数据与 AI 运营

需求预测和人工智能驱动的供应链：优化运营流程的定制预测引擎。

凭借我们在机器学习和先进人工智能技术方面的强大技术知识，我们建立了高度全面可靠的售罄预测模型，能够适应市场不可预测的影响和行业规范。

现有的预测引擎有很大的局限性，主要有三个原因：

1.从大多数数据源（Excel 文件，如媒体计划、PDF 报告......）中提取数据的复杂性

2.无法预测影响最终销售的几种效应（社交媒体、竞争......）。

3.无法解释特定行业的影响（全球购物者效应--奢侈品，政府的环保举措--汽车行业......）。

从数据管理战略到确保组织符合 GDPR 要求，我们的团队帮助并建议管理人员如何优化数据管理以提高绩效。>我们相信，我们会为每一位客户创造独特的解决方案，并整合他们的团队，设计出量身定制的高效组织。

制造商和零售商的共同目标是刺激更多的购物之旅，所以促销活动往往是为了这个互利的目标。零售商和制造商给予的促销活动有一个复杂的结构，其中包括货币和非货币部分，以及即时和长期的影响。

为了优化促销策略（数量、价格、时间、产品......）和对销售的影响，有必要了解促销的价值和影响。

然而，促销也是有成本的：要么是本可以购买的同类产品的销售损失，要么是促销本身造成的收入损失。要跟踪和优化促销活动的使用，就必须对促销活动进行明确的自学评估，而Artefact 能够建立这样的预测模型，以改进促销决策。

模式检测是数据分析的一个基本分支。它主要包括对数据中的模式和规律性的识别，以了解特定行为。

识别你的供应链过程中的问题，检测欺诈行为或暴露人群中的可疑行为是具体的、高价值的用例。我们的Artefact"的方法旨在检测这种异常行为，同时避免这种稀缺性现象的陷阱。

在处理和建模步骤之前，我们充分利用现有的原始数据（结构化数据，如操作日志，甚至图像和视频记录），以暴露出所需的异常情况。

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