Сегодня ни один бизнес не развивается вслепую. Вместо этого компании составляют планы развития, в которых ставят цели и определяют пути их достижения. Такие планы основаны на предыдущем опыте. Они используют исторические данные, чтобы предложить сценарии роста или упадка бизнеса. Чтобы сделать их максимально реалистичными, компании полагаются на технологии предиктивной аналитики. С их помощью создаются модели прогнозирования, наиболее точно описывающие будущее состояние бизнеса.
Внедрение прогнозной аналитики — хорошая идея для предприятий, стремящихся повысить производительность бизнеса. Однако компании должны быть готовы столкнуться с некоторыми трудностями на пути к внедрению. Природа этих проблем и способы их преодоления — вот наша сегодняшняя тема.
Проблемы прогнозной аналитики в 2022 году
Контролируемое обучение. Искусственный интеллект (ИИ) развивается каждый день, но по-прежнему требует контроля со стороны человека. Сегодня большинство моделей ИИ обучаются на данных, которые люди помечают вручную. Это достаточно затратное дело с большой вероятностью ошибки. Чтобы решить эту проблему, компаниям следует обратить внимание на неконтролируемое обучение. Есть два способа его настройки:
- через обучение модели в процессе проб и ошибок
- путем сравнения понимания концепции двух конкурирующих моделей
Недостаточно данных. Чтобы научить прогностический алгоритм принимать правильные решения, его нужно кормить большими данными, которые не всегда возможно получить. Представьте, например, прогнозирование машинного обучения (МО) в здравоохранении. ИИ должен учитывать множество факторов в различных сочетаниях, чтобы поставить правильный диагноз. Учитывая это, метод однократного обучения должен получить более высокую адаптивность. Это позволяет ИИ делать правильные выводы после просмотра одного образца — например, фотографии пациента с симптомами ветряной оспы или кори.
Неспособность объяснить результаты. Инженеры машинного обучения не всегда могут понять, почему прогностическая модель сделала тот или иной вывод. Однако требуется прозрачность модели, поскольку решения модели влияют на важные для бизнеса действия, а иногда и на жизнь. Есть два способа исправить проблему:
- анализировать данные, которые модель использует при принятии решения
- анализировать данные, которым модель отдает приоритет при принятии решения (например, повышение цены продукта при прогнозировании дохода)
Негибкость в применении знаний. Прогностические возможности машин ограничены при применении к незнакомым вариантам использования, даже если эти случаи аналогичны тем, на которых обучалась модель. Другими словами, машины не могут применять свои знания в разных обстоятельствах. Вместо этого их нужно переучивать для каждого нового случая, что отнимает много времени и ресурсов. Чтобы сократить расходы и сделать модели машинного обучения пригодными для повторного использования, разработчики могут применять метод трансферного обучения. Это позволяет им обучать модель для данного варианта использования, а затем быстро переносить эти знания на похожие, но не идентичные случаи.
Предвзятость в данных и алгоритмах. Модель, обучающаяся под наблюдением человека, будет совершать те же ошибки, что и ее учитель. Предвзятость особенно опасна для прогностического анализа в медицине, финансовых прогнозов и экономического прогностического моделирования. Более того, она имеет тенденцию воспроизводиться в подобных случаях. Значит, нужно искать способы предоставления максимально объективных данных. Один из способов обеспечить объективность — внедрить неконтролируемое обучение и свести к минимуму участие человека в модельном обучении.
Преимущества прогнозного моделирования
Организации, использующие прогнозную аналитику, на шаг впереди своих конкурентов. Прогнозируя данные, компании получают прогнозы будущего, помогая им принимать обоснованные решения и настраивать свой бизнес для экономического роста. Вот лишь несколько преимуществ умного прогнозирования:
Прогнозирование спроса. Методы прогнозной аналитики помогают прогнозировать будущий спрос с учетом текущих объемов продаж, рыночных условий и моделей поведения клиентов.
Планирование рабочей силы. Имеяинформационную информацию, организации могут оценить бюджет заработной платы и начать поиск подходящих специалистов.
Анализ конкурентов. Прогностическая отчетность позволяет прогнозировать, в каком направлении будут развиваться конкуренты, и их предполагаемую прибыль.
Выявление финансовых рисков. Прогнозная аналитика покажет основные риски будущей деятельности с учетом текущего состояния бизнеса и внешних факторов.
Прогноз оттока клиентов. Понимая причины возможного оттока клиентов, компании могут предпринять шаги, чтобы уменьшить такие потери.
Топ-5 вариантов использования прогнозной аналитики на предприятиях
Алгоритмы машинного обучения обрабатывают огромные объемы данных и дают ценные результаты для любой области бизнеса. Ниже приведены наиболее распространенные примеры применения предиктивной аналитики в различных отраслях.
Здравоохранение
Существуют различные примеры и типы приложений прогнозного моделирования в здравоохранении. Прежде всего, он служит для постановки правильного диагноза. Алгоритмы машинного обучения учитывают множество факторов, влияющих на пациента, таких как окружение, социальный статус, образ жизни, прошлые болезни и т. д. Это помогает выявить причины болезни, поставить правильный диагноз и назначить правильное лечение. Кроме того, врач может предвидеть возможные будущие недомогания и заранее принять меры.
