Prognosen sind besonders heikel wenn es um Marktpreise geht. Wir haben für die Plattform Cargonexx (www.cargonexx.de) einen Pricing Algorithmus aufgebaut mit dessen Hilfe für eingehende Transportanfragen ein Marktpreis prognostiziert wird. Cargonexx ist als Online-Spedition davon abhängig , dass ihre Preise für Auftraggeber attraktiv genug sind, dass aber anschließend Fuhrunternehmen gefunden werden, die die Aufträge zu einem vorgegeben Preis ausführen, d.h. der prognostizierte Preis muss die aktuelle Marktlage auf beiden Seiten möglichst genau widerspiegeln, um das wirtschaftliche Risiko für Cargonexx zu minimieren. Des bisherige Prixcing Algorithmus basiert auf stark angepassten aber grundsätzlich bekannten Machine Learning Ansätzen. Um dieses im Grunde stochastische Problem zu lösen arbeiten wir gerade an einem neuen Ansatz dem zu Grunde einerseits eine Fuzzyfizierung der Beobachtungen und ein Machine Learning Segmentation zum Aufbau der empirischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen besteht. In dem Vortrag werden wir vor allem auf die Herausforderungen dieser Aufgabe eingehen und unsere Lösungsansätze dazu vorstellen.
