Az AI precíziója a keresleti előrejelzésben: egy POC projekt tanulságai

Az üzleti világban a pontos előrejelzések kulcsfontosságúak a hatékony működéshez. A legújabb AI technológiák alkalmazásával izgalmas eredményeket értünk el a keresleti előrejelzés területén. POC (Proof of Concept) projektünk során sikeresen demonstráltuk, hogy a modern gépi tanulási módszerek hogyan forradalmasíthatják az üzleti tervezést. Ebben az összefoglalóban egy folyamatban lévő kutatási és fejlesztési projekt eredményeit mutatjuk be.

Áttörő eredmények szintetikus adatokon

Kezdeti tesztjeink során szintetikusan generált adathalmazon dolgoztunk, amely lehetővé tette számunkra a különböző piaci feltételek és szcenáriók szimulálását. 

Az adatokban elhelyezett minták egy példája, külön a tanítási és teszt adatokon.

Az általunk fejlesztett mesterséges intelligencia modell kiemelkedő, 98%-os pontosságot ért el az előrejelzésekben. Ez azt demonstrálja, hogy kivételes mintafelismerő képességekkel bír, ami rendkívül ígéretes a jövőbeli valós alkalmazások szempontjából.

Előrejelzés illesztése a tesztadatokra heti bontásban

Az ábrán jól látható, hogy modellünk pontosan követi a keresleti mintázatokat, legyen szó akár hirtelen kiugrásokról vagy szezonális változásokról. A szintetikus adatok lehetővé tették számunkra, hogy különböző piaci helyzeteket szimulálva teszteljük a rendszer robusztusságát.

A különböző előrejelzési, átlagolási módszerekkel összevetve az AI-alapú megoldásunk nagyságrendi javulást hoz az előrejelzés pontosságában. Az 1.07%-os MAPE (Mean Absolute Percentage Error) érték kimagasló pontosságot jelez, különösen a hagyományos módszerek 12-19%-os hibaarányához képest.

Technikai megvalósítás

A fejlesztés során egy komplex, többrétegű ensemble architektúrát alakítottunk ki, amely ötvözi a gradient boosting és a deep learning módszerek előnyeit. Az alapot három különböző megközelítés adja: az XGBoost és LightGBM mint gradiens boosting implementációk, valamint egy neurális háló TensorFlow implementációban. Ezeket egy meta-modell réteg hangolja össze az optimális predikciók érdekében. 

A modell robusztusságának validálásához termékenként háromévnyi, napi szintű adattal (közel 1000 megfigyelés / termék) dolgoztunk, és a kísérleteket különböző piaci környezetek szimulálásával is megismételtük, mint növekvő vagy csökkenő trendet mutató piacokat. A feature engineering során különös hangsúlyt fektettünk az időbeli összefüggések megragadására, többek között különböző időablakok gördülő statisztikáinak és ciklikus időbeli jellemzők beépítésével. Ez a széles körű tesztelés biztosította, hogy a modell különböző üzleti kontextusokban is megbízhatóan teljesítsen. A gradiens boosting modellek hiperparamétereinek finomhangolását Bayesi optimalizációval végeztük, ami lehetővé tette a modell automatikus adaptálását az adott probléma jellegzetességeihez. A teljes pipeline Pythonban készült, kihasználva a scikit-learn és TensorFlow ökoszisztémák nyújtotta előnyöket a preprocessing és validáció során.

Valós üzleti érték

A mesterséges intelligencia alapú keresleti előrejelzés egyik legjelentősebb potenciális előnye az élelmiszerpazarlás csökkentése. A pontos előrejelzéseknek köszönhetően a vállalatok jelentősen csökkenthetik a felesleges készleteket, miközben biztosítják a megfelelő kínálatot a vásárlói igények kielégítésére. Ez nem csak pénzügyi szempontból előnyös, hanem jelentős környezeti hatással is bír.

A készletoptimalizálás területén rendszerünk képes automatikusan jelezni a várható készlethiányokat vagy többleteket. A prediktív megközelítés lehetővé teszi a proaktív beavatkozást, még mielőtt a problémák jelentkeznének. Ez különösen értékes olyan iparágakban, ahol a készletek kezelése kritikus szerepet játszik a működésben.

A marketing és értékesítés területén az előrejelzések segítségével optimalizálhatók a promóciós kampányok. A rendszer képes előre jelezni a különböző akciók várható hatását, így a marketing csapat pontosabban tervezheti meg a kampányok időzítését és intenzitását. Ez nem csak a bevételek növekedését eredményezheti, hanem a marketing költségek hatékonyabb felhasználását is.

Előrejelzés illesztése a tesztadatokra napi bontásban

A modell sikeresen azonosította a különböző külső tényezők hatását a keresletre. Az előrejelzési hibák eloszlása +-2% közé koncentrálódik.

Következő lépések és jövőkép

A Proof of Concept sikerére alapozva a következő fázisban valós adatokkal folytatjuk a fejlesztést. A modell továbbfejlesztése során számos olyan külső adatforrás integrálását tervezzük, ami segíthet a valós környezet komplexitása mellett is megőrizni a modell predikciós képességeit. A különböző befolyásoló tényezők azonosítása és beépítése a modellbe kulcsfontosságú lesz a valós környezetben történő alkalmazás során.

A valós idejű adatfeldolgozás implementálása lehetővé teszi majd az azonnali reakciót a változó piaci körülményekre. A felhasználóbarát dashboard fejlesztésével célunk, hogy az előrejelzések és elemzések könnyen értelmezhetők és felhasználhatók legyenek az üzleti döntéshozók számára.

Az egyedi gépi tanulási megoldások jelentősége

Míg napjainkban nagy figyelem irányul a generikus AI megoldásokra, projektünk is igazolja, hogy az adott üzleti problémára szabott, specifikus gépi tanulási modellek kiemelkedő hatékonyságot tudnak elérni. A keresleti előrejelzés olyan összetett feladat, ahol a domain tudás és az egyedi üzleti környezet mélyebb megértése kulcsfontosságú. A célzottan fejlesztett modell képes figyelembe venni a lokális sajátosságokat, szezonális mintákat és egyedi üzleti szabályokat, ami által pontosabb előrejelzéseket biztosít, mint egy általános megoldás. Ez a megközelítés lehetővé teszi a működési költségek csökkentését, a készletgazdálkodás optimalizálását és a vevői elégedettség javítását, mindezt a konkrét üzleti kontextushoz igazítva.

Jövőbeni célok

Projektünk eredményei megerősítették, hogy a modern gépi tanulási módszerek hatékonyan alkalmazhatók a területén. Bár a szintetikus adatokon elért kiemelkedő pontosság a valós környezetben várhatóan módosulhat, a kifejlesztett modell ígéretes alapot nyújt a további fejlesztésekhez. A következő fázisban a valós adatokkal és üzleti környezettel járó kihívások kezelése lesz a fő feladatunk. Célunk egy olyan rendszer létrehozása, amely a gyakorlatban is bizonyítja az AI-alapú megoldások értékteremtő képességét a keresleti előrejelzés területén.