劳动力预测场景
企业的运营存在波峰，零售业、制造业、服务业等均面临受不稳定因素影响，在业务预测的基础上，了解实际业务在不同时间段，对于劳动力的实际需求。
根据企业劳动力情况，包括员工可工作时间、员工相应技能、员工工时预估等数据，算法云进行智能化学习，预测出计算出预测所需工时分布，员工人数波动、员工技能等，即预测符合业务的劳动力计划和安排。
盖雅劳动力预测通过算法在系统资源池里找到合适的员工，员工自动匹配到指定节点、指定区域的班次和任务上，高效调度劳动力，完成精准的预测和匹配。
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基于企业历史业务数据以及劳动力标准建立算法模型，对实际业务需求与劳动力需求进行准确的预测，帮助企业把正确的人放在合适的岗位上，实现有求必应的劳动力计划，优化劳动力调度，提升劳动力效率。
知名客户认可的算法模型多个行业头部客户经过验证后持续认可盖雅工场算法产品能力，在不同行业不同场景优越支持业务发展
高效增强传统预测效果使用真实数据验证和优化，增加透明度，减少无意识偏差，提高业务量预测精度
算法自动学习与特征提取机器学习业务预测架构，经过不同实际客户验证抓取关键趋势
行业典范实践与深度学习共同提升规则导向与机器学习生成典范拟合，从为实际商业问题匹配相应的AI技术，到验证与交付沉淀行业全流程典范实践
劳动力预测应用案例
蓝蛙中国区人力资源总监 吴彩红
盖雅智能排班对于销售业务的预测达到了85%的准确率，智能排班的人员安排也与实际的排班需求达到了80%的匹配度！未来，我们希望能继续深入研究盖雅智能排班，并将其推广至所有门店，引领餐饮连锁行业的劳动力数字化管理。
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