作者
Tim Mucci
IBM Writer
Gather
什么是预测性 AI？
预测性人工智能 (AI) 涉及利用统计分析和机器学习 (ML) 来识别模式、预测行为和预知即将发生的事件。组织使用预测性 AI 来预测潜在的未来结果、因果关系、风险敞口等。
分析师长期使用组织内的预测性分析来制定由数据驱动的决策。然而，预测性 AI 技术可以加快统计数据分析的速度，而且由于机器学习算法能处理海量数据，分析结果也变得更加准确。预测性 AI 通过分析数千个因素和可能长达数十年的数据来得出结论。这些预测可帮助组织为未来趋势做好准备。
人们有时会将预测性 AI 与描述性或规范性分析相混淆。描述性分析帮助组织了解过去发生某事的原因，而预测性分析帮助组织预测未来可能发生的事情。规范性分析建议组织可以采取哪些措施来确保这些结果发生。
预测性 AI 广泛用于深入了解客户行为，帮助各行各业优化决策。它能预测各种潜在问题，比如客户流失、供应链中断、机械故障等，通过生成可靠、准确的预测结果来帮助组织提前做好规划。
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预测性 AI 的工作原理
预测性 AI 模型的准确性和性能在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。严格的数据治理实践、数据清理、验证以及对数据集的持续更新，保证了所使用数据的可靠性，进而提高了预测模型的准确性。
为了构建预测性 AI 应用程序，企业需要从各种来源收集相关数据，并通过定义缺失值、异常值或不相关变量来清理数据。然后将数据拆分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估其性能。预测性 AI 使用大数据分析和深度学习来检查历史数据、模式和趋势。提供给机器学习算法的数据越多，预测就越准确。
此外，组织必须高度重视预测性 AI 模型可能存在的伦理问题，并采取有效措施减少模型中的偏见。数据或算法中的偏见可能导致不公平或歧视性的结果。符合道德规范的 AI 实践可以预防负面影响，增进用户和利益相关者的信任。
预测性 AI 中的算法选择
一旦数据准备就绪，数据科学家就可以训练预测性 AI 模型。有多种机器学习算法可以使用，例如线性回归、决策树和神经网络。算法的选择取决于数据的性质和预测的类型。
预测性 AI 采用机器学习和 AI 算法来生成准确的预测。
神经网络
神经网络可以从大型数据集中学习复杂的模式，因此常用于各种任务。
线性回归和逻辑回归
线性回归是一种主要用于识别变量之间相关性的技术，而逻辑回归常用于分类任务，例如帮助将数据分类成不同的组。
支持向量机
支持向量机也用于分类，在数据类别间界限清晰的场景中表现出色。
决策树
决策树根据特征值对数据进行划分，形成树状结构来估算结果，从而提高分类准确性。
K 均值聚类
K-means 聚类用于根据相似度将数据分组，这有助于发现数据中的潜在模式。
数据多元化
无论组织使用哪种算法，在训练过程中，模型都会学习数据中的关系和模式，并调整其内部参数。它尝试尽可能减少其预测输出与训练集中的实际值之间的差异。这个过程通常是迭代的，模型根据观察到的错误反复调整其参数，直到达到最佳状态。
基于更多元化和更具代表性的数据训练的模型，在预测方面往往表现更好。此外，算法的选择和训练期间设置的参数也会影响模型的准确性。只要有足够的数据，机器学习模型就能学会筛选信息和处理数据，从而得出更准确的结果。
预测性 AI 中的嵌入
预测性 AI 可以利用嵌入来快速高效地查询数据库。嵌入是一种信息存储方法，AI 可以利用嵌入来确定相似度和关系。嵌入由无监督的神经网络层创建，它将信息转换为向量，并将向量放置在与数据集中所有其他信息相关的数学空间中。聚集在一起的嵌入被认为是彼此相关的，这使得 AI 能够快速“读取”所有相关数据并做出预测。
