Будущее крупных компаний напрямую зависит от инновации. Инвестиции в современные технологии достигают миллиардов долларов. По данным исследования AMR, рынок предиктивной аналитики составляет 7 миллиардам долларов, а к 2027 году, по прогнозам, будет равняться 35 миллиардам. Так, компания am-bits.com предлагает предиктивные модели, отвечающие современным реалиям.
Понятия и принципы
Механизмы предиктивной аналитики направлены на прогнозирование будущих событий в определенной отрасли. История ПА начинается в 1940-х годах, но новую ступень развития она получила с активным развитием современных технологий (к примеру, искусственного интеллекта).
Механизмы ПА состоят из:
- Постановки задачи. Основа ПА, поставленная задача и рабочая гипотеза о потенциальных возможностях определяют дальнейшие мероприятия.
- Сбора данных. База анализа – данные. Сбор основан на глубине и качестве информации.
- Разведочного анализа данных. Сырые данные не эффективны для прогнозирования. В огромном объеме сырой информации не дают заблудиться технологии искусственного интеллекта, определяя невидные связи.
- Предиктивного моделирования. На последнем этапе происходит процесс выявления озарений. С помощью машинного обучения выстраивается математическая модель предиктивного анализа для решения конкретной задачи.
Достоинства
Предиктивная аналитика предоставляет следующие преимущества:
- На основании ПА выстраивается точный образ целевой аудитории.
- Данные о старых продажах помогают выявить новых покупателей.
- Точные прогнозы способствуют грамотному планированию нагрузок и прибыли за отчетный финансовый период.
- ПА разделяет клиентов на группы, что помогает подобрать под потребности конкретной категории покупателей подходящие услуги и товары.
- ПА помогает создать базу для будущего эффективного развития.
Краткий список отраслей, оптимальных для внедрения предиктивной аналитики:
- Здравоохранение. На основании историй болезни поспособствует предотвращению хронических заболеваний и рецидиву травм.
- Дорожное движение и страховые услуги. Путем активации определенных настроек и приложений персонализация автомобилей под группы водителей, и внедрение ограничений для профилактики транспортных происшествий.
- Туризм. Прогноз роста популярности конкретного туристического направления.
Сферы для эффективного внедрения ПА:
- Финансовая отрасль.
- Сельское хозяйство.
- Прогноз погоды.
- Управление рисками.
- Прогнозирование поведения потребителей.
Истории успешного использования
- Прогнозирование матчей NBA
Клиенту требовалось определение вероятности выигрыша команды в последующих играх.
На основании данных о предыдущих розыгрышах была построена модель ПА.
Результат: 80% точность.
- Искусственный интеллект эффективно управлял актива
Компании CatanaCapital требовался сервис для точного прогноза финансовых операций и управления активами.
В основу заложили технологию Big Data, искусственного интеллекта и ПА. Анализируя новости, финансовые статьи и другую информацию, программа получала картину рынка.
Результат: сервис популярен среди трейдеров.
- Голосовые данные для биометрической верификации
Для колл-центров требовалось разработать систему, удобную для пользователей и защищенную от кибератак.
Система аутентификации основывалась на голосовых образцах пользователей.
Результат: высокая безопасность, малое время верификации, высокая эффективность аутентификации.
- Оптимизация движения денег в банкоматах
В ручном режиме операторы сталкивались с ситуациями недостаточной или избыточной загрузки банкоматов. Требовалась упростить и наладить оптимальное движение денежных средств между банком и банкоматами.
Методы ПА спрогнозировали суточный денежный оборот.
Результат: простой аппаратов уменьшился до 0,2%, а рост спроса на деньги увеличился 40%.
Заключение
Для решения поставленных задач крупные компании привлекают специалистов, знакомых с ПА, искусственным интеллектом и другими инновационными разработками. Экономически оправдано привлечение специализированной компании, обладающей соответствующими знаниями и опытом и работниками для разработки и внедрения сложных решений.