Cara Kerja Artificial Intelligence Forecasting Methods Ketika menjalankan sebuah bisnis, kemampuan menganalisis data yang tersedia dan melakukan prediksi tentang dinamikanya di masa yang akan datang menjadi penting. Penggunaan teknologi artificial intelligence forecasting methods menjadi relevan, sebab dengan bantuan kecerdasan buatan prediksi yang dibuat akan semakin komprehensif. Namun sebenarnya bagaimana cara kerja dari artificial intelligence forecasting methods ini secara praktis? Apakah benar-benar berbasis data yang dimiliki dan analisa pasar saja? Atau metode ini memungkinkan sebuah sistem untuk ‘melihat masa depan’ secara harfiah? Baca Juga: Strategi Anti Fraud yang Diterapkan di Industri Perbankan Cara Kerja Artificial Intelligence Forecasting Methods Sumber: freepik.com untuk dapat memahami cara kerjanya, Anda dapat melihat bagian pertama ini guna memperoleh penjelasan yang lebih komprehensif. Pada dasarnya,artificial intelligence forecasting methods akan memadukan berbagai algoritma machine learning untuk melakukan analisis, serta membuat prediksi berbasis data-data yang diperoleh ini. Pada sistem yang canggih, prosesnya bahkan tidak memerlukan input secara manual. Secara independen, machine learning akan mengumpulkan data-data yang dimiliki oleh bisnis dan memanfaatkan latihan yang telah diterimanya guna mengeksekusi pengolahan data yang cermat. Secara umum, cara dan langkah kerja dari artificial intelligence forecasting methods adalah sebagai berikut. Menghubungkan data, proses ini berkaitan dengan penyediaan data internal atau data eksternal yang dapat menyokong proses analisis dan penyusunan forecasting Memilih pengukuran atau matriks forecasting, Anda kemudian akan diminta memilih matriks yang akan digunakan dalam prediksi, dan bagaimana konteksnya nanti Menyiapkan data secara otomatis, persiapan data dapat menjadi sangat penting dalam urusan ini. Dengan data preparation yang diotomasi, maka Anda akan dapat memproses data historis dengan beragam algoritma berbeda untuk mengeliminasi elemen yang tidak relevan dalam analisis selanjutnya ‘melatih’ sistem dengan learning model, dapat dikatakan hal ini adalah bentuk latihan menggunakan sampel data yang dimiliki dengan metode yang diinginkan. Dari sini dapat dilihat seberapa akurat prediksi yang dibuat, dan seberapa relevan hasil analisisnya Membuat kustomisasi model, dengan hasil akurasi analisis yang dilakukan menggunakan berbagai jenis model di tahap sebelumnya, Anda dapat memilih model dengan hasil paling baik untuk membuat skema model yang akan digunakan Melakukan review dari model analisis yang dikustomisasi, review kemudian dilakukan guna melihat seberapa jauh kira-kira model ini dapat benar-benar efektif dalam melakukan prediksi bisnis dan analisis data Lakukan forecasting, berikutnya, gunakan model yang sudah dikustomisasi dan disetujui tersebut untuk menganalisis data yang telah disediakan, untuk melakukan real-time forecast. Dalam waktu yang tidak terlalu lama, hasilnya akan dapat Anda peroleh Manfaatkan insight dari forecast, dari hasil prediksi akan diperoleh insight-insight berguna. Insight ini yang menjadi dasar pertimbangan strategis dari bisnis yang dijalankan, karena terdapat nilai tertentu dalam setiap hasil analisisnya Cara kerjanya memang tidak dapat dikatakan sederhana. Namun demikian hal ini tetap dapat bervariasi tergantung dengan kebutuhan yang dimiliki oleh bisnis. Semakin banyak data yang dapat disediakan dan semakin komprehensif model analisis yang digunakan, maka semakin baik pula hasil dari forecasting yang dilakukan. Contoh Use Case dari Metode Prediksi Berbasis AI Sumber: freepik.com Berbicara mengenai use case tentu tidak akan lepas dari konteks dimana metode prediksi ini digunakan. Dua contoh yang paling relevan mungkin adalah bada industri fintech, dan industri telekomunikasi. Prediksi Permintaan pada  Industri Fintech Industri ini menjadi salah satu industri yang paling awal mengadaptasi sistem berbasis AI. Kini, cukup banyak pelaku industri fintech yang sudah melebarkan sayapnya lintas negara, sehingga memiliki pasar yang sangat luas. Hal ini membawa konsekuensi pada banyaknya jumlah data yang harus diolah untuk kebutuhan bisnis. Pada sisi pengelolaan dinamika kurs saja, akan diperlukan analisis yang akurat. Di sini kemudian artificial intelligence forecasting methods masuk dan membawa manfaat untuk bisnis tersebut. Peningkatan kemampuan forecasting ini dapat membantu bisnis menyediakan suplai produk yang dibutuhkan pasar global, sehingga apa yang diminta pasar dapat senantiasa disediakan. Karena lingkup penyediaannya luas, maka analisis yang tepat wajib dilakukan sehingga perencanaan produksi dan distribusinya benar-benar berjalan baik. Prediksi Pertumbuhan pada Industri Telekomunikasi Pada industri telekomunikasi, penggunaan artificial intelligence forecasting methods dapat dilakukan pada prediksi pertumbuhan bisnis. Metode ini dapat membantu bisnis untuk memperkirakan berapa total pelanggan yang akan berhenti berlangganan, atau prediksi peningkatan jumlah pelanggan di periode yang akan datang. AI juga dapat membantu melihat bagaimana efek langkah pemasaran yang dilakukan, sehingga bisnis dapat mengetahui langkah mana yang paling efektif dalam meningkatkan jumlah penggunanya. Analisis dapat dilakukan tidak hanya dari data internal perusahaan, namun juga event dan activation yang dilakukan oleh kompetitornya. Baca Juga: 5 Tipe Payment Fraud dan Upaya Mitigasinya  Sejatinya artificial intelligence forecasting methods merupakan metode kompleks yang melibatkan banyak dataset dan algoritma yang berbeda. Namun ketika berhasil diintegrasikan dengan baik, maka dampaknya benar-benar akan maksimal dalam membawa perubahan di dalam bisnis. Sama halnya dengan penggunaan sistem berbasis AI lain, misalnya saja pada sistem verifikasi identitas user, perubahan yang diberikan juga akan cukup signifikan. Kecepatan proses, akurasi, dan integrasinya dengan berbagai sistem di dalam bisnis dapat dinikmati dalam waktu singkat. Verihubs sebagai salah satu perusahaan yang menyediakan ragam produk verifikasi akan menjadi solusi tepat untuk kebutuhan Anda. Maka dari itu, Anda dapat langsung menghubungi layanan pelanggan kami untuk informasi lengkap mengenai setiap produk yang tersedia sekarang juga!   Terimkasih. Dapatkan Info Lebih Lanjut Dari GETSOLUTIONIT.COM