Pecan AI推出可预测生成AI，让每个人都能轻松进行商业预测

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在生成性人工智能成为行业趋势之前，预测性人工智能已经通过根据现有数据预测未来事件，为企业开辟了道路。想象一下将这两种技术的优势结合起来，这就是Pecan AI的愿景。

Pecan AI成立于八年前，建立了一个专为企业设计的预测分析平台，并成功融资1.16亿美元，其中包括2022年2月的一轮6600万美元的融资。

推出预测性GenAI

今天，Pecan AI推出了预测性GenAI，这是一个将生成性人工智能的高级能力与预测机器学习相结合的新工具。Pecan AI的首席执行官兼联合创始人Zohar Bronfman表示：“虽然我们专注于经典的机器学习解决方案，但生成性人工智能的革命在整个行业中蓬勃发展。然而，生成性人工智能在准确预测方面面临挑战。”

生成性人工智能在内容摘要和聊天机器人开发等任务中表现优异，但并不是为预测而设计的。另一方面，预测机器学习对用户而言可能是个挑战。Pecan AI的预测性GenAI有效地将这两种技术结合，使数据科学家能够轻松创建预测模型。

使预测性人工智能对企业更可及

Pecan AI的目标是简化企业对机器学习和人工智能的采用。传统上，预测分析工具的主要用户是数据科学家。Bronfman强调，Pecan AI旨在使人工智能能力大众化，让业务专业人士能够利用预测洞察，而不需要深入的技术知识。

预测性GenAI的关键特性

1. 预测聊天：此功能允许用户与类似聊天机器人的界面互动，能够根据特定的业务挑战提出自然语言查询，并引导用户迈向最相关的预测框架。

2. 预测笔记本：利用生成性人工智能，这种基于SQL的笔记本成为构建预测模型的基础。它通过生成单元自动将原始公司数据转化为人工智能准备好的数据集，处理数据查询、结构和连接。用户可以选择自动运行这些单元，也可以通过SQL进行调整，以便更深入地参与。

生成模型中预测性人工智能的挑战

用户可能会发现，尽管生成性人工智能在多种任务中高效，但在做出预测时却不尽如人意。Bronfman指出，这是因为生成性人工智能在训练期间所依赖的数据集并不符合预测建模所需的结构化格式。

预测数据集必须具有明确定义的实体（行）和清晰的特征（列），以及目标标签。然而，以这种格式获取数据通常需要广泛的数据工程工作，这通常由经验丰富的数据科学家来处理。

Bronfman还强调了使用向量数据库进行预测建模的局限性。尽管向量嵌入可以支持基本的预测功能，但它们往往只能操作有限的特征集，要求简单模型或依赖数据科学家在特征工程上进行大量劳动，以便充分准备数据。

数据准备的创新

虽然预测性GenAI的对话界面可能是其最显著的特征，Pecan AI也专注于自动化的数据准备和特征工程创新。

其中的一项创新是针对数据泄漏的自动化解决方案——这是一种常见问题，可能影响模型的准确性。数据泄漏指的是在预测过程中使用本应隐藏的训练数据，而这一点对于没有专业知识的人来说往往难以识别。

Bronfman解释道：“检测泄漏并不容易，尤其是对于非专家而言。我们提供自动化方法来识别和解决这个问题。”

通过提高可及性和准确性，Pecan AI将彻底改变企业如何利用预测分析，为在瞬息万变的人工智能环境中做出更明智的决策铺平道路。

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