Τι είναι η Προγνωστική Μοντελοποίηση;
Η προγνωστική μοντελοποίηση είναι η διαδικασία χρήσης γνωστών αποτελεσμάτων για τη δημιουργία, τη διεκπεραίωση και την επικύρωση ενός μοντέλου που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων. Πρόκειται για ένα εργαλείο που χρησιμοποιείται στην προγνωστική ανάλυση, μια τεχνική εξόρυξης δεδομένων που προσπαθεί να απαντήσει στην ερώτηση "τι θα μπορούσε ενδεχομένως να συμβεί στο μέλλον;"
Κατανόηση της Προγνωστικής Μοντελοποίησης
Η ταχεία μετάβαση σε ψηφιακά προϊόντα δημιούργησε μια θάλασσα δεδομένων που είναι εύκολα διαθέσιμη και προσβάσιμη στις επιχειρήσεις. Τα μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιούνται από τις εταιρείες για να βελτιώσουν τη δυναμική της σχέσης πελάτη με την επιχείρηση. Αυτός ο τεράστιος όγκος δεδομένων σε πραγματικό χρόνο αποκτάται από πηγές όπως τα κοινωνικά μέσα, το ιστορικό περιήγησης στο διαδίκτυο, τα δεδομένα κινητού τηλεφώνου και οι πλατφόρμες υπολογιστικού νέφους.
Αναλύοντας τα ιστορικά γεγονότα, υπάρχει μια πιθανότητα μια επιχείρηση να είναι σε θέση να προβλέψει τι θα συμβεί στο μέλλον και να σχεδιάσει ανάλογα. Ωστόσο, τα δεδομένα αυτά είναι συνήθως αδόμητα και πολύ περίπλοκα για τον άνθρωπο να αναλύσει σε σύντομο χρονικό διάστημα. Λόγω της πολυπλοκότητας που παρουσιάζουν τα τεράστια ποσά των δεδομένων, οι εταιρείες χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο εργαλεία πρόβλεψης για την πρόβλεψη του αποτελέσματος ενός γεγονότος που ενδέχεται να συμβεί στο εγγύς μέλλον.
Πώς λειτουργεί το Predictive Analytics
Το Predictive analytics συλλέγει και επεξεργάζεται τα ιστορικά δεδομένα σε τεράστιες ποσότητες και χρησιμοποιεί ισχυρούς υπολογιστές για να αξιολογήσει τι συνέβη στο παρελθόν και στη συνέχεια παρέχει μια αξιολόγηση για το τι θα συμβεί στο μέλλον.
Οι μέθοδοι πρόβλεψης χρησιμοποιούν πρόβλεψη ή γνωστά χαρακτηριστικά για τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων που θα χρησιμοποιηθούν για την απόκτηση εξόδου. Ένα μοντέλο πρόβλεψης μπορεί να μάθει πώς συνδέονται διαφορετικά σημεία δεδομένων μεταξύ τους. Δύο από τις πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες τεχνικές προγνωστικής μοντελοποίησης είναι η παλινδρόμηση και τα νευρωνικά δίκτυα.
Οι εταιρείες χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο τη μέθοδο πρόβλεψης για να προβλέψουν γεγονότα που ενδέχεται να συμβούν στο άμεσο μέλλον.
Ειδικές εκτιμήσεις
Στον τομέα των στατιστικών, η παλινδρόμηση αναφέρεται σε μια γραμμική σχέση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου και εξόδου. Ένα μοντέλο πρόβλεψης με γραμμική λειτουργία απαιτεί έναν παράγοντα πρόβλεψης ή ένα χαρακτηριστικό προκειμένου να προβλέψει την έξοδο / έκβαση. Για παράδειγμα, μια τράπεζα που ελπίζει να εντοπίσει τη νομιμοποίηση εσόδων από παράνομες δραστηριότητες στα πρώιμα στάδια της ενδέχεται να ενσωματώσει ένα γραμμικό προγνωστικό μοντέλο.
