该用哪个算法没人说得准，一个固定模型套所有 SKU，预测忽准忽不准；模型给了数字却说不清为什么，业务不敢全信；还怕被预测期才知道的变量把准确率刷高，或担心 AI 把数字算乱。
预测不再是逐 SKU 调模型的体力活——Planforce 把从接入历史到发布预测的整条链路放进一个自动选模、可解释、全程留痕的引擎。
标杆回测：某企业销售预测——历史销量接入 → 自动比拼 20+ 模型择优 → 因子归因与可预测性评估 → AI 生成中文解读；相对统计基线整体准确率从 86.4% 提升到 92.1%（单客户回测口径、特定时间窗，非通用承诺）。
平台对每条销售序列自动比拼 20+ 模型并按回测择优，选模型不需要你懂算法。
在某企业的回测中，相对统计基线把整体准确率从 86.4% 提到 92.1%、WAPE 从 13.6% 降到 7.9%（单客户回测口径、特定时间窗，非通用承诺）；实际效果取决于你的数据。
不会。AI 只负责把结果讲成人话，所有数字来自模型与因子贡献，系统强制 AI 原样引用、服务端再校验，AI 不碰预测数字本身。
能。每个预测都按因子拆出方向与贡献，每个因子还标了可预测性等级，并自动拦掉用未来值作弊的”陷阱因子”。
