کاربرد هوش مصنوعی در تجارت چیست و چگونه آن‌را پیاده‌سازی کنیم؟

تاثیر هوش مصنوعی بر تجارت

هوش مصنوعی به‌عنوان یک فناوری پیشرفته، تاثیر قابل توجهی بر دنیای تجارت داشته و باعث شده تا شرکت‌ها به سودآوری خوبی در این زمینه دست پیدا کنند. از تاثیرات مهم این فناوری بر دنیای تجارت به موارد زیر باید اشاره کرد:

• بهبود فرآیندهای تجارتی: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان فرآیندهای تجاری را بهبود بخشید. به‌طور مثال، هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود فرآیندهای تولید، مدیریت زنجیره تامین، مدیریت موجودی، مدیریت منابع انسانی و مدیریت مشتریان کمک کند.
• بهبود تجربه مشتری: هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود تجربه مشتری کمک کند. به‌طور مثال، با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان سیستم‌های خدمات مشتریان را بهبود بخشید و درک بهتری از نیازهای مشتریان به‌دست آورد.
• بهینه‌سازی تصمیم‌گیری: هوش مصنوعی می‌تواند در بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌های تجاری راهگشا باشد. به‌طور مثال، می‌توان از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بازار، پیش‌بینی تقاضا و تعیین قیمت استفاده کرد.
• افزایش بهره‌وری: شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای تولید استفاده کنند که بهبود کیفیت و کاهش هزینه‌ها را به‌همراه دارد. 
• پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های کلان: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان تصمیمات دقیق‌تری برای تعیین قیمت، برنامه‌ریزی تولید و مدیریت موجودی اعمال کرد. 
• استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان به تعریف هدف و استراتژی بازاریابی کمک کرد و روش‌های ‌بهینه‌تری برای تبلیغات و بازاریابی شناسایی کرد.

استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مشتریان: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان سیستم‌های خدمات مشتریان را بهبود داد و درک بهتری از نیازهای مشتریان به‌دست آورد. همچنین، از فناوری فوق می‌توان در تحلیل رفتار مشتریان استفاده کرد. به‌طور مثال، با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان الگوهای خرید مشتریان را شناسایی کرد و تجربه خرید آن‌ها را بهبود بخشید.

چگونه می‌توان هوش مصنوعی را در تجارت پیاده‌سازی کرد؟

یکی از پرسش‌های مهمی که برخی از مدیران عامل ایرانی مطرح می‌کنند این است که چگونه می‌توان هوش مصنوعی را در دنیای تجارت پیاده‌سازی کرد. در شرایطی که برخی بر این باور هستند که پیاده‌سازی آن در حوزه تجارت با چالش‌هایی همراه است، اما به‌عنوان یک فناوری راهبردی می‌توان از هوش مصنوعی در بسیاری از صنایع و کسب‌وکارها استفاده کرد. برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در دنیای تجارت، ابتدا باید داده‌های مورد نیاز جمع‌آوری و سپس از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل و استفاده از این داده‌ها استفاده کرد. همچنین، برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در زمینه فعالیت‌های تجاری، نیاز به توسعه یک مدل هوش مصنوعی یا استفاده از مدل‌هایی است که قبلا توسعه داده شده‌اند که از آن جمله باید به ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، شبکه‌های عصبی و درخت تصمیم‌گیری اشاره کرد. به‌طور کلی، ساخت یک مدل هوش مصنوعی تجاری، به‌دلیل پیچیدگی و چالش‌های بسیار نیاز به تیم‌های بزرگی متشکل از متخصصان دارد. اما در کلیت، برای ساخت یک مدل هوش مصنوعی تجاری می‌توان به‌صورت زیر گام برداشت:

• جمع‌آوری داده‌ها: ابتدا باید داده‌های مربوط به حوزه تجارت جمع‌آوری شود. این داده‌ها ممکن است شامل اطلاعات مشتریان، سفارشات، محصولات، قیمت‌ها، موجودی و غیره باشند.
• پیش‌پردازش داده‌ها: پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را پیش‌پردازش کرد تا بتوانند به‌عنوان ورودی برای مدل هوش مصنوعی استفاده شوند. پیش‌پردازش داده‌ها شامل غربال‌گری داده‌ها، جایگزینی داده‌های اشتباه و ناقص، استفاده از روش‌های تحلیلی برای استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها و غیره است.
• انتخاب الگوریتم‌های هوش مصنوعی: برای ساخت یک مدل هوش مصنوعی تجاری، باید الگوریتم‌های مناسبی را برای آموزش مدل انتخاب کرد. این الگوریتم‌ها ممکن است شامل درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبانی (SVM) و غیره باشند.
• آموزش مدل: پس از انتخاب الگوریتم‌های هوش مصنوعی، باید مدل را با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش داد. در این مرحله، می‌توانید از الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ناظر، بدون ناظر یا تقویتی استفاده کرد.
• ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، باید آن را ارزیابی کرد تا از کیفیت و دقت آن اطمینان حاصل کرد. برای ارزیابی مدل می‌توانید از معیارهایی مانند دقت، صحت، بهبود معیارهای تجاری و غیره استفاده کنید.
• استفاده از مدل: پس از ارزیابی مدل و اطمینان از دقت و کیفیت آن، می‌توانید از مدل برای حل مسائل تجاری خود استفاده کنید. برای استفاده از مدل، باید واسط‌های مناسبی برای ارتباط با داده‌ها و خروجی‌های مدل طراحی کرد. همچنین، باید توجه کنید که مدل هوش مصنوعی باید به‌صورت مداوم به‌روزرسانی و بهینه‌سازی شود تا بتواند متناسب با تغییرات در داده‌ها و دنیای تجارت بهترین عملکرد را ارائه کند. 

