Demand Intelligence

您不需要拥有完美的历史数据或数年的历史记录。Demand Intelligence 采用先进的预测技术，可在有限历史数据、稀疏数据及新产品条件下工作，利用的算法历经 30 多年锤炼，管理过数亿 SKU，涵盖多个行业和产品类别。

人工智能队友不仅预测促销拉动效应，还能学习哪些促销活动能推动您的业务需求，从而自动识别产品系列间的模式，并将这些智能应用到未来活动中。系统会随每次促销不断优化，更加智能，减少人工调整，并随时间推移持续提升准确性。

人工智能队友持续将预测值与实际需求进行比对，实时跟踪 Bias%、MAPE、WAPE 和 MAE 等准确度指标。当预测表现降至阈值以下时，系统会检测异常、识别根本原因（如未建模的促销活动、季节性变化、数据质量问题），并推荐纠正措施。

随着 Demand Intelligence 观察您的需求模式、因果因素以及您团队的调整，预测会持续改进。知识会被捕获并制度化，因此随着系统学习并与您的业务共同演进，所有人都能受益。

通过自然语言中的清晰解释，了解驱动业务的因素（预测变化、需求模式、供应限制）。不仅看到数字，更能看到背后的推理过程，从而建立对预测的信心。 

这是一种代理式解决方案，其中人工智能队友编排多个基础模型和智能预测工具来直接生成预测，而不仅仅是提供一个自然语言界面来查询由传统机器学习模型生成的预测。我们的基础模型是预测引擎的组成部分，为新产品导入等缺乏历史数据的产品提供真正的零样本能力，这有别于需要数月训练数据和手动配置的传统预测解决方案，也有别于基于大语言模型的解决方案，在这些解决方案中，人工智能仅可帮助您就现有预测提出问题。由多个模型（包括 Amazon 专有基础模型）生成的集成预测，会为每个预测场景选择合适的方法，从而在各种情况下最大化准确度。

借助 Amazon 超过 30 年供应链科学锤炼的算法，按 SKU、地点和时间段生成需求预测。Demand Intelligence 可处理促销活动、季节性模式、间歇性需求和新产品上市，即使在历史数据有限或不完善的情况下也能正常工作。

预测创建后，人工智能队友会持续将实际需求与预测值进行比对，自动计算预测准确率、Bias%、MAPE、WAPE 和 MAE 等准确度指标，并且粒度级别可配置。当预测偏差超出您设定的阈值时，系统会检测异常，执行自动根因分析（如未建模的促销活动、季节性系数不正确、供应商变更、外部因素），并提供切实可行的建议以提升预测准确度。您还可以跟踪预测表现随时间的变化，识别系统性模式，避免重复出现预测错误。

通过自然语言中的清晰解释，了解驱动每项决策的因素（预测变化、供应限制、建议措施）。Demand Intelligence 会展示每项预测背后的推理依据（季节性模式、趋势分析、促销影响、异常值检测），让您能够验证逻辑并建立对预测的信心。绝非黑箱预测：您可以查看塑造每项预测的数据来源、因果因素和模型选择决策。 

将多个预测输入协调统一为单一一致的需求计划。融合统计预测、客户承诺以及跨职能团队的意见。Demand Intelligence 功能可创建利益相关者信赖的唯一事实来源，消除版本冲突和无休止的对账工作。