AI预测工具怎么选？2026 年财务、销售与库存预测对比

AI预测利用机器学习和统计模型，结合历史数据与相关信号，估算企业未来的经营结果。
本文对比的 6 款工具，分别用于现金流与财务规划、销售商机、库存需求，以及在 Microsoft Excel with Copilot 中管理的预测。

厂商页面与公开价格已于 2026 年 10 月 28 日核实。本文基于产品文档进行比较，未通过实际试用测试预测准确率。下文对团队规模的建议，是根据工作量和职责分工作出的编辑判断，并非厂商规定的最低席位数。

AI预测工具速览

如果需要灵活的财务模型，可先考察 Pigment；做销售预测，看 Clari；做库存决策，看 Netstock；如果小团队能在工作簿中独立维护预测，可从 Excel with Copilot 入手。 当预测需要衔接复杂的跨部门计划时，Anaplan 值得进入候选名单；如果财务团队希望把预测与报表、结账放在同一套流程中，则值得评估 Planful。

真正决定选型的是：预测数字变了以后，谁要做什么？是调整招聘计划、核查商机、下采购单，还是修改电子表格？接下来的行动，决定了该选哪一类工具。

Microsoft 页面展示的促销于 2026 年 12 月 31 日结束，适用于符合条件的现有 Business 套餐客户。Netstock 的入门价格并不代表所有 AI 或预测功能的费用。所需功能是否包含在内，应以书面报价为准。

现金流与 FP&A：AI财务预测该怎么用？

财务规划与分析，简称 FP&A，把收入、支出和经营假设联系起来，帮助企业判断哪些投入负担得起。起点应该是一套有人能解释清楚输入项的模型。即使预测到了销售增长，只要忽略已承诺的招聘支出或客户回款延迟，仍然可能作出错误的现金安排。

对财务负责人而言，AI 的实际用途是生成基准预测、找出异常模式，并减少重复的预测工作。历史数据无法预知的变化，仍要由人补充，例如计划中的涨价或即将到期的合同。

1. Pigment：需要灵活财务模型时，优先纳入候选

Pigment 是企业规划平台，其 Predictions 功能可直接在现有模型中生成预测。如果财务需要把预测与各部门的经营假设衔接起来，而且有人能负责维护模型，就值得考虑它。只有一张现金流工作表的创始人，宜先建立可重复执行的预测流程，再考虑功能更广的规划平台。

AI 具体做什么。 Pigment 表示，Predictions 根据历史数值生成基准预测及上下界估计，也可加入外部因素。其 AutoML 选项通过历史回测比较预测模型，为每条序列选择模型；这里的序列，指单独进行预测的一组有序数值。财务负责人因此有一套明确的预测流程可以检查。参见 Predictions 文档和模型选择说明。

需要哪些数据。 数据源必须是数值型 Metric，即 Pigment 模型中的度量指标，带有原生日历维度，并将未来期间留空。做收入预测时，可以使用按产品和地区划分的月度收入。计划价格、营销活动等可选驱动因素，也必须整理成符合要求的 Metric。Pigment 会检查这些输入是否完整、是否相关；加入一个驱动因素，并不代表它一定会影响结果。参见外部因素的数据要求。

以一家正在调整招聘计划的软件公司为例。财务可以先评估经常性收入的基准预测，再明确加入即将调整产品套餐的假设。这两层应分开处理，否则管理者无法判断收入下调究竟来自模型，还是来自商业决策。

团队规模与责任人。 最适合需要协调多个部门负责人的中小型 FP&A 团队，并配有明确的模型管理员。比公司人数更关键的是，收入、人员编制和支出假设是否需要联动。大公司同样可能适用，但规模大并不会让数据更容易预测。

使用边界。 Predictions 需要通过 Support 开通，并具备相应权限。Pigment 也提醒，突发的结构性变化和不规则的历史数据可能导致预测失效。如果重视可解释性，要问清具体选中了哪个模型：外部因素文档说明，Prophet 提供影响分数，Chronos-2 和 AutoML 则不提供。不要默认所有模型都能给出同样的解释。参见访问条件与限制和影响分数的限制。

