“預測做不準，還不如不做。”這是我們在服務客户的時候聽過最多，也最令人無奈的現實。
在當今競爭激烈的商業環境中，精準的銷售收入預測對於企業制定戰略規劃、合理配置資源以及有效控制風險起着關鍵作用。然而，對於項目制服務企業而言，實現這一目標卻面臨着諸多挑戰。
以一家提供專業諮詢方案的項目制服務企業為例，銷售人員每天都會接觸到大量的銷售線索，但這些線索的質量參差不齊，如何從這些繁雜的線索中篩選出有價值的信息，並準確判斷其轉化為簽約項目的可能性，成為了簽約預測的關鍵難題。當項目成功簽約後，預測的重點在於已籤項目的收入確認節奏，這涉及到項目執行週期的長短及付款節點的安排等多個因素。
今天，我們想分享的是迅易科技幫助某國內專業諮詢的項目型服務企業的真實實踐：通過引入SARIMA時間序列預測模型和AI推理模型，接入業務系統，解決了項目服務型公司的銷售預測難題。同時，成功地將銷售收入預測的整體偏差率穩定在了20%以內，這意味着，我們為企業管理裝上了“AI預測+歸因分析+策略導向”並驅的 “科學決策之眼”。
一、挑戰：項目制服務企業的預測困境
經過調研對比，我們發現相對傳統的產品公司，該項目制服務公司的銷售收入更加難以預測，為此迅易科技積極主動地深入到這些企業的實際業務場景中：
困境一：預測目標“分階段”，像在跑一場規則不明的接力賽
傳統產品銷售預測相對簡單：看歷史銷量，做未來推測。但項目制銷售是一場分階段的接力賽，需要預測的遠不止一個終點。
- 簽約預測：預測未來可能簽約的項目數量和金額，依賴銷售線索、機會階段、成交率。
- 收入預測：預測已籤項目的收入確認節奏，依賴項目執行週期、里程碑、付款節點。
這兩個階段的數據來源不同、邏輯不同，導致預測模型難以統一，也讓很多人覺得“太複雜，不值得做”。
困境二：數據維度“太分散”，信息孤島讓預測寸步難行
一個相對準確的預測，需要整合來自公司各個角落的數據，比如：
- 歷史項目數據（項目類型、行業、金額等）
- 收入確認數據（時間序列的收款記錄等）
- CRM銷售機會數據（商機階段、成交概率）
- 客户特徵數據（信用等級、合作歷史等）
- 銷售團隊績效數據（轉化率、成交週期等）
- 宏觀與季節性因素（行業週期、政策影響）
然而，這些數據往往散落在財務系統、CRM、項目管理系統、Excel表格等， 質量也參差不齊。當數據無法打通，任何預測都只能靠猜。
困境三：算法選擇“門檻高”，技術資源成了攔路虎
即便公司決心解決前兩個問題，在技術選型上又會遇到新的挑戰：
- SARIMA模型：擅長捕捉季節性規律，但要求業務有穩定的季節模式，且參數調優複雜。
- Prophet模型：對節假日和缺失數據友好，但依然需要專業的數據科學家進行調參。
- LSTM深度學習模型：預測能力強大，但對數據量和數據質量要求極高，是典型的“大户人家的玩法”。
對於非技術型企業而言，自建數據科學團隊成本高昂，陷入“想做卻做不好”的惡性循環。為此，我們貼合企業特性，去尋找一種切實可行的解決方案。
二、破局 ：構建適合項目服務的AI預測體系
針對這些痛點，迅易科技基於多年項目服務行業的實踐經驗，為該企業設計了一套“數據-模型-決策”三層式AI預測框架，核心是讓智能決策分析貫穿業務全場景。
第一步：多源數據 “自動匯”，解決 “散” 的問題
首先打通了數據壁壘，它能實時抓取Dynamic 365 裏的訂單數據（項目狀態、合同金額）、CRM 系統的商機階段數據，還能接入行業宏觀數據、客户合作歷史（復購率、信用等級）。比如系統自動將某 年的月度收入數據與客户行業增長率、項目執行週期等數據整合，無需人工導出 Excel 拼接，數據準備時間從 7 天縮短到 2 小時。
第二步：SARIMA 模型 “精準算”，解決 “淺” 的問題
在數據基礎上，迅易科技部署了 SARIMA 時間序列模型，經過多輪參數測試，對比多組季節性參數，最終選定SARIMA(1,1,1)x(1,0,0,12) 作為最佳擬合模型。 這個模型能同時考慮 “月度趨勢”（如上個月收入對本月的影響）和 “季節性規律”（如每年 12 月的項目簽約高峯）。比如系統通過模型預測出 “下個月銷售收入將下滑 25%”，不僅給出了預測收入 102.1 萬元，還附帶 95% 置信區間，讓業務團隊清楚 “預測的不確定性邊界”。
（非真實數據，已脱敏處理）
第三步：行動建議 “直接給”，解決 “慢” 的問題
最關鍵的是，在這個案例實踐中，我們能幫該企業解決的不只是“報數據”，更會“給優化建議”。當系統預測到項目銷量下滑風險時，會自動觸發兩個動作：一是歸因分析：分析當前情況的業務影響，明確 “風險項目類型、預計積壓金額、影響週期”；二是智能薦策：結合AI大模型推理能力計算最優解決方案，並能提供分層策略建議。
（非真實數據，已脱敏處理）
三、成果：我們為企業帶來什麼？
通過這種智能分析和策略推薦功能，企業能夠快速響應業務變化，及時調整經營策略，有效降低風險損失 。在市場競爭激烈的今天，這種 “AI預測” 的能力對於企業的生存和發展至關重要，幫助企業在複雜多變的市場環境中始終保持競爭優勢。我們用實際項目制服務的預測實踐驗證了迅易的價值：
1、預測精度 “夠準”，預算規劃有底氣
數據不會説謊，在我們的實踐過程中，季度預測偏差率平均 14.33%，月度平均 19.59%，年度偏差率 19%，完全落在可接受範圍內。
2、業務響應 “夠快”，風險損失降下來
提前預測到業務情況並進行分析，企業可以根據Agent的建議，快速調整策略。對於企業來説，這種 “提前踩剎車”的能力，讓我們在市場波動中少走了很多彎路。
我們認為，精準預測，是企業邁向“智能駕駛”的關鍵一步。
一個偏差率低於20%的預測模型，如同為在迷霧中航行的企業提供了高精度的雷達和海圖。它不能100%消除風浪，但能讓你提前看到暗礁與洋流，從而從容調整航向，穩穩地駛向目標。
本文中提及的SARIMA模型構建、20%以內偏差率的預測成果、以及從根因分析到分層策略的完整方法論，均源自迅易科技服務的真實的項目實踐。我們不僅是AI技術的研究者，更是企業智能決策系統的構建者。迅易科技深耕數智化行業，深知企業的業務痛點，希望能將前沿AI算法與企業的業務數據、行業知識深度融合，提供專屬定製化的AI解決方案，讓預測不止於數字，更驅動增長。
迅易科技的實踐經驗其實是給項目制服務類型的企業中提供了成功示範，像信息技術與軟件服務、專業服務與諮詢、工程建設與工程技術、創意設計與內容產業等服務行業，都可以適配迅易科技AI預測方案，我們希望幫助更多項目制服務企業實現從“經驗驅動”到“智能決策”的轉型升級。
我們已驗證了這條路是通的。現在，迅易科技也期待幫助更多企業，裝上這隻“預見之眼”。
如果您對上述案例感興趣，歡迎前往迅易科技官網聯繫我們。