可解释性和透明度
AI 模型的可解释性和透明度对于建立信任和符合监管规定至关重要。可解释的 AI 有助于利益相关者了解预测是如何做出的；透明度对于赢得用户信任以及满足法律和道德规范非常重要，尤其是在金融和医疗保健等敏感领域。
大数据分析和预测模型
预测性分析应用程序涉及将结构化数据（如销售数据、传感器读数和财务记录）输入机器学习算法（如回归或决策树）进行实时分析。算法分析导致特定结果的变量之间的历史相关性。通过这些模式，我们可以构建量化模型，用来预测在新的条件下可能发生的事件。随着时间的推移，模型摄取更多相关、高质量的数据以优化相关性，模型精度不断提高。随着成功案例的增多，预测的可信度也越来越高。
由于外部因素的影响，预测性 AI 衡量的是潜在结果，而非确定性。然而，如果过分依赖预测，完全不考虑人的判断，可能会引入偏见。预测人类行为也会引发道德问题，组织应警惕过度依赖预测。
Mixture of Experts | 8 月 28 日，第 70 集
解码 AI：每周新闻摘要
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生成式 AI 与预测性 AI
预测性 AI 和生成式 AI均使用机器学习并结合大数据访问。预测性 AI 使用机器学习来推断未来。ChatGPT 或 Llama 3 等生成式 AI 工具使用大型语言模型 (LLM) 通过自然语言提示生成新内容。生成式 AI 模型使用统计分析来创建一种预测类型，但其目标是预测正确的单词、代码片段或视觉艺术作品。
严格意义上讲，至于是选用预测性 AI 模型还是生成式 AI 模型，不能采用二元对立思维。这两者之间不是非此即彼的二选一关系；相反，很多企业战略性地同时采用生成式 AI 和预测性 AI，并因此而获益。这两种 AI 技术都具备一系列专业技能，如果能够妥善整合，将达到相辅相成的效果。
预测性 AI 带来价值的方式
为了使预测性 AI 创造最大价值，必须将其融入现有业务流程和工作流程之中。通过进行这种融合，有助于确保 AI 系统生成的洞察分析和预测结果可用于指导实际操作并创造价值。企业应致力于让预测性 AI 技术服务于其战略目标和运营需求，以便充分从中受益。
库存管理
预测性 AI 可以帮助商家确定消费高峰期，从而提前备货。例如，在飓风等自然灾害来临前，商家可以提前备足生活必需品。
供应链管理
预测性 AI 可以确定道路拥堵何时最有可能帮助卡车满足用户对货物激增的需求。
个性化用户体验
预测性 AI 可以帮助服务提供商预见用户请求，增强客户体验，并根据客户数据和过往活动预测客户行为。
医疗保健
有了足够多的数据，预测性 AI 可以根据患者的病史帮助预测潜在的健康状况。
市场营销
预测性 AI 可以通过预测用户行为，帮助市场营销开发潜在客户可能感兴趣的内容、产品和消息传递。
财务
预测性 AI 可以预测市场变动并分析交易数据，以增强欺诈检测，例如异常的设备登录、新位置或不属于特定用户日常行为的请求。
零售和电子商务
预测性 AI 可以检查销售数据、季节性和非财务因素，以优化定价策略，预测消费者需求，或预测即将到来的市场趋势。
保险业
预测性 AI 可以简化索赔管理并预测潜在损失。
预测性维护
通过监控机械设备的振动、温度和其他传感器数据，预测性 AI 可以查明面临故障风险的设备，从而可以主动对其进行维修并避免停机时间。
推荐系统
流媒体平台应用预测模型，根据用户的观看和收听历史推荐符合用户口味的个性化内容。
腾出员工时间
利用预测性 AI 实现工作场所流程自动化，就可以在分析数据时完成短期任务，进一步提升自动化程度，让员工将精力集中在决策和创意选择上。