Еще один вариант использования в здравоохранении связан с анализом эффективности лечения. Например, больницы могут собирать данные о лечении одних и тех же заболеваний разными врачами в разных отделениях. Таким образом, они могут определить наиболее эффективные способы лечения пациентов и поделиться своими выводами на благо общества.
Вариант использования Ysbyty Gwynedd: раннее обнаружение симптомов
Ysbyty Gwynedd, больница общего профиля в Бангоре, использует Philips IntelliVue Guardian Software для сокращения ручных проверок состояния здоровья. Благодаря Early Warning Score программное обеспечение предупреждает медсестер, когда состояние пациента может ухудшиться, чтобы они могли принять своевременные меры и уменьшить количество серьезных осложнений.
Цепочка поставок
Прогнозное моделирование может рассчитать время доставки для компаний цепочки поставок. Он делает прогнозы на основе различных факторов, таких как пробки, качество дорог, скорость транспортного средства, транспортные условия и т. д. Компании, которые узнают о любом факторе, задерживающем своевременную доставку, могут своевременно внести коррективы и обеспечить продолжение процесса доставки. плавно.
Кроме того, интеллектуальные алгоритмы могут моделировать различные сценарии на основе факторов риска. Это позволяет компаниям быть очень гибкими в своей стратегии цепочки поставок и выбирать наиболее эффективный способ доставки в данной ситуации. Например, они могут отложить доставку или выбрать другую дорогу, если погодные условия плохие.
Пример использования Erbis: отслеживание в реальном времени
Эрбис разработал систему управления цепочками поставок для компании из Сан-Франциско. Благодаря нашему решению клиент получает полную информацию о глобальных цепочках поставок с информацией о стоимости доставки, транзакциях и другой соответствующей информации о цепочке поставок в режиме реального времени.
Недвижимость
Одной из основных брокерских услуг является оценка объектов недвижимости. С помощью прогнозной аналитики агенты по недвижимости могут предоставлять более точные расчеты и доказывать непредвзятость своей оценки. Такие оценки на основе машинного обучения могут повысить мнение клиентов о профессионализме агентов и укрепить доверие к бренду. Таким образом, можно получить преимущество над конкурентами, продемонстрировав внедрение новых технологий и высокую клиентоориентированность.
Еще один пример использования предиктивной аналитики в сфере недвижимости — сопоставление готовых покупателей с потенциальными продавцами. Последние могут быть не готовы выставлять свои дома на продажу, пока не увидят покупателей с деньгами. Таким образом, инновационные технологии могут помочь им принять обоснованное решение и договориться о выгодной сделке.
Пример использования Zillow: комплексная аналитика
Zillow, одна из крупнейших платформ по недвижимости, использует интеллектуальную аналитику для нескольких случаев. Умные технологии помогают им формировать цены, подсказывать лучшее время для размещения, рекомендовать дома на основе предпочтений пользователей и делать многое другое, что вы можете увидеть ниже:
Розничная торговля
В условиях жесткой конкуренции ритейлеры должны прилагать усилия для привлечения клиентов. Они должны реагировать на изменения моделей поведения покупателей, не допуская их потери конкурентами. Методы предиктивной аналитики хорошо подходят для анализа настроений клиентов. Они предсказывают возможный отток клиентов, позволяя организациям своевременно принимать меры для предотвращения этого. Например, заметив снижение активности покупателей, продавец может предложить персональную скидку или бонусы на следующую покупку. Кроме того, аналитика может помочь сегментировать клиентов и выявить тех, кто готов потратить больше. Для этих покупателей компании могут создавать индивидуальные маркетинговые кампании, которые будут побуждать их совершать больше покупок.
Вариант использования Carrefour: управление запасами
Carrefour,французская многонациональная корпорация розничной торговли, использует аналитику на основе ИИ для прогнозирования спроса и планирования предложения. В соответствии с прогнозируемыми показателями спроса они запасаются товарами, избегая дефицита или избытка отдельных товаров.
Страхование
Глобальная выявленность мошенничества растет из года в год. К сожалению, страхование является одной из самых уязвимых отраслей. Преступники постоянно разрабатывают схемы для обмана компаний. Модели прогнозной аналитики могут помочь страховщикам оставаться в безопасности. Они изучают предыдущие случаи мошенничества и оперативно предупреждают владельцев в случае обнаружения подобных схем. Кроме того, они следят за всеми пользователями системы и оповещают компании, если замечены подозрительные действия. Таким образом, предиктивная аналитика в реальном времени помогает компаниям защититься от предстоящих атак и снизить вероятность убытков.
Пример использования лимонада: обработка претензий
Международная страховая компания Лимонад использует чат-ботов для обработки первичных запросов. Умные помощники проверяют историю клиентов, анализируют их заявки и предупреждают компанию о возможной попытке мошенничества. Таким образом, они будут отфильтровывать преступников при первом контакте, не давая им пройти дальше.
Заключение
Прогнозное моделирование дает компаниям представление о развитии бизнеса и отраслевых тенденциях. Интеллектуальные алгоритмы извлекают уроки из огромных объемов информации и применяют эти знания для прогнозирования заболеваний человека, финансовых рисков, цен на продукты, оттока клиентов, возможного мошенничества и т. д. Организации, применяющие модели прогнозирования, имеют явное преимущество перед своими конкурентами. Зная, чего ожидать в будущем, они могут изменить деловую активность и увеличить шансы на рост прибыли.
