Phân tích dự đoán (predictive analytics), khi được kết hợp với trí tuệ nhân tạo, có thể hỗ trợ các công ty quản lý rủi ro cũng như lập kế hoạch và tối ưu hóa mọi hoạt động của họ.
Phân tích dự đoán được hỗ trợ bởi AI cho phép các công ty đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên mức độ hiệu quả của các hành vi trước đây của họ.
Kể từ khi chiếc máy tính hiện đại ra đời, các tổ chức đã sử dụng dữ liệu của họ để tăng cường quá trình ra quyết định. Mô hình dự đoán đã trở thành một tiêu chuẩn khi dự đoán các nhu cầu trong tương lai của doanh nghiệp, chẳng hạn như dự trữ hàng tồn kho, mua hàng và các xu hướng khác nhau.
Tuy nhiên, khi có nhiều công cụ tiên tiến hơn, các công ty đang ngày càng sử dụng Machine Learning để khai thác nhiều hơn sức mạnh của các dự đoán.
AI đang thúc đẩy lĩnh vực phân tích dự đoán như thế nào?
Trong khi các công ty đã sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán trong nhiều thập kỷ, việc sử dụng Machine Learning, thuật toán thống kê và mô hình nâng cao đã cho phép các công ty có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết .
Các ngành từ bảo hiểm và dịch vụ tài chính đến du lịch và khách sạn đang tìm thấy lợi ích rõ ràng từ phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán giúp giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và tăng doanh thu. Các công ty hiện có thể thu thập thông tin chi tiết nhanh hơn trước đây và có thể hoàn toàn chủ động hơn thay vì chỉ phản ứng một cách thụ động trong việc ra quyết định.
Với bất kỳ hệ thống AI nào, mục tiêu là giúp máy xử lý dữ liệu nhanh chóng và có thể phân tích dữ liệu hiệu quả hơn. Ứng dụng cuối cùng của phân tích dự đoán là tìm kiếm các mẫu hình trong tập dữ liệu, xem các mẫu đó đã phát triển như thế nào theo thời gian và sau đó sử dụng thông tin đó để dự đoán các xu hướng trong tương lai.
Mục tiêu cuối cùng là giúp con người đưa ra quyết định tốt hơn, dựa trên những gì máy tính dự đoán rằng kết quả tốt hơn trong tương lai. Vì đây là mục tiêu cơ bản, nên có rất nhiều ứng dụng mà mô hình này có trong thế giới thực.
Áp dụng phân tích dự đoán
Đối với các công ty đang tìm cách thu lợi từ phân tích dự đoán, có một số cách tiếp cận có thể mang lại lợi ích. Các mô hình phân loại khá đơn giản nhưng có thể cung cấp giá trị đáng kể. Chúng được sử dụng tốt nhất khi hỏi những câu hỏi đơn giản, có/không. Các công ty có thể lấy dữ liệu lịch sử của họ và để mô hình đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó.
Một cách khác mà các công ty có thể áp dụng phân tích dự đoán hỗ trợ bởi AI là thông qua việc phân nhóm. Các mô hình phân cụm sắp xếp dữ liệu của bạn thành các nhóm riêng biệt dựa trên các thuộc tính tương tự. Trong phương pháp học tập không giám sát (unsupervised learning) này, mô hình tự hoạt động và học cách sắp xếp hoặc phân cụm dữ liệu của bạn. Cách tiếp cận này cho thấy máy tính phân cụm dữ liệu theo những cách mà con người có thể không nghĩ họ sẽ làm, dẫn đến những nắm bắt độc đáo tiềm năng.
Dự báo cũng là một cách phổ biến để áp dụng mô hình phân tích dự đoán. Các mô hình dự báo có thể được áp dụng cho dữ liệu số lịch sử để giúp đưa ra dự đoán. Một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất là dự báo thời tiết, nhưng nó cũng có thể được sử dụng để dự đoán có bao nhiêu khách hàng sẽ chuyển đổi, bao nhiêu người dự kiến sẽ vào cửa hàng trong một giờ nhất định hoặc lượng hàng tồn trong kho.
Các ứng dụng phân tích dự đoán hỗ trợ bởi AI
Các ngành công nghiệp bán lẻ nói riêng đã tìm thấy giá trị lớn trong phân tích dự đoán AI, với một loạt các ứng dụng trong dự báo và hoạch định. Trước khi bắt đầu mỗi mùa kinh doanh mới, các nhà bán lẻ dựa trên ước tính nhu cầu của họ dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm doanh số bán hàng của năm trước, cảm quan và kiến thức am hiểu về ngành.
Tuy nhiên, thế giới là một nơi không thể đoán trước với vô số yếu tố cần phải cân nhắc. Các phương pháp tiếp cận dựa trên AI giúp giảm bớt gánh nặng và hạn chế của các lỗi dự báo, tiết kiệm tiền cho công ty.
Các phân tích dự đoán cũng giúp ích cho mảng kho vận và chuỗi cung ứng. Nó có thể giúp dự đoán loại nhân sự sẽ cần thiết cho những tháng hoặc mùa nhất định dựa trên dữ liệu trong quá khứ. Phân tích dự đoán hỗ trợ bởi AI cũng giúp các công ty hiểu rõ hơn về cách phân phối sản phẩm một cách tối ưu và các yếu tố môi trường khác nhau có thể ảnh hưởng như thế nào đến các yếu tố như thời gian giao hàng hoặc nhu cầu đối với một số sản phẩm nhất định. Và nó cũng có thể được sử dụng để dự đoán những loại hàng tồn kho nào cần được cung cấp, sắp xếp lại hoặc ngừng cung cấp.
Trong những năm gần đây, các nhà khí tượng học đã chuyển sang sử dụng các mô hình dự báo và phân tích dự báo tiên tiến để giúp cải thiện các dự đoán. Các mô hình này sử dụng hình ảnh vệ tinh, các dữu liệu dự báo trước đây, lịch sử thay đổi nhiệt độ và các mẫu hình lịch sử tổng thể cho một khu vực địa lý để đưa ra dự báo của chúng. Với một lượng lớn dữ liệu này, cùng với sự trợ giúp của Machine Learning, có thể tạo ra các mô hình chính xác hơn bao giờ hết.
Thực tế hiện nay, dự báo trong 5 ngày cũng chính xác tương đương như dự báo trong 1 ngày vào năm 1980, theo một báo cáo đăng trên tạp chí Science . Việc có thể biết trước các ngày diễn biến thời tiết có thể giúp các công ty chuyển hướng hoặc định tuyến lại các chuyến hàng tốt hơn và cung cấp cho khách hàng các thông báo tức thời về bất kỳ sự chậm trễ hoặc vấn đề nào đối với đơn hàng.
Đối với nhiều công ty, các giải pháp phân tích dự đoán hỗ trợ bởi AI đang giúp tối ưu hóa quy trình và tài nguyên, đồng thời giảm chi phí và nâng cao hiệu quả. Với khả năng đáng chú ý của Machine Learning trong việc phát hiện các mẫu hình và xác định xu hướng cũng như khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng và xác định các mẫu hình, sẽ không có gì ngạc nhiên khi phân tích dự đoán sẽ tiếp tục được áp dụng rộng rãi.
