生命科学行业已经逐渐开始采用机器学习（ML）和人工智能（AI）来简化工作流程，自动化手动流程并利用谓语分析来进行更有效的决策。这种进化正在触及药物开发和商业化的各个方面（包括预测），这对商业预报员来说是一件好事。
几十年来，预报员一直依靠Excel电子表格和剪切工具来整理数据并运行预测数字。这些老式的策略是耗时的，昂贵的，面临着错误的错误风险。他们还限制了预报员可以询问的问题的数量，以及他们能够产生结果以告知其未来市场策略的速度。
By replacing spreadsheets and manual number crunching with trained algorithms, forecasting technology can now run an increasing set of predictive analytics, including scenario comparison, bias detection across multiple forecasts, and outlier analysis to show where forecast assumptions are ‘outside the norm’, all with a high degree of speed and accuracy.
这些创新不仅仅是节省大量时间。它们使得提供更好，更深远的预测并从多个角度提出问题成为可能。但是，尽管自动化节省了预报员的努力，但人们担心我们正在失去预测构建的关键“人类元素”。
我们比以往任何时候都需要人类预报员
像许多行业专业人员一样，制药行业的商业预测者与机器学习和自动化的想法有着爱恨交加的关系。一方面，它承诺使他们的工作更轻松，帮助他们更准确，并消除小时的工作。但是，也有一个持久的担忧，即如果技术过于自动化，它们将退出工作。
是时候将这些恐惧放在一边了。
即使是最自动化的预测解决方案仍然只有其背后的人类。例如，根据需求，竞争和预期的市场份额，一种自动预测解决方案可以预测新产品的预期收入，但是预报员仍然是确定对组织意味着什么的人，包括：
- 提高我们的整体市场份额与竞争对手的最佳“杠杆”是什么？
- 如果我们对营销支出或进入市场策略做出了重大改变，对预测会有什么影响？
- 在收入目标，启动时间等方面，预测与公司的战略目标保持一致？
从预测技术中汲取这些见解需要betway必威怎么提款人类的解释和沟通，这通常在更大的“达到数字”的地方被忽视。
从数字处理到讲故事
虽然预报员的工作是安全的，但这些新平台将改变他们的工作方式。过去做出这样的预测需要大量的内部或离岸数据误解，迫使预报员限制他们可能提出的问题的数量并延迟其对结果的访问，这可能会持续数周。这使得预测的效率降低了，并增加了决策过程的时间，成本和风险。
自动化平台的直接性和控制从根本上改变了他们可以提出的问题，以及他们能得到多快的答案。这释放了预报员将更多的时间和专业知识用于增值任务：了解商业预测背后的关键驱动力，并确定推动价值的实用策略。
预测自动化可能会为构建电子表格和手动运行数字的人们提供外包的离岸工作。但是，预报员角色在行业中成为比以往任何时候都更关键的功能，提供了机器永远无法实现的见解。betway必威怎么提款对于那些愿意充分利用ML/AI驱动工具的人来说，自动化可以帮助预测者扩大其战略价值对业务，减少周转时间，提高预测准确性并提高更好的业务成果。
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