یک مثال عملی از پیاده‌سازی درخت تصمیم درباره احتمال خرید یک محصول

یک مثال عملی از نحوه استفاده هوش مصنوعی در دنیای تجارت، پیاده‌سازی درخت تصمیم با یادگیری ماشین در مورد پیش‌بینی احتمال خرید یک محصول توسط یک مشتری است. فرض کنید بخش فروش یک شرکت با داده‌های مشتریان و خریدهای آن‌ها در یک دوره زمانی مشخص روبه‌رو است و می‌خواهد بر اساس ویژگی‌های مشتری، احتمال خرید محصول را برای هر مشتری پیش‌بینی کند. در این‌جا می‌توان از درخت تصمیم برای پیش‌بینی احتمال خرید استفاده کرد. مراحل پیاده‌سازی این مثال به‌شرح زیر است:

• جمع‌آوری داده‌ها: برای جمع‌آوری داده‌ها، باید اطلاعات مشتریان و خریدهای آن‌ها در یک دوره زمانی مشخص را جمع‌آوری کرد. اطلاعات مشتریان می‌تواند شامل سن، جنسیت، وضعیت تاهل، تحصیلات، شغل و غیره باشد. اطلاعات خرید می‌تواند شامل نام محصول، قیمت، تاریخ خرید و غیره باشد.
• پیش‌پردازش داده‌ها: پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را پیش‌پردازش کرد. این موضوع شامل پالایش داده‌ها، جایگزینی داده‌های اشتباه و ناقص، استفاده از روش‌های تحلیلی برای استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها و غیره است.
• طراحی ساختار درخت تصمیم: برای طراحی ساختار درخت تصمیم ابتدا باید ویژگی‌های مهمی را که برای تصمیم‌گیری در مورد احتمال خرید محصول مهم هستند شناسایی کنید. سپس، برای هر ویژگی، باید مقادیر مختلفی را که ممکن است داشته باشد تعیین کنید. برای مثال، ویژگی سن می‌تواند شامل مقادیر «زیر 25 سال»، «بین 25 تا 35 سال» و «بیشتر از 35 سال» باشد.
• آموزش درخت تصمیم: پس از طراحی ساختار درخت تصمیم، باید آن را با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش داد. در این مرحله، باید معیارهایی مانند دقت، صحت و سایر معیارهای ارزیابی را برای بررسی عملکرد درخت تصمیم مورد استفاده قرار داد. برای آموزش درخت تصمیم، باید داده‌های آموزشی را به دو دسته «خرید کرده‌اند» و «خرید نکرده‌اند» تقسیم کنید و سپس درخت تصمیم را با استفاده از الگوریتم‌های مختلفی مانند ID3، C4.5 و CART آموزش دهید.
• ارزیابی درخت تصمیم: پس از آموزش درخت تصمیم، باید آن را برای بررسی دقت و کارایی ارزیابی کنید. برای این منظور، می‌توانید از داده‌های آزمایشی استفاده کنید و دقت و سایر معیارهای ارزیابی را بررسی کنید.
• استفاده از درخت تصمیم: پس از آموزش و ارزیابی درخت تصمیم می‌توانید از آن برای پیش‌بینی احتمال خرید محصول توسط مشتریان استفاده کنید. برای هر مشتری، ویژگی‌های مربوط به آن را در درخت تصمیم قرار داده و احتمال خرید محصول را برای آن مشتری پیش‌بینی کنید.

