人工智能预测
什么是人工智能预测?
人工智能预测是指利用人工智能来预测未来的发展。 通常情况下,会分析历史数据,识别模式,并据此计算未来事件的发生概率。
人工智能预测的核心问题是: “预计会发生什么?”
典型应用领域
- 销售额和销量预测
- 税收估计
- 需求预测
- 能源或资源需求
- 人口发展
方法基础
- 时间序列模型
- 回归
- 机器学习
- 神经网络
- 蒙特卡洛模拟
- 情景分析
结果总是对未来的概率预测。 因此,人工智能预测是预测性的,而不是规范性的。
为什么仅靠预测是不够的
预测会告诉您可能发生的事情。 但是,它不会告诉您在给定的限制条件下,哪种决策组合是最佳的。
城市预算的例子:
- 50 个可能的项目
- 8100 万预算
- 2.2 亿总投资需求
- 法律、政治或技术方面的限制条件
这不会产生预测问题。 这里出现了一个组合决策问题,有 2N 种可能的项目组合。
StratePlan:从人工智能预测到决策优化
StratePlan 不是预测系统。 StratePlan 不会回答“会发生什么?”这个问题, 而是回答以下问题: “在限制 Y 下,什么决策能最大化目标变量 X?”
这是多维决策空间中的规范优化问题。
差异概述
| 维度 | AI 预测 | StratePlan |
|---|---|---|
| 主要问题 | 会发生什么? | 最佳决策是什么? |
| 逻辑 | 预测性 | 规范性 |
| 输出 | 概率/情景 | 全球最佳组合 |
| 问题类型 | 时间和趋势建模 | 组合优化 (2N) |
AI 预测可以作为 StratePlan 的输入吗?
是的。 预测(例如收入和成本变化)可以作为参数纳入优化中。
但 StratePlan 本身并不是预测模型。 它从所有可接受的决策组合中计算出全球最佳解决方案——透明、符合限制且事先确定。
从预测到优化
人工智能预测预测未来。 StratePlan 优化决策。
不仅想要了解可能发生的事情, 还想要了解在预算和限制条件下,哪些决策能产生最高的投资回报率或影响, 需要决策智能。