Modelagem Preditiva
Modelagem preditiva é o processo de usar resultados conhecidos para criar, processar e validar um modelo que pode ser usado para prever resultados futuros. É uma ferramenta usada na análise preditiva, uma técnica de mineração de dados que tenta responder à pergunta "o que pode acontecer no futuro?"
Compreendendo a modelagem preditiva
A rápida migração para produtos digitais criou um mar de dados facilmente disponíveis e acessíveis para as empresas. O big data é utilizado pelas empresas para melhorar a dinâmica do relacionamento cliente-empresa. Essa grande quantidade de dados em tempo real é obtida de fontes como mídia social, histórico de navegação na Internet, dados de telefone celular e plataformas de computação em nuvem.
Ao analisar eventos históricos, há uma probabilidade de que uma empresa possa prever o que aconteceria no futuro e planejar adequadamente. No entanto, esses dados geralmente não são estruturados e são muito complexos para serem analisados em humanos em um curto período de tempo. Devido à complexidade que enormes quantidades de dados apresentam, as empresas estão cada vez mais usando ferramentas de análise preditiva para prever o resultado de um evento que provavelmente ocorrerá no futuro próximo.
Como o Predictive Analytics funciona
A análise preditiva coleta e processa dados históricos em grandes quantidades e usa computadores poderosos para avaliar o que aconteceu no passado e, em seguida, fornece uma avaliação do que acontecerá no futuro.
A análise preditiva usa preditores ou recursos conhecidos para criar modelos preditivos que serão usados na obtenção de uma saída. Um modelo preditivo é capaz de aprender como diferentes pontos de dados se conectam. Duas das técnicas de modelagem preditiva mais usadas são redes de regressão e neurais.
As empresas estão cada vez mais usando modelagem preditiva para fazer previsões sobre eventos que provavelmente ocorrerão no futuro próximo.
Considerações Especiais
No campo da estatística, regressão refere-se a um relacionamento linear entre as variáveis de entrada e saída. Um modelo preditivo com uma função linear requer um preditor ou recurso para prever a saída / resultado. Por exemplo, um banco que espera detectar lavagem de dinheiro em seus estágios iniciais pode incorporar um modelo preditivo linear.
O banco quer especificamente saber quais de seus clientes provavelmente participarão de atividades de lavagem de dinheiro em algum momento. Todos os dados dos clientes do banco são apresentados e um modelo preditivo é construído em torno do valor em dólares das transferências que cada cliente faz durante um período de tempo.
O modelo é ensinado a reconhecer a diferença entre uma transação de lavagem de dinheiro e uma transação normal. O resultado ideal do modelo deve ser um padrão que sinalize quais clientes lavaram dinheiro e quais não. Se o modelo perceber que um padrão de fraude está surgindo para um cliente em particular, ele criará um sinal de ação que será atendido pelos analistas de fraude do banco.
Modelos preditivos também são usados em redes neurais, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que são campos da inteligência artificial (IA). As redes neurais são inspiradas no cérebro humano e são criadas com uma rede de nós interconectados em níveis hierárquicos, o que representa a base da IA. O poder das redes neurais reside na capacidade de lidar com relacionamentos de dados não lineares. Eles são capazes de criar relacionamentos e padrões entre variáveis que seriam impossíveis ou demoradas para analistas humanos.
Principais Takeaways
- Modelagem preditiva é o processo de usar resultados conhecidos para criar, processar e validar um modelo que pode ser usado para fazer previsões futuras.
- Duas das técnicas de modelagem preditiva mais usadas são redes de regressão e neurais.
Portanto, embora um banco possa inserir variáveis conhecidas como o valor das transferências iniciadas por seus clientes em seu modelo para obter o resultado desejado de quem provavelmente se envolverá em lavagem de dinheiro, uma rede neural poderá criar um padrão mais poderoso, se puder. crie com êxito um relacionamento entre variáveis de entrada, como tempo de logon, localização geográfica do usuário, endereço IP do dispositivo do usuário, destinatário ou remetente dos fundos e qualquer outro recurso que possa constituir uma atividade de lavagem.
Outras técnicas de modelagem preditiva usadas por empresas financeiras incluem árvores de decisão, mineração de dados de séries temporais e análise bayesiana. As empresas que tiram vantagem do big data por meio de medidas de modelagem preditiva são mais capazes de entender como seus clientes se envolvem com seus produtos e podem identificar riscos e oportunidades potenciais para uma empresa.
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