De kracht van RL

Kraften i förstärkningsinlärning

Kontinuerlig inlärning för bättre prognoser

Vad är Reinforcement Learning (RL)?

Förstärkningsinlärning (RL) är en inlärningsmetod där en agent utför handlingar i en miljö för att maximera en belöning att maximera. Modellen lär sig policys ("policy") som väljer den bästa åtgärden baserat på det aktuella tillståndet (state).

  • Agent: modellen som fattar beslut.

  • Miljö: den värld där modellen verkar (marknadsplats, webbshop, leveranskedja, börs).

  • Belöning (reward): ett tal som anger hur bra en åtgärd var (t.ex. högre marginal, lägre lagerkostnader).

  • Policy: strategi som väljer en åtgärd givet ett tillstånd.

Förkortningar förklarade:

  • RL = Förstärkningsinlärning

  • MDP = Markovbeslutsprocess (matematisk ram för RL)

  • MLOps = Maskininlärningsdrift (operativ sida: data, modeller, driftsättning, övervakning)

Varför RL är relevant nu

  1. Kontinuerligt lärande: RL anpassar policyn när efterfrågan, priser eller beteende förändras.

  2. beslutsinriktad: Inte bara förutsäga, utan verkligen optimera utfallet.

  3. simuleringsvänlig: Du kan säkert köra "what-if"-scenarier innan du går live.

  4. feedback först: Använd verkliga KPI:er (marginal, konvertering, lageromsättning) som direkt belöning.

Viktigt: AlphaFold är ett genombrott inom deep learning för proteinvikning; det RL-exempel i särklass är AlphaGo/AlphaZero (beslutsfattande med belöningar). Poängen är: lära via feedback levererar överlägsna policies i dynamiska miljöer.
AlphaFold använder en kombination av generativ AI för att, istället för att förutsäga ordkombinationer (tokens), förutsäga kombinationer av gener. Det använder reinforcement learning för att förutsäga den mest sannolika formen av en given proteinstruktur.

Affärsfall (med direkt KPI-koppling)

1) Optimera omsättning och vinst (prissättning + kampanjer)

  • Mål: maximal bruttomarginal vid stabil konvertering.

  • Tillstånd: tid, lager, konkurrentpris, trafik, historik.

  • Åtgärd: välja prissteg eller kampanjtyp.

  • Belöning: marginal – (kampanjkostnad + returrisk).

  • Bonus: RL förhindrar överanpassning till historisk priselasticitet eftersom det utforskar.

2) Lager och leveranskedja (multi-echelon)

  • Mål: servicenivå ↑, lagerkostnader ↓.

  • Åtgärd: justera beställningspunkter och beställningsstorlekar.

  • Belöning: omsättning – lager- och restorderkostnader.

3) Fördela marknadsföringsbudget (multi-channel attribution)

  • Mål: maximera ROAS/CLV (Avkastning på annonsutgifter / Kundlivstidsvärde).

  • Åtgärd: budgetfördelning över kanaler & kreativer.

  • Belöning: attribuerad marginal på kort och längre sikt.

4) Finans och aktievarningar

  • Mål: riskviktad maximera avkastningen.

  • Tillstånd: prisfunktioner, volatilitet, kalender-/makrohändelser, nyhets-/sentimentsfunktioner.

  • Åtgärd: positionsjustering (öka/minska/neutralisera) eller "ingen trade".

  • Belöning: PnL (Vinst och förlust) – transaktionskostnader – riskpåföljd.

  • Observera: ingen investeringsrådgivning; säkerställ strikta riskgränser, slippage-modeller och efterlevnad.

