Экономический анализ с элементами искусственного интеллекта

В статье рассматривается вариант решения актуальной для многих организаций задачи прогнозирования объемов продаж. Решение этой задачи является отправной точкой для составления бюджета, оптимизации складских запасов и решения многих других задач.

Если вы должны принимать решения, то на определенном этапе обязательно почувствуете, что одной интуиции и опыта недостаточно. Нужно что-то еще. Во-первых, можно попытаться собрать при помощи ПК всю необходимую информацию о проблеме и уже более пристально решать ее. Можно пойти и дальше – раз уж компьютер собрал всю информацию, то пусть и анализирует. Иначе зачем его покупали. Вообще-то, подобные задачи уже давно в мире успешно решаются. Например, для определения махинаций с кредитными карточками или оптимизации работы склада и так далее.

В основе большого количества таких программ лежит теория нейронных сетей. Это попытка при помощи компьютера моделировать человеческий мозг. А так как анализ и прогнозирование являются одними из самых важных его функций, то следовательно возможна и попытка перенести решение их на компьютер.

Посмотрим, как это можно использовать на примере прогнозирования объемов продаж определенного товара. Делается это так:

1-ый шаг. В компьютер заносится "история", т.е. сведения о том, как раньше при различном стечении обстоятельств этот товар продавался. В жизни мы бы назвали это "опытом работы".

2-ой шаг. Запускается на обучение программа, моделирующая нейронную сеть. Она почти как человек, пытается спрогнозировать методом проб и ошибок. "Набив" себе достаточно большое количество "шишек", она преобразует этот "жизненный опыт" в зависимости и приходит к выводу, что, например, летом лыжи продаются плохо. Важно то, что, в отличие от человека, который одновременно может принимать во внимание 5-6 факторов, нейронная сеть может оперировать сотнями, и, как это ни странно, может дать прогноз лучше, чем человек.

Таким образом, после обучения вы получаете программу-эксперт.

3-ий шаг. Спрашиваете систему, а она по мере своих возможностей отвечает. Можно узнать, как изменятся объемы продаж спустя два-три дня или два-три месяца, можно узнать, как изменится спрос, если снизить или повысить цену на 10%, и так далее.

4-ый шаг. Время от времени нужно опять проходить обучение, так сказать, повышение квалификации.

Такие системы сегодня уже существуют. Они должны появиться и в вашей организации, если конечно, анализ и прогнозирование являются необходимым элементом вашего бизнеса.

Напоследок, "ложку дегтя". В жизни, к сожалению, не все так хорошо, как в теории. И бывают случаи, когда нейронная сеть не дает качественного анализа. Но по своему опыту хочу заметить, что причин тут в основном две. Первая – нейронная сеть используется не для тех задач, все же это не человек и многие задачи решить не может. Она хорошо подходит для тех случаев, когда событие происходит достаточно часто, а во-вторых, есть достаточное для ее обучения предыстория. Вторая – к сожалению, очень часто на вход нейросети даются недостоверные данные или только часть необходимой информации. Тут уж ничего не поделаешь. Если вы не заносили информацию, например, о курсе доллара, то нейросеть никогда не поймет, что это отечественный товар начал так хорошо продаваться после 17 августа 98 года.

Давайте анализировать, прогнозировать и принимать правильные решения. В помощники к себе возьмем нейронные сети! Ударим нейросетями по растратам и убыткам.

Дмитрий Филиппов.
BaseGroup Labs.