最适合： 由财务负责、需要多个部门提供输入的模型。
突出特点： 在规划应用内部比较模型并建立预测基准。
价格： 未核实到公开起价；可通过试用页面联系 Pigment，了解商业条款。
免费试用： 提供 14 天私人工作空间试用，无需信用卡；评估前需确认 Predictions 的开通条件和使用限制。

如何有效评估 Pigment？

先选一条已有明确责任人的收入或费用序列。不要一开始就拿全公司的模型测试：范围小、业务含义清楚的序列，更便于追查出乎意料的结果。

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   准备一个符合条件的 Metric

   请管理员确认 Predictions 已可使用。选择带有日历维度的数值型 Metric，核对历史数值，并将预测期间留空。用于评估的实际数据不得放入训练输入。

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   生成基准预测

   打开 Predict，选择 + New，再设置数据源、Predict until 和 Model。如果希望由 Pigment 比较支持的模型，可先使用文档中的 AutoML 选项。根据评估需要，开启 Calculate accuracy。

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   检查、保存，再检验结果

   查看基准预测及上下界，保存结果 Metric，再与现有预测和预留的实际数据比较。Pigment 表示，临时结果若不保存，一天后就会消失。业务层面的人工调整应单独记录，并注明理由和责任人。

选型结论： 如果问题在于维护一套跨部门共用的经营模型，可将 Pigment 放在财务候选名单的首位。它的价值取决于这套模型本身是否值得持续维护。

2. Anaplan：适合复杂的跨部门协同规划

Anaplan 是企业规划平台，PlanIQ 则是其结合统计、AI 与机器学习方法的预测功能。当财务、销售和运营需要把预测接入更完整的规划流程时，它值得进入候选名单。若创始人只是在每月更新一张表格，就很难证明有必要搭建如此广泛的规划体系。

AI 具体做什么。 Anaplan 描述的流程包括：验证采集的数据、训练预测模型、生成表现指标，再把结果写回计划。PlanIQ 可以纳入相关数据和属性，产品页面也介绍了对重要预测驱动因素的解释。值得关注的是这套可重复执行的规划流程；误差指标能否令人满意，仍需在你的业务中验证。参见 Anaplan PlanIQ。

需要哪些数据。 历史输入需要包含预测对象标识、时间维度和待预测数值。预测对象可以是“产品—地点”的组合，也可以是一个业务单元。相关输入用于补充随时间变化的驱动因素，属性则用于描述对象本身。两者作用不同：促销会随时间变化，产品类别则描述这个产品是什么。

Anaplan 的数据验证文档给出了具体提醒：每个预测对象平均至少需要五条历史记录；如果全部序列合计少于 300 个历史数值，部分高级算法将无法使用，其中包括 Anaplan AutoML。这些只是系统处理数据的门槛，并不代表历史数据已经足够长，能够预测季节性。 日期缺失或不一致也会影响处理。参见 PlanIQ 数据错误与警告。

以一家希望把区域需求、采购与财务计划衔接起来的分销商为例。真正的难题可能是各部门使用不同的产品层级。在统一层级之前就购买预测模型，只会得到口径各异、互相冲突的答案。企业愿意统一这些定义并持续维护时，才值得评估 Anaplan。

团队规模与责任人。 适合大型企业或运营复杂的中型企业，具备规划负责人、模型管理员，以及来自多个职能部门的参与者。这描述的是发挥产品价值所需的运营能力，并非最低许可证数量。如果精简团队已在使用 Anaplan，应先评估 PlanIQ，再考虑把数据迁移到独立预测产品。

使用边界。 自动输入检查能发现缺失的列，却无法判断销售区域是否重新划分，或产品代码是否被重复使用。在采纳预测之前，先明确由谁管理这些变化。演示时，请厂商完整追踪一个业务输入的变化，展示它如何影响预测，又如何进入实际执行的计划。

最适合： 跨职能、跨地区或跨业务单元的联动预测。
突出特点： 数据验证、模型评估，以及与规划流程的整合。
价格： 未核实到公开起价；Anaplan 引导买家联系其团队。
免费试用： 提供演示；所查页面未说明公开、自助式 PlanIQ 试用安排。

选型结论： 如果各项计划之间的协调成本高，选择 Anaplan 才有意义。不要仅因预测模型听起来更复杂就选它。

3. Planful：适合由财务主导的预测周期

Planful 是财务绩效管理平台，其 AI Projections 根据历史表现生成初始预测。如果财务希望少花时间重建基准，把更多精力用于审查假设，它值得重点考虑。当规划还需要与报表、合并及结账放在一起时，采用它的理由尤其明确。

