甚麼是 AI 預測建模？

預測模型是一套軟件，它研究您過往的紀錄，例如銷售、訂單或客戶活動，從中找出背後的規律，再用這些規律估算接下來較可能出現的情況。它不能預知未來，而是給您一個建基於數據的審慎估算，讓您的決定有證據支持，而不只是靠記憶或直覺。

運作流程

• 我們先與您傾談想作出的決定，以及模型需要回答的問題。
• 我們檢視您已在各渠道收集的數據，並一同決定哪些數據值得使用。
• 我們清洗、處理和儲存這些數據，令其可用於分析。這通常是整個項目中工作量最大的部分。
• 我們用您的數據建立和訓練模型，並以過往的實際結果核對它的估算。
• 結果以報告形式交付；如有需要，亦可直接顯示在您現有的商業智能工具中。

您會得到甚麼

• 一份經清洗、整理的數據集，由您擁有和掌控，讓您重新掌握企業數據的主權。
• 一個以深度神經網絡（DNN）為基礎、針對您的問題而訓練的預測模型。
• 可解釋 AI（XAI）報告，以淺白的方式說明每個估算由哪些因素帶動。
• 與商業智能（BI）工具整合，讓預測結果直接出現在團隊日常查看的儀表板上。

應用例子

• 預測銷售和需求，讓您及早安排存貨和人手。
• 從不同渠道的客戶數據中及早發現消費趨勢。
• 在投入資金前，估算新項目的投資回報率（ROI）。
• 用數據檢驗計劃，減低單憑習慣或過往經驗作決定的風險。

深度神經網絡（DNN）機器學習模型

深度神經網絡是一種由多層結構組成的機器學習（ML）模型。每一層都會從上一層中提取規律，因此能在龐大而雜亂的數據中，找出簡單規則看不到的關係。業務規律要透過數據挖掘才能發現。今天，客戶數據從多個渠道而來，關鍵在於選擇採用和分析哪些數據。MAGO AI 協助您深入挖掘數據，找出真正重要的趨勢。我們的 DNN 模型專門針對發掘消費趨勢進行預訓練，並提供分析供您審閱。

對抗認知偏差

認知偏差是指因過度依賴過往知識和觀察而反覆出現的系統性思維錯誤。減低這種風險，正是數據分析對企業如此重要的主要原因。預測分析讓您在決定投資前，先對投資回報率有個概念；亦能幫您及早看到未來趨勢，為下一個大浪潮做好準備。

把數據準備好

預測的價值大多來自良好的數據，而不只是模型本身。MAGO AI 協助簡化數據清洗、處理、儲存和機器學習分析。清洗是修正重複、缺漏和錯誤的紀錄；處理是把不同來源的紀錄統一成一致的格式；儲存是把所有數據集中放在由您掌控的地方。數據整理妥當後，日後其他分析也能沿用，而不只服務一個模型。

我需要準備甚麼數據？

從您現有的數據開始即可，例如銷售紀錄、訂單，或來自不同渠道的客戶數據。數據不必整齊，清洗和整理本身就是服務的一部分。我們會告訴您，哪些數據對您想回答的問題有用。

我看得懂結果嗎？

XAI 報告正是為此而設。報告以淺白的方式說明每個估算由哪些因素帶動，讓您在行動前判斷結果是否合理。

模型會替我作決定嗎？

不會。模型提供分析供您審閱，最終決定仍由您和團隊作出，只是手上多了更充分的證據。

數據屬於誰？

屬於您。這項工作的一個重要目標，就是幫您重新掌握企業數據的主權，讓數據成為由您掌控的資產。

如果您手上有數據，也有一個想更有把握地作出的決定，歡迎聯絡 MAGO AI。告訴我們您想預測甚麼，我們會和您一起看看您的數據能做到甚麼。