Mantra-LOOPEN:

Analysera → Träna → Simulera → Drifta → Utvärdera → Omlära

Så säkerställer vi kontinuerligt lärande hos NetCare:

  1. Analys
    Datarevision, KPI‑definition, belöningsdesign, offlinevalidering.

  2. Träna
    Policy‑optimering (t.ex. PPO/DDQN). Bestäm hyperparametrar och begränsningar.

  3. Simulera
    Digital tvilling eller marknadssimulator för what-if och A/B‑scenarier.

  4. Drift
    Kontrollerad utrullning (canary/gradvis). Feature store + realtidsinferens.

  5. Utvärdera
    Live‑KPI:er, driftupptäckt, rättvisa/guardrails, riskmätning.

  6. Omträna
    Periodisk eller händelsestyrd omträning med färska data och resultatfeedback.

Minimalistisk pseudokod för loopen

while True:
data = collect_fresh_data() # realtime + batch
policy = train_or_update_policy(data) # RL update (bijv. PPO)
results_sim = simulate(policy) # sandbox/AB-test in simulator
if passes_guardrails(results_sim):
deploy(policy, mode="canary") # klein percentage live
kpis = monitor(realtime=True) # marge, conversie, risk, drift
if drift_detected(kpis) or schedule_due():
continue # retrain-trigger

Varför RL framför att enbart förutsäga?

Klassiska övervakade modeller förutser ett utfall (t.ex. omsättning eller efterfrågan). Men den bästa förutsägelsen leder inte automatiskt till det bästa åtgärd. RL optimerar direkt inom beslututrymmet med den verkliga KPI:n som belöning — och lär sig av konsekvenserna.

Kort:

  • Övervakat: "Vad är sannolikheten att X inträffar?"

  • RL: "Vilken åtgärd maximerar mitt mål nu och på lång sikt?"

Framgångsfaktorer (och fallgropar)

Designa belöningen väl

  • Kombinera kortsiktiga KPI:er (daglig marginal) med långsiktig värde (CLV, lagershälsa).

  • Lägg till påföljder för risk, regelefterlevnad och kundpåverkan.

Begränsa utforskningsrisk

  • Starta i simulering; gå live med kanariefunktioner och tak (t.ex. max prissteg/dag).

  • Bygg skyddsräcken: stop-loss, budgetgränser, godkännandeprocesser.

Förhindra datadrift och läckage

  • Använd en feature store med versionshantering.

  • Övervaka drift (statistik förändras) och träna om automatiskt.

Ordna MLOps och styrning

  • CI/CD för modeller, reproducerbara pipelines, förklarbarhet och revisionsspår.

  • Anslut till DORA/IT-styrning och integritetsramverk.

Hur börjar man pragmatiskt?

  1. Välj ett KPI-stramt, avgränsat case (t.ex. dynamisk prissättning eller budgetallokering).

  2. Bygg en enkel simulator med de viktigaste dynamikerna och begränsningarna.

  3. Börja med en säker policy (regelbaserad) som baseline; testa sedan RL-policy parallellt.

  4. Mät live, i liten skala (canary), och skala upp efter bevisad förbättring.

  5. Automatisera omträning (schema + händelse-triggers) och driftvarningar.

Vad NetCare levererar

Vid NetCare kombinerar vi strategi, dataengineering och MLOps med agentbaserad RL:

  • Discovery & KPI-design: belöningar, begränsningar, riskgränser.

  • Data & Simulering: feature stores, digitala tvillingar, A/B-ramverk.

  • RL-policyer: från baseline → PPO/DDQN → kontextmedvetna policies.

  • Produktionredo: CI/CD, övervakning, drift, återträning & styrning.

  • Affärspåverkan: fokus på marginal, servicenivå, ROAS/CLV eller riskkorrigerad PnL.

Vill du veta vilka kontinuerlig inlärningsloop som ger mest för din organisation?
👉 Boka ett inledande samtal via netcare.nl — vi visar gärna en demo av hur du kan tillämpa Reinforcement Learning i praktiken.

Gerard

Gerard är verksam som AI-konsult och chef. Med mycket erfarenhet från stora organisationer kan han särskilt snabbt reda ut ett problem och arbeta mot en lösning. Kombinerat med en ekonomisk bakgrund säkerställer han affärsmässigt ansvarstagande beslut.