AWS 宣布全面推出 Amazon Forecast-ESG跨境

西雅图--今天，Amazon.com 公司（纳斯达克股票代码：AMZN）旗下的 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布全面推出 Amazon Forecast，这是一项完全托管的服务，使用机器学习提供高度准确的基于为 Amazon.com 提供支持的相同技术的预测。亚马逊通过预测每天对数亿种产品的需求，使用预测来确保正确的产品在正确的时间出现在正确的位置。 Amazon Forecast 使用相同的技术为几乎任何业务状况构建精确的预测，包括产品需求和销售、基础设施要求、能源需求和人员配备水平 - 预测的准确度比传统方法高 50%。 Amazon Forecast 易于使用，无需机器学习经验。该服务自动预置必要的基础设施、处理数据并构建托管在 AWS 上并准备进行预测的自定义私有机器学习模型。要开始使用 Amazon Forecast，请访问。

“Amazon Forecast 现在提供 Amazon 前 25 年以托管服务构建全球最大电子商务业务的预测专业知识，供任何公司利用”

预测是预测未来的科学。通过检查历史趋势，组织可以确定可能发生的情况和时间，并将其纳入从产品需求到库存再到人员配备的未来计划中。考虑到预测的后果，准确性真的很重要。如果预测过高，客户会过度投资于产品和人员，导致投资浪费；如果预测过低，客户会投资不足，导致原材料和库存不足；造成糟糕的客户体验。今天，公司尝试使用从简单的电子表格到复杂的财务规划软件的所有内容来生成预测，但由于两个原因，高精度仍然难以实现。首先，传统的预测难以纳入大量历史数据，错过了在噪音中丢失的过去重要信号。其次，传统预测很少包含相关但独立的数据，这些数据可以提供重要的背景（如销售、假期、地点、营销促销等）。如果没有完整的历史和更广泛的背景，大多数预测都无法准确预测未来。

亚马逊凭借 20 多年运营全球最大电子商务业务的经验，在使用机器学习构建准确预测方面拥有丰富的知识。亚马逊每年交付数十亿个包裹，在超过一万个邮政编码中提供多种交付选项，亚马逊开发了先进的预测功能，将完整的产品历史记录和相关业务活动的叠加上下文（例如促销和价格变化）结合起来。由于 Amazon 的这种多样化和大规模的预测经验，客户要求 AWS 与他们分享这些知识，以帮助他们自己的预测更加准确。

今天，Amazon Forecast 的全面推出为将 Amazon 在预测方面的深厚经验的力量提供给几乎每个行业的日常开发人员迈出了重要的一步。 Amazon Forecast 生成私有的自定义模型，可以帮助开发人员做出比传统方法高出 50% 的预测。使用机器学习，Amazon Forecast 自动发现产品功能、季节性和商店位置等变量如何相互影响。使用传统的预测方法可能难以发现这些复杂的关系，但 Amazon Forecast 使用 Amazon 开发的机器学习来快速识别复杂模式以提高预测准确性。 Amazon Forecast 自动设置数据管道、提取数据、训练模型、提供准确度指标并执行预测。开发人员无需具备任何机器学习方面的专业知识即可开始使用 Amazon Forecast，并且可以使用 Amazon Forecast 应用程序编程接口 (API) 或易于使用的控制台在少于五次 API 调用或点击中构建自定义机器学习模型.借助 Amazon Forecast，客户可以在短短几个小时内达到过去需要几个月的工程才能达到的准确度水平。

亚马逊机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 表示：“亚马逊预测现在提供亚马逊前 25 年以托管服务构建全球最大电子商务业务的预测专业知识，供任何公司利用。 “多年来，我们构建了复杂的机器学习预测算法，我们的客户现在可以在 Amazon Forecast 中使用这些算法，而无需自己了解任何机器学习知识。我们迫不及待地想看看我们的客户如何使用该服务来减少运营费用和效率低下，确保更高的资源和产品可用性，更快地交付产品，并降低成本来取悦他们的客户。”

