15 May
AI Technology

Predictive AI คืออะไร?

Predictive AI หรือ “ปัญญาประดิษฐ์เชิงคาดการณ์” (Predictive Artificial Intelligence) คือการนำ AI มาใช้เพื่อ คาดการณ์เหตุการณ์หรือผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต โดยอาศัยข้อมูลในอดีต (historical data) และอัลกอริธึมในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เพื่อวิเคราะห์แนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น แล้วนำไปสู่การพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นล่วงหน้า

🔍 ตัวอย่างของ Predictive AI

  1. ธุรกิจและการตลาด

    • คาดการณ์ความต้องการสินค้า

    • วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเสนอสินค้าที่เหมาะสม

    • คาดการณ์การลาออกของลูกค้า (Churn prediction)

  2. การแพทย์

    • พยากรณ์ความเสี่ยงของโรคในอนาคต

    • วิเคราะห์ผลตรวจย้อนหลังเพื่อคาดการณ์แนวโน้มสุขภาพ

  3. การเงิน

    • พยากรณ์ราคาหุ้นหรือแนวโน้มตลาด

    • ประเมินความเสี่ยงในการปล่อยสินเชื่อ

  4. อุตสาหกรรม

    • Predictive maintenance: คาดการณ์ว่าเครื่องจักรจะเสียเมื่อไหร่

    • ปรับแผนการผลิตตามความต้องการในอนาคต

🧠 AI รูปแบบไหนที่ใช้สำหรับการคาดการณ์?

AI ที่ใช้ในการคาดการณ์อนาคตมักอยู่ในรูปแบบของ Machine Learning หรือ Deep Learning โดยเฉพาะโมเดลดังต่อไปนี้:

1. Supervised Learning

  • ใช้ข้อมูลในอดีตที่มี “ป้ายกำกับ” (label) แล้ว เช่น ข้อมูลยอดขายในแต่ละเดือน

  • อัลกอริธึม เช่น Linear Regression, Random Forest, Gradient Boosting Machines, Support Vector Machines

2. Time Series Forecasting

  • ใช้สำหรับข้อมูลที่มีลำดับเวลา เช่น ยอดขายรายวัน อุณหภูมิรายเดือน

  • โมเดลยอดนิยม ได้แก่:

    • ARIMA / SARIMA

    • Prophet (จาก Facebook)

    • LSTM (Long Short-Term Memory) ซึ่งเป็นรูปแบบของ Deep Learning ที่เหมาะกับข้อมูลตามลำดับ

3. Reinforcement Learning (กรณีเฉพาะ)

  • ใช้ในบางกรณีที่ต้องการให้ระบบเรียนรู้จากผลลัพธ์ของการตัดสินใจ เช่น คาดการณ์และปรับกลยุทธ์ในเกมหรือหุ่นยนต์

ตัวอย่างเชิงลึก ของโมเดล Predictive AI

สำหรับแต่ละกรณี พร้อมคำอธิบายแบบเข้าใจง่าย

🛒 ตัวอย่างที่ 1: คาดการณ์ยอดขายสินค้า (Sales Forecasting)

🎯 วัตถุประสงค์:

ช่วยให้เจ้าของร้านรู้ว่าสินค้าชนิดไหนจะขายดีในช่วงเวลาใด เพื่อวางแผนสต๊อกและโปรโมชั่นล่วงหน้า

✅ ข้อมูลที่ต้องใช้:

  • วันที่ (Date)

  • ยอดขายแต่ละวันหรือเดือน (Sales Volume)

  • ประเภทสินค้า (Product Type)

  • โปรโมชั่น/ส่วนลด

  • ปัจจัยภายนอก เช่น เทศกาล, วันหยุด

🧠 โมเดลที่ใช้:

  • LSTM (Long Short-Term Memory) เหมาะกับข้อมูลตามเวลา

  • หรือใช้ Prophet จาก Facebook ที่เข้าใจฤดูกาลและแนวโน้ม

📊 ตัวอย่างผลลัพธ์:

  • คาดการณ์ยอดขายของสินค้า A ในเดือนหน้า = 3,200 ชิ้น

  • คาดว่าแนวโน้มยอดขายจะเพิ่มขึ้นช่วงปลายปี 20%

👥 ตัวอย่างที่ 2: วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า (Customer Behavior Prediction)

🎯 วัตถุประสงค์:

รู้ว่าลูกค้าคนไหนจะ “เลิกซื้อ” หรือ “สนใจสินค้าแบบไหน” เพื่อเสนอโปรโมชันตรงใจ

✅ ข้อมูลที่ต้องใช้:

  • ประวัติการสั่งซื้อ (Order history)

  • จำนวนครั้งที่เข้าชมสินค้า (Page views)

  • เวลาที่ใช้ในหน้าเว็บไซต์หรือแอป

  • การตอบสนองต่อโปรโมชั่น

  • อายุ/เพศ/ตำแหน่งที่อยู่ (ถ้ามี)

🧠 โมเดลที่ใช้:

  • Classification model เช่น Random Forest, XGBoost

  • Clustering (เช่น K-Means) เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า

📊 ตัวอย่างผลลัพธ์:

  • ลูกค้าในกลุ่ม A มีแนวโน้มกลับมาซื้อซ้ำ 70%

  • ลูกค้ากลุ่ม B ควรได้รับโปรลด 10% เพื่อกระตุ้นการซื้อซ้ำ

⚙️ ตัวอย่างที่ 3: Predictive Maintenance (สำหรับธุรกิจที่ใช้เครื่องจักร)

🎯 วัตถุประสงค์:

คาดการณ์ว่าเครื่องจะเสียเมื่อไหร่ก่อนเกิดปัญหา เพื่อซ่อมล่วงหน้า

✅ ข้อมูลที่ต้องใช้:

  • ข้อมูลการทำงานของเครื่อง (Sensor data)

  • ชั่วโมงการทำงานสะสม

  • บันทึกการซ่อมบำรุง

  • อุณหภูมิ, แรงสั่น, เสียง

🧠 โมเดลที่ใช้:

  • Anomaly detection model

  • Time-to-failure prediction: LSTM, Survival Analysis

📊 ตัวอย่างผลลัพธ์:

  • คาดว่าเครื่องปั่นเบอร์ 3 จะเสียในอีก 12 วันข้างหน้า

  • แนะนำให้เปลี่ยนอะไหล่ภายในสัปดาห์นี้

✅ สรุป

หัวข้อ รายละเอียด
Predictive AI คืออะไร AI ที่ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
ใช้ในด้านใดบ้าง ธุรกิจ, การแพทย์, การเงิน, การผลิต, การวางแผนทรัพยากร
รูปแบบ AI ที่ใช้ Supervised Learning, Time Series Forecasting, Deep Learning (เช่น LSTM)