AI 具体做什么。 Planful 表示，Projections 根据历史趋势和季节性，为收入、费用或人员编制生成基准预测。ALGO 模式支持指定模型或自动选择。产品还介绍了上下界、情景对比，以及按金额或百分比调整等功能。应把输出视为供财务审查的初步方案。参见 Planful AI Projections。

需要哪些数据。 厂商将历史经营表现列为输入。评估时，应准备好待预测科目和组织单元经过核对的实际数据，以及已知业务变化的记录。本次查阅的公开 Projections 页面没有给出通用的最低历史月数，也没有完整的输入数据结构，因此需要针对厂商建议的具体模型索取要求。

Planful 的平台介绍还提到，可连接保存运营与财务记录的企业资源规划系统、客户关系管理系统，以及数据工具。集成只解决数据如何传输；数据能否相互比较，仍取决于会计口径。参见 Planful 平台与集成说明。

例如，财务负责人在组织重组后重新预测费用。一条符合历史规律的基准，可能仍按旧部门结构延续支出。负责人需要映射调整后的成本中心，标明哪些支出已终止、哪些转移了、哪些仍在继续。AI 可以减少基准准备工作，但并不知道重组背后的管理决策。

团队规模与责任人。 适合中型或大型企业中的精简财务团队，由财务主管或 FP&A 负责人对预测负责。Planful 自身也将中型企业和大型企业列为理想客户。选购时要判断，这个团队是否同时需要一套结构化的财务规划与报告环境。参见公司定位。

使用边界。 收入或费用预测并不自动等于回款预测。如果眼前的问题是客户尚未付款、供应商账款却已到期，演示必须按你的业务频率展示收付款时间。应要求厂商直接演示这个需求，不能默认所有财务规划功能都已覆盖。

选定 Planful 前，请厂商用你的数据做一次异常审查。由财务负责人指出一项已停止的费用、一个异常收入期间，以及一项计划中的招聘变化。真正有用的结果，是一套调整原因清楚、每项调整都有责任人的基准预测。缺少这样的审查流程，曲线再平滑，也无法让预测会议达成结论。

最适合： 由财务负责、与财务规划周期相连的预测。
突出特点： 基于历史数据建立基准，并支持模型选择和情景调整。
价格： 未核实到公开起价；Planful 表示，订阅方案会按公司规模、用户数和模块定制。
免费试用： 提供演示；所查页面未说明公开、自助式 Projections 试用安排。

选型结论： 如果首要任务是改善财务预测周期，可优先考虑 Planful。如果更难的问题在于跨部门协作，则应评估覆盖面更广的经营模型。

AI现金流预测：钱究竟什么时候到账？

现金流预测需要收付款日期，不能只有预计收入总额。合同签下后可能尚未开票，企业确认收入后，发票也可能仍未收款。支出端同样存在时间差：先承诺采购，之后才向供应商付款。

如果重点评估现金流，应准备期初银行余额、应收账款、应付账款、预计回款日期、工资和已承诺的付款。这是一份供买家准备的数据清单，并不表示上述所有平台都能自动导入这些字段。请厂商展示每项输入如何进入模型，以及延迟付款怎样改变余额。

判断标准： 如果预测无法展示延迟回款对现金的影响，它就还没有回答创始人“账上的钱还能撑多久”这个问题。可靠的收付款模型，可能比更复杂的收入预测更有用。

销售商机管理：AI销售预测

4. Clari：适合需要确定营收预估的销售团队

Clari Forecast 是面向营收团队的销售预测软件，用来确定预估数字、检查商机风险，并对具体交易采取行动。当前厂商页面位于 Salesloft 网站，产品仍名为 Clari Forecast。如果预测取决于商机如何沿销售流程推进，就可以考虑它。

AI 具体做什么。 厂商表示，Forecast AI 从历史数据中学习，根据交易金额、所处阶段和推进速度预测结果。其 AI Forecast Agent 还会使用销售代表的实时活动数据。产品介绍涵盖个人和团队预测、商机变化、风险交易，以及建议的后续行动。参见当前的 Clari Forecast 产品页面。

