Валюта фондировани…

Валюта фондирования (f…

Кэрри трейд - что …

Кэрри трейд (carry tra…

Илон Маск планируе…

Согласно заявлению, ко…

Неофициальный госу…

Неподтвержденный долг …

Инвестиционный гиг…

Американская инвестици…

Финансовый отчет A…

В последнее время комп…

Рынки Азии пошли в…

Азиатские акции показа…

Lyft нанимает JP M…

Райдшаринговая компани…

Instacart привлека…

Генеральный директор I…

За акциями Tilray …

Акции Tilray были неус…

MongoDB разработал…

Система управления баз…

IPO Uber в 2019 го…

Uber может провести од…

Temasek приобретае…

Компания Temasek, нахо…

Дефицит бюджета СШ…

В 2018 финансовом году…

Крупные криптовава…

В понедельник, 15 октя…

10 компаний размес…

Прошедшая неделя, запо…

«
»

13.09.2017 21:10

Аналитика и обучение искусственного интеллекта в розничных продажах

В рознице, продажи  имеют огромное значение. Управление товарами, комплектация, упаковка и доставка — затратные по времени и трудоемкие процессы, которые имеют огромное влияние на эффективность бизнеса.
Проблема в том, что это сложные процессы, особенно в крупных компаниях, которые могут распространяться не только на несколько офисов, но и даже на взаимодействия между странами. Так как эти процессы часто могут зависеть от внешних факторов – поставщиков или погодных условий – то это делает их еще сложнее. Вот почему компании — как крупные, так и мелкие — последнее время занимаются обработкой аналитических данных, и с каждым годом объемы таких данных только увеличиваются. Увеличение эффективности в таких сложных системах, которые связаны с выполнением многочисленных задач, — это решаемая задача искусственного интеллекта (ИИ). Короче говоря, речь идет о способности машин делать все это экономично и эффективно.

Monte Zweben – генеральный директор компании Splice Machine, которая предоставляет платформу для аналитической обработки базы данных, рассказал три ключевые области, на которые компании все чаще посматривают на основе анализа данных в целях повышения эффективности решения задач. Такой подход станет более важным для компаний во всех секторах, которые хотят быть впереди, внедрять инновации и расширять свою клиентскую базу.

Сегодня «интернет» означает, что все взаимосвязано и это возможность получать любую информацию и обмениваться данными. Это означает, что все можно измерить, рассчитать и все эти данные могут быть направлены на обучение искусственного интеллекта — его можно обучать до тех пор, пока он не расскажет все «секреты» о том, как он работает, и что важно, а также как он взаимодействует с любой другой частью процесса. Все эти данные могут быть собраны в одно целое — создание информации, ее передача, время когда данные используются, или их местоположение и т.п.

«Итак, теперь вы можете построить модель обучения искусственного интеллекта,» — говорит Zweben, — и эта модель может прогнозировать какую-либо событие на основе полученных данных. “Какова вероятность того, что вы не опоздаете с этим заказом? Какова вероятность того, что вы опоздаете на день? Пять дней? Это в основном проблема классификации”. Это означает, что можно провести глубокое моделирование, позволяющее оценивать последствия, побочные эффекты задержки или пропущенные и крайние сроки, прежде чем они станут проблемой, даже если они не могут быть полностью устранены из-за зависимости от внешних факторов. В тех случаях, когда это так, корректирующие действия могут быть предприняты в нужный момент.

Сокращение времени простоя из-за неисправностей и поломок.

Техника всегда выходит из строя, изнашивается или ломается – это, безусловно часто происходит в промышленных решениях, которые полагаются на сложные механизмы с движущимися частями, выполняющие специализированные задачи. «Если вы можете построить модели искусственного интеллекта, которые прогнозируют среднее время между отказами и сбоями деталей в крупных масштабах инженерных сетях, и узнать истинное время выполнения замены этих частей, вы можете получить решение в режиме реального времени, что вам следует покупать, исходя из тех прогнозов, что будет изнашиваться в первую очередь, а что потом, и сколько времени это займет чтобы заменить ту или иную часть,” — сказал Zweben. Это профилактическое обслуживание изначально было применено в тяжелой промышленности, где простои могут иметь катастрофические последствия.

Сокращение и пополнение запасов.

В розничной торговле не все запасы, которые поступают, в конечном итоге будут продаваться клиентам — это означает, что определенная сумма будет потеряна из-за неправильного управления запасами, ошибок инвентаризации, мошенничества и кражи. В ходе цепочки поставок, которая эффективно контролируется аналитической системой, основанной на собранных данных с помощью ИИ, существует множество возможностей для их сокращения — и, возможно, в некоторых областях устранение неполадок. «Если вы постоянно заказываете товар, то есть конкретная статистика, что из 100 единиц какого-либо товара есть испорченный продукт. Если доставляется только 90 единиц, а Вам нужно 100, то вы должны позвонить своему поставщику и сказать, что вам нужны еще 10 единиц — вы можете найти недостающие товары через линию поставки. Это означает, что вы можете предсказать, сколько вам действительно нужно заказать единиц» — говорит Zweben.

Будущее.

Анализ, основанный на данных, такого рода как искусственный интеллект, в будущем, будет играть незаменимую роль в оптимизации поставок товаров. Подобного рода анализ является областью крупных, национальных и межнациональных сетей из-за необходимости больших объемов и связанных с ними затрат и сложностей. Однако все чаще инфраструктура, предоставляемая “как услуга” и готовые аналитические платформы в сочетании с новыми рынками для покупки внешних данных, позволяют использовать их и для операций меньшего масштаба. Все чаще решающим фактором при выборе этой технологий будет становится не размер аналитического бюджета компании, а именно стремление компании использовать данную технологию в развитии бизнеса.

Раннее на нашем сайте, мы писали о крупнейших брокерах в области анализа данных и о том, как развивается искусственный интеллект в киберспорте.

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...

8 (800) 600-47-17

(Звонок бесплатный)

+7 (495) 790-47-17

info@sharespro.ru

109028, Москва, Малый Ивановский переулок 7/9с1

ИНН: 7716851037 КПП: 771601001 ОГРН: 1177746245610

8(800)600-47-17 +7 (495) 790-47-17 info@sharespro.ru
109028, Москва, Малый Ивановский переулок 7/9с1
ИНН: 7716851037 КПП: 771601001 ОГРН: 1177746245610
или
пройдите регистрацию


Авторизация
*
*



Регистрация
*
*
*

Я согласен получать рассылку по электронной почте

Я даю разрешение на использование своих персональных данных


Генерация пароля