به‌عنوان مثال، فرض کنید شما یک درخت تصمیم برای پیش‌بینی احتمال خرید یک محصول توسط مشتریان طراحی کرده‌اید. اگر سن مشتری کمتر از 25 سال باشد و وضعیت تاهل آن مجرد باشد، درخت تصمیم می‌تواند پیش‌بینی کند که این مشتری احتمالا محصول را خریداری نمی‌کند. همچنین، اگر سن مشتری بیشتر از 35 سال باشد و متاهل باشد، درخت تصمیم می‌تواند پیش‌بینی کند که این مشتری احتمالا محصول را خریداری می‌کند. برای پیاده‌سازی سناریویی که در بالا مطرح شد، می‌توان از کتاب‌خانه‌هایی مثل پانداس، scikit-learn و غیره استفاده کرد که ماژول‌های مختلفی برای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. کد پایتون این مثال چیزی شبیه به شبه‌کد زیر است:

import pandas as pd

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

# load the dataset

data = pd.read_csv(‘hamidreza_taebi.csv’)

# preprocess the data

#clean the data, handle missing values, encode categorical variables, etc.

# define the features and target variable

X = data.drop(‘purchase’, axis=1)

y = data[‘purchase’]

# split the data into training and testing sets

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# create the decision tree classifier

clf = DecisionTreeClassifier()

# fit the classifier to the training data

clf.fit(X_train, y_train)

# make predictions on the testing data

y_pred = clf.predict(X_test)

# evaluate the accuracy of the classifier

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(‘Accuracy:’, accuracy)

در این کد، ابتدا داده‌ها از یک فایل CSV با استفاده از کتاب‌خانه پانداس بارگذاری شده و پس از پیش‌پردازش، ویژگی‌ها و متغیر وابسته تعریف می‌شوند. سپس، داده‌ها به دو بخش «آموزش» و «تست» تقسیم می‌شوند. درخت تصمیم با استفاده از کلاس DecisionTreeClassifier از scikit-learn

ایجاد شده و با فراخوانی fit با داده‌های آموزشی سازگار می‌شود. سپس، با استفاده از predict، وابستگی متغیر وابسته به ویژگی‌های تست پیش‌بینی می‌شود و در نهایت دقت مدل با استفاده از معیار accuracy_score محاسبه می‌شود.

چگونه می‌توانیم تغییری در پارامترهای درخت تصمیم اعمال کنیم؟

برای اعمال تغییرات در پارامترهای درخت تصمیمی که در مثال بالا به آن اشاره شد، می‌توانیم از پارامترهای مختلفی استفاده کنیم که در این‌جا به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• criterion: این پارامتر مشخص می‌کند که درخت بر اساس چه معیاری باید ساخته شود. به‌طور پیش‌فرض، این پارامتر برابر با 'gini' است که به معنی استفاده از شاخص جینی است. می‌توانید، این پارامتر را برای استفاده از شاخص دیگری مانند entropy تنظیم کنید.
• max_depth: این پارامتر مشخص می‌کند که درخت تصمیم چه عمقی داشته باشد. به‌طور پیش‌فرض، این پارامتر برابر با None است که به معنی عدم محدودیت عمق درخت است. می‌توانید این پارامتر را برای محدود کردن عمق درخت تصمیم تنظیم کنید.
• min_samples_split: این پارامتر مشخص می‌کند که چه تعداد حداقل نمونه باید در یک گره باشد تا آن گره به دو گره جداگانه تقسیم شود. به‌طور پیش‌فرض، این پارامتر برابر با 2 است. می‌توانید این پارامتر را برای کاهش تعداد گره‌هایی که به دو گره جداگانه تقسیم می‌شوند، تنظیم کنید.
• min_samples_leaf: این پارامتر مشخص می‌کند که چه تعداد حداقل نمونه باید در یک برگ درخت باشد. به‌طور پیش‌فرض، این پارامتر برابر با 1 است. می‌توانید این پارامتر را برای جلوگیری از ایجاد برگ‌هایی با تعداد کمتر تنظیم کنید.

برای تنظیم این پارامترها، می‌توانید آن‌ها را در زمان ساخت classifier تنظیم کنید. به‌عنوان مثال، برای تنظیم مقدار max_depth به 5 می‌توانید کد زیر را به کد قبلی اضافه کنید:

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)

به‌طور مشابه، می‌توان پارامترهای دیگری را نیز تنظیم کرد که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم. البته، دقت کنید که برخی از آن‌ها ممکن است در برخی از نسخه‌های scikit-learn وجود نداشته باشند، اما در نگارش‌های جدید‌تر این کتاب‌خانه، پارامترهای زیر در درخت تصمیم مثال بالا قابل استفاده هستند:

