Прогностичне моделювання
Прогностичне моделювання - це процес використання відомих результатів для створення, обробки та затвердження моделі, яка може бути використана для прогнозування майбутніх результатів. Це інструмент, що застосовується в прогностичній аналітиці, метод обміну даними, який намагається дати відповідь на питання "що може статися в майбутньому?"
Розуміння прогнозного моделювання
Швидка міграція до цифрових продуктів створила море даних, які легко доступні та доступні для бізнесу. Великі дані використовуються компаніями для поліпшення динаміки взаємовідносин клієнт-бізнес. Цей величезний обсяг даних у режимі реального часу отримано з таких джерел, як соціальні медіа, історія перегляду Інтернету, дані мобільних телефонів та платформи хмарних обчислень.
Аналізуючи історичні події, існує ймовірність того, що бізнес може спрогнозувати, що буде в майбутньому, і спланувати відповідно. Однак ці дані, як правило, неструктуровані і занадто складні для аналізу людей за короткий проміжок часу. Через складність наявної величезної кількості даних, компанії все частіше використовують інструменти прогностичної аналітики для прогнозування результату події, яка, можливо, станеться найближчим часом.
Як працює прогнозована аналітика
Прогностична аналітика збирає та обробляє історичні дані у величезних кількостях і використовує потужні комп’ютери для оцінки того, що сталося в минулому, а потім надає оцінку того, що буде в майбутньому.
Прогностична аналітика використовує предиктори або відомі функції для створення прогнозних моделей, які будуть використовуватися при отриманні результату. Прогностична модель здатна дізнатися, як різні точки даних з'єднуються між собою. Дві найбільш широко використовувані методи прогнозування моделювання - це регресія та нейронні мережі.
Компанії все частіше використовують прогнозне моделювання для прогнозування подій, які, можливо, відбудуться найближчим часом.
Спеціальні міркування
У галузі статистики регресія відноситься до лінійної залежності між вхідними та вихідними змінними. Прогностична модель з лінійною функцією вимагає одного прогноктора або функції для прогнозування результату / результату. Наприклад, банк, який сподівається виявити відмивання грошей на ранніх етапах, може включати лінійну модель прогнозування.
Банк спеціально хоче дізнатися, хто з клієнтів, можливо, в якийсь момент буде займатися відмиванням грошей. Представлені всі дані клієнтів банку, а прогнозована модель будується на основі доларової вартості переказів кожного клієнта, здійснених протягом певного періоду часу.
Модель навчається розпізнавати різницю між транзакцією з відмивання грошей та звичайною транзакцією. Оптимальним результатом роботи моделі має бути схема, яка сигналізує про те, який клієнт відмивав гроші, а який - ні. Якщо модель зрозуміє, що для конкретного клієнта виникає схема шахрайства, вона створить сигнал для дій, в якому візьмуть участь аналітики банку щодо шахрайства.
Моделі прогнозування застосовуються також у нейронних мережах, таких як машинне навчання та глибоке навчання, які є сферами штучного інтелекту (AI). Нейронні мережі надихають людський мозок і створюються мережею взаємопов'язаних вузлів на ієрархічних рівнях, що є основою для ШІ. Потужність нейронних мереж полягає в їх здатності обробляти нелінійні зв’язки даних. Вони здатні створити зв’язки та зразки між змінними, які виявляться б неможливими або занадто трудомісткими для людських аналітиків.
Ключові вивезення
- Прогностичне моделювання - це процес використання відомих результатів для створення, обробки та затвердження моделі, яка може бути використана для прогнозування в майбутньому.
- Дві найбільш широко використовувані методи прогнозування моделювання - це регресія та нейронні мережі.
Отже, хоча банк може вводити в свою модель відомі змінні, такі як вартість переказів, ініційованих його клієнтами, щоб отримати бажаний результат того, хто може скористатися відмиванням грошей, нейронна мережа може створити більш потужну модель, якщо зможе успішно створити взаємозв'язок між вхідними змінними, такими як час входу в систему, географічне розташування користувача, IP-адреса пристрою користувача, одержувач або відправник коштів та будь-яка інша функція, яка, ймовірно, може призвести до відмивання діяльності.
Інші методи прогнозування моделювання, які використовуються фінансовими компаніями, включають дерева рішень, видобуток даних часових рядів та баєсовський аналіз. Компанії, які користуються великими даними за допомогою заходів прогнозного моделювання, краще розуміють, як їх клієнти взаємодіють зі своїми продуктами та можуть визначати потенційні ризики та можливості для компанії.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.