在给定一组变量的情况下，大规模预测事件的能力是大多数公司会发现的有用的东西。因此，亚马逊的目标是通过一项名为Forecast的完全托管服务，使预测更易于访问，该服务使用AI和机器学习来提供高度准确的预测。首次亮相后，现在可以通过美国东部(俄亥俄州)，美国东部(弗吉尼亚北部)，美国西部(俄勒冈)，亚太地区(东京)，亚太地区(新加坡)和欧盟(爱尔兰)地区的Amazon Web Services普遍使用它。在去年11月于拉斯维加斯举行的re：Invent会议上进行预览。

正如亚马逊在新闻稿中所解释的那样，“预测”(基于西雅图公司每天用于预测数亿种产品需求的相同技术)可用于针对几乎任何业务状况(包括产品需求和销售，基础架构要求，能源需求和人员配备水平。它会自动配置必要的云基础架构并处理数据，构建托管在AWS上的自定义AI模型，而无需开发人员的大量机器学习经验。

亚马逊表示，API或控制台使普通人只需不到五次点击即可构建自定义的机器学习模型，并达到通常仅需数小时即可花费数月的准确性。此外，该公司表示，预测公司的预测比传统方法的准确性高出50%。

为什么精度优势?根据亚马逊的说法，有两个原因：(1)预测合并了大量的历史数据，以确保它不会遗漏过去因噪声而丢失的重要信号;(2)考虑到相关但独立数据，Amazon可以提供重要数据。具体而言，预测发现诸如产品功能，季节性和商店位置等变量如何相互影响。它利用这些关系来快速识别复杂的模式并提高预测准确性，建立数据管道，提取数据，训练模型，提供准确性指标并执行预测。

亚马逊机器学习副总裁Swami Sivasubramanian表示：“ Amazon Forecast现在提供了Amazon在管理服务中建立全球最大的电子商务业务的头25年的预测专业知识，任何公司都可以利用。” “多年来，我们已经构建了复杂的机器学习预测算法，我们的客户现在可以在Amazon Forecast中使用它们，而无需自己了解任何有关机器学习的知识。我们迫不及待地想知道我们的客户如何使用该服务来减少运营费用和效率低下，确保更高的资源和产品可用性，更快地交付产品以及降低成本来取悦客户。”

亚马逊表示，普吉特海湾能源公司(Puget Sound Energy)是华盛顿州最大的公用事业公司，在10个县拥有超过110万的电力用户和825,000的天然气用户，并使用Forecast预测了典型住宅长达30天的电力和天然气消耗量。另一个AWS客户，即综合运输和物流服务提供商CJ Logistics，利用该服务来优化其提供的人力，运输和仓库空间，以满足需求。

在Textract紧随Textract之后，于5月份正式推出Forecast，随后推出了Forecast 。简而言之，它是一个由云托管且完全托管的服务，该服务使用机器学习来解析数据表，表单以及整个页面的文本和数据。