企業(yè)在運用機器學(xué)習算法預測未來(lái)利潤時(shí)，常遇到的一大挑戰是眾多因素的復雜交互作用，這使得直接預測利潤變得復雜且不確定。為了提高預測的精確度和可靠性，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)的運營(yíng)模式和核心業(yè)務(wù)流程，識別并理解影響利潤的根本因素。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)邏輯和財務(wù)原理出發(fā)，對利潤的構成進(jìn)行細致的拆解。

構建業(yè)財聯(lián)動(dòng)模型： 基于對業(yè)務(wù)本質(zhì)的理解，構建一個(gè)業(yè)財聯(lián)動(dòng)模型，該模型能夠將業(yè)務(wù)活動(dòng)與財務(wù)結果相聯(lián)系。通過(guò)這種方式，可以將復雜的利潤預測問(wèn)題轉化為對關(guān)鍵業(yè)務(wù)變量的預測問(wèn)題。

關(guān)鍵變量的識別與預測： 在業(yè)財聯(lián)動(dòng)模型的基礎上，識別出對利潤影響最為顯著(zhù)的關(guān)鍵變量。然后，針對這些變量應用合適的機器學(xué)習算法模型進(jìn)行預測。

用友BIP基于歷史數據和外部市場(chǎng)數據，內置了各類(lèi)預測算法，有基于時(shí)間序列算法的模型，也有基于規劃求解算法的模型。

利潤測算： 利用算法模型預測出的關(guān)鍵變量值，結合業(yè)財聯(lián)動(dòng)模型，進(jìn)行未來(lái)利潤的測算。

把銷(xiāo)售量帶入到業(yè)財模型中，就會(huì )得出利潤的預測值。

智能技術(shù)的應用需根植于業(yè)務(wù)邏輯的本質(zhì)，確保技術(shù)與企業(yè)的核心運營(yíng)理念和戰略目標緊密相連。這意味著(zhù)在采用人工智能、機器學(xué)習等先進(jìn)技術(shù)時(shí)，應首先深入理解業(yè)務(wù)流程、痛點(diǎn)和價(jià)值創(chuàng )造的基本原理。通過(guò)將智能化技術(shù)與業(yè)務(wù)邏輯相結合，可以更有效地提升決策質(zhì)量、優(yōu)化操作流程、增強風(fēng)險管理，并最終實(shí)現企業(yè)效率和盈利能力的雙重提升。