需要哪些数据。 应准备历史交易结果、可信的商机记录，以及组织计划接入的活动信号。从厂商列出的预测输入来看，销售阶段的一致性和能反映实际过程的时间戳尤其重要。如果商机记录只在预测会议前才临时更新，就很难真实还原交易的推进过程。

所查公开页面没有给出部署所需的最低历史月数。需要询问：至少需要多长的有效历史，哪些信号必需、哪些可选，以及销售流程调整会怎样影响模型。不能因为 CRM 导出了大量数据，就默认评估所需的历史快照仍然存在。

例如，一位销售负责人本季度的预期业绩取决于少数大合同。模型可以帮助识别推进方式不同于过去成功交易的商机，但采购程序、法务审查和客户决策日期仍需由责任人确认。实际价值在于让商机检查更有重点：哪些交易需要关注，采取什么行动可能改变结果。

团队规模与责任人。 最适合有多位销售经理、并设有营收运营负责人（通常称为 RevOps）的销售组织。小团队也可能拥有足够的交易量，从中受益；但如果创始人只管理少量、各不相同的商机，应先判断销售流程能否形成可供学习的规律。仅按销售代表人数设定购买门槛，意义不大。

使用边界。 签约额不等于现金到账。基于过去销售方式训练的模型，也不会自动理解企业转向新客群后的变化。应按客户群和交易类型分别评估预测，并保留经理的人工调整及理由。这样，与模型的分歧才会成为有用的证据，而不是争论谁的数字更好看。

演示时，请厂商展示一笔预计成交日期发生变化的交易，以及一笔阶段未变、但活动情况已变的交易。要追问：在结果尚未揭晓时，预测会显示什么？把最终结果附在当前商机视图上，无法证明模型当时的预测能力。

最适合： 按固定节奏开展预测的销售负责人和 RevOps 团队。
突出特点： 将基于交易历史的预测，与实时活动及商机行动联系起来。
价格： 未核实到公开起价；目前需通过 Salesloft 的销售联系页面咨询。
免费试用： 提供演示；所查页面未说明公开、自助式试用条款。

选型结论： 如果企业需要更可靠的销售预估，以及更明确的商机风险应对，可选择 Clari。财务仍需把销售预估转化为收入和现金流假设。

库存与需求规划：AI需求预测

5. Netstock：适合以 ERP 数据支撑库存决策

Netstock 是库存与供应链规划软件，面向需要把预测转化为补货决策的业务团队。其 AI 页面明确介绍了基于历史模式、结合季节性、促销和趋势变化等变量的预测。在本文工具中，如果眼前的问题是库存积压、缺货或下单时机不当，它是最直接的选择。

AI 具体做什么。 Netstock 介绍，其 AI 能识别库存风险、排列改善机会的优先级，并提出行动建议。数据说明还指出，底层规划数值来自确定性计算，也就是相同输入会得到相同结果。AI 帮助解释这些数值，并判断应优先关注什么。审查一项建议订单时，应分清哪些部分来自计算、哪些来自预测、哪些只是解释。参见 AI 方法说明和 Netstock 如何使用数据。

需要哪些数据。 Netstock 列出的输入包括产品和地点记录、当前库存、月度销售或出库记录、未结订单、供应商与交货提前期。适用时，还需要物料清单和替代产品关系。厂商表示，ERP 数据每晚同步，规划计算每天刷新。这是一条持续运行的业务数据流，因此评估时应使用采购人员实际维护的记录。参见数据输入与刷新流程。

SKU，即库存单位，用于标识某个具体库存品项。对每个 SKU 和地点，都应区分真正没有需求的期间，以及因无货可卖而没有销量的期间。Netstock 表示，它会校正缺货造成的历史失真，并提示数据质量问题。计划人员仍需检查这些修正对重要品项的影响；估算出的损失销量，并不是实际发生的交易。

例如，一家小型分销商不断追加畅销品采购，其他地方却持续积压滞销库存。只有需求估计无法解决问题。采购人员还需要知道现有库存、在途订单、可否调拨，以及供应商是否可靠。因此，与 ERP 相连的规划流程，可能比只能看到上个月导出数据的表格助手更合适。

