22、人工智能在商业多领域的应用与发展

人工智能在商业多领域的应用与发展

1. 需求预测

需求预测是任何以产品为基础的组织的主要方面之一。准确的预测能够提高生产效率、优化库存管理并防止成本超支。基于人工智能的模型在提高需求预测的准确性和透明度方面发挥了重要作用，主要有以下两种类型的模型：
- 黑盒模型 ：预测和模型解释是分离的。模型解释有助于提高透明度，对于理解模型至关重要，研究人员会开发单独的算法来理解这类模型。
- 白盒模型 ：基于人工智能的算法可以解释其预测结果。预测规划者需要了解每个预测所涉及的因素和数据，以更好地理解预测的合理性并进行有效控制。模型的解释应包含有意义的信息、逻辑解释、可操作性信息，甚至可以提供反事实信息。其使用的技术和算法具有以下特点：
- 提供数据集特征的相关知识。
- 提供数据集的特性和范围。
- 以适合用户的语言和上下文提供解释。

1.1 传统与基于机器学习的预测技术对比

类型	特点	局限性
传统统计预测模型	基于历史时间序列数据，准确性依赖稳定的市场条件	无法考虑消费者行为的变化以及创新和技术突破对市场的影响
机器学习算法	可以利用内部和外部实时数据，创建更相关、及时的预测。使用大量数据集和复杂的数据集间关系来理解