Amazon Forecast 现已在美国东部（俄亥俄）、美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、亚太地区（东京）、亚太地区（新加坡）和欧洲（爱尔兰）推出，更多可用区即将推出。

Puget Sound Energy (PSE) 是该州最大的公用事业公司，为华盛顿 10 个县社区的 110 万电力客户和 825,000 家天然气客户提供支持。 “在 PSE，我们使用 Amazon Forecast 来预测典型住宅的电力和天然气消耗量。我们发现，即使使用非常有限的一组历史消费和天气数据，Amazon Forecast 在预测 30 天后的表现也非常出色，几乎无需人工操作。随着对环保能源解决方案的日益重视，在我们每个客户的家庭和企业中生成更准确的能源使用预测的能力对于像 PSE 这样的能源服务提供商来说至关重要。凭借这些增强的分析能力，PSE 将能够识别定制的节能计划和服务，最终减少客户账单，”PSE 高级云架构师 Paul Johnson 说。

OMOTOR 通过为企业提供可以通过 WhatsApp 和其他平台进行通信的最佳机器学习算法、计算机视觉技术和认知机器人，帮助企业通过 AI 改进。 “在 OMOTOR，我们使用 AI 代表客户进行创新，因此从 AWS 获得最前沿的深度学习技术对于我们客户的成功至关重要。使用 Amazon Forecast 使我们能够随时创建和完善各种预测系列数据，而无需每次都手动构建和训练模型。我们预测未来 12 个月的实际销售额，因此我们可以充分规划库存、估计未来盈利能力、跟踪市场份额的增减等。这意味着我们“我们可以使用更多的上下文数据，更频繁地进行优化，生成预测的准确性提高 50% 以上，并以极快的速度运行。例如，我们正在帮助汽车行业的客户预测巴西 185 辆汽车的销量，” OMOTOR 首席执行官 Marcio Rodrigues。

CJ Logistics 是韩国领先的个人和公司综合运输和物流服务提供商。 “Amazon Forecast 已应用于 CJ Logistics 的包裹量预测流程，以优化我们为满足需求而提供的人力资源、运输和仓库空间数量，”CJ Logistics TES 战略部副总裁 YoungSoo Kim 说。 “Amazon Forecast 允许我们使用基于机器学习的复杂预测技术，而无需构建我们自己的系统。我们有一个明确的方法可以通过使用 Amazon Forecast 来提高我们的运营效率。”

Daemon Solutions 是一家帮助客户充分利用业务技术的咨询公司。 “我们的零售合作伙伴面临的最常见挑战之一是准确预测不同 SKU 和商店位置的产品需求的能力。鉴于我们能够轻松地使用 Amazon Forecast 来创建高级 ML 模型，这些模型在预测方面满足准确度要求，并使用我们的测试数据集考虑促销和价格等变量，我们很高兴能够部署Daemon Solutions 机器学习和人工智能主管 Akram Dweikat 说：“我们代表我们的客户提供服务并解决实际问题。”

关于亚马逊网络服务

13 年来，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、应用最广泛的云平台。 AWS 为计算、存储、数据库、网络、分析、机器人、机器学习和人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、移动、安全、混合、虚拟和增强现实（VR 和 AR）提供超过 165 项功能齐全的服务)、媒体和应用程序开发、部署和管理来自 22 个地理区域内的 69 个可用区 (AZ)，这些区域跨越美国、澳大利亚、巴西、加拿大、中国、法国、德国、香港特别行政区、印度、爱尔兰、日本、韩国、中东、新加坡、瑞典和英国。数以百万计的客户（包括发展最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构）信任 AWS 来支持他们的基础设施、变得更加敏捷并降低成本。

关于亚马逊

亚马逊遵循四项原则：以客户为中心而非以竞争对手为中心、对发明的热情、对卓越运营的承诺以及长期思考。客户评论、一键购物、个性化推荐、Prime、亚马逊物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板电脑、Fire TV、亚马逊 Echo 和 Alexa 是亚马逊率先推出的一些产品和服务。

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