek olyan eszközökkel, amelyek lehetővé teszik aktív megközelítést a vállalati tevékenységek kezeléséhez.
Az újabb AI elemző rendszer a piaci lehetőségek megjósolására szól, több kritikus komponenst tartalmaz. A fő alapja egy erős adatinfrastruktúra, amely valós időben adatokat gyűjt és feldolgoz. Ezt a rendszert az általános elemző eszközökkel össze lehet fejleszteni, akik a strukturált és az információs adatokat gyűjtik be, tisztítják meg és normalizálják. A következő rétegben az általános elemző algoritmusok vannak, amelyek különböző tanításos halmazos gépi tanulási módszereket használnak a vizsgálatra és megjósolásra. Fontos része az is, hogy egy vizualizációs felület van, amely a vizsgálati eredményeket könnyen érthető formában jeleníti meg és interaktív munkát lehet végezni azzal a adattal. A rendszernek továbbá automatikus mechanizmusokat kell tartalmaznia a folyamatos tanulásra és az átalakuló piaci feltételekkel való alkalmazkodásra.
Az AI-analitikus rendszer valós idejű adatokat fogja be venni a pénzügyi piacról, hírekről és közösségi médiáról, hogy előrejelje az értékpáratlanok mozgásait és felismerjen kereskedési lehetőségeket. A rendszer előrehajtott algoritmusokat használ a szentiment- és technikai elemzéshez, hogy pontosságos előrejeléseket hozzon létre időszakokban 1-2 hónapig.
Az első szakasz részletes elemzést igényel a vállalati követelményekről, releváns adatforráshoz való azonosítást és az adattömb infrastruktúra kialakítását. Fontos, hogy meghatározzák a rendszernek megfigyelni és előrejelni kellő kulcsmetrikákat és céljat. Ez tartalmazza a jelenlegi adatforráshoz való auditot és minőségét.
Ebben a szakaszban prediktív modellek fejlesztődnek, a történelmi adatokon alapulva, és tesztelik az előrejelési pontosságukat. Ez tartalmazza a modelloptimalizációt és a folyamatos tanulás mechanizmusainak beállítását.
A rendszer üzembe helyezése a termelési környezetben, az összes meglévő rendszerekkel integrációja és a automatizált folyamatok beállítása a valós idejű adatgyűjtéshez és elemzéshez.
6 hónap
12 hónap
24 hónap
Az AI elemzési rendszer előrejelzési pontossága általában 75-90% között változik, a megjövő események típusától és a magas minőségű történelmi adatok elérhetőségétől függően. A rendszer különféle előrejelző modellek kombinációja használatával, és folyamatos tanulásával növeli a pontosságát. Fontos megjegyezni, hogy az előrejelzés pontossága különböző piacon és időszakon belül változhat. Rövid távolsági előrejelzések (óráktól napokig) általában magasabb pontossággal rendelkeznek, mint a hosszabb távolsági előrejelzések. A rendszer olyan bizonytartási értéket is ad le minden előrejelzéshez, amely lehetővé teszi, hogy az ügyfelek jobban megérték a döntésben játszott kockázatot.
Az AI elemzési rendszer nagy skálán működő adatszerkezetekkel dolgozik. Rendkívül fontos, hogy az általuk feldolgozott adatokat a történelmi árfolyam-adatok, kereskedelmi volumenek, gazdasági számítások és pénzügyi nyilvántartások is beleértve, valamint az újságok híreiből, a közösségi médiából, elemzői jelentésekből és profzionális kiadványokból álló nem strukturált adatokkal dolgozzon. A rendszer képes integrálni alternatív adatforrásokat, például szatellit fényképekkel, fogyasztói mozgást adatokkal vagy IoT érzékelő adatokkal. Minden ez az adat a valós időben feldolgozódik és összevonódik, hogy egy átfogó nézetet nyújtsa a piacon lévő helyzetről és annak lehetséges fejlődéséről.
Az egyéni beállításának teljes időtartama az AI elemzési rendszer általában 6-12 hónap között változik, függően a követelmények bonyoltságától és az adószervezetnek való készségtől. A folyamat az igények teljes vizsgálataival és a működő adatszerkezeti előkészítése (2-3 hónap) kezdődik, majd az AI modellek fejlesztése és tesztelése (3-4 hónap), végül pedig a beállítás és integrálása a meglévő rendszerekbe (2-3 hónap). Fontos megemlíteni, hogy szükséges időt kell biztosítani az ügyfelek oktatására és a rendszer optimalizálására az értesülésekből. A beállításokat két szakaszba oszthatjuk, ahol a legbázisabb funkciók 3-4 hónap alatt elérhetők lesznek.