团队规模与责任人。 适合经营已有基础、配备 ERP、需要反复作出库存决策的中小企业中的小型采购或计划团队。Netstock 明确将其 AI 定位于中小企业库存规划。应由采购或供应链负责人管理预测和订货策略，财务参与营运资金方面的权衡。

使用边界。 错误的交货提前期和过时的未结订单，足以让原本合理的需求估计失去作用。Netstock 表示，订单进入 ERP 前，计划人员仍掌握建议审核与批准权。审核必须落到实处：操作人员应能解释订单为什么变化，以及变化来自需求、安全库存还是供应风险。参见控制机制与数据质量。

看 Netstock 演示时，该问什么？

请厂商分别展示季节性品项、间歇采购的品项，以及受缺货影响的品项。接着检查建议订单，不能只看预测图。验收时真正要回答的是：这套流程能否利用当时已有的信息，帮助你在正确的时间作出补货决策？

所查公开页面没有规定通用的最低历史长度。应根据你的品项组合、目标规划周期和新品处理方式，索取具体要求。同时确认套餐：定价页面将基础预测与 AI Opportunities，同功能更完整的 AI Pack 及高级预测能力分别列出。参见 Netstock 套餐。

最适合： 根据 ERP 记录，持续作出库存决策的采购和计划人员。
突出特点： 把预测及库存风险提示接入补货工作。
价格： 按年订阅，每月 $900 起；具体报价取决于产品和套餐。
免费试用： 提供演示；所查页面未说明公开、自助式试用安排。

选型结论： 如果预测需要真正改变采购决策，可选择 Netstock。评估时应让采购负责人参与，不能只听面向财务的演示。

从电子表格起步：Microsoft Excel with Copilot

6. Microsoft Excel with Copilot：适合在工作簿中自主维护预测

Microsoft Excel with Copilot 将电子表格预测与 AI 助手结合，用来准备、编辑和理解工作簿。对于模型已经在 Excel 中、且有明确责任人的创始人或小型财务团队，它是合理的首个评估对象。前提是分清：辅助开展预测，与专门的预测系统，是两回事。

AI 具体做什么。 Microsoft 的预测页面说明，Copilot 辅助的是工作流程，不会取代用于生成预测的 Forecast Sheet。助手可帮助清理格式、检查规律，以及分析预测结果。Microsoft 的 Copilot 综合介绍页还列出公式建议、工作簿编辑和可视化功能。即便助手解释得很有把握，也应检查预测背后的实际计算。参见 Excel 中的预测功能和 Copilot 功能说明。

需要哪些数据。 从带日期、频率一致的历史数值开始。做月度销售预测时，要有一致的日期列、数值型销售列，以及清晰的销售统计口径。Microsoft 介绍的操作流程是：选中数据区域，选择 Data 和 Forecast Sheet，检查结束日期与区间，再用 Copilot 分析结果。功能是否可用、具体控件是什么，取决于所用的 Excel 环境。参见 Microsoft 的预测流程。

预测前，可请助手找出重复日期、单位不一致和缺失期间。每项修正建议都要人工检查。空白单元格可能代表导入失败；若改成零，就等于认定那段时间没有发生任何业务。仅靠格式，模型无法判断背后的业务含义。

例如，一位创始人需要判断，下季度的服务收入能否支撑计划中的招聘。一份容易理解的工作簿，可以把历史收入、统计基准和针对已签约业务的具体假设分开。这样，创始人就能向财务顾问解释模型。真正有用的产出，是可编辑的计算和可追溯的假设，而不只是一段预测增长的文字。

团队规模与责任人。 适合独立创始人、单个分析师，或有明确工作簿责任人、审核流程可控的小型财务团队。如果难点变成协调大量参与者、刷新多项预测，或在跨部门规划中落实统一管理，就应考虑专业平台。

使用边界。 有了 Copilot，仍需核对公式、单位、日期范围和假设。可以要求它指出：哪些单元格提供了历史数据，预测由什么方法生成。Microsoft 文档介绍了用于稳定趋势的 FORECAST.LINEAR，以及用于季节性模式的 FORECAST.ETS。流程里有 AI，并不代表所有结果都由机器学习产生。参见预测方法。

