今年早些时候成立的收入增长公司Samya.ai推出了其Dynamic Demand.ai系统，该系统利用先进的人工智能极大地改善了CPG公司的需求预期和敏捷性预测。这种下一代AI系统使企业需求计划人员能够及时预测风险和机遇，以采取行动并收回潜在收入。
自Samya在红杉资本(Sequoia Capital)的支持下首次引起业界关注以来，该公司已与100多家CPG需求计划者紧密协商，以确保Dynamic Demand.ai能够满足他们的需求，并克服他们在准确预测需求增长方面所面临的许多挑战他们需要的敏捷性并推动收入增长和盈利能力。
Samya的联合创始人兼首席执行官Shailendra Singh说：“ CPG行业正面临着前所未有的复杂性和波动性，而且仅在大流行中变得更加糟糕。” “这将使CPG整个行业每年损失超过1500亿美元，占其年收入的8%至10%。这些损失可以用敏捷的工具来弥补，这些工具可以在最细粒度的水平上快速且准确地进行预测。”
Samya即将发布一系列模块中的第一个模块Dynamic Demand.ai，该模块确定了未来收入增长泄漏可能发生的地方，从而使公司能够真正地积极主动。该第一个模块整合了运营数据，ERP数据和200多个持续更新的外部元素，以改善需求预测。其无与伦比的敏捷性解决了需求规划人员解决预期风险和机遇的持续问题。
作为基于云的解决方案，Dynamic Demand.ai位于现有的ERP系统之上，并创建具有前瞻性的智能，以实现无忧的部署和支持。它的需求预测引擎使需求计划者和供应链领导者能够击败如今困扰CPG行业的MAPE(平均绝对百分比误差)和偏差指标。
“除了与需求计划者紧密合作以完善Dynamic Demand.ai之外，我们还与五家大型CPG公司进行了价值验证试验，”联合创始人兼CCO帕万·帕莱蒂(Pavan Palety)指出。“这些试验证实了Dynamic Demand.ai旨在提供卓越的需求预期和预测。”
对于需求计划者而言，Dynamic Demand.ai解决了以下挑战：
无法隔离和解释内部和外部因素的影响
协调多层次和多水平计划时不一致
响应时间慢和敏捷性低，无法适应快速变化的需求模式
新产品预测不佳
无法预见并积极应对未来的例外情况
粒度级别的预测准确性较弱
计划中人为偏见严重，合作无效
管理长尾巴时需要过多的人工
“ Dynamic Demand.ai远远超出了当今存在的任何需求预测和计划解决方案，” CPO / COO联合创始人Deepinder Dhingra说。“我们先进的专有算法，AutoML技术基础和正在申请专利的方法使我们能够大规模合并公司的内部数据和外部数据。需求计划人员可以预测盲点，实现敏捷性并利用最佳的人工智能技术来实现人类智能。我们使CPG公司能够收回因需求预期不佳而损失的潜在收入的2%至2.5%。”
除内部因素外，Dynamic Demand.ai还整合了200多个外部因素，例如天气，假日，促销，竞争对手价格甚至大流行变量，以使计划人员可以量化并归因于这些变量的影响。其人工智能系统克服了人为偏见，提高了利益相关者之间的透明度，并预测了概率，使计划人员可以做出最明智的决定。