Ứng dụng AI trong dự đoán

Ứng dụng AI trong dự đoán

Khả năng nhìn thấy tương lai không chỉ giới hạn ở khoa học viễn tưởng. Ngày nay, AI đã được ứng dụng trong dự đoán. AI dự đoán có thể phân tích dữ liệu để đưa ra dự báo. Nó dự kiến sẽ đóng vai trò quan trọng trong năm 2024 và những năm tiếp theo. AI giúp lấp đầy các khoảng trống trong kỳ vọng của khách hàng và nâng cao kiến thức con người. Chúng tôi sẽ giới thiệu vai trò của AI dự đoán, vai trò của nó trong đám mây và các kỹ thuật phổ biến để thực hiện phân tích dự đoán

AI dự đoán là gì?

Phân tích dự đoán bằng AI là phương pháp kết hợp phân tích dự đoán với trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu là dự báo các sự kiện trong tương lai từ dữ liệu lịch sử.

Khác với phân tích dự đoán truyền thống dựa trên phương pháp thống kê, AI dự đoán khai thác các công nghệ tiên tiến. Các công nghệ này bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học sâu. AI dự đoán tổng hợp và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ. Nó có thể khám phá các mô hình phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác hơn về xu hướng hoặc kết quả trong tương lai.

AI dự đoán hoạt động như thế nào?

Về cốt lõi, AI dự đoán tuân thủ một quy trình có hệ thống. Nó sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán học máy (ML) để khám phá mẫu và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.

Quá trình bắt đầu bằng việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Sau đó, thuật toán ML học từ dữ liệu và tinh chỉnh mô hình qua đào tạo và thử nghiệm. Mô hình dự đoán dữ liệu mới và tự điều chỉnh dựa trên phản hồi. Dự đoán so sánh với kết quả thực tế. Khả năng thích ứng và ứng dụng trong các lĩnh vực như tài chính, chăm sóc sức khỏe, tiếp thị và quản lý chuỗi cung ứng giúp AI tối ưu hóa quy trình. AI còn nâng cao khả năng ra quyết định.

Các kỹ thuật phổ biến được sử dụng cho phân tích dự đoán AI

Có ba kỹ thuật chính được sử dụng để tiến hành phân tích dự đoán:

  • Mạng lưới thần kinh.
  • Phân tích hồi quy.
  • Cây quyết định.

Mạng lưới thần kinh

Mạng lưới thần kinh lấy cảm hứng từ bộ não con người. Nó bao gồm các nút được kết nối với nhau để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Bằng cách xác định xu hướng trong dữ liệu lịch sử, mạng lưới thần kinh có thể đưa ra dự đoán chính xác về các sự kiện tương lai. Khả năng học hỏi từ dữ liệu phức tạp khiến chúng hiệu quả trong phân tích dự đoán.

Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy phù hợp khi bạn muốn phân tích tác động của một biến lên một biến khác. Phân tích này giúp dự đoán hành vi của một biến khi thay đổi một biến khác. AI tự động hóa phân tích hồi quy và thực hiện cả mô hình đơn giản lẫn phức tạp. Điều này giúp dự đoán hành vi của biến, cung cấp thông tin cho quyết định.

Cây quyết định

Trong những tình huống khó hiểu lý do đằng sau một lựa chọn, cây quyết định sẽ phát huy tác dụng. Những cây này phân tích dữ liệu được thu thập để làm sáng tỏ logic đằng sau một quyết định, cho phép tạo ra các thuật toán để dự đoán kết quả liên quan đến các biến cụ thể. Cây quyết định là công cụ có giá trị để nâng cao hiểu biết và dự báo trong phân tích dự đoán.

8 trường hợp sử dụng ngành AI có thể dự đoán

Với khả năng xử lý bộ dữ liệu khổng lồ, AI dự đoán đang thay đổi cách hoạt động của nhiều công ty. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và dự báo chính xác xu hướng, AI đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp. Sau đây là tám ví dụ về ứng dụng của AI dự đoán trong các ngành khác nhau.

1. Ứng dụng AI trong dự đoán sức khỏe

AI sử dụng dữ liệu bệnh nhân để đưa ra kế hoạch điều trị cá nhân hóa. Các mô hình dự đoán dựa trên đám mây có thể xử lý dữ liệu lớn. Chúng giúp tối ưu hóa phát hiện thuốc, dự đoán hiệu quả và tìm ra loại thuốc phù hợp.