许可证也会影响评估。Microsoft 的 Copilot 页面列明，编辑工作簿需要符合条件的订阅权限。能使用通用聊天功能，并不足以证明你需要的具体 Excel 功能已包含在内。在据此设计业务流程前，应请管理员在你的账户中实际演示。参见编辑功能要求。

最适合： 已有清晰易懂的 Excel 模型的创始人或小团队。
突出特点： 围绕可编辑的表格计算，由 AI 辅助准备数据与分析结果。
价格： Copilot Business 附加订阅每用户每月 $18 起，按年付费，首年促销截至 2026 年 12 月 31 日；另需支付符合条件的现有 Business 订阅费用。
免费试用： 提供试用，需绑定卡片，结束后自动转为付费续订；促销另有资格要求，试用订阅不适用。

选型结论： 如果主要困难是工作簿里的操作，可先用 Excel；如果主要困难是协调预测流程，就该考虑其他工具。若只是偶尔单独分析一份导出数据，可参阅 AI 数据分析工具对比。

现在的 AI预测模型能做什么？

预测模型用于估计未来数值；助手则帮助你处理数据和预测结果。多款产品同时提供这两类能力。应要求厂商说清：数字由哪个组件生成，使用了哪些输入，又如何评估表现。

机器学习可以利用历史观测数据和相关驱动因素中的规律。统计方法也能对趋势和周期性季节变化建模。但无论哪种方法，都不会自动知道重要客户即将流失，或供应商已经改变条款。这些背景需要由企业提供，或由责任人通过有记录的人工调整补充。参见 IBM 对 AI需求预测的解释。

实际收益可能是更快地准备基准预测、更稳定地更新结果，或把注意力集中到异常情况上。准确率是否更高，则是另一个问题。复杂模型也可能输给“照搬去年同期规律”这样的简单方法；只有用模型未见过的结果公平测试，才能分出高下。

一种常见错误是，在历史测试中提供当时尚不存在的信息。预测日期之前就已批准的促销日程，可以作为输入；未来促销期间的实际销量，则是要预测的答案。评估任何模型时，都应明确区分这两者。

AI预测软件到底该怎么选？

创始人应从有人能维护的最小流程起步。 如果预测放在一份容易理解的工作簿里，只需少数人审核，可评估 Excel with Copilot。如果财务难以把各部门不断变化的假设衔接起来，可将 Pigment 列入候选。如果财务周期还需要更完整的报表与合并环境，也应考虑 Planful。

复杂组织应先评估规划环境，再评估模型。 当财务、销售和运营需要共用一套规划定义时，Anaplan 值得进入候选名单。已经购买规划平台的企业，应先检查现有平台的预测能力，因为迁移数据、重新明确责任归属，可能比更换算法更费力。

销售负责人应围绕商机管理流程选型。 如果会议最终要确定营收预估，并安排各笔交易的后续行动，Clari 就合适。采购或运营负责人应围绕补货流程选型。 如果预测结果需要改变采购、调拨或加急安排，Netstock 就合适。

真正能改变选型结论的，是下一步行动由谁负责。销售预测可以作为财务计划的输入，但不能因为两者都以金额计量，就把销售预测当作现金计划。需求预测能为采购提供依据，但缺少库存和供应信息时，它无法独立决定采购订单。

购买前先确认：历史数据、责任人和公平测试

按实际预测粒度，清点可用的历史数据

如果试点是带有季节性的月度预测，我建议准备至少 24 个月的干净数据用于训练，并另留历史数据用于评估。这是规划目标，并非所有软件通用的最低要求。Pigment 自身建议四年的历史较为理想，两年也可能带来改进，分别相当于 48 和 24 个月。所查其他工具的公开页面没有给出统一要求。参见 Pigment 的历史数据建议。

要对每个待预测的产品、科目或业务单元，分别统计可用观测记录。公司经营多年，不代表新产品也有足够历史。日期、单位和定义应保持一致，并标记缺失期间、缺货和结构性变化。如果要预留完整一年做评估，就需要更长的历史：36 个月的数据，可以划分为 24 个月训练、12 个月测试。

先明确责任人，再连接数据

财务负责财务或现金流预测，销售管理层与 RevOps 负责商机预测，采购或计划负责人负责需求决策，IT 则支持数据连接和访问权限。应写清楚由谁批准人工调整、解决数据错误，以及调查预测偏差。如果在明确这些职责前就购买软件，流程中最关键的部分仍然无人定义。

