Четене в предсказуемо моделиране

Какво е прогнозно моделиране?

Прогнозното моделиране е процесът на използване на известни резултати за създаване, обработка и валидиране на модел, който може да се използва за прогнозиране на бъдещи резултати. Това е инструмент, използван в прогнозни анализи, техника за извличане на данни, която се опитва да отговори на въпроса "какво би могло да се случи в бъдеще?"

Разбиране на прогнозното моделиране

Анализирайки исторически събития, компаниите могат да използват прогнозно моделиране, за да увеличат вероятността от прогнозиране на събития, поведение на клиентите, както и финансови, икономически и пазарни рискове.

Бързата миграция към цифрови продукти създаде море от данни, които са лесно достъпни за бизнеса. Голяма информация се използва от компаниите за подобряване на динамиката на отношенията клиент-бизнес. Това огромно количество данни в реално време се извлича от източници като социални медии, история на сърфиране в интернет, данни за мобилни телефони и облачни изчисления платформи.

Данните обаче обикновено са неструктурирани и твърде сложни, за да могат хората да ги анализират за кратък период от време. Поради големия обем данни, компаниите използват инструменти за прогнозно моделиране - често чрез компютърни софтуерни програми. Програмите обработват огромни количества исторически данни, за да оценят и идентифицират моделите в данните. Оттам нататък моделът може да предостави исторически запис, както и оценка на това какво поведение или събития е вероятно да се случат отново или в бъдеще.

Приложения на прогнозно моделиране

Прогнозният анализ използва предиктори или известни функции за създаване на модели за прогнозиране, които ще се използват за получаване на изход. Предсказващият модел е в състояние да научи как различните точки от данни се свързват помежду си. Две от най -широко използваните техники за прогнозно моделиране са регресия и невронни мрежи.

В областта на статистиката регресията се отнася до линейна връзка между входните и изходните променливи. Предсказващ модел с линейна функция изисква един предиктор или функция, за да се предскаже резултатът или резултатът. Например банка, която се надява да открие пране на пари в ранните си етапи може да включва линеен предсказващ модел.

Банката иска да установи кои от нейните клиенти е вероятно да се занимават с пране на пари в даден момент. Използвайки клиентските данни на банката, се изгражда предсказуем модел около доларовите парични преводи, които клиентите са извършили за определен период от време.

Моделът е научен да разпознава разликата между транзакция за пране на пари и нормална транзакция. Оптималният резултат от модела трябва да бъде модел, който сигнализира кой клиент е изпирал пари и кой не. Ако моделът възприеме, че за даден клиент се очертава модел на измама, той ще създаде сигнал за действие, който ще се следи от звеното за предотвратяване на измами на банката.

Инструменти за прогнозно моделиране

Предсказващите модели се използват и в невронни мрежи като машинно обучение и дълбоко обучение, които са полета в изкуствен интелект (AI). Невронните мрежи са вдъхновени от човешкия мозък и са създадени с мрежа от взаимосвързани възли на йерархични нива, която представлява основата за AI. Силата на невронните мрежи се крие в способността им да обработват нелинейни връзки с данни. Те са в състояние да създадат взаимоотношения и модели между променливи, които биха се оказали невъзможни или твърде отнемащи време за човешките анализатори.

От една страна, банката може да въведе известни променливи, като например стойността на преводи, инициирани от нейните клиенти, в своя модел, за да определи кой е вероятно да се занимава с пране на пари. От друга страна, невронната мрежа може да създаде по -мощен модел чрез създаване на връзка между входните променливи. Тези входни променливи могат да включват време на влизане, географско местоположение на потребителя, IP адрес на устройството на потребителя, получател или изпращач на средствата и всяка друга променлива или поведение, което е вероятно да бъде замесено в изпиране на пари дейност.

Други техники за прогнозно моделиране, използвани от финансовите компании, включват дървета на решения, извличане на данни от времеви редове и байесов анализ. Компаниите, които се възползват от големите данни чрез мерки за прогнозно моделиране, са по -добре разбираеми как клиентите им се ангажират с техните продукти и могат да идентифицират потенциалните рискове и възможности за търговско дружество.