Leer en modelos predictivos

¿Qué es el modelado predictivo?

El modelado predictivo es el proceso de utilizar resultados conocidos para crear, procesar y validar un modelo que se puede utilizar para pronosticar resultados futuros. Es una herramienta utilizada en analítica predictiva, una técnica de minería de datos que intenta responder a la pregunta "¿qué podría suceder en el futuro?"

Comprensión del modelado predictivo

Al analizar los eventos históricos, las empresas pueden utilizar modelos predictivos para aumentar la probabilidad de pronosticar eventos, el comportamiento del cliente, así como los riesgos financieros, económicos y de mercado.

La rápida migración a productos digitales ha creado un mar de datos que está fácilmente disponible para las empresas. Big data es utilizado por las empresas para mejorar la dinámica de la relación entre el cliente y la empresa. Esta gran cantidad de datos en tiempo real se recupera de fuentes como redes sociales, historial de navegación de Internet, datos de teléfonos móviles y computación en la nube plataformas.

Sin embargo, los datos generalmente no están estructurados y son demasiado complejos para que los humanos los analicen en un corto período de tiempo. Debido al gran volumen de datos, las empresas utilizan herramientas de modelado predictivo, a menudo a través de programas de software. Los programas procesan grandes cantidades de datos históricos para evaluar e identificar patrones dentro de los datos. A partir de ahí, el modelo puede proporcionar un registro histórico, así como una evaluación de qué comportamientos o eventos es probable que ocurran nuevamente o en el futuro.

Aplicaciones del modelado predictivo

El análisis predictivo utiliza predictores o características conocidas para crear modelos predictivos que se utilizarán para obtener un resultado. Un modelo predictivo puede aprender cómo se conectan los diferentes puntos de datos entre sí. Dos de las técnicas de modelado predictivo más utilizadas son regresión y Redes neuronales.

En el campo de la estadística, la regresión se refiere a una relación lineal entre las variables de entrada y salida. Un modelo predictivo con una función lineal requiere un predictor o característica para predecir la salida o el resultado. Por ejemplo, un banco que espera detectar lavado de dinero en sus primeras etapas podría incorporar un modelo predictivo lineal.

El banco quiere identificar cuáles de sus clientes probablemente se involucren en actividades de lavado de dinero en algún momento. Utilizando los datos de los clientes del banco, se construye un modelo predictivo en torno a la cantidad en dólares de las transferencias de dinero que los clientes realizan durante un período de tiempo.

Se enseña al modelo a reconocer la diferencia entre una transacción de lavado de dinero y una transacción normal. El resultado óptimo del modelo debe ser un patrón que indique qué cliente lavó dinero y cuál no. Si el modelo percibe que está surgiendo un patrón de fraude para un cliente en particular, creará una señal de acción, que será atendida por la unidad de prevención de fraude del banco.

Herramientas de modelado predictivo

Los modelos predictivos también se utilizan en redes neuronales como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que son campos de inteligencia artificial (IA). Las redes neuronales están inspiradas en el cerebro humano y se crean con una red de nodos interconectados en niveles jerárquicos, lo que representa la base de la IA. El poder de las redes neuronales radica en su capacidad para manejar relaciones de datos no lineales. Son capaces de crear relaciones y patrones entre variables que resultarían imposibles o consumirían demasiado tiempo para los analistas humanos.

Por un lado, un banco puede ingresar variables conocidas, como el valor de las transferencias iniciadas por sus clientes en su modelo para determinar quién es probable que participe en el lavado de dinero. Por otro lado, una red neuronal puede crear un patrón más poderoso al crear una relación entre las variables de entrada. Estas variables de entrada podrían incluir el tiempo de inicio de sesión, la ubicación geográfica del usuario, la dirección IP del dispositivo del usuario, destinatario o remitente de los fondos, y cualquier otra variable o comportamiento que pueda estar involucrado en el lavado de dinero actividad.

Otras técnicas de modelado predictivo utilizadas por las empresas financieras incluyen árboles de decisión, minería de datos de series de tiempo y análisis bayesiano. Las empresas que aprovechan el big data a través de medidas de modelado predictivo están en mejores condiciones de comprender cómo sus clientes interactúan con sus productos y pueden identificar riesgos y oportunidades potenciales para el empresa.