什么是 AI 需求预测？

AI 工具和其他技术能力（包括机器学习算法、预测性分析和自动化）可以帮助提高预测工作的准确性和有效性。企业可能会使用人工智能驱动的需求预测来优化库存水平，改善供应链管理或做出生产、定价和战略规划的选择。

这种需求计划方法超越了传统的预测方法，它利用庞大的数据集和更高级的分析来适应不断变化的市场条件和消费者行为。它使组织能够快速应对中断，最大限度地减少缺货，减少过剩库存并保持竞争优势。

需求预测根据数据分析和模式预测客户需求。企业依靠它来预测未来需求，以便根据市场趋势调整产品供应、采购和分销。

如果缺乏准确的需求预测，组织就会面临库存过剩（导致资金占用）或库存不足（因货物短缺而造成销售损失）的风险。准确的需求预测可以确保产品在客户期望的时间和地点及时供应，从而提高客户满意度。

依赖基本数据分析的传统预测方法可能会难以应对意外的市场变化或中断。它们可能无法解决还没有销售记录的新产品的问题。通过结合 AI 模型和机器学习算法，组织可以使用更广泛的数据源，包括来自物联网 (IoT) 设备、社交媒体、经济指标和天气预报的实时数据。

AI 驱动的需求预测解决方案通常更快、更高效。例如，Idaho Forest Group 利用人工智能驱动的改进将预测时间从 80 多个小时缩短至 15 小时以内。人工智能解决方案和能力在提高整体预测准确性方面也表现出色，一项研究表明，AI 有助于减少高达 50% 的预测错误。¹而且 AI 解决方案具有可扩展性，可以帮助其适应不断增长的业务需求。

人工智能可以通过多种方式支持需求预测和数据驱动的决策。AI 使企业能够整合更广泛的数据源，发现细微的趋势并快速适应不断变化的条件。以下是 AI 的一些主要应用方式：

AI 使用神经网络和深度学习等先进模型来捕获复杂的、非线性的需求驱动因素。当历史数据有限时，例如新产品发布或进入不熟悉的市场，这些模型非常有用。这种“预测不可预测的事情”的能力使 AI 有别于传统的预测方法；传统的预测方法在没有长期历史数据的情况下通常会失败。

传统的预测方法通常侧重于历史销售数据、库存记录以及一些经济指标。AI 极大地扩展了这一范围。它可以吸收和统一来自各种结构化和非结构化来源的外部数据：交易历史、客户忠诚度数据、网站流量、产品评论、社交媒体对话、天气报告、运输延迟甚至地缘政治发展。

通过将它们全部连接起来，AI 可以更全面地描绘出影响需求模式的力量。

与静态统计模型不同，AI 驱动的预测系统是动态学习的，这意味着它们是迭代且不断改进的。机器学习算法识别数据中过于复杂或非线性的关系，而传统预测方法无法捕获这些关系。

例如，它们可能会发现，网络情绪的微小变化，加上异常的天气模式，可以可靠地预测某些产品类别的销量激增。随着时间的推移，这些模型会通过持续的反馈进行改进，随着新的数据流入而进行自我更新

由 AI 提供支持的预测性分析远不止预测直线趋势。这些模型考虑了季节性、竞争对手活动、定价变化和营销活动，还整合了经济不确定性或供应链波动等不太明显的驱动因素。这有助于组织从被动式规划（“去年发生了什么？”）转向主动式决策（“接下来可能会发生什么，为什么？”）

传统的需求计划方法在数据收集和决策之间存在滞后。AI 可以减少这种延迟。通过实时处理信息，它使企业能够发现突然的需求波动并立即做出反应 - 无论是调整促销战略、重新分配库存还是重新安排物流。这种敏捷性在时尚、电子产品和电子商务等快速变动的市场中非常有价值。