Az AI elemzési rendszer hatékony működéséhez szükség van egy erős IT infrastrukturára, beleértve a nagy adatmennyiség feldolgozásához szükséges erőforrásokat és a nagy sebességű internetkapcsolatot. A rendszer magas sebességű tárhelyekkel rendelkezik, amelyek terabytes méretben bírják az adatokat. Védelmi rendszerek is szükségesek a cyberveszélyek ellen, valamint a GDPR és más irányelvek teljesítése. A rendszernek szüksége van fejlesztési és tesztelési környezetekre, amelyek elkülönülnek a termelő rendszertől.
A rendszerek adaptabilitását számos mechanizmus biztosítja. Először is, az elemzési rendszer folyamatos tanulást használ, amely a új adatok és a megjövő eredmények alapján az modelljeit frissíti. A rendszer számos meghatározó módot tartalmaz, amelyek segítségével a piacon változó feltételekhez reagál. Fontos része a modellek folyamatos értékelése és az újrafogalmazása. Az elemzési rendszer olyan kombinációval dolgozik, amely többféle típusú modelleket egyesítenek, ami növeli a megjövődés pontosságát, ha a piacon változó feltételek alatt működik. Ha jelentős változások történnek, a rendszer automatikusan átállhat más prediktív stratégiákra.
Az AI elemzési rendszer széles körű integrációs opciókat kínál a meglévő vállalati rendszerekkel. A rendszer általánosan támogatja az API interfészek használatát, és támogatja a CRM rendszerekkel, ERP platformokkal, üzleti intelligencia eszközökkel és kereskedelmi rendszerekkel való integrációt. A rendszer lehetővé teszi a valós időben adatszinkronizálást és a tömbös feldolgozási módokat is. Az integráció megvalósítható REST API, webhookok vagy direkt adattárhelyek használatával. Fontos szempont az adat exportálása és a munkafolyamat automatizálásának lehetősége. A rendszer támogatja a SSO (Single Sign-On) bejelentkezési módszert, amely könnyen kezelhető felhasználói hozzáféréshez.
Az AI elemzési rendszer üzemeltetésének költségei több szempontból oszlik meg. A legfontosabb költség a működő infrastruktúra, amely magában foglalja a felhőszolgáltatásokat vagy saját eszközöket (általában 20-30% az összegből). Egy másik jelentős részt adnak a szoftver licenciók és az API hozzáféréshez szükséges adatforrások (25-35%). Fontos része a rendszer karbantartása és frissítése, beleértve az AI és a data science szakemberek munkáját is (30-40%). Szükség van arra, hogy figyelembe vegyük az ügyfelek oktatásának és a rendszer optimalizálásának költségeit (10-15%). Az összeg általában száz ezer forinttól millió forintig terjed, függően a beállítások mértékétől.
A rendszerek adatbiztonságának számos szintű védelemre van szükség. Minden adat kódolásban van, mind a küldésben és a tárhelyen is. Az elemzési rendszer olyan avanzs userauthentikációs módszereket használ, mint a kétszállapotos ellenőrzés és a szerepkör-azonosítás. Folyamatos biztonsági auditokat és inváziódetektírozási rendszerek (IDS/IPS) végzését végeznek. A rendszer az GDPR és más irányelvek teljesítésére is számít. Az adatokat valós időben védik, és a helyi redundanciával védik őket.
A rendszerek széles körű customizációs opciókat kínálnak az adott vállalati igényeknek megfelelően. Az ügyfél által meghatározott mértékek és KPI-ek definiálásának lehetősége van, a prediktív modellek paramétereinek módosítása, valamint különleges figyelemmel számítások létrehozása. A felhasználói interfész customizálható, beleértve a dashboards, a jelentések és a vizuális elemek is. Az elemzési rendszer lehetővé teszi az egyedi elemző munkafolyamatok létrehozását és a különleges adatforrások integrációját. Fontos szempont a custom business rules és döntéshozatali folyamatok definiálása is. Az egyik fontos része, hogy a rendszer custom elemző modulok és továbbfejlesztéseket használhat meg plugin segítségével.
Az AI elemzéses rendszer széles körben alkalmazható területeken. A pénzügyi piacok terén, előrejelző alapú árfolyammozgások megjövendölése, kereskedelmi lehetőségek azonosítása és kockázatkezelés segítségével használja. A forgalmazásban a fogyasztók igényeinek előrejelzése és árstratégiai optimalizáció segítségével használják. Az iparban az anyagok árfolyamának fejlődésének megjövendölése és a szállítási láncolat optimálisítása céljából használják. A rendszer hatékonyan elemzi a versenytársi környezetet és új piaci lehetőségek azonosításában is segítségével használják. Ezen kívül a makrogazdasági tenderek előrejelzése, a piacon való érzés elemzése és stratégiai döntéshozatal támogatása is történik.
Együtt fedezzük fel, hogyan forradalmasíthatja az AI a folyamatait.