Η τράπεζα θέλει συγκεκριμένα να γνωρίζει ποιοι από τους πελάτες της είναι πιθανό να συμμετάσχουν σε δραστηριότητες νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες κάποια στιγμή. Εμφανίζονται όλα τα δεδομένα των πελατών της τράπεζας και ένα μοντέλο πρόβλεψης είναι χτισμένο γύρω από την αξία δολαρίων που μεταφέρει κάθε πελάτης σε μια χρονική περίοδο.
Το μοντέλο διδάσκεται να αναγνωρίζει τη διαφορά μεταξύ μιας συναλλαγής νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες και μιας κανονικής συναλλαγής. Το βέλτιστο αποτέλεσμα από το μοντέλο πρέπει να είναι ένα πρότυπο που σηματοδοτεί τον πελάτη που πλύθηκε χρήματα και ποιος δεν το έκανε. Αν το μοντέλο αντιληφθεί ότι εμφανίζεται ένα πρότυπο απάτης για έναν συγκεκριμένο πελάτη, θα δημιουργήσει ένα μήνυμα για δράση στο οποίο θα συμμετάσχουν οι αναλυτές της απάτης της τράπεζας.
Τα μοντέλα πρόβλεψης χρησιμοποιούνται επίσης σε νευρικά δίκτυα όπως η εκμάθηση μηχανών και η βαθιά εκμάθηση, τα οποία είναι πεδία στην τεχνητή νοημοσύνη (AI). Τα νευρικά δίκτυα εμπνέονται από τον ανθρώπινο εγκέφαλο και δημιουργούνται με έναν ιστό διασυνδεδεμένων κόμβων σε ιεραρχικά επίπεδα που αντιπροσωπεύει το θεμέλιο για την ΑΠ. Η δύναμη των νευρωνικών δικτύων έγκειται στην ικανότητά τους να χειρίζονται μη γραμμικές σχέσεις δεδομένων. Είναι σε θέση να δημιουργούν σχέσεις και μοτίβα μεταξύ μεταβλητών που θα ήταν αδύνατο ή πολύ χρονοβόρο για τους ανθρώπινους αναλυτές.
Βασικές τακτικές
- Η προγνωστική μοντελοποίηση είναι η διαδικασία χρήσης γνωστών αποτελεσμάτων για τη δημιουργία, τη διεκπεραίωση και την επικύρωση ενός μοντέλου που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μελλοντικές προβλέψεις. Δύο από τις ευρύτερα χρησιμοποιούμενες τεχνικές πρόβλεψης είναι η παλινδρόμηση και τα νευρικά δίκτυα.
Έτσι, ενώ μια τράπεζα μπορεί να εισάγει γνωστές μεταβλητές όπως η αξία των μεταβιβάσεων που ξεκινούν από τους πελάτες της στο μοντέλο της, προκειμένου να αποκτήσει το επιθυμητό αποτέλεσμα του ποιος είναι πιθανό να εμπλακεί σε νομιμοποίηση εσόδων από παράνομες δραστηριότητες, ένα νευρωνικό δίκτυο μπορεί να δημιουργήσει ένα ισχυρότερο μοτίβο εάν να δημιουργήσει με επιτυχία μια σχέση μεταξύ μεταβλητών εισόδου, όπως η εγγεγραμμένη ώρα, η γεωγραφική θέση του χρήστη, η διεύθυνση IP της συσκευής του χρήστη, ο παραλήπτης ή ο αποστολέας των κεφαλαίων και οποιεσδήποτε άλλες δυνατότητες που ενδέχεται να αποτελέσουν δραστηριότητα πλυσίματος.
Άλλες τεχνικές πρόβλεψης μοντέλων που χρησιμοποιούνται από χρηματοοικονομικές εταιρείες περιλαμβάνουν δέντρα αποφάσεων, εξόρυξη δεδομένων χρονοσειρών και Bayesian ανάλυση. Οι εταιρείες που εκμεταλλεύονται τα μεγάλα δεδομένα μέσω προγνωστικών μέτρων μοντελοποίησης είναι σε καλύτερη θέση να κατανοήσουν πώς οι πελάτες τους ασχολούνται με τα προϊόντα τους και μπορούν να εντοπίσουν τους πιθανούς κινδύνους και ευκαιρίες για μια εταιρεία.
