在这个瞬息万变的商业世界中，准确的销售预测会给一家企业带来强劲的竞争力。而当下全球经济形势的不确定性，消费者需求的多样和多变，以及同行或者跨界的竞争，都让企业的销售波动的日益加剧。企业的销售预测，作为供应链的第一道方向，在越来越多的品类、促销，上新中，变得越来越困难 。传统靠人的经验加简单的数据分析来做的预测，已经越来越难满足企业的需求。随之带来的就是高库存和高缺货并存的双高现象。
而随着ChatGPT等新一轮人工智能技术的爆发，人工智能在销售预测上的应用也迎来的新的机会。本文会介绍在人工智能时代在，一个成熟的智能销售预测系统，都应该包含哪些能力呢？
我们用“六化”来简单概括一下：
• 智能化：算法模型需要能够支持自动数据清洗，自动选择最优算法，自动学习优化，持续提升，同时支持对于大量非结构化信息的理解，处理，以应用到预测中。
• 场景化：覆盖周期滚动计划、新品计划、促销品等完整的场景。
• 精细化：支持各类颗粒度的预测结果，比如品类、商品、商品组等品的颗粒度；年、季、周、日等时间的颗粒度；渠道、工厂、仓等空间的颗粒度。
• 协同化：支持财务目标、销售提报、系统预测的多维数据对比、共识，较差分析，实现需求端的协同决策。
• 指标化：将定性因素转化为定量指标，并且可以灵活分析预存准确率，提高预测的科学性和客观性。
• 伙伴化：类似 ChatGPT 的新一代人机互动范式，可以像一位可靠的伙伴，在销售预测过程中，通过自然语言的互动，帮员工完成复杂的分析和操作。
以下是一个成熟的智能销售预测平台的功能介绍：
1、智能销售预测系统数据和算法的基本工作逻辑
2、智能销售预测的核心算法引擎
3、自动化的数据清洗
4、任务化的预测创建和管理
5、预测结果的白盒化呈现
6、新品、促销、特殊事件的精细化管理
7、财务目标、销售提报、机器预测的协同分析决策
8、预测准确率复盘分析
9、灵活的分析指标管理和监控
10、基于CUI的智能副驾驶
人工智能在销售预测中的应用仍处于不断发展和完善的阶段。企业在引入和应用智能销售预测系统时，可以结合自身的实际情况，不断探索和创新，充分发挥系统的优势，同时关注可能出现的问题并及时加以解决，在激烈的市场竞争中立于不败。
