使用聊天和自然语言查询 (NLQ) 运行 AI 驱动的销售和收入预测
了解如何使用自然语言查询和来自 Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management 、Oracle E-Business Suite 、PeopleSoft 和 JD Edwards 的数据来生成基于 AI 的定制销售和收入预测。
为了保持收入和利润增长，同时应对供需波动，公司需要敏捷的预测功能，这些功能可以按需运行，并且可以由技术用户和非技术用户管理。这些解决方案必须立即响应市场变化，协调关键资源并做出数据驱动的决策。
虽然传统 ERP 和 EPM 系统为大多数业务运营提供了坚实的基础，但这些应用通常需要增强功能来满足行业特定的用例。这些增强功能涉及移动、清理和转换数据的繁琐步骤，需要数据科学家或其他专家技术资源来构建、运行和管理这些预测流程。
通过使用与各种数据源集成的 AI 驱动的预测解决方案来补充这些系统，组织可以：
- 使授权业务用户能够按需运行销售和收入预测
- 使非技术用户的数据访问实现民主化，同时为战略优先事项释放宝贵的 IT 资源
- 无需大量机器学习 (ML) 知识来生成预测，也无需使用生成式 AI 来解释结果
- 通过简化流程来生成就地预测，从而加快上市速度
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供一组高度集成的服务，包括 Oracle Autonomous Database (ADB)、Oracle Cloud Infrastructure Data Integration 、Oracle Cloud Infrastructure Data Science 和 Oracle Cloud Infrastructure Generative AI 。
您可以将这些服务与 ERP 和 EPM 应用无缝连接，从而构建强大的预测工具。
OCI Generative AI 提供了一个可插入、适应性强的预测框架，可帮助业务用户轻松运行自然语言查询 (NLQ) 来启动自定义预测作业、分析数据并生成关键业务洞察。
此外，高级技术用户可以创建定制模型，非技术业务用户可以利用这些模型来执行预测任务。
此处介绍的架构展示了用于在 OCI 上运行 AI 驱动的销售和收入预测解决方案的优秀实践部署模式。虽然所示的许多 OCI 服务可以替换为开源组件，但利用 OCI 服务具有显著优势。
这些优势之一是能够简化代码并确保顺利、无缝的部署，因为所列服务之间的深度集成。例如，您可以将 Data Science 和 Autonomous Data Warehouse 与一行代码连接，而 OCI Data Integration 为大量源和目标提供内置连接器，从而无需定制代码。