人工智能通过提高模型的准确性、可扩展性和适应性，显著增强了预测分析。 传统的统计方法通常依赖于结构化数据和预定义的假设，这限制了它们处理复杂的现实场景的能力。 人工智能，尤其是机器学习 (ML)，可自动识别大型数据集（包括文本、图像或传感器流等非结构化数据）中的模式，从而实现考虑更多变量的预测。 例如，与仅限于数值输入的线性回归模型相比，在历史销售数据、客户评论和社交媒体趋势上训练的 ML 模型可以更准确地预测需求。 这种灵活性使开发人员能够构建适应不断变化的情况的系统，例如在意外中断期间调整供应链预测。
另一个关键影响是通过简化模型开发的工具，实现预测分析的民主化。 像 TensorFlow、PyTorch 和 AutoML 平台这样的框架减少了对统计学方面深厚专业知识的需求，使具有编程技能的开发人员能够更快地创建和部署模型。 例如，开发人员可以使用预构建的库来训练用于能源消耗的时间序列预测模型，而无需手动编码优化算法。 此外，人工智能可以在欺诈检测或网络监控等应用中实现实时预测。 银行系统可能会部署一个 ML 模型，该模型以毫秒为单位分析交易模式以标记可疑活动，而基于规则的系统由于依赖静态阈值而无法做到这一点。
然而，挑战依然存在。 人工智能模型需要大型、高质量的数据集，并且训练数据中的偏差可能导致有缺陷的预测。 开发人员必须实施验证步骤，例如在不同的数据子集上交叉测试模型，以确保可靠性。 可解释性是另一个问题——像神经网络这样的复杂模型可以充当“黑匣子”，使得调试错误或证明决策合理很困难。 SHAP（SHapley Additive exPlanations，沙普利加和解释）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations，局部可解释的模型无关解释）等工具通过阐明模型如何权衡输入特征来帮助解决此问题。 例如，使用 SHAP 的医疗保健预测工具可能会显示患者的年龄对诊断的影响过大，从而促使开发人员调整模型。 在性能与透明度和公平性之间取得平衡对于建立对人工智能驱动的预测的信任至关重要。