人工智能驱动的需求预测具有众多优势，包括：

提高预测的准确性降低了库存过多或缺货的风险。有了更高的准确性，企业就能获得可操作的洞察分析，从而更好地支持战略规划和数据驱动的决策。

AI 系统可以快速适应市场变化和颠覆，这可以帮助企业保持竞争力并有效应对不断变化的需求。

通过最大限度减少滞销库存、优化资源分配，AI 可以降低运营成本并提高整体财务效率。

在客户需要时随时提供产品，可改善客户体验并建立忠诚度。

AI 可揭示相关模式和趋势，支持企业根据高价值洞察分析制定明智的战略决策。

AI 可以简化供应链和库存流程，自动执行重复性任务，节省时间和精力。

尽管具有潜力，但基于 AI 的预测并非没有挑战。

不准确或不完整的历史销售数据甚至会削弱最先进的 AI 模型。此外，如果数据来源不可靠或有偏倚，依赖外部数据（例如社交媒体情绪）可能会带来麻烦。

采用 AI 解决方案并将其与现有业务模块集成可能极为复杂，或需要在技术和专业知识方面进行大量投资。

采用 AI 的企业必须考虑如何保护数据隐私和安全并确保遵守不断发展的数据法规等关键问题。

尽管面临这些挑战，但 AI 技术的进步仍在持续突破诸多限制，进而提升 AI 驱动式需求预测的易用性和可靠性。

约 88% 的零售业高管表示，需求预测是通过 AI 改进的关键领域。零售商使用 AI 预测工具来预测客户需求、优化库存并规划营销活动。例如，Walmart 采用人工智能驱动的需求感知来分析天气、当地活动和客户购买趋势，提高预测准确性。²AI 算法还帮助主要零售商整合在线和店内销售的实时数据，以动态调整库存。

能源提供商使用 AI 系统来预测电力和燃料需求，并将市场动态、天气模式和消费者行为等因素纳入考虑。这些预测有助于平衡供需、防止中断，并为使用高峰期进行筹划。

餐馆和食品制造商依靠 AI 模型来预测季节性需求，并避免易腐食品库存过多。快餐连锁店和杂货零售商已使用 AI 预测来模拟与体育赛事、假期甚至社交媒体驱动的食品趋势相关的需求变化。³

医院和制药公司使用 AI 来预测医疗用品需求，确保在紧急情况或季节性高峰期间有足够的库存。在新冠疫情期间，预测性分析平台帮助预测个人防护装备需求 (PPE) 和疫苗分发需求，减少疫情严重地区的短缺，并帮助卫生机构更好地与公众沟通。

制造商充分利用 AI 驱动的预测来使生产计划与未来需求保持一致，从而减少浪费并提高效率。例如，人工智能驱动的支持帮助包装制造商 Novolex 将多余库存减少 16%，并将计划周期从几周缩短到几天。通过整合历史销售数据、供应链数据和外部市场指标，制造商可以主动响应需求变化，而不是在中断发生后才做出反应。

AI 预测模型通过提供对需求、供应和整体市场状况的实时洞察分析，帮助供应链利益相关者应对中断。因此，即使港口延误或供应短缺等外部因素扰乱了时间表，供应链领导者也能保持服务水平。

航空公司和酒店使用基于 AI 的预测优化定价策略、管理人员和分配资源。例如，酒店集团正在利用 AI 工具，使客房供应情况和定价与大型会议或旅游旺季期间的需求高峰保持一致，从而提高入住率和收入。

对于希望保持领先于市场变化并跟上竞争对手的企业来说，AI 是需求计划的必要组成部分。IBM 的一项调查发现，90% 的高管预计到 2026 年，供应链工作流将包括 AI 助手和自动化的帮助。

要成功实施 AI 驱动的需求预测，企业应：

1. 评估业务需求：定义目标并确定 AI 解决方案可以处理的具体目标或挑战。
2. 选择合适的提供商：选择符合组织要求的 AI 工具和提供商。
3. 使用高质量数据：投资于强大的数据收集和清理流程，以提高预测的准确性。
4. 让利益相关者参与进来：让所有参与者了解 AI 系统的优点及其使用方法。建立数据隐私、公平性和减少偏见的实践以实现良好的治理。
5. 长期监控和迭代：持续评估和完善 AI 模型，以适应不断变化的市场条件。