• max_features: این پارامتر مشخص می‌کند که حداکثر چند ویژگی (ویژگی‌های تصادفی) برای بررسی در هر گره باید انتخاب شود. این پارامتر به‌طور پیش‌فرض برابر با تعداد کل ویژگی‌ها است.
• max_leaf_nodes: این پارامتر مشخص می‌کند که حداکثر چند برگ باید در درخت تصمیم وجود داشته باشد. این پارامتر به‌طور پیش‌فرض برابر با None است و به این معنی است که محدودیتی بر روی تعداد برگ‌ها وجود ندارد.
• min_impurity_split: این پارامتر مشخص می‌کند بر مبنای چه حداقل مقداری می‌توان یک گره را به دو گره تقسیم شود. این پارامتر به‌طور پیش‌فرض برابر با صفر است.
• min_weight_fraction_leaf: این پارامتر مشخص می‌کند که چه معیاری از نمونه‌های آموزشی باید در یک برگ باشد. به‌طور پیش‌فرض، این پارامتر برابر با صفر است، اما می‌توانید آن را متناسب با نیاز تنظیم کنید تا عملکرد مدل بهبود پیدا کند. 
• random_state: این پارامتر مشخص می‌کند که آیا انتخاب ویژگی‌ها و نمونه‌ها باید به‌صورت تصادفی انجام گیرد یا خیر. با تنظیم این پارامتر به یک مقدار ثابت، می‌توانید با هر بار اجرا، نتایج یکسانی را دریافت کنید.

برای تنظیم هر یک از این پارامترها، می‌توانید آن‌ها را در زمان ساخت classifier تنظیم کنید. به‌عنوان مثال، برای تنظیم مقدار max_features به 3 می‌توانید کد زیر را به کد قبلی اضافه کنید:

clf = DecisionTreeClassifier(max_features=3)

در کنار موارد یادشده، پارامترهای دیگری نیز قابل تنظیم هستند. به‌طور کلی، پارامترهای تنظیم‌پذیر در درخت تصمیم به سه دسته تقسیم می‌شوند: پارامترهای مربوط به ساختار درخت، پارامترهای مربوط به جست‌وجوی بهینه‌ مجموعه ویژگی‌ها و پارامترهای مربوط به رفتار مدل هنگام آموزش. 

• splitter: این پارامتر مشخص می‌کند که برای بررسی هر گره از چه روشی استفاده شود. به‌طور پیش‌فرض، این پارامتر برابر با 'best'  است که به معنی استفاده از بهترین تقسیم بر اساس معیار مشخص‌شده است. می‌توانید این پارامتر را برای استفاده از روش تصادفی (random) تنظیم کنید.
• presort: این پارامتر مشخص می‌کند که آیا داده‌ها باید در زمان ساخت درخت مرتب شوند یا خیر. به‌طور پیش‌فرض، این پارامتر برای مجموعه داده‌های کوچک‌تر از 10000 استفاده نمی‌شود. اگر مجموعه داده‌های شما بزرگ‌تر از این مقدار است، می‌توانید این پارامتر را برای بهبود سرعت ساخت درخت، تنظیم کنید.
• class_weight: این پارامتر مشخص می‌کند که آیا وزن برای هر کلاس باید متفاوت باشد یا خیر. به‌طور پیش‌فرض، هیچ وزنی برای کلاس‌ها در نظر گرفته نشده است. می‌توانید این پارامتر را برای رفع ناهمواری‌های کلاس، تنظیم کنید.

برای تنظیم هر یک از این پارامترها، می‌توانید آن‌ها را در زمان ساخت classifier تنظیم کنید. به‌عنوان مثال، برای تنظیم مقدار splitter به random می‌توانید کد زیر را به مثال بالا اضافه کنید:

clf = DecisionTreeClassifier(splitter=’random’)

اگر قطعه کدی را که در مثال بالا به آن اشاره کردیم کامل کنید، می‌توانید از آن برای ساخت یک مدل پیش‌گویانه خرید محصول در فروشگاه‌های آنلاین استفاده کنید. 

کلام آخر

در این مقاله سعی کردیم، شما را با کاربردهای مهم و شاخص هوش مصنوعی در دنیای تجارت آشنا کنیم و نحوه پیاده‌سازی هوش مصنوعی در دنیای تجارت الکترونیک را به‌همراه مثالی کاربردی در این زمینه مورد بررسی قرار دادیم. همان‌گونه که ممکن است حدس زده باشید، هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته، کاربردهای بسیار زیادی در تجارت الکترونیک (e-commerce) دارد. از کاربردهای مهم و کلیدی دیگر هوش مصنوعی در دنیای تجارت باید به سیستم‌های توصیه‌گر، سامانه‌های بررسی جعلی بودن کالاها، سیستم‌های بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل، سیستم‌های خدمات مشتریان، سیستم‌های تشخیص تقلب، سیستم‌های پیش‌بینی نیازهای مشتریان (شبیه به مثالی که به آن اشاره کردیم) و غیره اشاره کرد. در کل، هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود تجربه خرید و افزایش فروش، به شرکت‌ها توصیه‌های راهبردی ارائه دهد.