预测商品的销售还在使用过去的方法？ 分析往年的财报，在各大销售渠道进行数据分析?华尔街的投行正使用实时的卫星图像来预测零售商的销售情况。
我们先来讲讲沃尔玛的示例：
在沃尔玛的早期，他的创始人通过计算停车场中的汽车来预测商品的销量情况。如果我们利用实时卫星图像计算出沃尔玛停车场汽车的数量会怎么样？
我们可以通过AI图像分析技术实时从卫星图像中得到汽车数量和汽车品牌数据，然后反复测试得出结论：零售商停车场的汽车数量似乎准确地预测了公司的收入。
重大突破发生在2010年中期，当时投资银行瑞银（UBS）的分析师尼尔库里（Neil Currie）购买了100家代表性沃尔玛商店的停车场数量，并在季度盈利预览中公布了结果。他写道，停车场的汽车数量表明沃尔玛股票被低估。
Currie的预测证明是正确的。随着卫星图像成为公司利润的可靠预测，有一系列投资基金开始购买零售交通数据。在接下来的几年里，该公司进行了扩展，不仅追踪停放的汽车，还追踪太阳能电池板安装，锯木厂的木材库存以及全球金属的开采。
今天，该公司以及笛卡尔实验室和Orbital Insight等初创公司使用各种航拍图像和数据来帮助投资者挑选股票。当交易员想要监控特斯拉在加利福尼亚州弗里蒙特的装配厂生产汽车时，RS Metrics飞机起飞了。去年11月的一个早晨，一辆载有268辆铁矿石的火车在西澳大利亚的皮尔巴拉沙漠出轨。铁矿石价格飙升的消息是，从家具到纸夹等各种资源的供应都可能被中断。但是一些交易商仔细分析了事故的卫星图像，看到矿石堆积在一个可以轻松重新装载的平坦区域。他们打赌价格会很快下跌。他们是对的 - 恐慌已经消退了几个星期，他们发了大财。
通过技术手段有效的结合金融知识，得到了一个全新的预测方式方法。每天都有新的资讯，如果喜欢请关注公众号，非常感谢。
