用于操作的 Data 和 AI

需求预测和 AI 驱动的供应链：优化运营流程的定制预测引擎。.

得益于我们在机器学习和先进 AI 技术方面的强大技术知识，我们建立了高度全面和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 重大限制 主要有三个原因：

1.提取 data 的复杂性 从大多数 data 来源（Excel 文件，如媒体计划、PDF reports...）

2.无法预测若干影响 影响最终销售的因素（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、环保政府倡议 - 汽车行业......）。.

从 data 管理战略到确保组织符合 GDPR，我们的团队帮助并建议管理人员如何优化他们的 data governance，以提高他们的绩效。>我们相信，我们会为每一位客户创建独特的解决方案，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行为，因此促销活动通常都是为了实现这一互利目标。零售商和制造商的促销活动结构复杂，既有货币成分，也有非货币成分，既有直接效果，也有长期效果。.

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。Artefact 能够建立这样的预测模型来改进促销决策。.

模式检测是 data 分析的一个基本分支。它主要包括识别 data 中的模式和规律性，以了解特定行为。.

识别供应链流程中的问题、检测欺诈行为或揭露人群中的可疑行为都是具体的高价值用例。我们的 Artefact 方法旨在检测这种异常行为，同时避免陷入这种稀缺现象的陷阱。.

在处理和建模步骤之前，我们会充分利用可用的原始 data（结构化 data，如操作日志，甚至图像和视频记录），以揭示所需的异常情况。.

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