METHOD AND SYSTEM FOR PREDICTING PRODUCT DEMAND USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE

A method of operating a server for providing a product demand prediction service includes the following steps of: receiving characteristic information of a franchise store from a franchise store management device; generating a list of products to be provided to the franchise store based on the characteristic information of the franchise store; predicting a demand value of each of the products; receiving feedback about the list of the products to be provided to the franchise store and the predicted demand value of each of the products from the franchise store management device; and updating the list of the products to be provided to the franchise store and the predicted demand value of each of the products by reflecting the feedback. The characteristic information of the franchise store can include at least one piece of information among information about consumers who visit the franchise store, and demand and stock information about the products managed in the franchise store and each of the products managed in the franchise store. Therefore, the present invention is capable of providing a service for predicting products optimal for franchise stores. 제품 수요 예측 서비스를 제공하기 위한 서버의 동작 방법은, 가맹점 관리 디바이스로부터 가맹점의 특성 정보를 수신하는 단계; 상기 가맹점의 특성 정보를 기초로 상기 가맹점에 제공할 제품들의 리스트를 생성하는 단계; 상기 제품들 각각의 수요 값을 예측하는 단계; 상기 가맹점에 제공할 제품들의 리스트 및 예측된 상기 제품들 각각의 수요 값에 대한 피드백을 상기 가맹점 관리 디바이스로부터 수신하는 단계; 상기 피드백을 반영하여 상기 가맹점에 제공할 제품들의 리스트 및 상기 제품들 각각의 수요 값을 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 가맹점의 특성 정보는, 상기 가맹점에 방문한 소비자에 관한 정보, 상기 가맹점에서 관리하는 제품들 및 상기 가맹점에서 관리하는 제품들 각각의 수요 정보 및 재고 정보 중 적어도 하나의 정보들을 포함할 수 있다.