MTK Predictive
Vấn đề nền tảng giải quyết
Vì sao dự báo ít được tin dùng
Trong dịch vụ của MTK
MTK Predictive trong các dòng dịch vụ
| Dòng dịch vụ | Giai đoạn | Cách sử dụng |
|---|---|---|
| AI Strategy & Transformation | Đánh giá | Đánh giá quy mô use case Dữ liệu lịch sử được kiểm tra sớm để thấy dữ liệu hiện có đáp ứng được những dự báo nào. |
| Applied AI & Agents | Thí điểm | Dự án thí điểm dự báo Một mô hình được huấn luyện trên dữ liệu của doanh nghiệp trong sáu tuần và so sánh với phương pháp hiện tại. |
| Applied AI & Agents | Triển khai | Dự báo trong quy trình làm việc Dự báo là đầu vào cho kế hoạch bổ sung hàng, thu hồi công nợ hoặc bảo trì trong MTK ERP hay hệ thống hiện có của doanh nghiệp. |
| Cloud & Managed AI Operations | Vận hành | Độ trôi mô hình và huấn luyện lại Độ chính xác được giám sát so với mức cơ sở, và mô hình được huấn luyện lại khi nhu cầu hoặc hành vi thiết bị thay đổi. |
Thành phần
Bốn mô hình mẫu
Mỗi mô hình mẫu là một điểm xuất phát đã kiểm chứng, được MTK huấn luyện trên dữ liệu lịch sử của chính doanh nghiệp trước khi dùng bất kỳ kết quả nào.
Chạy trên
MTK Intelligence
- Nền dữ liệu
- Ontology nghiệp vụ
- AI agent có kiểm soát
Cách đánh giá một dự báo
Mỗi dự báo bắt đầu bằng một thí điểm có đo lường
Trước tiên, MTK thống nhất thước đo với doanh nghiệp và ghi lại sai số của phương pháp hiện tại làm mức cơ sở.
Sau đó mô hình chạy trên dữ liệu của doanh nghiệp trong gói AI Pilot sáu tuần và được đánh giá so với mức cơ sở đó.
Use case liên quan
Use case trên MTK Predictive
Quyền sở hữu và triển khai
Doanh nghiệp sở hữu gì và hệ thống chạy ở đâu
Câu hỏi thường gặp
Câu hỏi về MTK Predictive
Vì sao một công ty dịch vụ lại giữ mô hình dự báo riêng?
Mô hình có dùng được ngay khi bàn giao không?
Một dự báo cần bao nhiêu dữ liệu lịch sử?
Dự báo sẽ chính xác tới mức nào?
Thí điểm dự báo trong sáu tuần
Chọn một bài toán dự báo, thống nhất cách đo độ chính xác và so sánh mô hình với phương pháp hiện tại.