与去年实际结果对照，但先把答案藏起来

如果要用 2025 年的数据测试，就应还原截至 2024 年末可获得的信息。先生成预测，再与 2025 年的实际结果比较。如果业务每月开展预测，就每月向前移动数据截点，并保持与实际工作一致的预测跨度。用于评估的观测数据，不能参与模型拟合。参见《Forecasting: Principles and Practice》。

将 AI 与团队平时会作出的预测，以及简单的季节性基准进行比较，例如直接使用上一年对应月份的数值。用对业务有意义的单位衡量误差，再检查模型是否持续高估或低估。应纳入那些曾造成运营问题的品项和期间，不能只看整体汇总，因为不同错误可能相互抵消。

举个算术示例：实际需求为 120 件，AI 预测 100 件，基准预测 110 件，则绝对误差分别为 20 件和 10 件。在这次观测中，较简单的基准胜出。这只是算术示例，并非任何产品的实测结果。应计算各个预留期间的平均绝对误差，同时检查预测偏差造成的业务后果。当实际值为零时，要谨慎使用百分比误差指标。参见误差指标及其限制。

在选定模型和设置后，还应保留一段从未动用过的数据，供最终评估。反复针对同一个测试年份调参，可能让评估再次变成训练。

本文如何筛选工具？

每款入选工具的预测用途，都已通过厂商当前页面核实。比较维度包括具体 AI 功能、所需输入数据、由谁负责输出结果，以及它支持哪项运营决策。价格只采用厂商页面；没有公开价格的，就保留为未知。

建议中区分了直接生成预测的引擎与 AI 辅助表格工作，也区分了平台宣传的能力，以及你的账户、所选模型或报价套餐实际包含的功能。本文没有采用缺乏依据的准确率排名，也没有引用第三方合同价格估算。

六款工具都有文档说明其预测用途，文中也明确指出了表格辅助功能的区别。本次工作是在标注日期进行的文档与商业条款审查。要选出最适合企业的工具，仍需实际试用、评估实施工作，并用自己的数据测试准确率。

哪些情况下应避开这些工具？

如果只是单人使用电子表格的问题，应避开 Anaplan， 除非公司已部署它，新增预测能力很容易评估。跨部门协同规划平台，需要有对应的协同规划问题才值得采用。

不要把 Clari 当作唯一的现金流预测工具。 商机推进和预计签约额，并没有解决回款与付款时间的问题。

库存记录还不足以支撑采购决策时，先别上 Netstock。 预测再复杂，也不能消除过时未结订单或错误供应商交货提前期的影响。

不要把 Excel Copilot 的回答直接当作已批准的预测。 应检查计算、数据范围和假设。只有当解释描述的是能够核查的过程时，它才是有用的证据。

无论考察哪款工具，只要演示中的模型已经见过评估结果，就不应接受它给出的历史准确率。对于软件安装后无人负责审核预测的方案，同样应予以否决。

常见问题

有没有免费的 AI预测工具？

免费试用与长期免费的预测服务，是两种不同的方案。Pigment 公布了有限期的工作空间试用，Microsoft 也公布了 Copilot 的试用与订阅条款。所查页面无法证明这份候选名单中有长期免费的专业预测方案。应确认具体预测功能是否可用，不能只看是否能进入产品或使用通用聊天助手。

哪些公司提供 AI预测产品？

Pigment、Anaplan 和 Planful 提供具备预测能力的企业规划平台。Clari Forecast 目前展示在 Salesloft 的产品页面上，侧重销售商机及其结果。Netstock 聚焦库存与需求决策。Microsoft 则在 Excel 的表格预测流程中提供 Copilot 辅助。应选择工作流程与预测负责人实际决策相匹配的厂商。

做预测，哪种 AI 最好？

不存在适合所有业务序列和预测跨度的最佳模型。实际选购时，应使用模型未见过的历史结果，将建议采用的模型与现有预测、简单的季节性基准进行比较。综合考虑预测误差、错误后果，以及维护预测流程所需的工作量后，再选择工具。

周一就可以着手：明确预测负责人，选一条有用的序列，整理历史数据，并将评估结果单独留出。可借助企业经营者 AI 工具地图，把预测流程放进更完整的 AI 工具选型框架。