2. Ứng dụng AI trong dự đoán ngành bán lẻ

Các doanh nghiệp bán lẻ sẽ mất tiền nếu hàng tồn kho không theo kịp nhu cầu. Họ cũng có thể mất tiền do tồn kho quá nhiều mà không thể bán được. Phân tích dự đoán có thể xử lý dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài để dự báo nhu cầu chính xác hơn để có đủ lượng sản phẩm trong kho.

Các công ty sử dụng AI dự đoán có thể thấy mức độ hài lòng và doanh số bán hàng của khách hàng tăng lên – một nghiên cứu của CXsphere cho thấy doanh số bán hàng tăng 25% và mức độ hài lòng của khách hàng tăng 15% đối với các thương hiệu sử dụng phân tích dự đoán.

3. Ứng dụng AI trong dự đoán ngành chế tạo

Người ta thừa nhận rộng rãi rằng bảo trì chủ động sẽ tiết kiệm chi phí hơn so với sửa chữa phản ứng. AI dự đoán tận dụng lượng lớn dữ liệu cảm biến thiết bị được lưu trữ trên đám mây để dự đoán các lỗi máy móc có thể xảy ra.

Bằng cách phân tích cách sử dụng và tình trạng hao mòn thông thường, nhà sản xuất có thể hiểu rõ hơn về tình trạng của các bộ phận khác nhau. Cách tiếp cận chủ động này cho phép can thiệp bảo trì kịp thời và có mục tiêu, ngăn ngừa sự cố không mong muốn và đảm bảo hoạt động liên tục và hiệu quả của máy móc sản xuất.

4. Ứng dụng AI trong dự đoán ngành năng lượng

AI cũng giúp bảo trì dự đoán cho lưới điện, tối ưu hóa hoạt động của cộng đồng. Nó có thể dự báo mức tiêu thụ năng lượng từ dữ liệu lịch sử, tối ưu phân phối.

5. Viễn thông

Trong định tuyến mạng, mỗi bước thêm vào có thể làm giảm hiệu suất. AI giúp tối ưu hóa quản lý mạng, cắt giảm các đường dài không cần thiết và cải thiện hiệu suất cho người dùng cuối.

6. Tài chính

AI phân tích dữ liệu giao dịch để dự đoán gian lận. Nó có thể phát hiện những hành vi bất thường dựa trên dữ liệu lịch sử của khách hàng. Điều này giúp ngăn chặn gian lận trước khi ảnh hưởng đến khách hàng.

7. Giáo dục

AI dự đoán kết quả học tập của học sinh từ dữ liệu học trước. Điều này giúp giáo viên nhận ra dấu hiệu suy giảm thành tích và có biện pháp can thiệp kịp thời. Cho phép các nhà giáo dục xác định những người có lĩnh vực cần chú ý và mang lại nhiều cơ hội cải thiện hơn.

8. Tiếp thị và bán hàng

Trong tiếp thị và bán hàng, các doanh nghiệp hiểu biết hiểu được lợi ích kinh tế của việc giữ chân khách hàng so với việc thu hút khách hàng mới. AI là một công cụ có giá trị cho mục đích này, cho phép xác định dễ dàng hơn các hành vi báo hiệu sự rời bỏ khách hàng tiềm năng. Với những hiểu biết sâu sắc này, đội ngũ bán hàng có thể bắt đầu các chương trình giữ chân chủ động nhằm củng cố lòng trung thành của khách hàng nhằm giảm nguy cơ hủy đơn hàng.

Hơn nữa, các mô hình AI có thể được sử dụng để nâng cao chiến lược tiếp thị bằng cách dự đoán hành trình của khách hàng. Khả năng dự đoán này cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về các điểm tiếp xúc chính và đường dẫn chuyển đổi tiềm năng, giúp các nhà lãnh đạo tiếp thị tinh chỉnh cách tiếp cận của họ và thúc đẩy sự tương tác có ý nghĩa hơn với khách hàng.

Khai thác sức mạnh của phân tích dự đoán AI

AI dự đoán đang thay đổi cách các tổ chức tiếp cận việc ra quyết định và đổi mới. Khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, xác định mẫu và dự báo xu hướng giúp các công ty duy trì tính cạnh tranh.

Hãy liên hệ với Maytech nếu bạn có nhu cầu làm phần mềm nhé.