企業(yè)在運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來利潤(rùn)時(shí)，常遇到的一大挑戰(zhàn)是眾多因素的復(fù)雜交互作用，這使得直接預(yù)測(cè)利潤(rùn)變得復(fù)雜且不確定。為了提高預(yù)測(cè)的精確度和可靠性，首先要回歸業(yè)務(wù)本質(zhì)。
回歸業(yè)務(wù)本質(zhì)：深入分析企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式和核心業(yè)務(wù)流程，識(shí)別并理解影響利潤(rùn)的根本因素。這要求企業(yè)從第一性原理出發(fā)，即從最基本的業(yè)務(wù)邏輯和財(cái)務(wù)原理出發(fā)，對(duì)利潤(rùn)的構(gòu)成進(jìn)行細(xì)致的拆解。
構(gòu)建業(yè)財(cái)聯(lián)動(dòng)模型： 基于對(duì)業(yè)務(wù)本質(zhì)的理解，構(gòu)建一個(gè)業(yè)財(cái)聯(lián)動(dòng)模型，該模型能夠?qū)I(yè)務(wù)活動(dòng)與財(cái)務(wù)結(jié)果相聯(lián)系。通過這種方式，可以將復(fù)雜的利潤(rùn)預(yù)測(cè)問題轉(zhuǎn)化為對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)變量的預(yù)測(cè)問題。
關(guān)鍵變量的識(shí)別與預(yù)測(cè)： 在業(yè)財(cái)聯(lián)動(dòng)模型的基礎(chǔ)上，識(shí)別出對(duì)利潤(rùn)影響最為顯著的關(guān)鍵變量。然后，針對(duì)這些變量應(yīng)用合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。
用友BIP基于歷史數(shù)據(jù)和外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)，內(nèi)置了各類預(yù)測(cè)算法，有基于時(shí)間序列算法的模型，也有基于規(guī)劃求解算法的模型。
利潤(rùn)測(cè)算： 利用算法模型預(yù)測(cè)出的關(guān)鍵變量值，結(jié)合業(yè)財(cái)聯(lián)動(dòng)模型，進(jìn)行未來利潤(rùn)的測(cè)算。
把銷售量帶入到業(yè)財(cái)模型中，就會(huì)得出利潤(rùn)的預(yù)測(cè)值。
智能技術(shù)的應(yīng)用需根植于業(yè)務(wù)邏輯的本質(zhì)，確保技術(shù)與企業(yè)的核心運(yùn)營(yíng)理念和戰(zhàn)略目標(biāo)緊密相連。這意味著在采用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)時(shí)，應(yīng)首先深入理解業(yè)務(wù)流程、痛點(diǎn)和價(jià)值創(chuàng)造的基本原理。通過將智能化技術(shù)與業(yè)務(wù)邏輯相結(jié)合，可以更有效地提升決策質(zhì)量、優(yōu)化操作流程、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，并最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)效率和盈利能力的雙重提升。
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